Regressão Hedônica
O que é regressão hedônica?
A regressão hedônica é o uso de um modelo de regressão para estimar a influência que vários fatores têm no preço de um bem ou, às vezes, na demanda por um bem. Em um modelo de regressão hedônica, a variável dependente é o preço (ou demanda) do bem, e as variáveis independentes são os atributos do bem que se acredita influenciar a utilidade para o comprador ou consumidor do bem. Os coeficientes estimados resultantes nas variáveis independentes podem ser interpretados como os pesos que os compradores atribuem às várias qualidades do bem.
Entendendo a Regressão Hedônica
A regressão hedônica é usada em modelos de precificação hedônica e é comumente aplicada em imóveis, varejo e economia. A precificação hedônica é um método de preferência revelada usado em economia e ciência do consumidor para determinar a importância relativa das variáveis que afetam o preço ou a demanda por um bem ou serviço. Por exemplo, se o preço de uma casa é determinado por diferentes caracterÃsticas, como número de quartos, número de banheiros, proximidade de escolas, etc., a análise de regressão pode ser usada para determinar a importância relativa de cada variável.
A regressão de preços hedônicos usa mÃnimos quadrados comuns, ou técnicas de regressão mais avançadas, para estimar até que ponto vários fatores afetam o preço de um produto ou de um imóvel, como uma casa. O preço é definido como a variável dependente e é regredido em um conjunto de variáveis independentes que se acredita influenciarem o preço, com base na teoria econômica, na intuição do investigador ou na pesquisa do consumidor. Alternativamente, uma abordagem indutiva, como mineração de dados,. pode ser usada para filtrar e determinar as variáveis a serem incluÃdas no modelo. As caracterÃsticas selecionadas (chamadas de atributos) do bem podem ser representadas como variáveis contÃnuas ou dummy.
Aplicações da Regressão Hedônica
O exemplo mais comum do método de precificação hedônica é no mercado imobiliário, em que o preço de um prédio ou terreno é determinado pelas caracterÃsticas do próprio imóvel (por exemplo, tamanho, aparência, recursos como painéis solares ou estado de conservação). torneiras de última geração e condições), bem como as caracterÃsticas do ambiente circundante (por exemplo, se o bairro tem uma alta taxa de criminalidade e/ou é acessÃvel a escolas e centro da cidade, o nÃvel de poluição da água e do ar, ou o valor de outras casas próximas).
O preço de qualquer casa pode ser previsto inserindo os atributos dessa casa na equação estimada para regressão hedônica.
A regressão hedônica também é usada nos cálculos do Ãndice de preços ao consumidor (IPC) para controlar o efeito das mudanças na qualidade do produto. O preço de qualquer bem da cesta do IPC pode ser modelado em função de um conjunto de atributos, e quando um (ou mais) desses atributos muda, o impacto estimado no preço pode ser calculado. O método de ajuste de qualidade hedônico remove qualquer diferencial de preço atribuÃdo a uma mudança na qualidade, adicionando ou subtraindo o valor estimado dessa mudança do preço do item.
Origem da Hedônica
Em 1974, Sherwin Rosen apresentou pela primeira vez uma teoria de preços hedônicos em seu artigo, "Preços hedônicos e mercados implÃcitos: diferenciação de produtos em pura concorrência", afiliado à Universidade de Rochester e à Universidade de Harvard. Na publicação, Rosen argumenta que o preço total de um item pode ser pensado como a soma do preço de cada um de seus atributos homogêneos. O preço de um item também pode ser regredido nessas caracterÃsticas únicas para determinar o efeito de cada caracterÃstica em seu preço.
Destaques
Em um modelo de regressão hedônica, um preço é geralmente a variável dependente e os atributos que se acredita fornecer utilidade ao comprador ou consumidor são as variáveis independentes.
A regressão hedônica é a aplicação da análise de regressão para estimar o impacto que vários fatores têm no preço ou na demanda de um bem.
A regressão hedônica é comumente usada na precificação de imóveis e no ajuste de qualidade para Ãndices de preços.
