동태적 회귀분석 (Dynamic Regression)

지식 센터

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

포럼 다음에 대한 포럼 토론: 동태적 회귀분석. 아래에서 이 주제에 대해 질문하거나 경험을 공유하거나 새로운 개발을 보고하거나 무언가를 설명할 수 있습니다.     에 대한 동태적 회귀분석 여기에서 지식을 공유하세요(또는 질문하세요)

정보 출처 동태적 회귀분석 에 대한 다양한 정보 출처. 여기에서 자신의 강의 및 워크샵에 사용할 파워 포인트, 비디오, 뉴스 등을 찾을 수 있습니다.

추가 연구 링크 동태적 회귀분석다음과 관련된 다른 유용한 소스로 자동으로 이동합니다 . 뉴스 영화 프리젠 테이션   서적 플라톤 학파 사람들 더

관련 개념: Regression Analysis [회귀 분석]  |  Exponential Smoothing [지수평활법]  |  ARIMA 모형  |  분석 CRM

다른 페이지로 이동: 재무와 투자  |  마케팅 및 영업

관리 방법, 모형 및 이론 더