Forecast Error

### 概要 予測誤差（Forecast Error）とは、需要、売上、価格、利益、費用、あるいはマクロ経済指標など、様々な事象について将来の値を予測（Forecast）した場合に、その予測値と、後日観測された実際の値（実績値）との間に生じるずれ（差）のことを指します。 ### 計算方法 予測誤差 = 実績値 - 予測値 （または、 予測値 - 実績値 と定義されることもあります） ### 誤差の評価指標 一定期間の予測誤差全体を評価するために、以下のような統計指標が用いられます。 - 平均誤差 (ME): 予測の偏り（バイアス）を見る。 - 平均絶対誤差 (MAE): 誤差の平均的な大きさ。 - 平均二乗誤差 (MSE): 大きな誤差の影響がより強く反映される。 - 二乗平均平方根誤差 (RMSE): MAEと同様だが単位が元データと同じ。 - 平均絶対パーセント誤差 (MAPE): 異なるスケールのデータ間で予測精度を比較する際に利用。 ### 発生要因 - 予測モデルの限界（仮定との乖離、変数不足など）。 - データの限界（ノイズ、不正確さ、不足）。 - 予測不能なイベント（災害、政策変更、市場の急変など）。 - 市場構造の変化。 - ランダム性。 ### 利用場面 - **予測モデルの精度評価・比較:** 異なるモデルやパラメータの優劣を評価します。 - **予測モデルの改善:** 誤差のパターンを分析し、モデル修正に繋げます。 - **リスク管理:** 予測が外れた場合の影響を評価し、対策を検討します。 - **目標設定:** 予測誤差の範囲を考慮し、現実的な目標値を設定します。 予測誤差の分析と管理は、予測に基づいた意思決定の質を高める上で不可欠です。