Regresja hedoniczna
Co to jest regresja hedoniczna?
Regresja hedoniczna polega na zastosowaniu modelu regresji do oszacowania wpływu różnych czynników na cenę dobra, a czasem popyt na dobro. W modelu regresji hedonicznej zmienną zależną jest cena (lub popyt) dobra, a zmiennymi niezależnymi są atrybuty dobra, które, jak się uważa, mają wpływ na użyteczność dla kupującego lub konsumenta dobra. Uzyskane oszacowane współczynniki zmiennych niezależnych można interpretować jako wagi, jakie kupujący przypisują różnym cechom towaru.
Kluczowe wnioski
- Regresja hedoniczna to zastosowanie analizy regresji do oszacowania wpływu różnych czynników na cenę lub popyt na dobro.
- W modelu regresji hedonicznej cena jest zwykle zmienną zależną, a atrybuty, które są uważane za zapewniające użyteczność kupującemu lub konsumentowi, są zmiennymi niezależnymi.
- Regresja hedoniczna jest powszechnie stosowana przy ustalaniu cen nieruchomości i dostosowywaniu jakości do indeksów cen.
Zrozumienie regresji hedonicznej
Regresja hedoniczna jest stosowana w hedonicznych modelach cen i jest powszechnie stosowana w nieruchomościach, handlu detalicznym i ekonomii. Ceny hedoniczne to metoda ujawnionej preferencji stosowana w ekonomii i naukach o konsumentach w celu określenia względnego znaczenia zmiennych, które wpływają na cenę lub popyt na towar lub usługę. Na przykład, jeśli cena domu zależy od różnych cech, takich jak liczba sypialni, liczba łazienek, bliskość szkół itp., Można zastosować analizę regresji, aby określić względne znaczenie każdej zmiennej.
Hedoniczna regresja cenowa wykorzystuje zwykłe metody najmniejszych kwadratów lub bardziej zaawansowane techniki regresji do oszacowania zakresu, w jakim kilka czynników wpływa na cenę produktu lub nieruchomości, takiej jak dom. Cena jest definiowana jako zmienna zależna i jest regresowana na podstawie zestawu niezależnych zmiennych, o których sądzi się, że wpływają na cenę, w oparciu o teorię ekonomii, intuicję badacza lub badania konsumenckie. Alternatywnie, do przesiewania i określania zmiennych, które mają zostać uwzględnione w modelu, można zastosować podejście indukcyjne, takie jak eksploracja danych. Wybrane cechy (zwane atrybutami) dobra mogą być reprezentowane jako zmienne ciągłe lub fikcyjne.
Zastosowania regresji hedonicznej
Najczęstszym przykładem hedonicznej metody wyceny jest rynek mieszkaniowy, gdzie cena budynku lub działki zależy od właściwości samej nieruchomości (np. Wielkość, wygląd, cechy, takie jak panele słoneczne lub stan najnowocześniejsze armatury i stan baterii), a także charakterystykę otaczającego ją środowiska (np. jeśli okolica charakteryzuje się wysokim wskaźnikiem przestępczości i / lub jest dostępna dla szkół i centrum miasta, poziom zanieczyszczenia wody i powietrza, lub wartość innych domów w pobliżu). Cenę danego domu można następnie przewidzieć, włączając atrybuty tego domu do oszacowanego równania.
Regresja hedoniczna jest również wykorzystywana w obliczeniach wskaźnika cen konsumpcyjnych (CPI), aby kontrolować wpływ zmian jakości produktu. Cena dowolnego towaru w koszyku CPI może być modelowana jako funkcja zestawu atrybutów, a gdy jeden lub więcej z tych atrybutów ulegnie zmianie, można obliczyć jego szacunkowy wpływ na cenę. Metoda korekty jakości hedonicznej usuwa wszelkie różnice cenowe przypisywane zmianie jakości poprzez dodanie lub odjęcie szacunkowej wartości tej zmiany od ceny pozycji.
Pochodzenie Hedonics
W 1974 r. Sherwin Rosen po raz pierwszy przedstawił teorię cen hedonicznych w swoim artykule „Hedonic Pricing and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition”, powiązanym z University of Rochester i Harvard University. W publikacji Rosen argumentuje, że całkowitą cenę przedmiotu można traktować jako sumę ceny każdego z jego jednorodnych atrybutów. Cena przedmiotu może również zostać obniżona na podstawie tych unikalnych cech, aby określić wpływ każdej cechy na jego cenę.