BadaniaMarketKaczmarczyk14

Złożone modele regresji pozwalają na określenie przyczynowo-skutkowej współzależności między zmienną prognozowaną y a kilkoma zmiennymi niezależnymi, wśród których jako zmienna może występować również czas. Złożony model regresji można ogólnie zapisać w postaci równania:

y = a + b_[x_] + by.x₂ + ... + b_tlx_n.    (5.13)

Złożone modele regresji przyczynowo-skutkowej są używane do prognozowania zarówno produktów przemysłowych (inwestycyjnych), jak i dóbr konsumpcyjnych. Przykład 5.6 ilustruje jedną z takich sytuacji.

W celu oszacowania parametrów stosuje się zwykle metodę najmniejszych kwadratów. Do najczęściej prognozowanych zmiennych zalicza się wielkość sprzedaży, potencjalną chłonność rynku oraz udział w sprzedaży na danym rynku. Zmiennymi niezależnymi są często ceny własne i konkurencyjne, reklama, dochody (zyski) oraz czas. Modele regresji ilustrują jedynie związki między zmiennymi. Interpretacje przyczynowe są natomiast formułowane przez badacza na podstawie różnych danych.