四半期収益の単変量時系列予測に対する機械学習アプローチ

概要 我々は、εサポートベクタ回帰（ε-SVR）に基づく四半期収益予測（QEP SVR）モデルを提案します。これは、四半期収益予測のための新しい単変量モデルです。これは、BrownとRozeff（J Account Res 17:179–189, 1979）の開発したモデル（BR ARIMA）が依然として優れた単変量モデルであるとされている一方で、最近の四半期収益系列の記述にはもはや適さないかもしれないというLorekの勧告に基づいています（Adv Account 30:315–321, 2014. 10.1016/j.adiac.2014.09.008）。我々は、最近のデータに基づいて、QEP SVRモデルの予測精度をBR ARIMAモデルと様々な条件下で比較する実証研究を行いました。その結果、QEP SVRモデルの予測精度は28の実験条件のうち24条件でBR ARIMAモデルを大幅に上回ることが示されました。さらに、短期予測ホライズンや歴史的データの制限された入手可能性を考慮したすべての条件下で有意性が達成されました。したがって、短期的な業務計画を行う企業や新たに設立された企業、ビジネスモデルを再構築した企業に対してQEP SVRモデルの利用を推奨します。