УДК 339.13

ПОСТРОЕНИЕ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ В СРЕДЕ GRETL НА ПРИМЕРЕ РЫНКА ПОДДЕРЖАННЫХ АВТОМОБИЛЕЙ Г. БИРОБИДЖАНА И Г. ХАБАРОВСКА

Пивенко Кристина Александровна1, Баженов Руслан Иванович2
1Приамурский государственный университет им.Шолом-Алейхема, студент
2Приамурский государственный университет им.Шолом-Алейхема, к.п.н., доцент, зав.кафедрой информатики и вычислительной техники

Аннотация
В статье рассматриваются методы интеллектуального анализа в среде Gretl, в частности, регрессионный анализ. Анализ производится на основе данных рынка поддержанных автомобилей г.Биробиджана и г.Хабаровска. Экспериментальные данные были взяты с сайта avito.ru. В результате исследования получена модель, позволяющая спрогнозировать стоимость покупки либо продажи поддержанного автомобиля в зависимости от определенных параметров, которые считаются важными.

Ключевые слова: регрессионный анализ, рынок поддержанных автомобилей


REGRESSION MODEL IN THE ENVIRONMENT OF GRETL ON THE EXAMPLE OF THE MARKET OF USED CARS IN BIROBIDZHAN AND KHABAROVSK

Pivenko Kristina Aleksandrovna1, Bazhenov Ruslan Ivanovich2
1Sholom-Aleichem Priamursky State University, student
2Sholom-Aleichem Priamursky State University, Candidate of pedagogical sciences, associate professor, Head of the Department of Computer Science

Abstract
The article deals with methods of mining in the environment Gretl, in particular, regression analysis. The analysis is based on data from the market of used cars in Birobidzhan and Khabarovsk. Experimental data were taken from the site avito.ru. The study resulted in a model allowing to predict the cost of buying or selling a second-hand car depending on certain parameters, which are considered important.

Keywords: Gretl, regression analysis, the market for used cars


Библиографическая ссылка на статью:
Пивенко К.А., Баженов Р.И. Построение регрессионной модели в среде Gretl на примере рынка поддержанных автомобилей г. Биробиджана и г. Хабаровска // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2015. № 4. Ч. 1 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2015/04/8362 (дата обращения: 26.05.2017).

В современном мире автомобиль перестал быть роскошью, он стал средством передвижения, доступным многим. Для большинства граждан предпочтительнее купить поддержанный автомобиль, а не новый, только что сошедший с конвейера. Какую сумму правильно будет заплатить за б/у автомобиль? За сколько можно продать свой автомобиль? С этими вопросами сталкиваются многие из нас. Чтобы правильно дать ответ, необходимо учесть определенные параметры: тип кузова, год выпуска, объем двигателя, тип коробки передач, пробег. Используя регрессионную модель в среде Gretl, можем найти зависимость стоимости автомобиля от данных параметров.
Ряд ученых изучает проблемы и методы построения различных регрессионных моделей. Базовые принципы использования метода регрессионного анализа были разработаны С.И. Носковым и М.П. Базилевским [1]. Использовалась множественная регрессия О.В. Гусевым и А.В. Жуковым [2] для идентификации перегрузки сервера. А.А. Жарков и Н.А. Анисимова [3] метод множественной регрессии применили для определения рыночной стоимости квартиры с учетом сроков и условий реализации жилья. Расчет логистических издержек при помощи метода множественной регрессии разработан И.А. Семеновым и А.А. Носковым [4]. С использованием Gretl определяются причины трудового оппортунизма сотрудников Р.З. Мухаметзяновым [5]. Особенности использования среды Gretl в целях построения экономических моделей рассматриваются А.А.Тусковым [6]. Особенности применения программных продуктов Excel и Gretl в рамках эконометрического моделирования рассмотрела Ю.Г.Зарезина [7]. Р.И. Баженовым и др. [8-14] изучены проблемы использования регрессионных моделей для анализов различных видов. Изучением регрессионного анализа занимаются также зарубежные ученые [15-16].
По данным сайта www.avito.ru был осуществлен сбор экспериментальных наблюдений. Рассматривались объявления о продаже автомобилей в г.Биробиджан и в г.Хабаровск. Были выбраны следующие критерии: марка, тип кузова, год выпуска, объем двигателя, тип коробки передач, тип привода, пробег, стоимость. 
Тип кузова кодируется следующим образом:
1 – седан;
2 – хэтчбэк;
3 – универсал;
4 – кроссовер;
5 – минивэн;
6 – пикап;
7 – внедорожник;
8 – купе.
Тип коробки передач обозначим:
1 – автоматическая;
2 – механическая.
Привод определим:
1 – передний;
2 – задний;
3 – полный.
Создадим таблицу данных в MS Excel. Используя данные 200 объявлений (рис.1).

Рисунок 1- Фрагмент данных в Excel

Введем обозначения переменных: тип кузова – х1, год выпуска – х2, объем двигателя – х3, коробка передач – х4, привод – х5, пробег – х6, стоимость – y (рис.2.). 


Рисунок 2 – Обозначение переменных

Следующий шаг – открыть данные таблицы Excel в Gretl (рис.3).


Рисунок 3 – Среда Gretl

В окне программы появляются переменные, которые необходимы, чтобы построить регрессионную модель (рис.4).

Рисунок 4 – Рабочее окно программы

Необходимо просмотреть получившуюся таблицу (рис. 5-6).

Рисунок 5 – Контекстное меню выделенных переменных

Рисунок 6 – Просмотр таблицы данных

Так как у нас получилось больше шести столбцов данных, то оставшиеся 2 столбца найдем внизу таблицы (рис.7).

Рисунок 7 – Таблица данных (окончание)

Для решения нашей задачи найдем регрессионную модель, используя метод наименьших квадратов (рис.8).

Рисунок 8 – Меню Модель

Перейдем к построению уравнения модели (рис.9) 


Рисунок 9 – Окно спецификации модели

Получившаяся модель и ее описательные статистики показаны на рисунке (рис.10).

Рисунок 10 – Регрессионная модель

По значению R-квадрата можно судить о доле вариации результативного признака с учетом воздействия изучаемых факторов. В данной модели 61,8% вариации переменной Y зависит от влияния включенных факторов, 38,2% обусловлены другими факторами. Если коэффициент выше 80%, то модель считается достаточно хорошей. А у нас слишком низкий R-квадрат. Использование линейной аналитической формы модели может стать вероятной причиной ее слабости. Поэтому найдем другую модель. 
При помощи теста на нелинейность можно проверить обоснованность применения степенной модели (рис.11).


Рисунок 11 – Выбор теста на нелинейность

Проверим модель на нелинейность (логарифмы) (рис. 12).

Рисунок 12 – Тест на нелинейность (логарифмы)

Тест нелинейности для логарифмов (значение p=0,0000001) свидетельствует, что нулевую гипотезу (о линейности аналитической формы) следует отклонить, поскольку значение TR= 43,7347 превышает критическое значение х2(1%; 5) = 15,086; по этой причине существуют основания для принятия степенной формы модели (с логарифмированными переменными). 
Исследования параметров привели к выводу, что существует логарифмическая зависимость.
Найдем зависимость lny от х1, х2, х3, х4, х5, lnx6 (рис.13).


Рисунок 13 – Новая регрессионная модель

В этой модели R-квадрат у нас уже 75,1%. Значит, модель более точная, чем предыдущая.
Перейдем к решению уравнения

Введем в Excel данные const, х1, х2, х3, х4, х5, х6 (рис. 14). Коэффициенты: a – тип кузова, b – год выпуска, с – объем двигателя, d – коробка передач, e – привод, f – пробег. 


Рисунок 14 – Данные в Excel

В ячейку, окрашенную в оранжевый цвет, вводим формулу расчета (рис.15). В таблицу Excel вводим необходимые параметры того автомобиля, который мы хотим купить или продать, в ячейки, окрашенные в синий цвет.


Рисунок 15 – Ввод данных

В ячейку, окрашенную в зеленый цвет, вводим формулу расчета стоимости автомобиля. После этого в ячейке, выделенной зеленым цветом, отобразится стоимость данного автомобиля (рис.16).


Рисунок 16 – Расчет стоимости автомобиля по заданным параметрам

Если мы хотим узнать стоимость другого автомобиля, то нужно просто в ячейки, окрашенные в синий цвет ввести другие параметры.
Полученную регрессионную модель можно использовать в работе агентств, занимающихся продажей поддержанных автомобилей. Описание принципов построения регрессионной модели может пригодиться в преподавании студентам различных направлений [17-19].


Библиографический список
  1. Базилевский М.П., Носков С.И. Методические и инструментальные средства построения некоторых типов регрессионных моделей // Системы. Методы. Технологии. 2012. №1. С. 80-87.
  2. Гусев О.В., Жуков А.В. Способ идентификации перегрузки с использованием множественной регрессии // Информационная среда вуза XXI века. Материалы VII Международной научно-практической конференции. Петрозаводск, 2013. С. 57-61.
  3. Жарков А.А., Анисимова Н.А. Механизм формирования стоимости квартир на региональном рынке жилья // Регион: системы, экономика, управление. 2009. № 4. С. 47-53.
  4. Семенов И.А., Носков А.А. Модель расчета общих логистических издержек методом множественной регрессии // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2011. Т. 4. № 2с. С. 397-400.
  5. Мухаметзянов Р.З. Анализ трудового оппортунизма сотрудников // Science time. 2014. №6 (6). С. 132-147.
  6. Тусков А.А. Применение Gretl для построения многофакторной модели // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2011. №1. С. 154-159.
  7. Зарезина Ю.Г. Особенности применения программных продуктов Excel и Gretl в рамках эконометрического моделирования // Новое слово в науке и практике: гипотезы и апробация результатов исследований. 2015. № 15. С. 223-228.
  8. Пронина О.Ю., Баженов Р.И. Исследование методов регрессионного анализа программной среды Eviews // Nauka-Rastudent.ru. 2015. № 1 (13). С. 45.
  9. Лагунова А.А., Баженов Р.И. Разработка в среде Gretl регрессионной модели рынка вторичного жилья г. Биробиджана // Nauka-Rastudent.ru. 2015. № 1 (13). С. 40.
  10. Муллинов Д.О., Баженов Р.И. Разработка в среде Eviews регрессионной модели рынка гаражных помещений г. Биробиджана // Nauka-Rastudent.ru. 2015. № 1 (13). С. 43.
  11. Баженов Р.И. Информационная безопасность и защита информации: практикум. Биробиджан: Изд-во ГОУВПО «ДВГСГА», 2011. 140 с.
  12. Vexler V.A., Bazhenov R.I., Bazhenova N.G. Entity-relationship model of adult education in regional extended education system // Asian Social Science. 2014. Т. 10. № 20. С. 1-14.
  13. Векслер В.А., Баженов Р.И. Формирование модели обучения взрослых основам информационных технологий: региональный аспект: монография. -Биробиджан: Издательский центр ФГБОУ ВПО «ПГУ им. Шолом-Алейхема», 2014. 126 с.
  14. Наумов А.А., Баженов Р.И. О неустойчивости метода нормализации критериев // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 11-1 (43). С. 64-68.
  15. Baiocchi G., Distaso W. GRETL: Econometric software for the GNU generation // Journal of Applied Econometrics.  2003.  Т. 18.  №. 1.  С. 105-110.
  16. Mixon Jr J. W., Smith R. J. Teaching undergraduate econometrics with GRETL // Journal of Applied Econometrics.  2006.  Т. 21.  №. 7.  С. 1103-1107.
  17. Баженов Р.И. Об организации научно-исследовательской практики магистрантов направления «Информационные системы и технологии» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 9-2 (41). С. 62-69.
  18. Баженов Р.И. Проектирование методики обучения дисциплины «Интеллектуальные системы и технологии» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 5-2 (37). С. 48.
  19. Баженов Р.И. Об организации деловых игр в курсе «Управление проектами информационных систем» // Научный аспект. 2014. Т. 1. № 1. С. 101-102.


Все статьи автора «Баженов Руслан Иванович»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: