回帰分析で将来予測を検証する
データを目視で確認した結果、ヒストリカルな売上から将来予測の売上にかけて、トレンドに統計的に有意な変化（シフト）があるかどうかを回帰分析でも確認したいと考えました。トレンド（trend）とシフト（shift）の変数を作成する必要があることを思い出してください。
この演習では、前の演習で作成した売上データは rev オブジェクトに保存されています。その中には、ヒストリカル売上（hist_rev）と将来予測売上（proj_rev）の2つの時系列があります。ヒストリカル売上は、ヒストリカル期間の最初の10年間は正の値で、予測期間は 0 です。将来予測売上は、最初の10年間は 0 で、予測期間に正の値になります。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ株式評価
演習の手順
- ヒストリカルと将来予測のデータを合算して、単一の売上系列を作成します。
seq()を使って、rev_all_dfにトレンド変数を追加します。ifelse()を使って、rev_all_dfにシフト変数を追加します。rev_allをtrendとshiftに回帰します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a data frame of single series
rev_all <- ___
rev_all_df <- data.frame(rev_all)
# Create Trend Variable
rev_all_df$trend <- seq(___, nrow(rev_all_df), ___)
# Create Shift Variable
rev_all_df$shift <- ifelse(rev_all_df$trend <= 7, ___, ___)
# Run regression
reg <- lm(___, data = rev_all_df)
summary(reg)