誰でも使えるマーケティング・リサーチ(アナリシス編)

第4部 百貨店販売額データによる時系列分析の基礎

著者:牛澤 賢二

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「はじめに」
時系列データとは、時間軸に沿って計測・測定されるデータを言う。日本経済の主要指標とされるGDP、失業率、消費者物価指数や財政・金融指標、為替相場や株価などが代表的である。また、企業活動においては売上高や商品販売額、家計においては月別の電気やガス、水道料金などが典型的な時系列データであり、我々の身近に常に存在する。これらは世界や国内の政治や経済事情の影響を受けるだけではなく、社会的慣習による周期的なパターンを示す。さらに、さまざまなイベントによって短期的に急激な変動を示すなど、極めて複雑な動きを示すことが多い。

時系列データは、測定する時間間隔によって、年別、年度別、半期(年)別、四半期別、月別、週別、日別、あるいは1時間単位などの種類がある。分析あるいは利用目的に応じて使い分けられる。一般的に時間間隔が短いほど複雑な動きを示し、それだけ分析は難しくなる。

時系列データ分析の目的は、複雑な変動を示すデータから長期的、中期的、短期的などの主要パターンを見出して近い将来の値を予測することである。企業においては売上高や商品販売額を予測して諸政策を計画・立案することに役立てられる。

本4部では全章にわたって、全国百貨店販売高のデータを事例として使用する。経済産業省は1980年(昭和55年)以降の年別、年度別、四半期別および月次別の同データを公表している。ここでは年別データと季節性を含む四半期別のデータを使用する。
「目次」
はじめに
第1章 変化率を調べる各種の指標
時系列データをグラフで見る/年次データの伸び率(増減率、前年比)と年平均伸び率/前年同期比/前期比と年率換算
第2章 移動平均法で時系列データを均してみる
移動平均法/前期比と年率換算/1980以降の全期間の分析
第3章 過去のデータとの関連性と予測の考え方
自己相関係数/相互相関係数/時系列データの予測について
補章 Rの使い方の例
移動平均や傾向変動を求める/自己相関係数と相互相関係数を求める

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