問題
計量モデルによる需要予測に関する記述として、最も不適切なものはどれか。
選択肢
- 1最小二乗法による需要関数のパラメータ推定では、パラメータ数以上の需要データが必要である。
- 2重相関係数は、需要関数での推定がどの程度需要量を説明したかを測るのに用いられる。
- 3需要関数の説明変数が多くなれば、最小二乗法における残差平方和は小さくなる。
- 4需要関数の説明変数が多くなればなるほど、予測精度は高くなる。
正解
4. 需要関数の説明変数が多くなればなるほど、予測精度は高くなる。
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解説
最小二乗法ではパラメータ数以上のデータが必須(ア:正)、重相関係数は説明力の指標(イ:正)、説明変数を増やせば既存データへの当てはまり(残差平方和)は確実に小さくなる(ウ:正)。しかし説明変数を多く加えすぎると過学習(オーバーフィッティング)を招き、未知データに対する予測精度は逆に低下することがある。「説明変数が多いほど予測精度が高い」とは限らないため不適切(エ)。(出典: 一般社団法人 中小企業診断協会 平成21年度 中小企業診断士 1次試験 運営管理 第13問)
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