2.2 Вторая конкурирующая модель
Вторая модель, как уже говорилось, содержит переменную LN_run вместо run.
(В этом случае коэффициент C7 равен значению эластичности цены по пробегу.)
LN_PRICE = C + C1 + MARK + C2 x STATE + C3 x POWER +
C4 x DUM2_YEAR + C5 x DUM2_YEAR + C6 x DUM4_YEAR
+ C7 x LN_RUN + EPSILON.
Где: C - константа,
C1: C7 - коэфф. уравнения,
EPSILON - случайная составляющая.
Результат оценивания модели 1 приведен в таблице 4.
Таблица 4. Вывод в пакете EViews результатов оценивания второй модели регрессии.
Dependent Variable: LN_PRICE |
|||||
Method: Least Squares |
|||||
Date: 05/14/13 Time: 13:13 |
|||||
Sample: 1 132 |
|||||
Included observations: 130 |
|||||
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
12.98790 |
0.177811 |
75.41157 |
0.0000 |
|
MARK |
-0.177773 |
0.043512 |
-4.118829 |
0.0001 |
|
STATE |
0.151773 |
0.050503 |
3.005213 |
0.0032 |
|
POWER |
0.252834 |
0.120396 |
2.100022 |
0.0378 |
|
DUM2_YEAR |
-0.127819 |
0.073501 |
-2.401951 |
0.0178 |
|
DUM3_YEAR |
-0.395957 |
0.069468 |
-5.387070 |
0.0000 |
|
DUM4_YEAR |
-0.346358 |
0.069468 |
-6.137505 |
0.0000 |
|
LN_RUN |
-3.31247 |
0.014015 |
-2.229596 |
0.0276 |
|
R-squared |
0.608096 |
Mean dependent var |
12.76526 |
||
Adjusted R-squared |
0.585610 |
S.D. dependent var |
0.349080 |
||
S.E. of regression |
0.224714 |
Akaike info criterion |
-0.088414 |
||
Sum squared resid |
6.160549 |
Schwarz criterion |
0.088049 |
||
Log likelihood |
13.74694 |
Hannan-Quinn criter. |
0.016711 |
||
F-statistic |
27.04295 |
Durbin-Watson stat |
0.489251 |
||
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Второе уравнение, в отличие от первого, содержит переменную LN_RUN вместо переменной RUN.
Сравнение результатов с результатами первой модели, говорит о том, что эта модель имеет меньшую прогностическую силу.
Это означает, что на рынке данных авто эластичность [ Путеводитель по современной эконометрике. Вербик М. Пер. с англ. В.А. Банников. Научн. ред. и предисл. С.А. Айвазян. - М.: Научная книга, 2008. "Библиотека Солев";] цены по пробегу (коэффициент C7) нельзя считать постоянной.
Для анализа эластичности рынка, требуется больше данных, желательно, равномерно распределенных по всему диапазону пробега. К тому же этот анализ требует отдельного самостоятельного исследования.
В нашей работе мы не будем проводить такое исследование, потому что такая задача перед автором не ставилась.
Из двух моделей для дальнейшего анализа, мы выберем первую.
- Введение
- 1. Описание факторов рынка подержанных автомобилей
- 1.1 Статистическое описание переменных
- 2. Эконометрическое моделирование исходных данных
- 2.1 Первая конкурирующая модель
- 2.2 Вторая конкурирующая модель
- 2.3 Анализ остатков
- 2.4 Третья модель регрессии с добавленными фиктивными переменными наблюдений
- 2.5 Построение утилитарной модели
- 2.6 Проверка гипотезы об отсутствии гетероскедастичности в остатках третьего уравнения регрессии
- 3. Точечные и интервальные внутри-выборочные прогнозы для продажной стоимости автомобилей
- Выводы
- Продажная цена и скидки
- 9.2. Определение продажных цен на продукцию
- 1.2 Структура продажной цены на готовую продукцию.
- Структура продажной цены
- 4.3.6 Расчет продажной цены
- Учет продажи товаров по продажным ценам.
- Учет товаров по продажным ценам
- Покупные и продажные цены
- Формирование продажной цены
- Формирование продажной цены