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SARIMAXモデル は、 時系列分析 の 自己相関分析 の系統で、今のところ、最大のモデルのようです。
SARIMAXをExcelでやろうとすると、ソルバーを使った最適化計算で、複雑なモデルを扱うことになります。 ExcelでMAモデル のページで紹介している方法を、拡張すればできますが、それなりに大変です。
時系列分析の解説書では、RやPythonを使う流れになることが多いです。
時系列分析では、「ARMA」、「ARIMA」、「ARIMAX」、「SARIMA」のような名前になっているので、MAモデルは、必須のように見えます。
しかし、ARMAモデルへの誤解 のページで説明しているように、MAの部分は必須ではないです。
そこで、MA抜きのSARIMAXモデル（MAレスSARIMAXモデル）にするのなら、SARIMAXモデルの敷居は、劇的に下がります。
「MAを抜けば、計算は簡単」というのは、ARMA、ARIMA、ARIMAX、SARIMAでも同様です。
なお、「SARIMAX」から「MA」を抜くと「SARIX」ですが、すでに別の物が他の分野で浸透しているので、このサイトでは、「MAレスSARIMAXモデル」という名前にしています。
Prophet のページで説明しているように、Prophetで扱える「季節性、トレンド、イベント」のうち、 「季節性とイベント」はSARIMAXモデルも扱えるので、Prophetの代用になります。
SARIMAXモデルには外生変数がありますが、外生変数を「イベントありが１、なしが０」という質的変数にすれば、Prophetと似た方法になります。
MAレスにしてSARIMAモデルの使い勝手が良くなると、アイディアも広がりやすいです。 SARIMAXモデルのProphet風の使い方は、MAレスとは無関係ですが、アイディアが広がりやすいことの一例です。
SARIMAXモデルのProphet風の使い方としては、「季節性、トレンド、イベント」の３つとも扱える「 SARIMAXTモデル 」という方法を筆者は考案しています。
MAレスSARIMAXモデルは、EXCELの重回帰分析の機能で扱えます。
ExcelでMAレスSARIMAXモデル で、具体的な手順を説明しています。
「Forecasting: principles and practice, 3rd edition 予測: 原理と実践 (第3版)」 Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. 著 OTexts 2021
https://otexts.com/fppjp/ets-forecasting.html
Prophetが簡単に説明されています。
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