Mnogo puta nam govore o tipičnim modelima predviđanja koji se uglavnom temelje na linearnim ekonometrijskim modelima koji pokušavaju objasniti varijabla (objašnjena varijabla) u funkciji druge (objašnjavajuća varijabla), kao što je odnos između dohotka i potrošnje a osoba. No, postoje slučajevi u kojima niti jedan linearni model u parametrima (linearna regresija, polinomna regresija, eksponencijalni itd.) Nije koristan za izradu prognoze. Na primjer, turistički tokovi u turističkoj destinaciji određeni su visokom i niskom sezonom, pa će kontinuirani vremenski niz vjerojatno dati nereprezentativni R ^ 2 za model.
Reklame
Tehnika je relativno jednostavna, morate dodati niz varijabli koje objašnjavaju sezonalnost, s matricom vrlo sličnom matrici identiteta, na taj će način regresijska formula imati niz nula koje će poništiti te vrijednosti i koje će uzeti u obzir one koje prelaze matricu identitet. Pa, evo primjera u izvrsnom slučaju u kojem postoji sezonska potražnja za serijom od 24 mjeseca, tako da to možete uzeti kao primjer.
Preuzmi ovdje
Sezonsko-linearna-regresija
Reklame
Nadam se da će vam biti korisno….
