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解释股票的回归模型之旅

作者

上市的：
  • 乔安娜·莫里斯
  • 米歇尔·西米奥尼
  • 克里斯汀·托马斯·阿格南

摘要

本文旨在提出并比较适用于股票作为因变量的统计建模方法。股票具有以下约束条件：正和和等于1。四类模型满足了这一要求：计量经济学文献中离散选择模型广泛使用的多项式logit模型、市场营销文献中的市场份额模型、Dirichlet协变量模型和统计文献中的成分回归模型。我们强调了这些模型之间的特性、相似性和差异，这些模型来自于对数据分布的假设和估计方法。我们证明了所有这些模型都可以写成吸引力模型的形式，并且可以用直接弹性和交叉弹性来解释它们。在汽车市场的应用中，我们将品牌市场份额建模为6个渠道中媒体投资的函数，以测量其影响，控制品牌平均价格和报废激励虚拟变量。我们提出了一种交叉验证方法，根据不同的质量度量选择最佳模型。

建议引用

  • Morais，Joanna&Simioni，Michel&Thomas-Agnan，Christine，2016年。"解释股票的回归模型之旅,"TSE工作文件16-742，图卢兹经济学院（TSE）。
    • 手柄：RePEc:tse:wpaper:31265
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
    1. 托马斯·阿格南（Thomas-Agnan）、克里斯汀·莫里斯（Christine&Morais）、乔安娜（Joanna），2019年。"成分模型和单纯形导数中的协变量影响,"TSE工作文件19-1057，图卢兹经济学院（TSE）。
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    关键词

    多项式逻辑;市场份额模型;成分数据分析;Dirichlet回归;
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