Прогнозирование товарооборота с помощью регрессионных моделей - Модель расчета товарооборота торговых центров

В ходе работы было протестировано два набора экзогенных факторов при оценке товарооборота. Численность населения присутствовала в обоих наборах, тогда как в качестве второго фактора выступала общая арендуемая площадь или занимаемая доля рынка. Включение этих двух факторов в модели одновременно могло повлечь за собой возникновение мультиколлинеарности, поскольку между ними прослеживается достаточно высокая корреляция. Для полной выборки, включающей 131 объект, она имеет значение, равное 0.7.

Наибольший вклад в объясняющую способность полученных моделей вносит площадь объектов. Замена площади на долю рынке приводит к ухудшению качества моделей. Вместе с тем, параметр численности населения внутри зон охвата характеризуется низкими значениями t-статистики во всех моделях.

После получения коэффициентов моделей были сделаны прогнозы для объектов из проверочной выборки. Качество прогноза также падает при замене площадей объектов их долями на рынке. Как видно из приведенных выше данных, наиболее точный прогноз для проверочной выборки делают степенная и логарифмическая модели с площадью в качестве второго регрессора. При этом, стоит учитывать, что коэффициенты регрессий строились всего по 5 наблюдениям, а в обучающей и проверочной выборках содержится всего 7 объектов, 2 из которых сильно выделяются по значениям ("Метрополис" имеет больший сравнительно высокий сравнительно высокий оборот на м2 площади, а "Авиапарк - значительно большую, чем с других объектов, GLA).

Похожие статьи




Прогнозирование товарооборота с помощью регрессионных моделей - Модель расчета товарооборота торговых центров

Предыдущая | Следующая