Dynamic Regression[动态回归]

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总结

很显然,没有人能真正预测未来。 但是,现代统计模型、计量经济模型以及Business Intelligence[商业智能]软件软件可以帮助预测企业的未来,同时也可以帮助企业预测未来可能发生的情况。  


什么是动态回归(Dynamic Regression)?

动态回归模型包括解释变数的滞后值、或者反映变数的滞后值,抑或同时包括这二者的滞后值。 该模型运用转移函数对预测变数与解释变数之间的关系进行建模。 当解释变数发生变化时,动态回归模型即可以解释未来将要发生的情况。


动态回归模型与Regression Analysis[回归分析]法相似,但由于前者强调自变量对应变量的连锁反应,所以其结果被认为更可信。 例如,今天所做的价格调整可能从很多方面对未来的销售量产生影响。


参考书: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach

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

参考书: Alan Pankratz - Forecasting with Dynamic Regression Models


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