Hedonic Regression이란 무엇입니까?
Hedonic 회귀 분석은 다양한 요인이 재화의 가격 또는 때로는 재화의 수요에 미치는 영향을 추정하기 위해 회귀 모형을 사용하는 것입니다. hedonic regression model에서 종속 변수는 재화의 가격 (또는 수요)이고 독립 변수는 재화의 구매자 또는 소비자에 대한 유용성에 영향을 미치는 것으로 간주되는 재화의 속성입니다. 독립 변수에 대한 결과 추정 계수는 구매자가 상품의 다양한 품질에 가중하는 가중치로 해석 될 수 있습니다.
주요 테이크 아웃
- Hedonic 회귀 분석은 다양한 요인이 상품의 가격이나 수요에 미치는 영향을 추정하기 위해 회귀 분석을 적용하는 것입니다. hedonic regression model에서 가격은 일반적으로 종속 변수이며 구매자 나 소비자에게 유용성을 제공하는 것으로 여겨지는 속성은 독립 변수입니다. Hedonic 회귀는 일반적으로 부동산 가격 및 가격 지수의 품질 조정에 사용됩니다.
고조파 회귀 이해
Hedonic 회귀는 hedonic 가격 모델에 사용되며 일반적으로 부동산, 소매 및 경제에 적용됩니다. Hedonic 가격 책정은 상품 및 서비스의 가격이나 수요에 영향을 미치는 변수의 상대적 중요성을 결정하기 위해 경제 및 소비자 과학에서 사용되는 공개 된 선호 방법입니다. 예를 들어, 집의 가격이 침실 수, 욕실 수, 학교 근처 등의 다른 특성에 의해 결정되면 회귀 분석을 사용하여 각 변수의 상대적인 중요성을 결정할 수 있습니다.
hedonic 가격 회귀는 보통 최소 제곱 또는 고급 회귀 기술을 사용하여 몇 가지 요인이 주택이나 부동산과 같은 주택 가격에 영향을 미치는 정도를 추정합니다. 가격은 종속 변수로 정의되며 경제 이론, 조사자의 직관 또는 소비자 연구를 기반으로 가격에 영향을 미치는 것으로 생각되는 일련의 독립 변수에 대해 회귀됩니다. 또는 데이터 마이닝과 같은 유도 방식을 사용하여 모델에 포함 할 변수를 선별하고 결정할 수 있습니다. 재화의 선택된 특성 (속성이라고 함)은 연속 또는 더미 변수로 표시 될 수 있습니다.
고조파 회귀의 응용
hedonic 가격 책정 방법의 가장 일반적인 예는 주택 시장에 있으며, 건물 또는 토지의 가격은 부동산 자체의 특성 (예: 크기, 외관, 태양 전지판과 같은 특징 또는 상태)에 의해 결정됩니다. 최신 수도꼭지 비품 및 상태) 및 주변 환경의 특성 (예: 동네가 범죄율이 높거나 학교 및 시내 지역, 수질 및 대기 오염 수준에 접근 할 수있는 경우) 또는 가까운 다른 주택의 가치). 그런 다음 해당 주택의 속성을 추정 방정식에 연결하여 특정 주택의 가격을 예측할 수 있습니다.
Hedonic Regression은 소비자 물가 지수 (CPI) 계산에도 사용되어 제품 품질 변화의 영향을 제어합니다. CPI 바스켓에있는 상품의 가격은 속성 세트의 함수로 모델링 할 수 있으며 이러한 속성 중 하나 이상이 변경되면 가격에 대한 예상 영향을 계산할 수 있습니다. hedonic 품질 조정 방법은 품목 가격에서 해당 변경의 추정값을 더하거나 빼서 품질 변경으로 인한 가격 차이를 제거합니다.
고조파의 기원
1974 년 Sherwin Rosen은 그의 논문에서 로체스터 대학과 하버드 대학교와 제휴 한 "Hedonic Pricing and Implicit Markets: Product Differentiation of Pure Competition"이라는 논문에서 처음으로 hedonic 가격 이론을 발표했습니다. 이 간행물에서 Rosen은 항목의 총 가격이 각 동종 속성의 가격의 합으로 생각 될 수 있다고 주장합니다. 품목의 가격은 이러한 고유 한 특성에 대해 회귀되어 각 특성이 가격에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
