Статистика может помочь нам разбить человеческое поведение на математические отношения и помочь нам предсказать будущее поведение. В экономике и бизнесе функции спроса могут использоваться для прогнозирования цены и успеха товаров в будущем. Множественный регрессионный анализ используется для получения функции спроса. Это может быть сделано в специальных статистических пакетах или в программах электронных таблиц, которые часто имеют дополнительные статистические пакеты.
Соберите свои данные. Вы должны включить переменную, представляющую спрос (цену), а также создать список переменных, которые определяют спрос; примеры можно найти в стандартных учебниках по экономике. Вы должны иметь доступ к количественным данным по этим переменным. Одним из типов переменных является цена заменяющего или дополняющего товара. Если взять пример производителя кукурузных хлопьев, то заменой их товара являются отруби. Дополнением к кукурузным хлопьям является молоко. Другим важным фактором является доход потребителей.
Организуйте свои данные в вертикальные столбцы в электронной таблице. В нашем примере мы могли бы иметь цену кукурузных хлопьев в последовательные месяцы в течение двухлетнего периода в крайнем левом столбце (зависимая переменная). В следующем столбце может указываться цена на отруби из хлопьев на каждую дату, затем цена молока, доход потребителей, фиктивная переменная для экспорта и так далее. Каждая строка содержит все переменные для данной даты.
Загрузите и установите статистический пакет для вашего программного обеспечения для работы с электронными таблицами. Для Microsoft Excel это «Пакет инструментов анализа данных». В качестве альтернативы можно использовать специальный статистический пакет, например «Eviews».
Выберите опцию регрессии в вашем программном пакете. В Excel выберите «Анализ данных» в разделе «Инструменты» и выберите вариант множественной регрессии.
Введите данные для зависимой переменной (Y) и независимых переменных (X). В нашем примере цена является зависимой переменной в крайнем левом столбце, а цена на отруби, молоко и доход потребителей являются независимыми переменными.
Запустите регрессию. Это должно дать вам коэффициенты или параметры вашей функции спроса. В нашем примере первым коэффициентом будет число, количественно определяющее влияние цены отрубных хлопьев на цену кукурузных хлопьев. Следующий коэффициент будет для молока и так далее. Включайте только те, которые являются статистически значимыми. Вы должны принять решение о своем уровне значимости, будь то на уровне 10 процентов, уровне 5 процентов или уровне 1 процента. Значимость определяется значением «P», указанным вместе с коэффициентом, где P = 0,01 для уровня значимости 1%.
Запишите функцию спроса в виде: Y = b1x1 + b2x2 + b3x3, где Y - зависимая переменная (цена, используемая для представления спроса), X1, X2 и X3 - независимые переменные (цена на кукурузные хлопья и т. Д.) и b1, b2 и b3 - коэффициенты или параметры вашего уравнения.
