Regressione edonica
Cos’è la regressione edonica?
La regressione edonica è l’uso di un modello di regressione per stimare l’influenza che vari fattori hanno sul prezzo di un bene, o talvolta sulla domanda di un bene. In un modello di regressione edonica, la variabile dipendente è il prezzo (o domanda) del bene e le variabili indipendenti sono gli attributi del bene che si ritiene influenzino l’utilità per l’acquirente o il consumatore del bene. I coefficienti stimati risultanti sulle variabili indipendenti possono essere interpretati come i pesi che gli acquirenti pongono sulle varie qualità del bene.
Punti chiave
- La regressione edonica è l’applicazione dell’analisi di regressione per stimare l’impatto che vari fattori hanno sul prezzo o sulla domanda di un bene.
- In un modello di regressione edonica, un prezzo è solitamente la variabile dipendente e gli attributi che si ritiene forniscano utilità all’acquirente o al consumatore sono le variabili indipendenti.
- La regressione edonica è comunemente utilizzata nella determinazione del prezzo degli immobili e nell’aggiustamento della qualità per gli indici dei prezzi.
Comprensione della regressione edonica
La regressione edonica viene utilizzata nei modelli di prezzo edonico ed è comunemente applicata nel settore immobiliare, al dettaglio e in economia. Il prezzo edonico è un metodo di preferenza rivelata utilizzato in economia e scienza dei consumi per determinare l’importanza relativa delle variabili che influenzano il prezzo o la domanda di un bene o servizio. Ad esempio, se il prezzo di una casa è determinato da caratteristiche diverse, come il numero di camere da letto, il numero di bagni, la vicinanza alle scuole, ecc., È possibile utilizzare l’analisi di regressione per determinare l’importanza relativa di ciascuna variabile.
La regressione del prezzo edonico utilizza i minimi quadrati ordinari, o tecniche di regressione più avanzate, per stimare la misura in cui diversi fattori influenzano il prezzo di un prodotto o di un immobile, come una casa. Il prezzo è definito come la variabile dipendente ed è regredito su un insieme di variabili indipendenti che si ritiene influenzino il prezzo, in base alla teoria economica, all’intuizione del ricercatore o alla ricerca del consumatore. In alternativa, è possibile utilizzare un approccio induttivo, come il data mining, per selezionare e determinare le variabili da includere nel modello. Le caratteristiche selezionate (chiamate attributi) del bene possono essere rappresentate come variabili continue o fittizie.
Applicazioni della regressione edonica
L’esempio più comune del metodo di determinazione del prezzo edonico è nel mercato immobiliare, in cui il prezzo di un edificio o di un pezzo di terreno è determinato dalle caratteristiche della proprietà stessa (ad es. Dimensioni, aspetto, caratteristiche come pannelli solari o stato di attrezzature e condizioni dei rubinetti d’arte), nonché le caratteristiche dell’ambiente circostante (ad esempio, se il quartiere ha un alto tasso di criminalità e / o è accessibile alle scuole e al centro della città, il livello di inquinamento dell’acqua e dell’aria, il valore di altre case nelle vicinanze). Il prezzo di una data casa può quindi essere previsto inserendo gli attributi di quella casa nell’equazione stimata.
La regressione edonica viene utilizzata anche nei calcoli dell’indice dei prezzi al consumo (CPI), per controllare l’effetto dei cambiamenti nella qualità del prodotto. Il prezzo di qualsiasi bene nel paniere CPI può essere modellato in funzione di un insieme di attributi e quando uno o più di questi attributi cambiano, è possibile calcolare il suo impatto stimato sul prezzo. Il metodo di aggiustamento della qualità edonico rimuove qualsiasi differenziale di prezzo attribuito a un cambiamento di qualità aggiungendo o sottraendo il valore stimato di tale cambiamento dal prezzo dell’articolo.
Origine dell’edonica
Nel 1974, Sherwin Rosen presentò per la prima volta una teoria del prezzo edonico nel suo articolo “Prezzi edonici e mercati impliciti: differenziazione dei prodotti nella concorrenza pura”, affiliato con l’Università di Rochester e l’Università di Harvard. Nella pubblicazione, Rosen sostiene che il prezzo totale di un articolo può essere pensato come una somma del prezzo di ciascuno dei suoi attributi omogenei. Il prezzo di un articolo può anche essere regredito su queste caratteristiche uniche per determinare l’effetto di ciascuna caratteristica sul suo prezzo.