Dynamic Regression

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概要

当然だれも実際に未来を見ることができない。しかし現代統計的な方法、計量経済モデルおよびビジネスインテリジェンスソフトウェア缶は予測をするためにビジネスを助けまたそれらが将来起こるだろうものが推定するのを助けてもいい。

Dynamic Regressionは説明的な変数または従属変数または両方の遅らされた価値を含んでいる回帰モデルである。可変的な予測と説明的な変数間の関係は伝達関数を使用して模倣される。動的回帰モデルは説明的な変数が変われば何が起こるか予測できる。

入力変数が従属変数で持つことができる波紋を強調するのでDynamic RegressionモデルはRegression Analysisに類似しているが、より現実的な決算、業績を生むことを信じる。例えば、今日行なわれている物価変動は多くの未来の期間の色々な方法で売上高に影響を及ぼすかもしれない。

本: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach

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

本: Alan Pankratz - Forecasting with Dynamic Regression Models

特別興味グループ

動的回帰特別興味グループ。

フォーラム

フォーラムでの議論:動的回帰。以下で、このトピックについて質問したり、経験を共有したり、新しい開発を報告したり、何かを説明したりできます.

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ベストプラクティス

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エキスパートのヒント

Dynamic Regressionについての高度な洞察（英語）。ここには専門家による専門的なアドバイスがあります。

の情報源

動的回帰に関するさまざまな情報源。ここでは、独自の講義やワークショップで使用するパワーポイント、ビデオ、ニュースなどが見つかります。

研究リンク

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