Материал: Эконометрический анализ стоимости автомобиля

По данным теста, всего на 18,7% изменение цены объясняется дисперсией факторов. Получим prob.F>0,05. Это значит, что гетероскедастичность отсутствует, следовательно, функция гомоскедастична. Это положительный результат, который показывает, что дисперсия остатков постоянна.

Предположим, что наша регрессия имеет линейную спецификацию:

Estimation Command:

=====================

LS PRICE DISTANCE DOORS DRIVE HORSE TRANSMISSION USED

Оценим уравнение::

========================== C(1)*DISTANCE + C(2)*DOORS + C(3)*DRIVE + C(4)*HORSE + C(5)*TRANSMISSION + C(6)*USED:

========================== 5.74363744919*DISTANCE - 379220.603565*DOORS - 2076308.8667*DRIVE + 41483.0859989*HORSE - 2012665.57706*TRANSMISSION - 4912432.32527*USED

DependentVariable: PRICE
Method: LeastSquares
Date: 11/25/14 Time: 09:17
Sample: 1 41
Includedobservations: 41
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
DISTANCE	5.743637	39.13037	0.146782	0.8841
DOORS	-379220.6	747051.2	-0.507623	0.6148
DRIVE	-2076309.	2974545.	-0.698026	0.4896
HORSE	41483.09	9365.189	4.429498	0.0001
TRANSMISSION	-2012666.	3258321.	-0.617700	0.5407
R-squared	0.388674	Meandependentvar		3182079
Adjusted R-squared	0.303767	S.D. dependentvar		10074661
S.E. ofregression	8406352.	Akaikeinfocriterion		34.85844
Sumsquaredresid	2.54E+15	Schwarzcriterion		35.10668
Loglikelihood	-726.0272	Hannan-Quinncriter.		34.94943
Durbin-Watsonstat	2.154302
F-statistic 17.15450 Prob(F-statistic) 0.000000

Как видим, модель в целом значима, однако факторы DISTANCE, DOORS, DRIVE, TRANSMISSION НЕ ЗНАЧИМЫ.

Проверим, верно ли наше предположение о линейной спецификации модели. Проведем RESET-test Рамсея на справедливость гипотезы о линейной спецификации модели регрессии:

F-statistic

99.21919

Probability

0.0000

Loglikelihoodratio

57.35668

Probability

0.0000

TestEquation:

DependentVariable: PRICE

Method: LeastSquares

Date: 12/02/14 Time: 10:42

Sample: 1 41

Includedobservations: 41

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-4445300.

5611292.

-0.792206

0.4337

DISTANCE

2.380652

20.80496

0.114427

0.9096

DOORS

1875456.

1033202.

1.815187

0.0783

DRIVE

-1098264.

1553039.

-0.707171

0.4843

HORSE

-28353.98

9992.933

-2.837404

0.0076

TRANSMISSION

1022691.

1719220.

0.594858

0.5559

USED

-480905.4

1904860.

-0.252462

0.8022

R-squared

0.844697

Meandependentvar

3182079

Adjusted R-squared

0.812723

S.D. dependentvar

10074661

S.E. ofregression

4359858.

Akaikeinfocriterion

33.58342

Sumsquaredresid

6.46E+14

Schwarzcriterion

33.91441

Loglikelihood

-697.2518

Hannan-Quinncriter.

33.70474

F-statistic Prob (F-statistic)

26.41819 0.000000

Durbin-Watsonstat

2.316328

Так как Prob (F-стат) <0,05, то принимаем гипотезу H1 и отвергаем H0, то есть подтверждается гипотеза о нелинейной спецификации.

Заключение

Исследуя зависимость цены автомобиля от объема двигателя (в см3), количества лошадиных сил, пробега (в км), типа трансмиссии и привода, было ли авто в употреблении, количества дверей мы получили модель регрессии, имеющую следующую спецификацию:

LOG(PRICE) = 11.5343925582 + 0.00646292139472*HORSE - 4.53858539986e   -06*DISTANCE + 0.0938137817052*DRIVE + 0.376092419888*TRANSMISSION - 0.311293600365*USED + 0.199407723099*DOORS

Интерпретируя модель, стоит отметить, что, при неизменности остальных факторов:

§  При увеличении количества лошадиных сил на 1 цена увеличивается на 1,456581745%

§  При увеличении пробега на 1 км цена уменьшается на 1,000004539%

§  Если у автомобиляпередний привод, то цена увеличивается на 1,098355193%

§  Если автомобиль оснащен АКПП, то цена увеличивается на 1,456581745%

§  Если автомобиль подержан, то цена в среднем падает на 1,365189983%

§  При увеличении количества дверей на 1, цена увеличивается на 1,220679564%

Оценивая качество модели, можно сказать, что коэффициент детерминации равен 0.772412, т.е. на 77,24% модель объясняется факторами, входящими в нее. Модель в целом значима, коэффициент HORSE значим, а значения коэффициентовDISTANCE и TRANSMISSION приближены к значимым.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Графический анализ

Список использованной литературы

1. Выборка по данным сайтов major.auto.ru и auto.ru

. Введение в эконометрику.// Н.В. Артамонов, 2011

. Компьютерный практикум по начальному курсу эконометрики (реализация на Еviews). //Молчанов И.Н., Герасимова И.А.

. Записи лекций и семинаров. // Артамонов Н.В., Котова Е.С.