Zacznij terazZacznij za darmo

Regresja jako narzędzie weryfikacji prognoz

Po wizualnej analizie danych postanawiasz dodatkowo zastosować analizę regresji, aby sprawdzić, czy między historycznymi a prognozowanymi przychodami występuje statystycznie istotne przesunięcie trendu. Pamiętaj, że należy utworzyć zmienną trendu (trend) oraz zmienną przesunięcia (shift).

W tym ćwiczeniu dane dotyczące przychodów, które utworzono w poprzednim ćwiczeniu, są zapisane w obiekcie rev. Zawiera on dwa szeregi czasowe: przychody historyczne (hist_rev) i przychody prognozowane (proj_rev). Przychody historyczne mają wartości dodatnie dla pierwszych 10 lat danych historycznych i wartość 0 dla okresu prognozy. Przychody prognozowane mają wartość 0 przez pierwsze 10 lat i wartości dodatnie w okresie prognozy.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wycena akcji w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz pojedynczy szereg przychodów, który łączy dane historyczne i prognozowane.
  • Dodaj zmienną trendu do rev_all_df, używając seq().
  • Dodaj zmienną przesunięcia do rev_all_df, używając ifelse().
  • Przeprowadź regresję rev_all względem trend i shift.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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)
Edytuj i uruchom kod