【手続補正書】
【提出日】平成20年10月9日(2008.10.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
ここで、本発明でいう周期変動は、時系列分析モデルのＴＣＳＩ分離法（傾向循環変動（ＴＣ；または傾向線（Ｔ）と循環変動（Ｃ））、季節変動（Ｓ）および不規則変動（Ｉ））を適用する移動平均法、期別平均法、連環比率法、ＥＰＡ法、センサス局法などにおける月次時系列データに対する１２ヶ月（１年）や四半期時系列データに対する４四半期（１年）の変動である季節変動（Ｓ）を四半期や月次のみならず様々な周期、例えば、日次時系列データに対する７日、週次時系列データに対する５２週（１年）などの変動に拡張したものである。なお、時系列データとして、これらに加え、その他、任意の時間単位の時系列データ、例えば、半月を時間単位の時系列データを用い、周期変動として、任意の時間の時系列データ単位に対する全周期の変動、例えば、半月次の時系列データに対する２４（１年）などの周期の変動を対象とするものであっても良い。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
なお、本発明の周期調整法として用いることのできる、いわゆる季節調整法は、特に制限的ではなく、従来公知の季節調整法でもよいし、種々の機関によって開発された公知の季節調整法でもよいが、例えば、上述した移動平均法、期別平均法、連環比率法、ＥＰＡ法（Economic Planning Agency：旧経済企画庁）、センサス局法（United State Census Bureau：ＵＳＡ商務省センサス局）などに加え、ＭＩＴＩ法（旧通商産業省）、ＤＥＣＯＭＰ法（統計数理研究所）、ＢＬＳ法（ＵＳＡ労働省労働統計局）、イングランド銀行法（イングランド銀行）、ブンデス・バンク法（ドイツ・ブンデスバンク）、ＩＦＯ法（ＩＦＯ経済研究所）などをあげることができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
連続型変動要因に分類されるのは、気温、天候、営業日数および営業時間などの連続量で与えられるデータである。一方、離散型変動要因に分類されるのは、給料日、販売促進の有無などのような特売日、棚卸日、月末、月末前日、月初（１日）、および、例えば第２金曜日などの定期変動要因や、日祝祭日および縁日などの類似変動要因や、イベント、事件および災害、例えば、ストライキ、メーデー、台風、地震、火事などの突発変動要因などの０，１データで与えられるデータである。なお、天候において、晴れ、または、雨などを個々に変動要因として取り上げて、０，１データとして与える場合には、連続型変動要因とする場合と、離散型変動要因とする場合の両方があり、対象時系列データに応じて適宜選択するのがよい。なお、本発明の実施形態においては、これらの各変動要因は、連続型変動要因であっても、離散型変動要因であっても、対象時系列データに応じて任意に設定可能である。
なお、このような連続型変動要因や離散型変動要因などの変動要因による変動は、連続型要因指数（Ｒ）や離散型要因指数（Ｄ）などの変動要因指数として、周期変動（Ｓ）と同様に、指数として与えられる。
不規則変動（Ｉ）は、周期変動（Ｓ）および各種変動要因（Ｒ、Ｄ）に起因する変動に含まれない不規則な変動、好ましくは純粋な不規則な変動を表わすものであり、周期変動（Ｓ）と同様に指数で与えられる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
設定部１２は、予測対象となる時系列データに応じて、この時系列データの周期、および対象時系列データに応じた１つまたは２つ以上の任意の変動要因（連続型変動要因、離散型変動要因）を設定してモデルパターンを作成する設定処理Ｓ１を行う。
具体的には、周期に関して、予測対象となる時系列データが日次データとして与えられる場合は周期７（７曜日）、週次データの場合は周期５２（５２週）、月次データの場合は周期１２（１２ヶ月）、四半期データの場合は周期４（４四半期）が設定される。また変動要因に関しては、対象時系列データの変動要因、例えば、気温、給料日等の上述した各種変動要因（連続型変動要因（Ｒ）、離散型変動要因（Ｄ））を任意に設定することができる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３０】
調整部１４は、対象時系列データに対して周期変動調整（いわゆる、季節変動調整）のための事前調整処理Ｓ２を行い、その後に、所定の周期変動調整法の手法から対象時系列データに応じて最適な手法を選択して周期調整を施す周期調整処理Ｓ３を行い、傾向循環変動ＴＣ、周期変動Ｓ、変動要因指数（連続型変動要因指数Ｒ（＝Ｒ１・Ｒ２・…）および／または離散型変動要因指数Ｄ（＝Ｄ１・Ｄ２・…））、不規則変動Ｉを、それぞれ算出する。
すなわち、調整部１４は、分析対象時系列データを周期調整法を用いて分析し、対象時系列データから、傾向循環変動ＴＣ、周期変動Ｓ、連続型変動要因に起因する変動（指数）Ｒおよび離散型変動要因に起因する変動（指数）Ｄ、不規則変動Ｉを分離し、分離された周期変動、変動要因に起因する変動および不規則変動から、それぞれ、周期指数Ｓ、連続型変動要因指数Ｒ、離散型変動要因指数Ｄおよび不規則変動指数Ｉを求める。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
予測部１６は、調整部１４により分析・算出された、傾向循環変動ＴＣ、周期変動Ｓ、連続型要因指数Ｒ、離散型要因指数Ｄを用いて、対象時系列データＹの予測値を予測し、出力部２２のＬＣＤ等の出力手段を介して対象時系列データ等の予測値を表示（ソフトコピーとして出力）したり、ハードコピーとして出力する予測処理Ｓ４を行う。すなわち、予測部１６は、傾向循環変動ＴＣ、周期指数Ｓ、連続型変動要因指数Ｒおよび離散型変動要因指数Ｄに対し、それぞれに応じた予測演算を行なって、傾向循環変動（ＴＣ）、周期変動（Ｓ）および連続型および離散型変動要因（Ｒ、Ｄ）に起因する変動のそれぞれの個別予測値を算出し、算出された傾向循環変動、周期変動および変動要因に起因する変動の各々の個別予測値を合成して予測対象時系列データの予測値を求める。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５６】
次に、ＡＲＩＭＡ（２，１，０）モデルの残差の２乗和またはＡＩＣが最小であり、ＡＲＩＭＡ（２，１，０）モデルが選択された場合には、ＡＲＩＭＡ（２，１，０）モデルの上記の予測式（１０）を展開した以下に示す式（１１）を用いて傾向循環変動ＴＣｉの予測値を予測する（処理４１０）。
ＴＣｉ＝ＴＣｉ−１＋ｂ４（ＴＣｉ−１−ＴＣｉ−２）＋ｂ５（ＴＣｉ−２−ＴＣｉ−３）＋Ｂ３
（ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）      ・・・（１１）
処理４０６〜４１０は、二つのモデルによる理論値と実績値との差を比較して、その差が小さい方のモデルを用いて予測値を予測することにより、より精度の高い予測値を算出することができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５７】
次に、処理４０２、４０５、４０８、４０９および４１０のいずれかの処理により算出された傾向循環変動ＴＣｉ（ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）と、周期調整処理Ｓ３により算出された周期指数Ｓｉを反映させて、下記式（１２）に示す予測値の時系列データＹ１ｉを算出する（処理４１１）。
Ｙ１ｉ＝ＴＣｉ・Ｓｉ  （ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）      ・・・（１２）
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５８】
同様に、連続型要因指数Ｒ１ｉ、Ｒ２ｉ、Ｒ３ｉの予測値を反映させて、下記式（１３）に示す予測値の時系列データＹ２ｉを算出する（処理４１２）。
Ｙ２ｉ＝Ｙ１ｉ・Ｒ１ｉ・Ｒ２ｉ・Ｒ３ｉ  （ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）  ・・・（１３）
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５９】
同様に、離散型要因指数Ｄ１ｉ、Ｄ２ｉの予測値を反映させて、下記式（１４）に示す対象時系列データの予測値を算出する（処理４１３）。
Ｙｉ＝Ｙ２ｉ・Ｄ１ｉ・Ｄ２ｉ  （ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）  ・・・（１４）