Zastosowanie mikroekonometrycznych modeli zmiennych dychotomicznych w badaniach preferencji i ich estymacja w programie R

• Autorzy: Andrzej Bąk

Warianty tytułu

An Application of Microeconometric Dichotomous Variables Models in the Research of Preferences and Their Estimation Using R Program

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest wskazanie (na przykładach empirycznych) możliwości wykorzystania modeli z dychotomiczną zmienną objaśnianą w analizie preferencji konsumentów. Omówiono w nim podstawowe założenia estymacji modeli dwumianowych z wykorzystaniem koncepcji uogólnionych modeli liniowych, a także model klas ukrytych szacowany na podstawie binarnych zmiennych obserwowanych. (abstrakt oryginalny)

EN

The main aim of the paper is presentation, with empirical examples, possibilities to use models with dichotomous dependent variable in the consumer preferences analysis. There are presented basic approaches of the dichotomous models estimation using generalized linear models and latent class model estimated on the base of the binary manifest variables. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Badanie preferencji konsumenckich; Estymacja; Ekonometria; Mikroekonometria

EN

Consumer preferences research; Estimation; Econometrics; Microeconometrics

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2009
• Tom: 27
• Numer: nr 84 Zastosowania metod ilościowych
• Strony: 57--67

Twórcy

autor

Andrzej Bąk

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Bąk A., Dekompozycyjne metody pomiaru preferencji w badaniach marketingowych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1013, Seria Monografie i Opracowania nr 157, AE, Wrocław 2004.
• DeSarbo W.S., Wedel M., A review of recent developments in latent class regression models, [w:] R.P. Bagozzi (red.), Advanced Methods of Marketing Research, Blackwell, Cambridge 1994, s. 352-388.
• Fox J., An R and S-PLUS Companion to Applied Regression, SAGE Publications, Thousand Oaks 2002.
• Gruszczyński M., Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości, Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 2002.
• Halekoh U., Højsgaard S., Generalized Linear Models (GLM), 2008, http://gbi.agrsci.dk/statistics/courses/Rcourse-DJF2008/, 25.01.2010.
• Hozer J., Mikroekonometria. Analizy, diagnozy, prognozy, PWE, Warszawa 1993.
• Linzer D.A., Lewis J., poLCA: Polytomous Variable Latent Class Analysis, http://dlinzer.bol.ucla.edu/polka, 2006.
• Ramaswamy V., Cohen S.H., Latent Class Models for Conjoint Analysis, [w:] A. Gustafsson, A. Herrmann, F. Huber (red.), Conjoint Measurement: Methods and Applications, Springer, Ber-lin 2000, s. 361-392.
• Vriens M., Market Segmentation. Analytical Developments and Application Guidelines. Millward Brown IntelliQuest, 2001.
• Winkelmann R., Boes S., Analysis of Microdata, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2006.