Исследование рынка жилья в Москве в районе станции метро «Крылатское» - упражнение - Эконометрика, Упражнения из Эконометрика. Modern Institute of Managament
wklev85
wklev8525 March 2013

Исследование рынка жилья в Москве в районе станции метро «Крылатское» - упражнение - Эконометрика, Упражнения из Эконометрика. Modern Institute of Managament

PDF (1.7 MB)
12 страница
202количество посещений
Описание
Задачи, тесты и упражнения по предмету Эконометрика. Тема Исследование рынка жилья в Москве в районе станции метро «Крылатское». Упражнения с ответами. Лабораторная работа. Разные варианты.
20очки
пункты необходимо загрузить
этот документ
скачать документ
предварительный показ3 страница / 12
это только предварительный показ
консультироваться и скачать документ
это только предварительный показ
консультироваться и скачать документ
предварительный показ закончен
консультироваться и скачать документ
это только предварительный показ
консультироваться и скачать документ
это только предварительный показ
консультироваться и скачать документ
предварительный показ закончен
консультироваться и скачать документ
Исследование рынка жилья в Москве в районе станции метро «Крылатское» - лабораторная работа - Эконометрика

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

Лабораторная работа

по эконометрике

тема:

«Исследование рынка жилья в Москве в районе

станции метро «Крылатское»

Исследование рынка жилья в Москве

в районе станции метро «Крылатское»

Имеются данные (табл. 2.2) о продаже квартир на вторичном рынке жилья в

Москве в районе станции метро «Крылатское» в марте 2006 г. (газета «Из рук в

руки»).

Таблица 1

У Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 1 139 40 20 8 1 0 0 7 2 130 37,5 18 7 1 0 0 10 3 110 32 17,2 7,2 1 0 0 10 … … … .. … … … … … 42 200 73,5 47,6 12,3 3 0 1 15 43 83 49 29,5 5,1 3 0 0 20 44 430 160 75,5 19,5 4 1 0 5

Принятые в таблице обозначения:

Y – цена квартиры, тыс. долл.;

X1 – общая площадь квартиры, м 2;

X2 – жилая площадь квартиры, м 2;

X3 – площадь кухни, м 2;

X4 – число комнат в квартире;

X5 – тип дома (1 – кирпичный, монолит; 0 – другой);

X6 – расстояние относительно Рублевского шоссе (близко к Рублевскому шоссе

– 1; далеко – 0);

X7 – расстояние от метро, минут пешком.

По этим данным необходимо определить факторы, формировавшие цену

квартир на вторичном рынке жилья в Москве весной 2006 г., и построить линейную

модель зависимости цены от влияющих факторов.

Задание:

1. Составить матрицу парных коэффициентов корреляции. Установить, какие

факторы коллинеарны.

2. Построить уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех

факторов.

3. Оценить значимость полученного уравнение. Какие факторы значимо

воздействуют на формирование цены квартиры в этой модели?

4. Значима ли разница в ценах квартир, расположенных на Рублёвском шоссе и

в других районах?

5. Значима ли разница в ценах квартир разных типов домов?

6. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или

метод включения), построить модель формирования цены квартиры за счет

значимых факторов. Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели

регрессии.

7. Оценить качество построенной модели. Дать оценку влияния значимых

факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, β- и ∆-

коэффициентов.

Решение:

1.

Тесно связанные прямой связью с показателем Y– цена квартиры, являются

факторы: Х1 – общая площадь квартиры, X2 – жилая площадь квартиры, X3 –

площадь кухни, X5 – тип дома.

Однако факторы Х1(r=0.9) и Х2 (r=0.88) тесно связаны между собой, что

свидетельствует о том, что они коллинеарны.

Из этих двух переменных оставим в модел Х1 - "общая жилая площадь", т. к.

rx1,x2=0,9>0,8.

2.

Уравнение регрессии: y=63.62+0.61х1+2.73х2+3.91х3-0.61х4+50.54х5-5.64х6-4.04х7

Параметр а1=0,61 показывает, что при изменении общей площади квартиры на

1 м2, цена квартиры изменится в те же сторону на 0,61 тыс. долл.

Параметр а2=2,73 показывает, что при изменении жилой площади квартиры на

1 м2, цена квартиры изменится в те же сторону на 2,73 тыс. долл.

Параметр а3=3,91 показывает, что при изменении площади кухни на 1 м 2, цена

квартиры изменится в те же сторону на 3,91 тыс. долл.

Параметр а4=-0,61 показывает, что при изменении числа комнат в квартире на 1,

цена квартиры изменится в обратную сторону на 0,61 тыс. долл.

Параметр а5=50,54 показывает, что при изменении типа дома, цена квартиры

изменится в те же сторону на 50,54 тыс. долл.

Параметр а6=-5,64 показывает, что при изменении расстояния относительно

Рублевского шоссе, цена квартиры изменится в обратную сторону на 5,64 тыс. долл.

Параметр а7=-4,04 показывает, что при изменении расстояния от метро, цена

квартиры изменится в обратную сторону на 4,04 тыс. долл.

3.

Оценить значимость можно с помощью с F- Критерия Фишера и t-критерия

Стьюдента.

Fрасч =63,42

Fтабл(0.05,7,36)= 2,27714279

Т.к. Fтабл <Fрасч, уравнение статистически значимо.

tтабл (0.05, 36)=2.03

t0 = 2,51

tа1 = 1,429

tа2 = 2,995

tа3 = 1,97

tа4 = -0,04

tа5 = 3,57

tа6 = -0,44

tа7 = -3,18

Т.к. tтабл<tа2, ta5, то параметры уравнения Х2 и Х5 - статистически значимы.

Отсюда следует, что именно факторы "жилая площадь квартиры" и "тип дома"

более других воздействуют на формирование "цены" в данной модели.

4. Т. к. tа6<tтабл, то параметр уравнения Х6 - статистически незначим. Отсюда

следует, что разница в ценах квартир, расположенных на Рублевском шоссе и в

других районах, незначима.

5. Т.к. tтабл< ta5, то параметр уравнения Х5 - статистически значим.

Отсюда следует, что именно фактор "тип дома" более других воздействует на

формирование "цены" в данной модели.

6. Выберем по результатам регрессионного анализа 2 фактора, наиболее значимых

- Х2 и Х5. Построим модель формирования цены за счет факторов "жилая площадь"

и "тип дома".

Уравнение регрессии y=22.04+4.93x2+73.71x5

Параметр а2=4,93 показывает, что при изменении жилой площади квартиры на

1 м2, цена квартиры изменится в те же сторону на 4,93 тыс. долл.

Параметр а5=73,71 показывает, что при изменении типа дома, цена квартиры

изменится в те же сторону на 73,71 тыс. долл.

7.

Коэффициент эластичности Эхj= aj*(хср/уср)

Коэффициент эластичности Эх2= 4.93*(41.58/247.27)=0,892

Коэффициент эластичности Эх5= 73.71*(0.27/247.27)=0,08

Бетта-коэффициент для Хj=аj*(∑(х - хср)2/∑(у - уср)2)

Бетта-коэффициент для Х2= 4,93*(10768,64/487758,7) =0,7325

Бетта-коэффициент для Х5= 4,93*(8,7273/487758,7)=0,311

Подтверждается прямая связь между факторами, наиболее сильное влияние на цену

квартиры оказывает фактор "жилая площадь".

Дельта-коэффциент для Хi=ryxj*βxj/R 2

Дельта-коэффциент для Х2= 0.88*0,73/0,847 = 0,758

Дельта-коэффциент для Х5= 0.65*0,31/0,847 = 0,238

∆x2 =0,758 – средняя доля влияния фактора Х2 в совокупном влиянии двух факторов.

∆x5 =0,238 – средняя доля влияния фактора Х5 в совокупном влиянии двух факторов.

Преобладает степень влияния фактора «жилая площадь» на показатель «цена

квартиры».

комментарии (0)
не были сделаны комментарии
Напиши ваш первый комментарий
это только предварительный показ
консультироваться и скачать документ
Docsity не оптимизирован для браузера, который вы используете. Войдите с помощью Google Chrome, Firefox, Internet Explorer 9+ или Safari! Скачать Google Chrome