- •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.
Тестирование модели на наличие пропущенных переменных
Далее проводим тест Рамсея на наличие пропущенных переменных:
Ho: model has no omitted variables
F(3, 747) = 5.03
Prob > F = 0.0019
По результатам теста, на 0, 002% уровне значимости в модели нет пропущенных переменных. Соответственно, спецификация правильная
Тестирование модели на возможные изменения при введении квадрата одной из переменных
Для оценки возможных изменений значимых переменных при введении квадрата одной из переменных, введём квадрат переменной kitsp:
Полулогарифмическая модель с введением переменной sq_kitsp Таблица 17
Linear regression Number of obs = 763
F( 13, 749) = 59.53
Prob > F = 0.0000
R-squared = 0.5051
Root MSE = .11156
|
Robust |
|
|
||||
lnpriceperm |
Coef. |
Std. Err. |
t |
P>t |
[95% Conf. |
Interval] |
|
totsp |
-.0041778 |
.0010803 |
-3.87 |
0.000 |
-.0062987 |
-.002057 |
|
kitsp |
.089703 |
.0215536 |
4.16 |
0.000 |
.0473903 |
.1320157 |
|
dist |
-.0199529 |
.0012799 |
-15.59 |
0.000 |
-.0224656 |
-.0174402 |
|
metrdist |
-.0064519 |
.0010951 |
-5.89 |
0.000 |
-.0086017 |
-.0043022 |
|
walk |
.0941075 |
.0090892 |
10.35 |
0.000 |
.0762642 |
.1119509 |
|
brick |
.0452121 |
.0100253 |
4.51 |
0.000 |
.025531 |
.0648932 |
|
tel |
.0207995 |
.0118707 |
1.75 |
0.080 |
-.0025044 |
.0441034 |
|
floor |
.0765689 |
.0097534 |
7.85 |
0.000 |
.0574217 |
.0957161 |
|
new |
-.065622 |
.030214 |
-2.17 |
0.030 |
-.1249361 |
-.0063079 |
|
floors |
.0059485 |
.0011412 |
5.21 |
0.000 |
.0037083 |
.0081888 |
|
nfloor |
.0044057 |
.0010547 |
4.18 |
0.000 |
.0023351 |
.0064762 |
|
sw |
.0415754 |
.0082676 |
5.03 |
0.000 |
.0253451 |
.0578058 |
|
sq_kitsp |
-.0038924 |
.0012314 |
-3.16 |
0.002 |
-.0063098 |
-.001475 |
|
_cons |
8.381565 |
.0896462 |
93.50 |
0.000 |
8.205578 |
8.557553 |
|
Вывод: Существует насыщение роста цены квадратного метра в зависимости от площади кухни. До определённого момента каждый метр кухни значительно увеличивает цену квадратного метра. После определенной значения метража кухни эластичность цены квадратного метра по площади кухни снижается – динамика остаётся положительной, но влияние не такое значительное.