「今日酷い話があったんだよ」夕方の食卓で僕は切り出した。無意識に「仕事の話を家庭に持ち込まない」というルールを破っていた。それほど、腹にしまっておけない、ときめかない話だった。そして誰よりも奥様に聞いてもらいたい話だった。 とある取引先の会社との交渉が難航している。一般にも解放されている社食案件で、来月予定されている消費増税にともなう値上げ交渉だ。「値上げは出来ない」が先方の回答だった。「では現行価格のままなら内容を落として増税分を確保しますね」と提案するとそれも拒否した。ホワイ？福利厚生を落とすことは社員からのクレームにつながるから。社食は全社をあげて推進している健康経営の要だから。そういう理由だった。 「ウチも税金を納めなければならないので困ります」と訴えた。すると担当者は「我々双方とも損をしない秘策があります。御社にはご迷惑をおかけしません」と言って笑った。夕方再放送している時代劇に

この記事は、以下の@icoxfog417さんによる問題提起に合わせたちょっとした実験をまとめたものです。 時系列予測の問題において、機械学習のモデルより既存の統計モデル(ARMAモデルなど)の方が予測精度において優良な結果が出るという研究。データへの適合=予測精度の向上ではないことも実験で示している。機械学習の研究では統計モデルとの比較も入れるべきという提言をしている。 https://t.co/jboGhYSX6E— piqcy (@icoxfog417) September 16, 2019 この点について僕はこんなコメントをしたのですが。 だいぶ以前から「一般的な時系列データ予測の問題は単位根過程や季節調整など非定常過程との戦いなので、本質的に定常過程を想定する機械学習手法での予測は計量時系列分析など非定常過程も考慮した古典的なモデルによる予測には及ばない」と言い続けてきたけど、やっ