2.4 Третья модель регрессии с добавленными фиктивными переменными наблюдений
Эти пять наблюдений (автомобилей) плохо описываются нашей второй моделью регрессии (имеют наибольшие по абсолютному значению остатки), поскольку имеют свои особенности, и, по-видимому, эти наблюдения сильно ухудшают качество нашей модели для всех остальных наблюдений.
Поэтому, чтобы проверить наше последнее предположение, мы введем пять новых соответствующих фиктивных переменных, которые обозначим как dum84, dum80, dum82, dum4 и dum86, в соответствии с номером наблюдения. Все фиктивные переменные имеют нулевые значения, за исключением значения, равного единице, которое проставлено в соответствующий номер наблюдения.
Эти пять наблюдений будут анализироваться как отдельные явления и соответствующие коэффициенты - это изменение LN_price для этих явлений, но отношение к “общей” картине, т.е. набору данных из которого эти наблюдения. Все фиктивные переменные имеют нулевые значения, за исключением значения, равного единице, которое проставлено в соответствующий номер наблюдения.
После первого прогона регрессии, не трудно заметить, что наблюдения 4, 80, 82, 84,86 существенно выделяются. Из них цена сделки 4 и 86 явно занижены, а сделок 80, 82 и 84 явно завышены. Например, сделка 84 с УАЗом Hunter годовалого и с пробегом 2500 км представляется мало вероятной, а трех годичный УАЗом Patriot с пробегом 100000 км, был продан за 140000 рублей. К примеру, цена аналогичного автомобиля Niva составляла 300000 рублей. Скорей всего эти 5 сделок были совершены в особых условиях, информация о которых отсутствует. Выделив эти наблюдения каждое по отдельности путем ведения соответствующих фиктивных переменных, получим следующий результат (смотри таблицу 5):
В таблице 5 приведен вывод в пакете EViews результатов оценивания третьей модели регрессии с добавленными фиктивными переменными наблюдений. Прежде всего, отметим, что все коэффициенты регрессии этого уравнения значимы.
Таблица 5. Вывод в пакете EViews результатов оценивания третьей модели регрессии.
Dependent Variable: LN_PRICE |
|||||
Method: Least Squares |
|||||
Date: 05/15/13 Time: 15:21 |
|||||
Sample: 1 132 |
|||||
Included observations: 130 |
|||||
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
12.66378 |
0.105021 |
120.5837 |
0.0000 |
|
MARK |
-0.220201 |
0.035894 |
-6.134738 |
0.0000 |
|
STATE |
0.116289 |
0.041017 |
2.835149 |
0.0054 |
|
POWER |
0.363213 |
0.097242 |
3.735144 |
0.0003 |
|
DUM2_YEAR |
-0.101235 |
0.042501 |
-2.381912 |
0.0188 |
|
DUM4_YEAR |
-0.342298 |
0.057943 |
-5.907472 |
0.0000 |
|
DUM3_YEAR |
-0.301499 |
0.061127 |
-4.932346 |
0.0000 |
|
DUM84 |
0.737169 |
0.185649 |
3.970764 |
0.0001 |
|
DUM80 |
0.632533 |
0.184907 |
3.420810 |
0.0009 |
|
DUM82 |
0.548817 |
0.185626 |
2.956579 |
0.0038 |
|
DUM4 |
-0.425621 |
0.185609 |
-2.293101 |
0.0236 |
|
DUM86 |
-0.539456 |
0.192717 |
-2.799213 |
0.0060 |
|
RUN |
-2.90E-06 |
6.59E-07 |
-4.403834 |
0.0000 |
|
R-squared |
0.756043 |
Mean dependent var |
12.76526 |
||
Adjusted R-squared |
0.731022 |
S.D. dependent var |
0.349080 |
||
S.E. of regression |
0.181044 |
Akaike info criterion |
-0.485517 |
||
Sum squared resid |
3.834889 |
Schwarz criterion |
-0.198763 |
||
Log likelihood |
44.55860 |
Hannan-Quinn criter. |
-0.368999 |
||
F-statistic |
30.21607 |
Durbin-Watson stat |
0.957412 |
||
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
Полученное новое уравнение удовлетворяет всем требованиям и его коэффициенты подсчитаны так, что наши пять наблюдений на них не влияют.
- 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