つぶやき。

うーんと、ex-ante 予測では、未来に仮定を置いた予測を行えないのか。たとえば次のようなデータで売上の予測をしたいとき:

日付 売上 晴れ
2021-03-26 0.308 1 0
2021-03-27 0.403 0 0
2021-03-28 0.558 0 1

まず売上のラグ変数をいくつか追加し、晴れ、雨を併せて説明変数として、さらに先読み変数を追加して、これを目的変数として回帰モデルを組んでやる。 説明変数はすべて時点 t のデータで、目的変数は時点 t+1 の売上値となるので、 こうすると未来の情報に仮定を置かず予測を行える。 ただ、たとえば「明日が雨だった場合、晴れだった場合の売り上げをそれぞれ予測したい」という状況になったなら、 このような ex-ante 予測では不可能となるんだな。

ex-post 予測では先読み変数を目的変数として追加するのではなく、 上記データでいえば「売上」列を目的変数とする。 説明変数は時点 t のデータで、目的変数も時点 t の売上値となるので、 ある意味では未来の情報を使って未来の値を予測するような形になる。 もちろん、その説明変数が「曜日」や「祝日かどうか」といったものであれば100%確実に未来の値を予測できるので、 そうしたものを使う場合に ex-post 予測は使うのだろうと思っていた。 が、いくつかのシナリオが考えられるときに、各シナリオを表す変数を使うときにも ex-post 予測が有効なのだな。

遅い時間なので間違っていないことを祈る。後日見直そう。。