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高,获得19.5%关注比例,其次是奔腾双核机型,独立显卡笔记本更胜一筹,以66.8%的关注比例领先于集成显卡机型.配置功能SPSS15.0,将第二步初步选定的定量的一些特征变量与价格的相关性进行分析,结果见表2,结果显示笔记本重量和屏幕尺寸2个变量与价格()的相关性较小,因此在构建Hedonic模型直接将这些变量从模型中剔除.根据以上分析,从笔记本定量的特性来看,可初步将标称主频,标配内存容量和硬盘容量等变量纳入模型,分别用,,表示.由于变量之间存在较高的相关关系,会引起多重共线性问题,而笔记本电脑配置存在性能搭配问题,比如标称主频高其标配内存容量大些,硬盘容量也大一些.从相关系数看,标配内存容量和标称主频之间的相关系数为0.392,伴随概率为0.000,通过了显着性检验,另外内存容量和硬盘容量二者的相关系数为0.558,伴随概率为0.000,通过了显着性检验.因此,在建模过程中,还需根据实际情况对变量进行再一次的筛选,以避免多重共线性问题的出现.
表2笔记本特征变量与价格的相关系数表
特征变量标称主频
(GHZ)标配内存容量(GB)硬盘容量(GB)笔记本重量(kg)屏幕尺寸
(英寸)Pearson相关系数0.275(**)0.474(**)0.256(**)0.053-0.019伴随概率0.0000.0000.0000.1970.643注:**表示在显着水平处极显着,*表示在显着水平处显着.
表3笔记本特征变量及其定义特征
分类特征变量定义(单位)代码基
本
规
格1,标称主频(GHZ)
2,标配内存容量(GB)
3,硬盘容量(GB)
4,处理器型号
5,集成显卡
6,中低端独立显卡
类型7,产品类型功能
特征8,蓝牙
9,摄像头
品
牌10,联想
11,惠普
12,华硕
从定性的特征变量来看,首先考虑不同类型的笔记本其产品定位的不同以及面向的消费群的不同,其降价的幅度与快慢也不同,因此引入虚拟变量以反映笔记本的不同产品类型,如将笔记本分为家用和商用两种,引入1个虚拟变量,用来表示,等于1,表示家用,等于0,表示商用.
其次,从笔记本配置方面考虑,消费者比较关心处理器型号,因此,引入1个虚拟变量,用来表示,等于1,表示迅驰2及以上,等于0,表示奔腾双核,赛扬双核及单核等.
另外,消费者比较关心显卡是不是独立的,尤其对图像处理功能要求高的消费者更关心这个问题,通过收集数据发现,现在显卡情况有集成显卡,中低端独立显卡和中高端独立显卡,因此,引入2个虚拟变量,用和来表示,等于1,表示中低端独立显卡或中高端独立显卡,等于0,表示集成显卡,等于1,表示中低端独立显卡,等于0,表示集成显卡或中高端独立显卡,即等于1,等于1表示中低端独立显卡,等于0,等于0表示集成显卡.
从功能来看,现代电子产品越来越追求无线传输,是否支持蓝牙是消费者购机考虑的因素,因此,引入1个虚拟变量,用来表示,等于1,表示支持蓝牙,否则表示不支持蓝牙,现在网上联络即聊天已经是"家常便饭了",消费者也很关心,笔记本是否有内置摄像头,因此,引入1个虚拟变量,用来表示,等于1,表示有内置摄像头,否则表示没有内置摄像头.
从品牌来看,不同品牌,消费者关注度不同,三大关注品牌为联想,惠普,华硕,其关注度分别为31.6%,18.6%,和9.9%,共占市场上关注度总额的60%以上,因此,引入3个虚拟变量,用,和来表示,等于1,表示联想,等于0表示其他品牌,等于0表示惠普,等于1,表示其他品牌,等于0表示华硕,等于1,表示其他品牌,即等于1,等于1,等于1表示联想,等于0,等于0,等于1表示惠普,等于0,等于1,等于0表示华硕,等于0,等于1,等于1表示其他品牌.
当然,还有些特征如指纹识别,人脸识别,双键盘以及迅驰4等高端的功能和配置虽说是顺应潮流,逐渐成为购买笔记本的消费者喜爱的配置,但从收集到的数据资料来看,现阶段只有少数的高档笔记本才配有这些装置,因此本文暂不把这些变量引入模型.
综合以上分析,首批选定包含基本规格,类型,功能特征,品牌四个方面的12个特征变量,见表3.
四,笔记本电脑的传统Hedonic模型的构建
(一)传统模型的三种形式
Hedonic回归文献中经常使用的函数形式有三种:线性模型,半对数模型和双对数模型,也就是本文所指的三种传统Hedonic模型.
(1)线性模型
(1)
(2)半对数模型
(2)
(3)双对数模型
(3)
这三种模型中,指在时期第种商品的价格,表示时期第种商品的第个特征,是常数项,是误差项,是特征变量系数,表示第个单位特征对价格的影响程度.在Hedonic模型中,暗含着一个假设条件:消费者购买的是一组特征的组合,由此可将特征变量的系数解释为特征的"隐含价格"或"影子价格".因为特征的"价格"也就不能直接观察到,从而只能通过观察由不同特征组合成的商品的价格来估计各单位特征的"隐含价格"或"影子价格".[12]
(二)基于传统模型的Hedonic模型构建
许多学者根据经验就直接选取半对数模型,这主要是该模型与双对数模型相比有一个优点[12]:半对数模型能够处理一个或更多的特征为零的情况,而双对数模型则不能.下面为了和我们提出的基于Box-Cox非线性模型比较优劣,利用合并的数据(三个季度的数据放一起,这里我们假定特征价格不受时间的影响)以及统计软件SPSS15.0依次对笔记本电脑的传统Hedonic模型建模,其间用逐步回归方法消除特征间的共线性以及剔除不显着的特征变量,得到显着的线性模型,半对数模型和双对数模型(这里只对定量特征取对数,虚拟变量不加处理)的判决系数分别为:0.515,0.600,0.587.由此可知,半对数模型优于其他两个传统模型.我们又假设,季度内的特征价格不受时间的影响,利用半对数模型建立合并数据和季度数据的Hedonic模型,利用逐步回归方法,得到回归输出结果见表4所示.由该表可得基于合并数据的笔记本电脑的半对数Hedonic模型为
第一季度的半对数Hedonic模型为
第二季度的半对数Hedonic模型为
第三季度的半对数Hedonic模型为
表4基于半对数回归模型(2)的输出结果
数据
类型纳入模型
(2)的特征变量特征变量系数t值P值(t值)合
并
数
据(Constant)8.581182.4540.000C50.32513.3360.0001.146C2-0.238-7.8010.0001.290C1-0.305-10.8560.0001.063X20.1449.6300.0001.191C7-0.139-3.6250.0001.026C60.110-3.3560.0011.096C4-0.0670-2.9000.0041.033F值等于8.409P值(F值)等于0.004R(相关系数)等于0.775R2(判决系数)等于0.600
DW值(自相关检验)等于1.554残差平方和等于42.378AIC等于-1501.51BIC等于-1466.61第
一
季
度
数
据(Constant)8.46788.2090.000C50.3938.4300.0001.119X20.2075.9500.0001.315C1-0.354-6.5040.0001.041C2-0.155-2.5170.0131.374c60.1282.1860.0301.053F值等于4.779P值(F值)等于0.030R(相关系数)等于0.783R2(判决系数)等于0.612
DW值(自相关检验)等于1.564残差平方和等于14.421AIC等于-428.32BIC等于-409.29第
二
季
度
数
据(Constant)8.363100.0570.000C50.3689.1230.0001.161C2-0.252-5.0270.0001.328X20.1424.5080.0001.529C1-0.216-4.6030.0001.072C3-0.174-3.8520.0001.464X30.0012.9480.0041.752C60.1532.7780.0061.135C7-0.184-2.2300.0271.042F值等于4.971P值(F值)等于0.027R(相关系数)等于0.817R2(判决系数)等于0.668
DW值(自相关检验)等于1.536残差平方和等于10.309AIC等于-485.23BIC等于-482.24第
三
季
度
数
据(Constant)8.43369.0700.000C2-0.265-5.8660.0001.237C50.2496.8070.0001.129C1-
关于假设检验相关论文范文检索,与大学生如何写文浙江相关毕业论文范文参考文献资料：