Моделирование продажной стоимости двухкамерного холодильника

     Для полулогарифмической модели:

     

     Рис. 5.4.1 Результаты J-теста для полулогарифмической модели

 

      Для логарифмической модели:

     

     Рис. 5.4.1 Результаты J-теста для логарифмической модели

     Получаем, что при 5-и процентном уровне значимости нулевая гипотеза  полулогарифмической  регрессии принимается, поскольку  коэффициент при LCENAF =3,54Е-05 и Probability равна 0,2373, то есть этот коэффициент в полулогарифмической модели незначим. В логарифмической модели нулевая гипотеза также принимается, так как коэффициент при CENAFL =2.63E-05 и Probability равна 0,3361. Следовательно, обе модели принимаются.

     Для выбора лучшей модели проверим логарифмическую  и полулогарифмическую модели на соответствие теоретической цены реальной. Для полулогарифмической модели точность прогноза для контрольной выборки составляет 89,01%, а для логарифмической 88,41%. Получаем, что полулогарифмическая модель более точна. Поэтому выберем ее как итоговую модель.

 

      6. Проверка качества  модели

     Рассмотрим  полученную итоговую модель:

     LOG(PRICE)= 10.4865 -0.1133*COLOUR_WRITE +0.1166*ELECTRONNOE -

                                                    ^{(0,225)                  (0,029)                                                    (0,035)}

0.0673*CLASS_A + 0.1475*SOXL + 0.1076*RAZMOR_MK + 0.0015*VHK -

            ^{(0,032)                                  (0,034)                              (0,031)                                         (0,0005)}

0.0117*DEPTH -0.2759*INDESIT -0.1186*BOSCH -0.1224*WHIRLPOOL

          ^{(0,004)                        (0,056)                              (0,036)                              (0.042)}

     

     6.1. Значимость коэффициентов регрессии

     Для определения значимости коэффициентов  регрессии необходимо определить фактическое  и критическое значение t-критерия Стьюдента при определённом уровне значимости, если | t | > t_кр, то гипотеза о незначимости коэффициента отвергается. Фактическое значение t-статистики рассчитывается, как частное оценки коэффициента и стандартной ошибки оценки.

     В   нашем случае, на этапе устранения мультиколлинеарности из всех трех моделей были исключены незначимые переменные, после чего были построены модели, содержащие исключительно значимые переменные. 

          6.2 Значимость модели в целом

     Коэффициент R-squared = 0.676468 говорит нам о хорошем качестве подгонки регрессионной модели к значениям выборки. Adjusted R- squared = 0.648816 также утверждает о соответствии модели.

     6.3 Соответствие модели выборочным данным

     Проверим  близость реальных данных модельным, полученным по контрольной части выборки:

     Таблица 6.3.

     Близость  прогнозирования

      Таблица показывает, что наша модель дает достаточно адекватный прогноз, то есть выбранная модель вполне пригодна для прогнозирования в пределах исследуемой предметной области.

      

       Рис. 6.3.1 Сопоставление реальных и модельных данных.

     Для рабочей выборки точность прогноза составляет 88,73%, а для контрольной – 89,01%. Следовательно, уравнение полулогарифмической модели пригодно для прогнозирования в пределах исследуемой предметной области, то есть выбранная модель является решением задачи поставленной курсовой работой.

 

      7. Интерпретация модели

     Раскроем  экономическую сущность полученной множественной линейной регрессии:

     Итоговый вид модели:

     LOG(PRICE) = 10.4865464 - 0.1132719331*COLOUR_WRITE + 0.1166536381*ELECTRONNOE - 0.0672971414*CLASS_A + 0.1474838763*SOXL + 0.1075644245*RAZMOR_MK + 0.001463502726*VHK - 0.0117092567*DEPTH - 0.2759079383*INDESIT - 0.1186543974*BOSCH - 0.122385393*WHIRLPOOL

Выявим также  причины полученных особенностей модели.

1. Коэффициент 10,49 (постоянный коэффициент) не имеет простого толкования. Он помогает прогнозировать значения цены при заданных значениях холодильников.
2. Предназначенность холодильников к белому цвету уменьшает цену на 11,33%.  Цветные холодильники пользуются большим спросом, так как люди выбирая дизайн кухни, подбирают холодильник с сочетанием цвета мебели. А белые холодильники пользуются меньшим спросом, поэтому цена на них падает.
3. Электронное управление создает дополнительные удобства в управлении агрегатом. Оно подразумевает наличие у холодильника электронной панели управления с цифровым дисплеем. Такое управление позволяет точно поддерживать температуру, оптимальную для хранения различных продуктов, а также экономит электроэнергию, вследствие этого цена на холодильник увеличивается на 11,66%.
4. Холодильники с энергопотребление класса А меньше пользуются спросом, чем холодильники класса А+, цена на них падает на 6,73%, потому что люди стараются сэкономить на электроэнергии, так как она дорожает. Поэтому предпочтение отдают холодильникам, которые потребляют меньше электроэнергии.
5. Суперохлождение является дополнительной опцией, она ведет к увеличению затрат. За счет этого цена на холодильник увеличивается на 14,75%. (Подозрительно большой вклад в формирование цены оказывает этот фактор)
6. Применение системы No Frost при размораживании морозильной камеры очень удобна тем, что она не требует дополнительного времени на уборку в холодильнике, так как модели оснащенные такой системой не нуждаются в размораживании. Поэтому цены на такие холодильники увеличиваются на 10,76%.
7. Увеличение объема холодильной камеры увеличивает цену на 0,15%. Современные люди предпочитают в условиях нехватки времени пользоваться полуфабрикатами, которые необходимо хранить в холодильной камере. Так же они выбирают объем холодильника по своим потребностям в зависимости от  количества людей в семье. Поэтому холодильники с большим объемом пользуются большим спросом и за счет этого цена на них выше.
8. Холодильники, у которых увеличена глубина, занимают много места, а также они не удобны в использовании тем, что приходится класть продукты в несколько рядов(4-5). Поэтому уменьшает стоимость холодильника на 1,17%.
9. Принадлежность холодильников к фирме Indesit уменьшает их стоимость на 27,59%, Bosch на 11,86% и Whirlpool на 12,24% по сравнению с фирмой Gorenj.  Холодильники фирмы Gorenj на данный момент является лидером продаж, а также  имеют  высокий уровень качества и  оптимальное потребление электроэнергии по сравнению с данными фирмами.

        В данной главе была раскрыта экономическая интерпретация, полученных в ходе моделирования коэффициентов. Все они соответствуют экономическому смыслу и знаниям об исследуемом объекте. Поскольку полученная модель находит логически обоснованную интерпретацию, то она вполне соответствует реальности.

 

Заключение 

     В результате выполнения курсовой работы было проведено исследование продажной стоимости двухкамерных холодильников в г. Челябинск на первичном рынке.

     В ходе исследования были пройдены такие  этапы, как постановка задачи, анализ предметной области, моделирование, описание информационной базы, идентификация модели, проверка качества модели и интерпретация.

     По  результатам наблюдений были построены  три модели, которые адекватно оценивают продажную стоимость холодильников.

     При  выполнении исследования были решены следующие поставленные задачи:  

• проведен анализ экономической сущности рынка холодильников в г. Челябинск;
• сформулирована задача сточки зрения экономического анализа;
• был произведен сбор данных и их обработка;
• построены три эконометрические модели и выбрана наиболее точная;
• проведен качественный анализ выбранной модели;
• раскрыта экономическая сущность полученных результатов.

        На основе анализа полученных моделей была выбрана наиболее точная – полулогарифмическая модель.

    Полученные  результаты работы свидетельствуют  о том, что цель курсовой работы достигнута. 

 

Список использованных источников 

1. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учеб. пособие для  ВУЗов. – М.: Инфра-М, 2003. – 260 с. – (Высшее образование)
2. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник - М.: Дело, 2004. – 504c.
3. Эконометрика: Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой- М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с.
4. [Электронный ресурс]//http://www.market.ru
5. [Электронный ресурс]//http://www.remont-holodilnik.ru
6. [Электронный ресурс]//http://www.eurobi.ru
7. [Электронный ресурс]//http://www.gmbm.ru

 
 
 
 
 

 

  Приложение 1. Исходные данные