JPH0756890A - 季節性商品需要データ異常値摘出システム - Google Patents
季節性商品需要データ異常値摘出システムInfo
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- JPH0756890A JPH0756890A JP20615893A JP20615893A JPH0756890A JP H0756890 A JPH0756890 A JP H0756890A JP 20615893 A JP20615893 A JP 20615893A JP 20615893 A JP20615893 A JP 20615893A JP H0756890 A JPH0756890 A JP H0756890A
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- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 22
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Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】季節性商品需要の時系列予測に関し、売上高実
績データに現れる異常値を客観的に摘出する。 【構成】売上高実績データに１２か月移動平均処理を施
して傾向変動を求め、この傾向変動にあてはめる最適な
回帰次数を求め、次に売上高実績データに季節調整を施
して傾向変動と不規則変動を表現する時系列データを求
め、得られた時系列データに求めた最適回帰次数の信頼
限界付きの回帰方程式をあてはめ、この信頼限界からは
み出した点を異常値として摘出する。
績データに現れる異常値を客観的に摘出する。 【構成】売上高実績データに１２か月移動平均処理を施
して傾向変動を求め、この傾向変動にあてはめる最適な
回帰次数を求め、次に売上高実績データに季節調整を施
して傾向変動と不規則変動を表現する時系列データを求
め、得られた時系列データに求めた最適回帰次数の信頼
限界付きの回帰方程式をあてはめ、この信頼限界からは
み出した点を異常値として摘出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、季節性商品需要の時系
列予測に関し、特に売上高実績データに現れる異常値を
摘出するシステムに係わる。
列予測に関し、特に売上高実績データに現れる異常値を
摘出するシステムに係わる。
【０００２】
【従来の技術】ジュースやビール等のように季節的な要
因により売上高が変動する季節性商品の売上高実績は、
季節により変化する季節変動や商品の売上推移の成長や
衰退の度合いである傾向変動の他に、確率的振動である
不規則変動を行う。これらの変動を考慮して、過去の売
上高実績から商品需要の予測を行う場合、過去の売上高
実績に極端に不規則な変動の影響により、他と比較して
相当大きな値をとる異常値が混入することがあり、売上
高実績に大きなゆらぎをもたらすことがある。このよう
なゆらぎを含んだ売上高実績に基づき、自己回帰などの
時系列手法により商品需要の予測を行うと、その予測結
果が何らゆらぎが無かった場合にとるべき最も信頼でき
る値からずれてしまい、予測精度が低下する。上記の理
由により、季節性商品の売上高実績データから将来の需
要予測を行う場合に時系列手法を用いるのであれば、異
常値を補正し、異常を発生させた要因が存在しなかった
場合に示したはずの値に売上高実績データを修正するこ
とが、予測精度を向上させる上で必要となる。なお、異
常値摘出とは、異常値データの補正を行なうための前処
理であり、補正すべき異常値を特定することを意味す
る。従来、この異常値摘出は、予測担当者が売上高実績
データを直接グラフにプロットするなどして前後のデー
タの関係を参照して感覚的に異常と感じる点を拾いだす
方法がとられていた。尚、この主の技術として関連する
ものには、例えば特開平０３−２２６８７８号公報など
がある。
因により売上高が変動する季節性商品の売上高実績は、
季節により変化する季節変動や商品の売上推移の成長や
衰退の度合いである傾向変動の他に、確率的振動である
不規則変動を行う。これらの変動を考慮して、過去の売
上高実績から商品需要の予測を行う場合、過去の売上高
実績に極端に不規則な変動の影響により、他と比較して
相当大きな値をとる異常値が混入することがあり、売上
高実績に大きなゆらぎをもたらすことがある。このよう
なゆらぎを含んだ売上高実績に基づき、自己回帰などの
時系列手法により商品需要の予測を行うと、その予測結
果が何らゆらぎが無かった場合にとるべき最も信頼でき
る値からずれてしまい、予測精度が低下する。上記の理
由により、季節性商品の売上高実績データから将来の需
要予測を行う場合に時系列手法を用いるのであれば、異
常値を補正し、異常を発生させた要因が存在しなかった
場合に示したはずの値に売上高実績データを修正するこ
とが、予測精度を向上させる上で必要となる。なお、異
常値摘出とは、異常値データの補正を行なうための前処
理であり、補正すべき異常値を特定することを意味す
る。従来、この異常値摘出は、予測担当者が売上高実績
データを直接グラフにプロットするなどして前後のデー
タの関係を参照して感覚的に異常と感じる点を拾いだす
方法がとられていた。尚、この主の技術として関連する
ものには、例えば特開平０３−２２６８７８号公報など
がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の方
法では、予測担当者の定性的・感覚的な判断により異常
値が摘出されるので統一性、客観性に欠けるうえに、人
手を介するため多大な手間がかかっていた。また、自己
回帰などの時系列手法の商品需要の予測を行う場合は、
モデルと時系列データの距離を考慮してモデルのあては
まりの良さを表現する指標である情報量規準ＡＩＣを、
傾向変動と不規則変動を表現する季節調整済み時系列デ
ータから直接計算して適切な高次回帰方程式の回帰次数
を求めようとしても、不規則変動に撹乱されて、その傾
向変動の形状を表現するのに最適な回帰次数を求めるこ
とができなかった。
法では、予測担当者の定性的・感覚的な判断により異常
値が摘出されるので統一性、客観性に欠けるうえに、人
手を介するため多大な手間がかかっていた。また、自己
回帰などの時系列手法の商品需要の予測を行う場合は、
モデルと時系列データの距離を考慮してモデルのあては
まりの良さを表現する指標である情報量規準ＡＩＣを、
傾向変動と不規則変動を表現する季節調整済み時系列デ
ータから直接計算して適切な高次回帰方程式の回帰次数
を求めようとしても、不規則変動に撹乱されて、その傾
向変動の形状を表現するのに最適な回帰次数を求めるこ
とができなかった。
【０００４】本発明は、この問題を解決するために提案
されたもので、過去の売上高実績データから商品の需要
予測を行なう場合、売上高実績に不規則な変動の影響に
より生じる予測材料として不適切なデータ値（異常値）
を客観的かつ合理的に摘出するシステムを提供すること
を目的とする。
されたもので、過去の売上高実績データから商品の需要
予測を行なう場合、売上高実績に不規則な変動の影響に
より生じる予測材料として不適切なデータ値（異常値）
を客観的かつ合理的に摘出するシステムを提供すること
を目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記課題を達成するため
に、本発明の季節性商品需要データ異常値摘出システム
は、過去の売上高実績データを入力し、この売上高実績
データから、傾向変動を表現する１２ヵ月移動平均時系
列データを作成するための１２ヵ月移動平均処理を行う
手段と、この１２ヵ月移動平均時系列データにより表現
される傾向変動に対して高次線型回帰方程式のあてはめ
を行ない、傾向変動を示すデータに対しての回帰方程式
のあてはまりの良さを示す指標である情報量規準ＡＩＣ
に基づいて傾向変動にあてはめる回帰方程式の次数とし
て最適な次数を求める手段と、売上高実績データから傾
向変動と不規則変動を表現する時系列データを作成する
ための季節調整処理を行う手段と、この季節調整処理で
作成した傾向変動と不規則変動を表現する季節調整済み
時系列データに、最適次数を与えた信頼限界付きの高次
線型回帰方程式をあてはめる手段と、この回帰方程式の
信頼限界を越えた売上高実績データを補正すべき異常値
として摘出する手段を設けることを特徴とする。
に、本発明の季節性商品需要データ異常値摘出システム
は、過去の売上高実績データを入力し、この売上高実績
データから、傾向変動を表現する１２ヵ月移動平均時系
列データを作成するための１２ヵ月移動平均処理を行う
手段と、この１２ヵ月移動平均時系列データにより表現
される傾向変動に対して高次線型回帰方程式のあてはめ
を行ない、傾向変動を示すデータに対しての回帰方程式
のあてはまりの良さを示す指標である情報量規準ＡＩＣ
に基づいて傾向変動にあてはめる回帰方程式の次数とし
て最適な次数を求める手段と、売上高実績データから傾
向変動と不規則変動を表現する時系列データを作成する
ための季節調整処理を行う手段と、この季節調整処理で
作成した傾向変動と不規則変動を表現する季節調整済み
時系列データに、最適次数を与えた信頼限界付きの高次
線型回帰方程式をあてはめる手段と、この回帰方程式の
信頼限界を越えた売上高実績データを補正すべき異常値
として摘出する手段を設けることを特徴とする。
【０００６】
【作用】まず売上高実績データから傾向変動を表現する
時系列データを作成し、傾向変動にあてはめるのに何次
の回帰方程式が最適であるかを求めるために任意に設定
した次数ごとの情報量規準ＡＩＣを計算し、算出した情
報量規準ＡＩＣのうち最適となる次数を選ぶ。売上高実
績データから季節調整済み時系列データを作成し、傾向
変動から求めた最適次数の高次線型回帰方程式に信頼限
界を付けて季節調整済み時系列データにあてはめる。あ
てはめた結果、信頼限界からはみ出した値を異常値とし
て摘出し、異常値の摘出結果を記憶する手段に記憶す
る。
時系列データを作成し、傾向変動にあてはめるのに何次
の回帰方程式が最適であるかを求めるために任意に設定
した次数ごとの情報量規準ＡＩＣを計算し、算出した情
報量規準ＡＩＣのうち最適となる次数を選ぶ。売上高実
績データから季節調整済み時系列データを作成し、傾向
変動から求めた最適次数の高次線型回帰方程式に信頼限
界を付けて季節調整済み時系列データにあてはめる。あ
てはめた結果、信頼限界からはみ出した値を異常値とし
て摘出し、異常値の摘出結果を記憶する手段に記憶す
る。
【０００７】
【実施例】以下本発明の一実施例について図面を用いて
説明する。
説明する。
【０００８】図１は、本発明のシステム構成の一実施例
を示している。本実施例の処理を実行、制御するＣＰＵ
内の季節性商品異常値摘出システム１０３は、売上高実
績データ１０１を入力し、需要予測結果データ１１１を
出力する季節性商品需要予測システム１０２の一環であ
る。季節性商品異常値摘出システム１０３は１２ヵ月移
動平均処理機能１０４、最適次数選択機能１０５、季節
調整処理機能１０６、信頼限界付き回帰分析機能１０
７、異常値摘出機能１０８の５つの機能で構成され、異
常値摘出結果を出力する。なお図１に示す１０４〜１０
８までの機能は図２のステップ２０１〜２０９の処理に
展開され、１０４〜１０８の機能は通常、コンピュータ
プログラムの手段によって実現されるものである。
を示している。本実施例の処理を実行、制御するＣＰＵ
内の季節性商品異常値摘出システム１０３は、売上高実
績データ１０１を入力し、需要予測結果データ１１１を
出力する季節性商品需要予測システム１０２の一環であ
る。季節性商品異常値摘出システム１０３は１２ヵ月移
動平均処理機能１０４、最適次数選択機能１０５、季節
調整処理機能１０６、信頼限界付き回帰分析機能１０
７、異常値摘出機能１０８の５つの機能で構成され、異
常値摘出結果を出力する。なお図１に示す１０４〜１０
８までの機能は図２のステップ２０１〜２０９の処理に
展開され、１０４〜１０８の機能は通常、コンピュータ
プログラムの手段によって実現されるものである。
【０００９】図２は、季節性商品異常値摘出システムの
処理手順を示している。季節性商品需要予測システム１
０２は、売上高実績データ１０１を入力し、季節性商品
異常値摘出システム１０３に引き渡す（ステップ２０
１）。１２ヵ月移動平均処理機能１０４は、季節性商品
異常値摘出システム１０３に入力された売上高実績デー
タ１０１から季節変動や不規則変動を取り除いた傾向変
動のみを抽出した時系列データを作成するために、１２
ヵ月移動平均処理を施す。１２ヵ月移動平均処理は、例
えば１月から翌１２月までの売上高の和を１２で割った
値、次に２月から翌１月までの売上高の和を１２で割っ
た値、というように１月ずつ移動しながら１２ヵ月分の
売上高平均値を算出することにより、傾向変動の形状を
確定するためのデータを求める処理をしている（ステッ
プ２０２）。最適次数選択機能１０５は、１２ヵ月移動
平均処理機能１０４により抽出された傾向変動にあては
めるために適切な回帰次数を求めるため、回帰方程式と
時系列データの差を考慮することにより、傾向変動に対
する回帰方程式のあてはまりの良さを表現する指標であ
る情報量規準ＡＩＣを算出する（ステップ２０４）。次
数カウンタＫをカウントアップして（ステップ２０
５）、次数カウンタＫがあらかじめ設定した次数の上限
値Ｎに達するまでは（Ｋ≦Ｎ）（ステップ２０６）、次
数に対応した情報量規準ＡＩＣを繰返し計算する。次数
カウンタＫが次数の上限値Ｎを越えたら（Ｋ＞Ｎ）（ス
テップ２０６）、ステップ２０４で算出した情報量規準
ＡＩＣのうち、傾向変動に対して最もあてはまりの良い
ＡＩＣ、つまり方程式とデータの差が最小となるＡＩＣ
を選択し、選択により求めたＡＩＣに対応する次数を最
適次数として設定する（ステップ２０７）。季節調整処
理機能１０６は、売上高実績データ１０１に対して季節
調整処理を施し、傾向変動と不規則変動を抽出した時系
列データを求める（ステップ２０８）。信頼限界付き回
帰分析機能１０７は、季節調整処理機能１０６により抽
出された傾向変動と不規則変動を示す時系列データに対
して、ステップ２０７で最適次数選択機能１０５により
選択された回帰次数の信頼限界付き回帰方程式をあては
める処理を行う（ステップ２０９）。異常値摘出機能１
０８は、回帰方程式に予め設定した信頼限界からはみだ
した値を異常値として摘出し、異常値摘出結果テーブル
１０９を作成する処理を行う（ステップ２１０）。
処理手順を示している。季節性商品需要予測システム１
０２は、売上高実績データ１０１を入力し、季節性商品
異常値摘出システム１０３に引き渡す（ステップ２０
１）。１２ヵ月移動平均処理機能１０４は、季節性商品
異常値摘出システム１０３に入力された売上高実績デー
タ１０１から季節変動や不規則変動を取り除いた傾向変
動のみを抽出した時系列データを作成するために、１２
ヵ月移動平均処理を施す。１２ヵ月移動平均処理は、例
えば１月から翌１２月までの売上高の和を１２で割った
値、次に２月から翌１月までの売上高の和を１２で割っ
た値、というように１月ずつ移動しながら１２ヵ月分の
売上高平均値を算出することにより、傾向変動の形状を
確定するためのデータを求める処理をしている（ステッ
プ２０２）。最適次数選択機能１０５は、１２ヵ月移動
平均処理機能１０４により抽出された傾向変動にあては
めるために適切な回帰次数を求めるため、回帰方程式と
時系列データの差を考慮することにより、傾向変動に対
する回帰方程式のあてはまりの良さを表現する指標であ
る情報量規準ＡＩＣを算出する（ステップ２０４）。次
数カウンタＫをカウントアップして（ステップ２０
５）、次数カウンタＫがあらかじめ設定した次数の上限
値Ｎに達するまでは（Ｋ≦Ｎ）（ステップ２０６）、次
数に対応した情報量規準ＡＩＣを繰返し計算する。次数
カウンタＫが次数の上限値Ｎを越えたら（Ｋ＞Ｎ）（ス
テップ２０６）、ステップ２０４で算出した情報量規準
ＡＩＣのうち、傾向変動に対して最もあてはまりの良い
ＡＩＣ、つまり方程式とデータの差が最小となるＡＩＣ
を選択し、選択により求めたＡＩＣに対応する次数を最
適次数として設定する（ステップ２０７）。季節調整処
理機能１０６は、売上高実績データ１０１に対して季節
調整処理を施し、傾向変動と不規則変動を抽出した時系
列データを求める（ステップ２０８）。信頼限界付き回
帰分析機能１０７は、季節調整処理機能１０６により抽
出された傾向変動と不規則変動を示す時系列データに対
して、ステップ２０７で最適次数選択機能１０５により
選択された回帰次数の信頼限界付き回帰方程式をあては
める処理を行う（ステップ２０９）。異常値摘出機能１
０８は、回帰方程式に予め設定した信頼限界からはみだ
した値を異常値として摘出し、異常値摘出結果テーブル
１０９を作成する処理を行う（ステップ２１０）。
【００１０】異常値摘出結果テーブル１０９は、売上高
実績データのうち異常と判断されたデータにフラグをた
てて、どのデータが異常であるかを示す。季節性商品需
要予測システム１０２に含まれる異常値補正、需要予測
機能１１０は、異常値摘出結果テーブル１０９のデータ
を入力し、売上高実績データのうち異常と判断された点
の値を、異常を発生させた外部要因が存在しなかった場
合に示したはずの値に補正し、この補正結果の時系列デ
ータを用いて需要予測処理を行い、需要予測結果データ
１１１を出力する。
実績データのうち異常と判断されたデータにフラグをた
てて、どのデータが異常であるかを示す。季節性商品需
要予測システム１０２に含まれる異常値補正、需要予測
機能１１０は、異常値摘出結果テーブル１０９のデータ
を入力し、売上高実績データのうち異常と判断された点
の値を、異常を発生させた外部要因が存在しなかった場
合に示したはずの値に補正し、この補正結果の時系列デ
ータを用いて需要予測処理を行い、需要予測結果データ
１１１を出力する。
【００１１】図３は季節調整済時系列データに信頼限界
付き高次回帰方程式をあてはめた場合の異常値を示して
いる。季節調整処理が行われた売上高実績データである
季節調整済売上高実績データ３００に回帰方程式３０１
をあてはめ、信頼限界３０２を越えた値を異常値３０３
として特定する。
付き高次回帰方程式をあてはめた場合の異常値を示して
いる。季節調整処理が行われた売上高実績データである
季節調整済売上高実績データ３００に回帰方程式３０１
をあてはめ、信頼限界３０２を越えた値を異常値３０３
として特定する。
【００１２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の異常値摘
出システムは、季節商品の売上高実績データを季節変
動、傾向変動、不規則変動に着目して分解し、高次線型
回帰分析と情報量規準ＡＩＣを組み合わせる機能を有す
るものである。これにより、売上高の時系列予測を行な
う上で、予測精度を低下させる原因である異常値を、そ
の異常を発生させている要因が存在しなかった場合に示
したであろう値に補正するために必要な、どの点が異常
であるかを特定する異常値の摘出を、客観的かつ合理的
に行なうことができる。すなわち、本発明を用いて得ら
れた異常値摘出結果にもとづいて異常値を補正し、自己
回帰等の時系列手法を用いて季節商品の需要予測を行え
ばその予測精度が向上するという効果がある。
出システムは、季節商品の売上高実績データを季節変
動、傾向変動、不規則変動に着目して分解し、高次線型
回帰分析と情報量規準ＡＩＣを組み合わせる機能を有す
るものである。これにより、売上高の時系列予測を行な
う上で、予測精度を低下させる原因である異常値を、そ
の異常を発生させている要因が存在しなかった場合に示
したであろう値に補正するために必要な、どの点が異常
であるかを特定する異常値の摘出を、客観的かつ合理的
に行なうことができる。すなわち、本発明を用いて得ら
れた異常値摘出結果にもとづいて異常値を補正し、自己
回帰等の時系列手法を用いて季節商品の需要予測を行え
ばその予測精度が向上するという効果がある。
【図１】本実施例のシステム全体の構成を示す図であ
る。
る。
【図２】本実施例の処理の流れを示すフローチャートで
ある。
ある。
【図３】季節調整済時系列データに信頼限界付き高次回
帰方程式をあてはめた場合の異常値を示す図である。
帰方程式をあてはめた場合の異常値を示す図である。
１０１ 売上高実績データ １０３ 季節性商品異常値摘出システム １０４ １２ヵ月移動平均処理機能 １０５ 最適次数選択機能 １０６ 季節調整処理機能 １０７ 信頼限界付き回帰分析機能 １０８ 異常値摘出機能 １０９ 異常値摘出結果テーブル １１０ 異常値補正、需要予測機能 １１１ 需要予測結果データ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小野田 光善 東京都大田区大森北三丁目２番16号 日立 システムエンジニアリング株式会社内 (72)発明者 ▲高▼田 浩平 東京都大田区大森北三丁目２番16号 日立 システムエンジニアリング株式会社内 (72)発明者 中田 英樹 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 (72)発明者 天満 正 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 (72)発明者 板橋 正文 神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地の12 株式会社日立製作所情報システム事業部内
Claims (1)
- 【請求項１】売上高実績データを入力する手段と、 入力された上記売上高実績データに１２ヵ月移動平均処
理を施して傾向変動を表現する時系列データを求める手
段と、 上記時系列データにあてはめるために最適な回帰次数を
情報量規準ＡＩＣに基づいて求める手段と、 上記売上高実績データに季節調整処理を施して傾向変動
と不規則変動を表現する時系列データを求める手段と、 得られた時系列データに対して求めた最適回帰次数で信
頼限界付きの回帰方程式をあてはめる手段と、 上記信頼限界からはみだした売上高実績データを異常値
として摘出する手段とを有することを特徴とする季節性
商品需要データ異常値摘出システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20615893A JPH0756890A (ja) | 1993-08-20 | 1993-08-20 | 季節性商品需要データ異常値摘出システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20615893A JPH0756890A (ja) | 1993-08-20 | 1993-08-20 | 季節性商品需要データ異常値摘出システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0756890A true JPH0756890A (ja) | 1995-03-03 |
Family
ID=16518765
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20615893A Pending JPH0756890A (ja) | 1993-08-20 | 1993-08-20 | 季節性商品需要データ異常値摘出システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0756890A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6366890B1 (en) * | 1998-02-27 | 2002-04-02 | Gerald L. Usrey | Product inventory category management and variety optimization method and system |
| JP2005348926A (ja) * | 2004-06-10 | 2005-12-22 | Mars Engineering Corp | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理システム |
| JP2010162398A (ja) * | 2010-04-28 | 2010-07-29 | Mars Engineering Corp | 情報処理装置 |
| US8219548B2 (en) | 2006-11-27 | 2012-07-10 | Hitachi, Ltd. | Data processing method and data analysis apparatus |
| JP2012211483A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-01 | Sinfonia Technology Co Ltd | 水需要予測システム |
| JP2017141747A (ja) * | 2016-02-10 | 2017-08-17 | 富士電機株式会社 | 風力発電量予測方法、風力発電量予測装置及びプログラム |
-
1993
- 1993-08-20 JP JP20615893A patent/JPH0756890A/ja active Pending
Cited By (7)
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