Dynamische Regression

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Erklärung der Dynamische Regression. Regressionsanalyse-Methode.

Inhaltsverzeichnis

  1. Zusammenfassung
  2. Forum
  3. Best Practices
  4. Expert Tips
  5. Quellen
  6. Drucken

Selbstverständlich kann niemand wirklich in die Zukunft sehen. Aber moderne statistische Methoden, ökonometrische Modelle und Business Intelligence Software können Unternehmen helfen, Prognosen zu bilden, und sie können ihnen auch helfen, zu schätzen, was zukünftig geschehen wird.  


Was ist Dynamische Regression?

Dynamische Regression ist ein Regressionsmodell, das verzögerte Werte der erläuternden Variablen oder der abhängigen Variablen oder beider einschließt. Das Verhältnis zwischen der Prognosevariablen und der erläuternden Variablen wird mit einer Übergangsfunktion modelliert. Ein dynamisches Regressionsmodell kann voraussagen, was geschehen wird, wenn sich die erläuternde Variable ändert.


Das Dynamische Regression-Modell ist einer Regressionsanalyse ähnlich, aber es wird angenommen, dass es realistischere Resultate produziert, weil es die sich allmählich ausbreitende Wirkung hervorhebt, die die Inputvariablen auf die abhängige Variable haben können. Zum Beispiel könnte eine Preisänderung, die heute vorgenommen wird, Umsätze in einer Vielzahl von Weisen in vielen zukünftigen Perioden beeinflussen.


Buch: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach -

Buch: Russell Davidson, James G. Mackinnon - Econometric Theory and Methods -

Buch: Alan Pankratz - Forecasting with Dynamic Regression Models -


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