Прогнозиране с помощта на регресионни модели в PASW Statistics

Регресионен анализ Основна постановка на казуса Маркетинговият отдел на компания за продажби по каталог е натоварен със задачата да разработи 12-месечна прогноз а за продажбите на предлаганите по каталог артикули. Д анните за месечните продажби (в стойност) на всички стоки , продавани по каталог (мъжко, дамско облекло и бижутерия), както и предполагаемите фактори, обуславящи тяхната динамика ( брой изпратени каталози, брой страници в каталог, брой отворени линии за поръчка, разходи за печатна реклама, брой търговски представители) , са обобщени за период от 10 години (от януари 1989 г. до декември 1998 г.). В базата данни се съдържа и променливата “промоции” , която е типична дъми променлива с код 1 за периодите с ценови промоции и код 0 за всички останали периоди. Във връзка с възможността за предварителна оценка на прогностичните способности на различните методи и модели и на тази основа извършване на сравнителен анализ и избор на най-точния от тях, маркетинговите специалисти използват техниката на валидиране, като валидиращият период обхваща последната година от историческия период (от януари 1998 г. до декември 1998 г.). При оценка та на прецизността на прогнозите те се основават на показателя сред е н абсолютен процент на грешка (МАРЕ). Вашите задачи са: Направете визуална инспекция на данните за продажбите и на тази основа направете изводи за структурата на динамичния ред. Разработете ендогенен регресионен модел, който експлицитно да отчита влиянието на идентифицираните от вас компоненти. Преди да направите ex ante прогноза проверете доколко са спазени основните допускания на регресионния анализ. Оценете прогностичните способности на идентифицирания от вас модел. В курса по „Маркетингови изследвания 2” беше демонстрирано традиционното приложение на регресионния анализ като като метод за екзогенно моделиране и прогнозиране. В настоящото изложение ще се представят неговите възможности при моделиране на тренда и сезонността. Преди същинския анализ е необходимо да се направи визуална инспекция на данните, за да се прецени неговата структура – кои от компонентите на динамичния ред присъстват и каква е тяхната природа. За тази цел следва да се анализира диаграмата, на която е представена динамиката на продажбите в хода на времето. Ц е лият процес на моделиране и инспекция ще се реализира въз основа на първите 108 момента от извадката, приети за оценъчен период. За да обозначите големината на оценъчния период, следва да филтрирате данните. Филтрирането в PASW STATISTICS 17 се реализира чрез командата Select cases … За да контурирате онази част от историческата извадка, въз основа на която ще оценявате параметрите на модела, изпълнете следната команда: Data Select cases … В диалогов прозорец Select cases изберете опцията Base on time or case range. Специфицирайте желания от вас времеви период, като кликнете върху бутон Range . Едва след