Regresja hedoniczna
Co to jest regresja hedoniczna?
Regresja hedoniczna to wykorzystanie modelu regresji do oszacowania wpływu różnych czynników na cenę dobra, a czasem popyt na towar. W modelu regresji hedonicznej zmienną zależną jest cena (lub popyt) dobra, a zmienne niezależne to atrybuty dobra, które, jak się uważa, wpływają na użyteczność dla nabywcy lub konsumenta dobra. Otrzymane oszacowane współczynniki zmiennych niezależnych można interpretować jako wagi, jakie kupujący przypisują różnym cechom towaru.
Zrozumienie regresji hedonicznej
Regresja hedoniczna jest używana w hedonicznych modelach cenowych i jest powszechnie stosowana w nieruchomościach, handlu detalicznym i ekonomii. Wycena hedoniczna jest metodą ujawniania preferencji,. stosowaną w ekonomii i naukach konsumenckich w celu określenia względnego znaczenia zmiennych, które wpływają na cenę lub popyt na towar lub usługę. Na przykład, jeśli cenę domu określają różne cechy, takie jak liczba sypialni, liczba łazienek, bliskość szkół itp., analiza regresji może być wykorzystana do określenia względnego znaczenia każdej zmiennej.
Hedoniczna regresja cenowa wykorzystuje zwykłe metody najmniejszych kwadratów lub bardziej zaawansowane techniki regresji, aby oszacować, w jakim stopniu kilka czynników wpływa na cenę produktu lub nieruchomości, takiej jak dom. Cena jest definiowana jako zmienna zależna i jest regresowana do zestawu zmiennych niezależnych, które, jak się uważa, mają wpływ na cenę, w oparciu o teorię ekonomii, intuicję badacza lub badania konsumenckie. Alternatywnie do przesiewania i określania zmiennych, które należy uwzględnić w modelu, można zastosować podejście indukcyjne, takie jak eksploracja danych . Wybrane cechy (nazywane atrybutami) dobra mogą być reprezentowane jako zmienne ciągłe lub fikcyjne.
Zastosowania regresji hedonicznej
Najpopularniejszym przykładem metody wyceny hedonicznej jest rynek mieszkaniowy, gdzie cena budynku lub działki jest określana przez cechy samej nieruchomości (np. wielkość, wygląd, cechy takie jak panele słoneczne lub stan nowoczesnej armatury i jej stanu), a także charakterystyki otaczającego ją środowiska (np. czy w okolicy panuje wysoki wskaźnik przestępczości i/lub jest dostępna dla szkół i centrum miasta, poziom zanieczyszczenia wody i powietrza, lub wartość innych domów w pobliżu).
Cenę dowolnego domu można przewidzieć, podłączając atrybuty tego domu do szacowanego równania regresji hedonicznej.
Regresja hedoniczna jest również wykorzystywana w obliczeniach wskaźnika cen konsumpcyjnych (CPI) w celu kontrolowania wpływu zmian w jakości produktu. Cenę dowolnego dobra w koszyku CPI można modelować jako funkcję zestawu atrybutów, a gdy jeden (lub więcej) z tych atrybutów ulegnie zmianie, można obliczyć szacowany wpływ na cenę. Hedoniczna metoda korekty jakości usuwa wszelkie różnice cenowe przypisywane zmianie jakości poprzez dodanie lub odjęcie szacowanej wartości tej zmiany od ceny przedmiotu.
Pochodzenie hedonizmu
W 1974 r. Sherwin Rosen po raz pierwszy przedstawił teorię wyceny hedonicznej w swoim artykule „Hedonic Pricing and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition”, afiliowanym z University of Rochester i Harvard University. W publikacji Rosen twierdzi, że całkowitą cenę przedmiotu można traktować jako sumę ceny każdego z jego jednorodnych atrybutów. Cenę przedmiotu można również poddać regresji na podstawie tych unikalnych cech, aby określić wpływ każdej cechy na jego cenę.
Przegląd najważniejszych wydarzeń
W modelu regresji hedonicznej cena jest zwykle zmienną zależną, a zmiennymi niezależnymi są atrybuty, które, jak się uważa, zapewniają użyteczność dla kupującego lub konsumenta.
Regresja hedoniczna to zastosowanie analizy regresji do oszacowania wpływu różnych czynników na cenę lub popyt na dobro.
Regresja hedoniczna jest powszechnie stosowana w wycenie nieruchomości i dostosowaniu jakości do indeksów cen.
