De multe ori ne spun despre modelele tipice de predicție bazate în principal pe modele econometrice liniare care încearcă să explice variabila (variabila explicata) in functie de alta (variabila explicativa), cum ar fi relatia dintre venit si consumul unei persoană. Dar există ocazii în care niciunul dintre modelele liniare din parametri (regresie liniară, regresie polinomială, exponențială etc.) nu este util pentru a face o prognoză. De exemplu, fluxurile turistice într-o destinație turistică sunt determinate de sezonul de vârf și de sezonul scăzut, astfel încât o serie cronologică continuă va da probabil un R ^ 2 nereprezentativ pentru model.
Reclame
Tehnica este relativ simplă, trebuie să adăugați o serie de variabile care explică sezonalitatea, cu o matrice foarte similară cu matricea de identitate, în acest fel formula de regresie va avea o serie de zerouri care vor anula acele valori și care le vor lua în considerare pe cele care traversează matricea identitate. Ei bine, iată un exemplu în Excel al unui caz în care există o cerere sezonieră pentru o serie de 24 de luni, astfel încât să o puteți lua ca exemplu.
Descarcă aici
Regresie sezonieră-liniară
Reclame
Sper că vă va fi de folos ...
