Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Построения регрессионной модели стоимости двухкомнатных квартир.

Читайте также:
  1. CРАВНЕНИЕ ИСТОРИИ И МОДЕЛИ
  2. DO Часть I. Моделирование образовательной среды
  3. I. АНАЛИЗ МОДЕЛИ ГЛОБАЛИЗАЦИИ.
  4. I. Проверка вопроса, правомерность приобретения за счёт средств ТСЖ «На Гагринской» счётчиков учёта расхода холодной и горячей воды модели «Саяны-Т Ду-15».
  5. II. Моделирование образовательной среды
  6. II. Понятие и принципы построения управленческих структур.
  7. II. Стили и модели административного ресурса . 9

Анализ проведен по данным о 40 московских двухкомнатных квартирах, каждая из которых характеризуется значением цены предложения - y (тыс. долл. США) и девятью определяющими показателями х1 - х9, указанными выше. При этом, как уже отмечалось, из них три переменные (х1 - х3) количественные, остальные (х4 - х9) - фиктивные.

На основании матрицы корреляций исследуемых переменных мультиколлинеарность не выявлена:

Далее был реализован пошаговый алгоритм исключения незначимых переменных и получена следующая итоговая регрессия:

Регрессионная модель для двухкомнатных квартир приняла следующий вид:

(-1,1085) (4,2439) (3,7184) (-2,2344) (3,2741)

В скобках под оценками коэффициентов регрессии приведены соответствующие значения t-статистики. Тем не менее, при оценке адекватности моделей путем минимизации квадрата суммы отклонений были получены улучшенные оценки коэффициентов, и модель приняла следующий вид:

Мультипликативная регрессионная модель, полученная обратным логарифмированием, приняла следующий вид:

Из приведенной модели следует, что эластичность цены двухкомнатных квартир по общей площади достаточно высока: увеличение общей площади жилья на 1% увеличивает цену в среднем в 0,95 раза, а кухни – в 0,56 раза. Если же ближайшая станция к дому является кольцевой, то стоимость квартиры существенно не меняется, а квартира, находящаяся внутри кольцевой линии, дорожает в среднем в 1,35 раза.

Полученная модель включает небольшое число факторов. Это объясняется тем, что среди всех типов жилья двухкомнатные квартиры выбираются наиболее определенными потребительскими предпочтениями, учитывающими только размеры и расположение в городе.

Факторы х1, х4, х5 и х6 не вошли в модель. Однако это не означает, что квартиры с разными жилыми площадями, размерами кухни, нахождением ее на первом или последнем этажах и качеством дома имеют одинаковую стоимость. Можно говорить лишь о том, что данные факторы оказывает влияние на цену московского жилья значительно слабее, чем другие рассматриваемые показатели.

 


Дата добавления: 2015-08-13; просмотров: 59 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Построения регрессионной модели стоимости однокомнатных квартир.| Построения регрессионной модели стоимости трехкомнатных квартир.

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.008 сек.)