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
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz pojedynczy szereg przychodów, który łączy dane historyczne i prognozowane.
- Dodaj zmienną trendu do
rev_all_df, używającseq(). - Dodaj zmienną przesunięcia do
rev_all_df, używającifelse(). - Przeprowadź regresję
rev_allwzględemtrendishift.
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)