營(yíng)銷系統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型-資料下載頁
2025-06-19 05:16本頁面
【正文】 上述回歸分析顯示，引入Yt1后模型可決系數(shù)提高了，并且沒有影響X1的顯著性，同時(shí)，Yt1的T檢驗(yàn)也很顯著。因此，接受Yt1。2．引入X2，做回歸分析：表（8）DependentVariable:YTMethod:LeastSquaresDate:12/29/03 Time:09:08Sample(adjusted):19791998Includedobservations:20afteradjustingendpointsVariable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.X1 Yt1 X2 Rsquared Meandependentvar 1311351.AdjustedRsquared .dependentvar 1373991..ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid +10 Schwarzcriterion Loglikelihood DurbinWatsonstat 回歸分析顯示，X2的T檢驗(yàn)很不顯著，因此，剔除X2這個(gè)解釋變量。所以，模型修正后結(jié)果為：Yt=*X1+*Yt1+u模型中包括了影響下一期銷售額的收入效應(yīng)（X1）和營(yíng)銷效應(yīng)（Yt1）五、模型的應(yīng)用和預(yù)測(cè)在進(jìn)行了反應(yīng)參數(shù)的解釋以及經(jīng)驗(yàn)的發(fā)現(xiàn)后，更為重要的是如何把這種模型應(yīng)用于營(yíng)銷計(jì)劃和預(yù)測(cè)中，然后對(duì)未來市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過與其他決策模型配合，我們可以為公司或整個(gè)城市的營(yíng)銷進(jìn)行最優(yōu)化決策，以及根據(jù)預(yù)計(jì)現(xiàn)有資料預(yù)測(cè)下一期銷售額等情況，而且這些判斷和量化預(yù)測(cè)對(duì)于商業(yè)的成功又是至關(guān)重要的。參考資料：中經(jīng)網(wǎng)四川省統(tǒng)計(jì)年鑒中經(jīng)網(wǎng)四川省零售業(yè)統(tǒng)計(jì)《市場(chǎng)反應(yīng)模塊》多米尼克．Ｍ．漢森《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》龐皓附表：年份 Yt X1 X2 Yt11978 NA1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1022264 1992 1188406 10222641993 1601707 11884061994 2204903 16017071995 2859688 22049031996 3470809 28596881997 4099934 34708091998 4511917 4099934
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