Создан заказ №1370796
5 октября 2016
Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования в магазинах не маленького города
Как заказчик описал требования к работе:
Нужен аспирант или преподаватель, чтобы помочь сделать решение задач по эконометрике, сроки очень сжатые. Отзовитесь, пожалуйста!
Фрагмент выполненной работы:
Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования в магазинах не маленького города. Имеются данные о цене товара в 120 магазинах, а также такая дополнительная информация, как:
• Цена товара в соседних магазинах (оценена экспертами-маркетологами по ближайшим 5 магазинам, в которых продается такой же товар);
• Расстояние от магазина до ближайшей станции метро (условная дистанция до ближайшей станции метро по пешим маршрутам, считающимся удобными);
• Является ли данный магазин частью крупной сети магазинов или нет;
• Количество магазинов конкурирующих магазинов, в которых продается или может продаваться такой же товар, не далеко от данного магазина (экспертная оценка степени конкуренции в районе);
• Количество людей, проживающих недалеко от данного магазина (экспертная оценка).
Необходимо изучить зависимость цены на товар в магазине от данных факторов. (работа была выполнена специалистами author24.ru) На основе имеющейся информации предположите разумную модель цены на товар в магазине, сделайте обоснованные (логически) предположения о знаке влияния тех или иных факторов на зависимую переменную. Оцените предлагаемую модель методом наименьших квадратов, оцените качество оценок (проверка гипотез о факторах, об остатках, о форме модели), при необходимости внесите поправки в модель и оценки. Дайте содержательную интерпретацию полученных результатов. Оцените, насколько вероятно в данной модели проявление проблемы эндогенности? Предложите вариант борьбы с этой проблемой, если необходимо (какие данные вы бы предпочли собрать и как использовали бы их для уточнения оценок, какое уточнение вы ожидаете?).
Исходные данные (вариант 21):
Номер магазина Цена товара (руб.) Количество конкурирующих магазинов "рядом" (оценка, шт.) Расстояние до ближайшей станции метро (пешком, x100 м.) Количество людей, проживающих "недалеко от магазина" (оценка, тыс. чел.) Средняя цена в ближайших 5 магазинах (оценка, руб.) Крупная сеть (1 - сеть, 0 - нет)
1 11999 6 7 3 11799 1
2 10899 2 12 7 11799 0
3 10599 2 16 11 11899 0
4 11699 3 10 11 11699 0
5 11799 0 11 14 11799 1
6 11599 4 12 20 12099 0
7 11399 3 12 13 11999 1
8 12099 2 8 3 12099 1
9 9999 2 17 7 12199 1
10 11299 3 12 3 11799 1
11 11999 0 13 28 11799 0
12 11099 0 16 9 11999 0
13 11899 0 7 11 11799 0
14 11599 5 7 4 11799 0
15 10799 0 17 13 11799 1
16 12099 2 7 4 11999 0
17 10899 1 17 9 11899 1
18 11199 0 18 30 11799 0
19 12199 3 7 15 12099 0
20 10499 1 18 14 12099 1
21 11099 3 10 8 11799 0
22 11999 0 10 21 11699 0
23 12099 15 3 6 11999 0
24 11699 3 6 5 11899 1
25 11899 7 3 4 11999 1
26 12099 4 7 6 12199 1
27 9699 1 18 2 11999 0
28 12399 5 6 8 12099 1
29 11699 5 5 8 11999 0
30 12699 2 8 12 12199 1
31 11899 4 11 7 11899 0
32 10299 0 18 16 11899 1
33 10799 1 18 11 12199 1
34 11699 3 8 5 12099 0
35 11699 4 11 15 11899 1
36 12399 7 5 5 12099 1
37 10999 1 12 2 11799 0
38 12099 3 9 11 11799 0
39 11099 0 16 24 11999 1
40 11099 2 8 8 11999 1
41 12299 1 15 34 12099 0
42 11599 0 6 2 11899 1
43 11699 2 12 13 11799 0
44 11899 1 6 6 11799 1
45 10499 1 17 7 11899 1
46 12099 8 5 9 11799 0
47 11599 3 13 12 12199 1
48 11699 4 9 12 11699 1
49 11499 8 5 7 12199 0
50 12299 7 5 3 11699 0
51 11499 0 16 26 11799 1
52 10299 1 18 3 11899 0
53 10899 2 16 3 11899 1
54 10999 0 15 6 11799 1
55 11599 0 11 18 11699 1
56 11399 3 10 11 12099 1
57 12899 10 3 3 11899 0
58 10799 1 15 8 11699 0
59 11399 3 10 12 11899 0
60 10499 1 14 3 11999 0
61 12099 4 10 10 12099 0
62 10499 0 17 5 11899 1
63 11099 2 17 20 11899 0
64 11599 0 16 27 11899 1
65 10699 0 14 9 11999 1
66 11299 1 6 2 12099 1
67 10599 1 16 6 11999 1
68 11599 2 8 6 11999 0
69 10399 3 14 4 12199 1
70 12599 8 5 2 11799 0
71 12199 5 8 3 12099 1
72 11599 16 3 5 11999 1
73 11799 2 4 3 11899 1
74 11399 6 4 8 11999 1
75 12399 4 5 10 11799 0
76 12599 2 6 4 12099 0
77 11499 1 13 5 11799 1
78 11999 1 14 23 12099 1
79 11699 3 7 3 11899 1
80 10199 2 15 6 11799 0
81 11699 0 5 8 11999 1
82 11299 1 10 9 11999 1
83 11199 2 11 4 11899 1
84 10799 1 13 13 11799 1
85 12399 1 6 5 12099 1
86 12199 1 6 2 12099 0
87 11299 1 10 3 11899 1
88 11399 2 9 3 11899 0
89 11999 0 10 19 12199 0
90 11499 6 6 2 12199 1
91 10299 1 14 10 11699 0
92 12299 3 12 30 12199 0
93 11299 4 9 8 12099 1
94 12799 3 8 6 11799 1
95 12099 3 8 17 11999 0
96 10499 1 15 3 12199 1
97 9799 2 17 4 11999 0
98 12399 4 9 12 12199 0
99 10899 4 10 3 12099 0
100 11699 3 10 8 12099 1
101 10699 2 15 4 11699 0
102 11599 0 9 8 11699 1
103 11299 1 16 28 11899 1
104 12099 2 6 7 11999 1
105 10899 2 15 7 11799 0
106 11299 5 8 2 11899 1
107 12399 4 9 2 12099 0
108 10999 2 16 9 11899 0
109 11899 5 7 7 11799 0
110 11599 4 7 6 11699 0
111 11599 0 16 21 12099 1
112 11199 4 7 3 11799 1
113 11699 0 6 4 11899 0
114 11099 3 9 5 12199 1
115 12099 4 10 7 11799 0
116 11099 5 8 5 12099 0
117 11699 3 6 14 11899 1
118 11399 0 13 3 11899 1
119 11599 3 9 13 11699 1
120 11999 1 3 5 11799 1
Решение:
Для описания эконометрической модели зависимости цены товара от приведенных факторов выбрана модель линейной множественной регрессии.
Обозначения:
Y - цена товара (руб.);
X1 - количество конкурирующих магазинов «рядом» (оценка, шт.);
Х2 - расстояние до ближайшей станции метро (пешком, x100 м.);
Х3 - количество людей, проживающих «недалеко от магазина» (оценка, тыс. чел.);
Х4 - средняя цена в ближайших 5 магазинах (оценка, руб.);
Х5 - крупная сеть (1 - сеть, 0 - нет).
Результаты анализа:
Проведем проверку значимости отдельных коэффициентов. РДУЗ напротив факторов Х2 и Х3 достаточно мал (составляет менее любого из стандартных приемлемых уровней допустимой вероятности ошибки первого уровня - 0,1, 0,05 и даже 0,01). Про цену товара (Х1), среднюю цену в ближайших пяти магазинах (Х4) и про величину сети (Х5) делаем вывод о их незначимости (гипотеза о равенстве нулю коэффициентов при этих факторах не может быть отвергнута).
Значения коэффициентов при переменных (при значимых факторах) говорят о направлении и силе их влияния. Согласно форме уравнения (линейная регрессия) мы можем сделать предварительное заключение, что, например, близость к метро отрицательно сказывается на цене, в среднем на каждую сотню метров удаления цена становится ниже на 136,35 руб. Большее число рядом проживающих жителей положительно сказывается на цене (на каждую тысячу человек, проживающих недалеко от магазина, цена на товар становится выше в среднем на 40,45 руб. Подобных выводов о влиянии количества конкурирующих магазинов «рядом», о влиянии цены в ближайших пяти магазинах и о влиянии величины сети на цену товара мы сделать не можем, т.к. влияние этих факторов признано незначимым.
R2 (коэффициент детерминации) равен 66,4%, то есть не менее 66,4% вариации результирующего признака Y объясняется вариацией регрессоров.
Нормированный R-квадрат (67,3%) – скорректированный коэффициент детерминации.
Сумма квадратов остатков (это ЕSS, необходимый для построения ряда статистики в классических критериях проверки гипотез об оценках) = 17506743.
Рассмотрим результат проверки на нормальность остатков в модели...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
20 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
6 октября 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования в магазинах не маленького города.jpg
2018-11-01 08:07
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Всем советую данного автора, работа сделана быстро, на отлично и за приятную цену!!)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
