ARIMAモデル（Auto-Regressive Integrated Moving Average）

ARモデルとMAモデルを組み合わせたARMAモデルを拡張したモデル

需要の3つの成分（水平成分、傾向成分、周期成分）を考慮出来る

ARモデル

⇒過去の実績値との自己相関関係をモデル化したもので、曜日によって需要の傾向が似ているといった周期的な変動（周期成分）を考慮する

MAモデル

⇒過去の予測誤差から予測するモデルで、この意味としては通常よりも余分に発注してしまったために、次回の発注は少なくなるといった現象を表現できるモデルとなっている。

特売などのイベントの需要変動により時系列データにもとづくARIMAモデルなどでは考慮できい場合

多変量解析にもとづく予測モデルとして、重回帰分析や数量化I類による予測モデルもある。これらの予測モデルは、時系列データにももとづく予測モデルと異なり、需要に影響を与える要因との関係から需要予測を行う。

１、将来の需要予測だけでなく、販売活動の方針を検討するための分析ツールとしても活用が可能

２、製品と修理部品の関係のように強い相関がある場合は、製品の予測結果から修理部品の予測を行うモデルを構築する事も可能