- •Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики Факультет мировой экономики и мировой политики
- •Введение
- •Построение регрессионной модели
- •Линейная модель:
- •Логарифмическая модель:
- •Полулогарифмическая модель (1):
- •Полулогарифмическая модель (2):
- •Выбор модели с наилучшей объясняющей способностью:
- •Сравнение линейной и полулогарифмической (1) моделей.
- •Полулогарифмическая модель с включением переменной d_priceperm_hat Таблица 9
- •Линейная модель с включением переменной d_lnpriceperm_hat Таблица 10
- •Сравнение линейной и логарифмической моделей.
- •Среднее геометрическое priceperm Таблица 11
- •Линейная модель с включением переменной priceperm_star Таблица 12
- •Логарифмическая модель с включением переменной lgpriceperm_star Таблица 13
- •Сравнение логарифмической и полулогарифмической(1) моделей
- •Сравнение полулогарифмической (1) и полулогарифмической (2) моделей
- •Тестирование модели
- •Тестирование модели на мультиколлинеарность
- •Тестирование модели на гетероскедастичность
- •Полулогарифмическая модель с введёнными робастными поправками Таблица 16
- •Тестирование модели на наличие пропущенных переменных
- •Тестирование модели на возможные изменения при введении квадрата одной из переменных
- •Полулогарифмическая модель с введением переменной sq_kitsp Таблица 17
- •Проверка гипотез
- •Гипотеза 1: этаж, на котором расположена квартира, и количество этажей в доме одинаково влияют на цену квадратного метра.
- •Полулогарифмическая модель с введением переменной f13 и робастными поправками
- •Этаж, на котором расположена квартира, и количество этажей в доме одинаково влияют на цену квадратного метра.
- •Расположение квартиры на 13-м этаже отрицательно влияет на цену квадратного метра и снижает её на 4,8%.
- •Влияние несчастливого числа 13 (в качестве номера дома) и счастливых чисел 7 и 3 (в качестве номеров домов и этажей) на цену квадратного метра не выявлено.
Сравнение логарифмической и полулогарифмической(1) моделей
Сравнивая R2adj в логарифмической (0,4756) и полулогарифмической-1 (0,4878) моделях, а также Root MSE (лог. = 0,1138; полулог1=0,1125) в обоих моделях, приходим к выводу о том, что полулогарифмическая модель обладает более высокой описательной способностью.
Сравнение полулогарифмической (1) и полулогарифмической (2) моделей
Сравнивая R2adj в полулогарифмической-1 (0,4878) и полулогарифмической-2 (0,4742) моделях, мы выбираем полулогарифмическую модель 1.
Вывод: согласно тестам МакКиннена, Бокса Кокса и сравнению показателей R2adj и Root MSE, наилучшими описательными качествами из рассматриваемых моделей обладает полулогарифмическая модель 1, поэтому мы выбираем ее для тестирования своих гипотез.
Полулогарифмическая модель 1, выбранная для тестирования гипотез Таблица 14
Source |
SS |
df MS |
Number of obs |
= 763 |
|
|
|
|
F( 12, 750) |
= 61.48 |
|
|
|
Model |
9.33934623 |
12 .778278852 |
Prob > F |
= 0.0000 |
|
|
Residual |
9.49482307 |
750 .012659764 |
R-squared |
= 0.4959 |
|
|
|
|
Adj R-squared |
= 0.4878 |
|
|
|
Total |
18.8341693 |
762 .024716758 |
Root MSE |
= .11252 |
|
|
lnpriceperm |
Coef. |
Std. Err. t |
P>t |
[95% Conf. |
Interval] |
|
totsp |
-.0039887 |
.000955 -4.18 |
0.000 |
-.0058635 |
-.002114 |
|
kitsp |
.0208337 |
.0039075 5.33 |
0.000 |
.0131629 |
.0285046 |
|
dist |
-.0202985 |
.0012069 -16.82 |
0.000 |
-.0226679 |
-.0179292 |
|
metrdist |
-.0064124 |
.0009837 -6.52 |
0.000 |
-.0083435 |
-.0044814 |
|
walk |
.0943859 |
.0090175 10.47 |
0.000 |
.0766833 |
.1120885 |
|
brick |
.0437063 |
.0100424 4.35 |
0.000 |
.0239917 |
.0634209 |
|
tel |
.0226295 |
.0116565 1.94 |
0.053 |
-.0002538 |
.0455129 |
|
floor |
.0747079 |
.0098732 7.57 |
0.000 |
.0553255 |
.0940904 |
|
new |
-.0714038 |
.0281266 -2.54 |
0.011 |
-.12662 |
-.0161876 |
|
floors |
.007333 |
.0011262 6.51 |
0.000 |
.0051222 |
.0095438 |
|
nfloor |
.0043739 |
.001045 4.19 |
0.000 |
.0023225 |
.0064254 |
|
sw |
.0427449 |
.0086448 4.94 |
0.000 |
.0257741 |
.0597157 |
|
_cons |
8.648569 |
.0367698 235.21 |
0.000 |
8.576385 |
8.720753 |
|