時系列予測の問題を解くために，どのモデルや手法を選択すればよいか決定することは難しい．M-competitionsをはじめとする予測競技大会はあるが，採用される手法の偏りや参加者による手法の作りこみのため，結果をそのまま適用することができない．本研究の目的は，時系列予測手法の選定のため，代表的な手法として統計モデル，機械学習モデルをバランスよく採用して，シンプルで標準的な実験の枠組みを作ることである．M-Competitionsでベンチマークとして採用された手法を基本に，機械学習の競技大会でよく使用されている勾配ブースティング等を追加し，M4 Competitionのデータを用いて時系列予測手法の精度の比較実験を行った．
