我们在R中运行Arimax模型。我们对输出的解释以及企业如何使用这些结果有很多疑问。
数据集从2014年到2018年有季度增长变量(列车数据) 测试数据包含2019年的数据季度数据。
因变量=体积(增长%) 独立变量= 10个宏观经济变量(增长%)
当我们运行模型时,模型中有3个变量。
以下是代码行
Arimax.Model <- auto.arima(y = input.data[,"Volume"],
xreg = input.data[,model.vars],
seasonal = F)
以下是输出
Series: input.data[, "Volume"]
Regression with ARIMA(0,0,0) errors
Coefficients:
Birth_Rate_Change Proportion_Female_labour Females_20_39
97.7658 1.370 19.7528
s.e. 23.8575 0.305 3.9874
sigma^2 estimated as 4.316: log likelihood=-24.07
AIC=56.15 AICc=61.86 BIC=58.09
查询 - 你能帮我们理解所得系数的解释吗?即使它不是增长模型,我们如何解释系数?我们能否量化变量对数量的影响?
如果您能为我们的查询提供答案,将非常感激。