Zastosowanie klasyfikacji do wyodrębniania homogenicznych grup dóbr w modelowaniu hedonicznym

• Autorzy: Anna Król , Marta Targaszewska

Warianty tytułu

The Application of Classification in Distinguishing Homogeneous Groups of Goods for Hedonic Modelling

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Model hedoniczny jest modelem ekonometrycznym, który opisuje cenę dobra za pomocą kombinacji jego istotnych charakterystyk i ich indywidualnych wycen. Zakłada się jednocześnie, że analizowane dobra są względnie homogeniczne, co oznacza, że zależ-ność między ceną a charakterystykami może być adekwatnie opisana przez tę samą regresję hedoniczną. W praktycznych zastosowaniach pojawia się problem precyzyjnego zdefinio-wania grupy dóbr poddawanej analizie. Z jednej strony dobra muszą być do siebie podobne na tyle, aby cechowały się zbliżoną zależnością między ceną a atrybutami, z drugiej jednak strony model utworzony dla zbyt jednorodnej grupy dóbr jest mało użyteczny. Celem arty-kułu jest próba zastosowania analizy skupień metodą k-średnich do wyodrębniania względ-nie homogenicznych grup dóbr na potrzeby modelowania hedonicznego. Badania empirycz-ne zostały przeprowadzone dla rynku wtórnego mieszkań we Wrocławiu na podstawie da-nych pochodzących z bazy ofert sprzedaży umieszczonej w Internecie(abstrakt oryginalny)

EN

Hedonic model is an econometric representation of the price of a commodity as a combination of its significant characteristics and their individual prices. Moreover, it is assumed that analyzed commodities are relatively homogeneous, which means that the relationship between price and characteristics can be adequately described by the same hedonic regression. In practice the problem of precise definition of groups of commodities to be analyzed arises. On the one hand, the commodities should be similar to each other sufficiently enough to be characterized by a similar relationship between price and attributes. On the other hand, the model created for too homogeneous group of commodities would not be particularly useful. This article aims at distinguishing relatively homogeneous groups of goods for the purposes of hedonic modelling with the application of k-means clustering method. Empirical studies have been conducted for secondary housing market in Wrocław based on data consisting in individual sales offers placed in the Internet(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Analiza skupień; Klasyfikacja; Badania empiryczne; Regresja hedoniczna

EN

Cluster analysis; Classification; Empirical researches; Hedonic regression

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2016
• Tom: 26
• Numer: nr 426 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 80--88

Twórcy

autor

Anna Król

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

autor

Marta Targaszewska

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Aizcorbe A.M., 2014, A Practical Guide to Price Index and Hedonic Techniques. Oxford University Press, Oxford.
• Brachinger H.W., 2002, Statistical Theory of Hedonic Price Indices, DQE Working Papers, 1, De-partment of Quantitative Economics, University of Freiburg/Fribourg, Switzerland.
• Debreu G., 1959, Theory of Value. An Axiomatic Analysis of Economic Equilibrium, Yale University Press, New Haven-London.
• Dziechciarz J., 2004, Regresja hedoniczna. Próba wskazania obszarów stosowalności, [w:] A. Zeliaś (red.), Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych, Wydawnic-two Akademii Ekonomicznej, Kraków, s. 163-175.
• Lancaster K.J., 1966, A new approach to consumer theory, Journal of Political Economy, vol. 74, no. 2, s. 132-157.
• Olejnik I., Skikiewicz R., 2014, Metoda k-średnich w segmentacji emerytów na podstawie prioryte-tów życiowych, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, nr 916, s. 83-94.
• Sokołowski A., Sagan A., Analiza czynników rokowania i metod leczenia u chorych na ziarnicę zło-śliwą, StatSoft, http://www.statsoft.pl/portals/0/Downloads/przykladyzaawans.pdf (17.01.2016).
• Triplett J., 2006, Handbook on Hedonic Indexes and Quality Adjustments in Price Indexes, OECD Directorate for Science, Technology and Industry, OECD Publishing, Paris.
• Walesiak M., Gatnar E. (red.), 2004, Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Wrocław.
• White H., 1980, A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity, Econometrica, vol. 48, no. 4, s. 817-838.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2016.426.08