동태적 회귀분석 (Dynamic Regression)

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동태적 회귀분석의 설명. 회귀 분석 방법.

목차

  1. 요약
  2. 포럼
  3. 모범 사례
  4. Expert Tips
  5. 자료
  6. 인쇄

물론 누구든 미래를 정말로 볼 수는 없다. 그러나 현대적 통계 방법들, 수리경제학 모델들 및 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 사업예측에 도움을 주고, 미래에 무슨 일이 발생할지 추정하는데 도움을 줄 수 있다.  


동태적 회귀분석이란 무엇인가?

동태적 회귀분석은 설명변수 또는 종속변수 또는 그 두 변수의 시차값(lagged values)을 포함하는 회귀모델이다. 예측변수와 설명변수 사이의 관계를 전이함수(이송함수, transfer function)를 사용하여 모델화하였다. 동태적 회귀분석 모델은 만약 설명변수가 변할 경우, 무엇이 일어날 것인지를 예측할 수 있다.


동태적 회귀분석 모델은 Regression Analysis [회귀 분석]와 유사하다, 그러나 동태적 회귀분석이 좀 더 현실적인 결과를 도출한다고 여겨지고 있다. 왜냐하면 투입변수가 종속변수에 미치는 파급효과(ripple effects)를 강조하기 때문이다. 예를들면, 오늘 가격의 변동이 향후 많은 기간동안 다양한 방식으로 판매량에 영향을 미칠 수 있다.


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

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

참고도서: Alan Pankratz - Forecasting with Dynamic Regression Models -


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