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Umsatztrends analysieren – Regression

Manchmal sind Unterschiede mit bloßem Hinsehen schwer zu erkennen. Ein etwas fortgeschritteneres Werkzeug, um Veränderungen in den Daten zu identifizieren, ist die Regressionsanalyse. In dieser Übung nutzt du Regressionsanalyse, um festzustellen, ob sich der Umsatztrend zwischen der historischen Phase und dem Projektionszeitraum verschoben hat. Eine statistisch signifikante Shift-Variable ist nicht zwingend ein Hinweis auf schlechte Projektionen, aber sie signalisiert, dass wir genauer hinschauen sollten, um eine Begründung für die Trendverschiebung zu finden. Für diese Übung enthält der im Speicher liegende Data Frame rev_all unter dem Variablennamen rev_proj die historischen Umsätze (erste 8 Jahre) und die projizierten Umsätze (letzte 5 Jahre).

Hinweis: Ein typischer Schwellenwert für statistische Signifikanz ist, wenn der p-Wert der Trendvariablen kleiner oder gleich 0,10 ist.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Aktienbewertung in R

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle eine Variable trend für historische und projizierte Umsätze.
  • Erstelle eine Trendvariable shift, die den Projektionszeitraum kennzeichnet.
  • Regressiere die Umsatzprognosen (rev_proj) auf die Variablen trend und shift unter Verwendung der Daten aus rev_all.
  • Gib die Zusammenfassung von reg aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a trend variable
rev_all$trend <- ___

# Create shift variable
rev_all$shift <- ___

# Run regression
reg <- lm(___)

# Print regression summary
___
Code bearbeiten und ausführen