Statistiken können uns dabei helfen, menschliches Verhalten in mathematische Beziehungen zu zerlegen und zukünftiges Verhalten vorherzusagen. In Wirtschaft und Wirtschaft können Bedarfsfunktionen verwendet werden, um den Preis und den Erfolg von Waren in der Zukunft vorherzusagen. Eine multiple Regressionsanalyse wird verwendet, um die Anforderungsfunktion zu erhalten. Dies kann für spezielle Statistikpakete oder für Tabellenkalkulationsprogramme erfolgen, die häufig optionale Statistikpakete enthalten.
Sammeln Sie Ihre Daten. Sie müssen eine Variable angeben, die die Nachfrage (den Preis) darstellt und eine Liste von Variablen erstellt, die die Nachfrage bestimmen. Beispiele finden sich in Standardlehrbüchern für Wirtschaftswissenschaften. Sie müssen Zugriff auf quantitative Daten zu diesen Variablen haben. Eine Art von Variablen ist der Preis von Ersatz- oder Ergänzungswaren. Ein Beispiel für einen Produzenten von Cornflakes ist das Ersetzen von Kleieflocken. Eine Ergänzung zu Cornflakes ist Milch. Eine weitere wichtige Determinante ist das Einkommen der Verbraucher.
Organisieren Sie Ihre Daten in vertikalen Spalten in einer Kalkulationstabelle. In unserem Beispiel könnten wir den Preis von Cornflakes in aufeinanderfolgenden Monaten über einen Zeitraum von zwei Jahren in der äußersten linken Spalte (der abhängigen Variablen) anzeigen. Die nächste Spalte könnte der Preis für Kleieflocken an jedem Datum sein, gefolgt von dem Milchpreis, dem Einkommen der Verbraucher, der Dummy-Variablen für Exporte usw. Jede Zeile enthält alle Variablen für ein bestimmtes Datum.
Laden Sie ein Statistikpaket für Ihre Tabellenkalkulationssoftware herunter und installieren Sie es. Für Microsoft Excel ist dies das "Data Analysis ToolPak". Verwenden Sie alternativ ein dediziertes Statistikpaket wie "Eviews".
Wählen Sie die Regressionsoption in Ihrem Softwarepaket aus. Wählen Sie in Excel unter "Tools" die Option "Datenanalyse" aus, und wählen Sie die Option für die multiple Regression aus.
Geben Sie die Daten für die abhängige Variable (Y) und die unabhängigen Variablen (X) ein. In unserem Beispiel ist der Preis die abhängige Variable in der linken Spalte und der Preis für Kleieflocken, Milch und das Einkommen der Verbraucher sind die unabhängigen Variablen.
Führen Sie die Regression aus. Dies sollte Ihnen die Koeffizienten oder die Parameter Ihrer Anforderungsfunktion geben. In unserem Beispiel wird der erste Koeffizient eine Zahl sein, die die Auswirkungen des Preises von Kleieflocken auf den Preis von Cornflakes quantifiziert. Der nächste Koeffizient ist für Milch und so weiter. Berücksichtigen Sie nur diejenigen, die statistisch signifikant sind. Sie müssen entscheiden, auf welcher Signifikanzstufe Sie sich befinden, ob es sich um die 10-Prozent-Stufe, die 5-Prozent-Stufe oder die 1-Prozent-Stufe handelt. Die Signifikanz ergibt sich aus dem "P-Wert", der neben dem Koeffizienten angegeben wird, wobei P = 0,01 für ein Signifikanzniveau von 1%.
Schreiben Sie Ihre Demand-Funktion in der Form auf: Y = b1x1 + b2x2 + b3x3, wobei Y die abhängige Variable ist (Preis, zur Darstellung der Nachfrage), X1, X2 und X3 die unabhängigen Variablen (Preis für Cornflakes usw.) und b1, b2 und b3 sind die Koeffizienten oder Parameter Ihrer Gleichung.
