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Ajouter des effets de prix décalés

Vous allez maintenant vérifier si les effets des variations temporaires de prix sur les ventes se prolongent à la période suivante.

Comme précédemment, vous décalez le prédicteur PRICE vers l'arrière à l'aide de la fonction lag(). Le résultat est affecté à une nouvelle variable Price.lag. La variable Price.lag est ajoutée à la relation log(SALES) ~ PRICE. Ce modèle simple avec décalage peut aussi être estimé avec la fonction lm().

Cette activité fait partie du cours

Créer des modèles de réponse dans R

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Instructions de l’exercice

  • Créez une variable décalée pour PRICE nommée Price.lag.
  • Estimez un modèle à réponse décalée expliquant log(SALES) par PRICE et Price.lag. Utilisez la fonction lm() et affectez de nouveau le résultat à un objet appelé lag.model.
  • Obtenez les coefficients de lag.model en utilisant la fonction coef().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Take the lag of PRICE
Price.lag <- lag(___)

# Explain log(SALES) by PRICE and Price.lag
lag.model <- ___(___ ~ ___ + ___, data = sales.data)

# Obtain the coefficients
Modifier et exécuter le code