論文の概要: Prophet as a Repro ducible Forecasting Framework: A Methodological Guide for Business and Financial Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05929v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 16:43:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:50.044536
• Title: Prophet as a Repro ducible Forecasting Framework: A Methodological Guide for Business and Financial Analytics
• Title（参考訳）: Prophet as a Repro ducible Forecasting Framework: a Methodological Guide for Business and Financial Analytics
• Authors: Sidney Shapiro, Burhanuddin Panvelwala,
• Abstract要約: 本稿では,Metaが開発したオープンソースの予測フレームワークであるProphetについて検討する。 本研究は,新しいアルゴリズムを提案するのではなく,Prophetの付加構造,オープンソース実装,標準化されたワークフローが透過的で再現可能な予測プラクティスにどのように貢献するかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reproducibility remains a persistent challenge in forecasting research and practice, particularly in business and financial analytics where forecasts inform high-stakes decisions. Traditional forecasting methods, while theoretically interpretable, often require extensive manual tuning and are difficult to replicate in proprietary environments. Machine learning approaches offer predictive flexibility but introduce challenges related to interpretability, stochastic training procedures, and cross-environment reproducibility. This paper examines Prophet, an open-source forecasting framework developed by Meta, as a reproducibility-enabling solution that balances interpretability, standardized workflows, and accessibility. Rather than proposing a new algorithm, this study evaluates how Prophet's additive structure, open-source implementation, and standardized workflow contribute to transparent and replicable forecasting practice. Using publicly available financial and retail datasets, we compare Prophet's performance and interpretability with multiple ARIMA specifications (auto-selected, manually specified, and seasonal variants) and Random Forest under a controlled and fully documented experimental design. This multi-model comparison provides a robust assessment of Prophet's relative performance and reproducibility advantages. Through concrete Python examples, we demonstrate how Prophet facilitates efficient forecasting workflows and integration with analytical pipelines. The study positions Prophet within the broader context of reproducible research. It highlights Prophet's role as a methodological building block that supports verification, auditability, and methodological rigor. This work provides researchers and practitioners with a practical reference framework for reproducible forecasting in Python-based research workflows.
• Abstract（参考訳）: 再現性は、研究や実践を予測する上で、特にビジネスや財務分析において、予測が高い意思決定を通知する上で、引き続き永続的な課題である。 従来の予測法は理論的には解釈可能であるが、広範囲な手動チューニングを必要とすることが多く、プロプライエタリな環境では複製が困難である。 機械学習アプローチは予測柔軟性を提供するが、解釈可能性、確率的トレーニング手順、環境間の再現性に関連する課題を導入する。 本稿では,Metaが開発したオープンソースの予測フレームワークであるProphetについて,解釈可能性,標準化されたワークフロー,アクセシビリティのバランスをとる再現性改善ソリューションとして検討する。 本研究は,新しいアルゴリズムを提案するのではなく,Prophetの付加構造,オープンソース実装,標準化されたワークフローが透過的で再現可能な予測プラクティスにどのように貢献するかを評価する。 Prophetのパフォーマンスと解釈可能性と、複数のARIMA仕様(自動選択、手動指定、季節変動)とランダムフォレスト(Random Forest)を比較する。 このマルチモデル比較は、Prophetの相対的な性能と再現可能性の利点をしっかりと評価する。 具体的なPythonの例を通して、Prophetが効率的な予測ワークフローと分析パイプラインとの統合をどのように促進するかを実演する。 この研究は、プロフェットを再現可能な研究のより広い文脈に位置づけている。 検証,監査性,方法論的厳密性をサポートする方法論的ビルディングブロックとしてのProphetの役割を強調している。 この研究は、Pythonベースの研究ワークフローで再現可能な予測を行うための実践的なリファレンスフレームワークを研究者や実践者に提供します。

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