Régression Dnamique

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Explication de la Régression Dynamique. Méthode d'Analyse de Régression.

Sommaire

  1. Résumé
  2. Forum
  3. Meilleures Pratiques
  4. Expert Tips
  5. Ressources
  6. Imprimer

Naturellement personne ne peut vraiment prévoir le futur. Mais les méthodes statistiques modernes, les modèles économétriques et les logiciels de business intelligence aident les entreprises à faire des prévisions, et peuvent également les aider à estimer ce qui va se produire dans le futur.  


Qu'est-ce que Régression Dynamique ?

La Régression Dynamique (Dynamic Regression) est un modèle de Régression qui inclut des valeurs en arrière plan des variables explicatives ou des variables dépendantes ou des deux à la fois. Le rapport entre la variable de prévision et la variable explicative est modélisé employant une fonction de transfert. Un modèle dynamique de régression peut déduire ce qui se produira si la variable explicative change.


Le modèle de Régression Dnamique est similaire à la Analyse de Régression, mais est censé produire des résultats plus réalistes, car il souligne les effets ondulation que les variables en entrée peuvent avoir sur la variable dépendante. Par exemple, un changement de prix fait aujourd'hui pourrait influencer des volumes de ventes de différentes manières durant de nombreuses périodes dans le futur.


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

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

Livre : Alan Pankratz - Forecasting with Dynamic Regression Models -


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