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雷达卡
这一个月的时间，我看了很多关于计量学的文献，但是还不是很清楚，到底怎样建立我的模型，希望有大神能指点我一二，在此由衷的感谢
数据总体来讲分为两个大方向，就是企业总销售渠道 - 批发和零售，由于其客户群不同，所以我把这两总渠道分开来研究。
我能使用的数据为所有公司内部数据，但无任何外部数据（比如竞争者价格，或者客户预算等等）
到目前位置，我还只停留在批发客户阶段，因为无法确定我的模型，所以还不敢尝试零售方向，因为这个数据变动更为复杂
先简单描述一下到目前位置我的设想，是通过最小二乘法做多重线性回归模型，因变量为销售数量，其自变量为 价格，单件商品的客户数量，此季度总的供应商品种类，总的客户购买量，此季度公司在这个版块的的总营业额 以及一些dummy变量区分品牌和性别等等。
有同学跟我说这个模型不一定完整，最好能找到几个工具变量来解释单件商品价格，因为这里的问题是，很多商品都是季节性的，也就是说只在某一年的一个季度出现，整个数据是从2008年到现在通过季度区分的，造成了数据的不连贯性，且不平衡性，因为在多数季度连续出现的商品少之又少，大概只有不到10个，所以不能构成分析数据库。但是对于价格和销售量之间的关系，拿什么来做工具变量比较好呢？（我考虑的是利润率，但是我没办法解释，为什么）
还有一个问题就是时间对数据的影响，比如说公司现在的战略是在减少批发客户，发展零售店，所以这五年的数据就出现了一个趋势，只看批发的话，就是批发的比重越来越小，这个影响怎么能在回归分析中体现出来呢？
同样的，每年有4个季度，销售额也会随着季度的改编出现周期性的变动，这个如何能用回归模型解释呢？
以上想法只是针对于单一的商品组内进行分析，但是如果对于多个商品组，或者对于整个品牌进行分析，我考虑使用面板数据，因为我有大概5年的数据，其不同的商品组在一个时间点上构成我的横截面数据，针对一个品牌的弹性预测，要估计到所有商品组数据及时间数据，所以这个就构成了一个面板数据模型。不知道大神们觉得我这个想法可行吗？或者有更好的方法推荐？
在此小妹先谢过各位坛友的耐心阅读，如果有经验传授，感激不尽！
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