EXCEL で学ぶマーケティング統計第 4 章

EXCELで学ぶマーケティング統計第4章 経営学研究科　M103122005 真島　健

第4章の目的 短期マーケットの予測 3～5年先の市場を予測する

演習4-1　傾向線の当てはめ • 散布図の作成 • 作成した散布図の傾向をみて傾向線を当てはめる。 • ちなみに各関数のグラフは演習問題4-2で出てきます。

演習4-1　散布図

演習4-2　近似曲線の当てはめ • 即席めんのデータを使って2000年、2001年の数量を予測する。 • 分析方法：SPSSの回帰分析、曲線想定で、各関数を当てはめてみる。 • 独立変数⇒年度、従属変数⇒数量で分析すると・・・？

回帰分析の結果 • 直線回帰、二次関数、三次関数におけるデータの誤差、予測値、グラフが全く同じになる（詳細はSPSSのファイルで）。 • さらに、全ての予測値のグラフがほぼ一直線上にならんでしまう。

回帰分析のグラフ なんじゃこりゃ？・・・という事で。

独立変数を時間にしてみる。 • 独立変数のボックスを「変数」から「時間」に変えて分析をしなおす。すると・・・わかりづらい・・・。

回帰分析の結果 • 当てはまりがいいのは三次関数だが、二次関数、または87年以降データを用いた直線回帰が妥当。 • そこで、～86年までの回帰分析、87年～の回帰分析をしてみる。 • 最終的に二次関数を採用。予測値は2000年、2001年がそれぞれ6271、6267となる。

演習4-3　変動要因の除去と予測 • 即席めんの3年間の月別購入数量のデータを使って、2000年度の売上予測値を求める。 • その際、季節変動要因の除去を行う。 • SPSSでは4期分のデータがないと分析できないので、過去三年間の同月データの平均を取ってそれを各月のデータとした。

季節性の除去 • TCSIを、TC（トレンドサイクル）、S（季節性）、I（不規則変動）の3つの要因を分けることが出来た。 • 2001年度の予測はSPSSの時系列分析の指数平滑法のWINTERSモデルを採用。（他の分析方法やモデルは予測値が出なかったり好ましくないため省略）

予測値と実測地のグラフ ちなみに減衰率は.1~.3でほぼ同じ結果を得る事が出来た。

演習4-4　重回帰分析 • 月別売上高とマーケティング費用のデータを使って重回帰分析を行う。 • 重回帰分析の結果：y（売上高）=-474.198x1（広告費）+11.772x2（特売費）+1.966x3（広告シェア）+5.604x4（店舗回訪率）

重回帰分析のグラフ 重相関係数＝0.836　重決定係数＝0.746 補正R2＝0.601　　⇒これは信頼できそうな数値である。

今回の分析でわかる事 • T値を見ると広告費と特売費の影響が強い。 • これを考慮して次年度の広告費と特売費の配分をすることで、精度の高い販売計画が立てられる。 • ところで・・・。

実習問題4-1 • 演習4-2と同じく時系列を独立変数にして分析。 • 当てはまりがいいのは三次関数。しかし、二次関数もほぼ同じ決定係数なので、こちらを採用。 • 2000年、2001年の予測値はそれぞれ5352、5254,2となった。

実習問題4-2 • 演習4-3と同じく、EPA法を用いて生めん、スパゲティの2000年度の月別購入数量を求める。 • それぞれの要因を分解することができた。 • 予想には演習と同じく、指数平滑法のWINTERSモデルを採用。この場合も減衰率αは.1～.3において同等の結果が得られた。

予測値と実測地のグラフ

実習問題4-3 • 演習4-4と同じ重回帰分析を行う。その際、広告費効果が一ヶ月遅れることを想定。 • 広告費が一ヶ月ずれ込み、1月のデータには年の平均を入れる。 • 演習4-4の重回帰分析と当てはまりを比較してみる。

実習問題4-3　グラフ

実習問題4-4 • 実習問題4-3のデータを用いて回帰分析を行う。その際、変数選択法を用いて分析をする。 • 変数選択法：強制投入法、ステップワイズ法、強制除去法、変数減少法、変数増加法の5つを比較してみる。 • データはSPSSファイルを参照。

参考文献 「SPSS完全活用法」　　　　　　　　　　　田部井明美　著　東京図書「EXCELでやさしく学ぶ時系列」　　　石村貞夫　S・リヒャルト　著　東京図書終わり

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