経済予測 Prophet

経済予測

Prophetを使用して経済予測を行う一般的な手順とコードの例を提供します。

以下はPythonコードの例です。

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import pandas as pd
from prophet import Prophet
import matplotlib.pyplot as plt

# 入力データの準備 (仮想的な経済データ)
data = pd.DataFrame({
    'ds': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=24, freq='M'),
    'y': [100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210,
          220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330]
})

# Prophetモデルの初期化
model = Prophet()

# モデルへのデータの適用
model.fit(data)

# 予測期間の準備
future = model.make_future_dataframe(periods=12, freq='M')

# 予測の実行
forecast = model.predict(future)

# 予測結果のグラフ化
fig = model.plot(forecast)
plt.title('Economic Forecast with Prophet')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Economic Indicator')
plt.show()

この例では、仮想的な経済データを使ってProphetモデルを構築し、将来の12ヶ月間の経済予測を行います。

データと予測結果はグラフで表示されます。

実際の経済データを使用する場合、適切なデータの前処理やハイパーパラメータの調整が必要です。

また、実際の経済データを使用する場合は、データを適切な形式で読み込んで上記の例に組み込む必要があります。

ソースコード解説

以下にコードの詳細な説明を提供します。

1. モジュールのインポート:

必要なライブラリやモジュールをインポートします。
pandasはデータ操作のために、ProphetはProphetモデルの構築と予測のために、matplotlib.pyplotはグラフの描画のために使用されます。

2. 入力データの準備:

仮想的な経済データを作成してpandasのDataFrameに格納します。
'ds'列には日付が、'y'列には対応する経済指標の値が入ります
ここでは24ヶ月分のデータを作成しています。

3. Prophetモデルの初期化:

Prophetクラスのインスタンスを作成して、Prophetモデルを初期化します。
このモデルは時系列データのトレンドや季節性をモデリングするために使用されます。

4. モデルへのデータの適用:

model.fit(data)を呼び出すことで、準備した経済データをモデルに適用して学習させます。
これにより、トレンドや季節性がモデルに学習されます。

5. 予測期間の準備:

model.make_future_dataframe()を使って、未来の予測期間の日付を含むDataFrameを作成します。
ここでは12ヶ月分の予測期間を設定しています。

6. 予測の実行:

model.predict(future)を呼び出すことで、予測期間における経済指標の予測値を計算します。
結果はforecastというDataFrameとして格納されます。

7. 予測結果のグラフ化:

model.plot(forecast)を呼び出すことで、予測結果をグラフとして表示します。
グラフには元データ、予測区間、トレンド、季節性などが含まれます。
matplotlibを使用してタイトルや軸ラベルを設定し、最終的にplt.show()でグラフを表示します。

このコードは、Prophetを使用して簡単に経済予測を行い、その結果を視覚化するための手順を示しています。

実際のデータを使用する場合は、データの前処理やハイパーパラメータの調整が必要です。

結果解説

経済予測のグラフの主要な要素の説明します。

1. 元データ (Observed Data):

グラフの黒い点線は、元のデータポイントを示しています。
これらのデータポイントは、予測モデルの構築に使用された実際の経済データです。
点線は元のデータポイントがある日付と対応する経済指標の値を示します。

2. 予測区間 (Prediction Interval):

グラフの青い領域は予測区間を示しています。
これは、予測モデルによって予測された値の範囲です。
通常、Prophetは不確実性を考慮して、予測値の上下に予測区間を描画します。
一般的に、将来のデータポイントがこの範囲内に入る確率は高いです。

3. トレンド (Trend):

グラフの青い線はトレンドを示しています。
Prophetは、時間の経過に伴う長期的な変動やトレンドをモデル化し、この青い線で表現しています。
トレンドは、データが上昇するか下降するかを示すものです。

Prophetの予測結果のグラフは、元のデータと予測されたトレンド、季節性、不確実性の情報を視覚的に表現するものです。

データの性質や用途に応じて、これらの要素がどのように現れるかが異なる場合があります。