経済データの予測手法をChat GPTで開発しました。

２回連続で統計データに基づく予測手法が構築できないかChat GPTで研究していました。
■結論
　統計的、長期的な予測であるならばChat GPTで可能である。

■動画こちら
　解説をしています。よかったご覧ください　。

■手法
１　モデル化
まず、経済予測モデルをモデル化、数式化します。これはOR（Operations Reearch）という科学的根拠のある手法を採用しています

予測モデルの構築法

２　採用した予測法
　採用した予測法は第三次指数平滑法のブラウンモデルです。

ブラウンモデルの採用

①最小二乗法の採用　誤差μを最小化するために最小二乗法を採用
②単純な時系列法では実際値と比較して誤差が大きかったので指数平滑法を採用
③季節変動がないのでブラウン型　季節変動性が高いものはウィンター流を使います
④三次モデル　とは「1次モデルが規則性のないもの」「2次モデルは直線的モデル」「3次モデルは曲線的モデル」とご理解ください。

■与えるデータ
与えるのは70年分の日本の輸出入データです。これをChat GPTに読み込ませます。

1950年ー2022年までの日本の輸出入データ

ここから2023年の予測をします
■結果
結果は以下の通りです

予測結果

実際の2023年データと比べると輸出額は＋2.68%,輸入は9%の誤差でした、前回の単純な時系列モデルに比べると誤差が小さくなっています。