- •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.
Линейная модель с включением переменной d_lnpriceperm_hat Таблица 10
Source |
SS |
df MS |
Number of obs |
= 763 |
|
|
|
|
F( 13, 749) |
= 56.41 |
|
|
|
Model |
282901006 |
13 21761615.9 |
Prob > F |
= 0.0000 |
|
|
Residual |
288957673 |
749 385791.286 |
R-squared |
= 0.4947 |
|
|
|
|
Adj R-squared |
= 0.4859 |
|
|
|
Total |
571858679 |
762 750470.708 |
Root MSE |
= 621.12 |
|
|
priceperm |
Coef. |
Std. Err. t |
P>t |
[95% Conf. |
Interval] |
|
totsp |
-23.3354 |
5.288962 -4.41 |
0.000 |
-33.71835 |
-12.95245 |
|
kitsp |
123.0898 |
21.67707 5.68 |
0.000 |
80.53472 |
165.6448 |
|
dist |
-117.8863 |
6.889341 -17.11 |
0.000 |
-131.411 |
-104.3616 |
|
metrdist |
-29.3464 |
5.494344 -5.34 |
0.000 |
-40.13254 |
-18.56025 |
|
walk |
516.8712 |
49.80302 10.38 |
0.000 |
419.1011 |
614.6413 |
|
brick |
234.4734 |
55.54383 4.22 |
0.000 |
125.4333 |
343.5135 |
|
tel |
147.1764 |
64.59951 2.28 |
0.023 |
20.35872 |
273.994 |
|
floor |
382.1324 |
54.60936 7.00 |
0.000 |
274.9268 |
489.338 |
|
new |
-416.482 |
155.3343 -2.68 |
0.007 |
-721.4244 |
-111.5396 |
|
floors |
40.33897 |
6.217911 6.49 |
0.000 |
28.13236 |
52.54558 |
|
nfloor |
27.59376 |
5.802338 4.76 |
0.000 |
16.20298 |
38.98454 |
|
sw |
237.472 |
47.73568 4.97 |
0.000 |
143.7603 |
331.1836 |
|
d_lnpricep~t |
-7856.148 |
2809.727 -2.80 |
0.005 |
-13372.02 |
-2340.271 |
|
_cons |
5818.423 |
204.7128 28.42 |
0.000 |
5416.544 |
6220.302 |
|
Вывод: согласно тесту МакКиннона линейная модель уступает в объясняющей силе полулогарифмической (в линейной модели есть значимая часть необъясненных данных p-value(d_lnpriceperm_hat)=0,005), поэтому мы выбираем полулогарифмическую модель из этих двух.