海外MBA：オペレーション基礎（Week 6）

オペレーション基礎の6回目の授業です。

これまで2回のAssignmentでヘトヘトですが、来週にはさらにAssignment 3の締切が控えており、それが終わるとFinal examを1週間以内に提出しないといけません。先が思いやられます（涙）

今回の授業では、以下のシミュレーションの基礎を学びました。

・時系列モデル（ナイーブ法、MA、weighted MA等）
・回帰分析の基礎
・補正R2（Adjusted R2）
・標準誤差（SE）
・有意F（Significant F）
・p-value
・ダミー変数

シミュレーションの目的は、予測であることが多いので、いかに過去の需要から将来の需要を予測できるか、という点に焦点があたります。

その予測方法のモデルが、時系列モデルであり、どの立場で予測するかによって、予測方法が異なります。

また、例えば、将来の売り上げを予測する場合にも、影響する要因が複数考えられます。それらの要因すべてを考慮することができる重回帰分析についても学びました。

ただ、なんでも要因として入れればよい、ということではりません。正しく将来の予測を行える変数を選択するために回帰係数のp値が有意である変数を選択します。

有意な変数を選択した後、どの組み合わせがモデルに最もあてはまるかを補正R2を使って検討し、一番高い組み合わせを最終モデルとします。

Assignment 3では、以上のプロセスを正しく行う必要があります。

具体的には、来シーズンのチケットの売り上げを過去の勝率、試合開催日、開催場所等から予測する、という内容です。

プロセスは理解できても、最終モデルまでたどり着くには、かなりの数のパターンを考慮して、モデル解析を行わないといけません。さらに、その最終モデルを使いながら、最も収益が上がる、試合数、試合開催日、開催場所等をシミュレーションを使って、提案する、というミッションです。

そのため、結果的には、Assignment 3が最も時間がかかりました。そして、合っているかも、あまり自信がありません(笑)

ただ、提出しないことには、0点になるので、諦めも肝心と腹をくくり、提出しました。

いよいよ来週で授業がラスト、そしてFinal examです。

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