Transcript 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 M1 03122005
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
売上高
40
35
30
25
20
売上高
15
10
5
0
1960
1965
1970 1975
1980
1985
1990 1995
2000
2005
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
数量(g）
8500
8000
観測
7500
線型
7000
対数
2次
6500
3次
6000
S曲線
5500
成長曲線
5000
1975
ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ
年度
1980
1985
1990
1995
2000
2005
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・・・
数量(g）
9000
8500
観測
8000
線型
7500
対数
2次
7000
3次
6500
S曲線
6000
成長曲線
5500
ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ
0
系列
5
10
15
20
25
30
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
実測値と予測値のグラフ
800
600
数量 400
200
0
1
4
7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58
月
実績値
指数平滑予測値
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。
実測値と予測値の比較グラフ
2000
1800
1600
1400
1200
売上高 1000
800
600
400
200
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
月
売上高
予測値 : 売上高
10
11
12
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
実測値と予測値のグラフ
2000
1500
数量 1000
500
0
1
4
7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58
月
TCSI実績
指数平滑予測値
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
売上高
実測値と予測値のグラフ
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
月
売上高
予測値 : 売上高
10
11
12
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