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预测模型中的传递函数-解释
我忙于ARIMA建模，该模型添加了用于推广建模目的的外生变量，并且很难向业务用户进行解释。在某些情况下，软件包最终会带有简单的传递函数，即参数*外生变量。在这种情况下，解释很容易，即促销活动X（由外源二进制变量表示）通过Y量影响因变量（例如需求）。因此，从业务角度来讲，我们可以说促销活动X导致需求量增加了Y个单位。 有时，传递函数更加复杂，例如多项式除法*外生变量。我所能做的就是对多项式进行除法，以便找到所有的动态回归系数，并说例如促销活动不仅会影响需求发生期间的需求，而且还会影响未来的需求。但是由于软件包将输出传递函数作为多项式的除法，因此业务用户无法做出直观的解释。如果不进行除法运算，关于复杂的传递函数，我们有什么可以说的吗？ 相关模型的参数和相关传递函数如下所示： 常数= 4200，AR（1），促销活动系数30，Num1 = -15，Num2 = 1.62，Den1 = 0.25 因此，我想如果这期间我们进行促销活动，需求量将增加30个单位。另外，由于存在传递函数（多项式除法），所以促销活动不仅会影响当前时间段，还会影响随后的时间段。问题是，我们如何才能发现促销会影响将来的几个时段，以及每个时段对需求量的影响如何？