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)}

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.

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.

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.