Оценка функции спроса на дифференцированный товар с эндогенными характеристиками

• Автор: Ожегов, Евгений Максимович
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 123 с. : ил.

Оглавление
Введение
Глава 1. Основы моделирования функции спроса
1.1. Теоретическая модель спроса на дифференцированный товар с эндогенными характеристиками
1.2. Эмпирические основы оценивания функции спроса
1.2.1. Моделирование угловых решений
1.2.2. Моделирование спроса на дифференцированные товары
1.2.3. Моделирование потребительского выбора при наличии эндогенности
Глава 2. Оценивание функции спроса на товар с эндогенными характеристиками
2.1. Эконометрическая модель функции спроса на дифференцированный товар с эндогенным и характер истиками
2.2. Идентификация функции спроса на дифференцированный товар с эндогенными характеристиками
2.3. Оценивание функции спроса на дифференцированный товар с эндогенными характеристиками
2.4. Тестирование релевантности исключенных переменных
Глава 3. Оценка функции спроса на ипотечные кредиты
3.1. Ипотечный кредит как частный случай дифференцированного товара с эндогенными характеристиками
3.2. Описание механизма государственного ипотечного кредитования в РФ
3.3. Оценка функции агрегированного спроса на ипотечные кредиты
3.3.1. Обзор подходов к оценке функции агрегированного спроса на ипотечные кредиты
3.3.2. Описание данных для оценки функции агрегированного спроса на ипо течные кредиты в России

3.3.3. Результаты оценки функции агрегированного спроса на ипотечные кредиты
3.4. Оценка функции индивидуального спроса на ипотечные кредиты
3.4.1. Обзор подходов к оценке функции индивидуального спроса на ипотечные кредиты
3.4.2. Описание данных для оценки функции индивидуального спроса на ипотечные кредиты в России
3.4.3. Результаты оценки функции индивидуального спроса на ипотечные кредиты
Заключение
Библиография

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. Оценка функции спроса является важным с прикладной точки зрения исследованием. Так с позиции компаний, занимающихся реализацией товаров, более точная оценка спроса позволяет предсказывать поведение потребителей в случае воздействия компании на цену и характеристики производимых товаров. Для регуляторов рынка оценка функции спроса позволяет отвечать на вопрос об эффективности его функционирования и выборе оптимального регулирования.
При оценке функции спроса необходимо понимать процесс выбора товара и особенностей его потребления. Так спрос обычно зависит как от предпочтений и дохода потребителя, так и от характеристик самого товара. При этом выбор объема потребления также может оказывать влияние и на выбор характеристик товара, например, в случае наличия скидок, либо переговоров потребителя п продавца относительно дизайна н цены товара, что. несомненно, необходимо учитывать при моделировании.
Эмпирическая оценка функции спроса обычно осуществляется с использованием данных о фактических покупках, при этом природа появления таких данных может быть не случайной. Например, в выборку результатов наблюдаемого выбора могут не попадать те потребители, кто выбрал вовсе не потреблять товар. Идентификация функции спроса на товар без учета таких индивидов будет являться некорректной. В таком случае продавец не сможет истинно ответить на вопрос, что будет с объемом потребляемого товар, если снизить цену. Очевидно, что изменят свое потребление не только тс, кто уже потребляет товар, но также и потенциально и те, кто до этого не его потреблял.
Таким образом разработка моделей спроса на товары и процедур их корректного оценивания, минимально зависящих от предпосылок о структуре спроса, является актуальной темой исследования. Оценка функции спроса с неверными предпосылками обычно ведет к несостоятельному оцениванию, что означает ложную информацию о предпочтениях индивидов, что в свою

[Matzkin, 2010], в которой была предложена непараметрическая техника оценивания несепарабельных моделей одновременных уравнений с исключенным регрессором в каждом из уравнений.
Она использовала процедуру построения функции оценивания, основанную на ядерной оценке плотности совместного распределения наблюдаемых и ненаблюдаемых переменных. Данная серия статей также была расширена в [Matzkin, 2012] на случай ограниченных зависимых переменных. Она предложила условия идентификации для нескольких непараметрических Тобит-моделей, не включающих, впрочем, модель с выборочной селективностью.
В работе [Blundell, Matzkin, 2010] доказываются условия идентификации непараметрических моделей систем несепарабельных одновременных уравнений в случае двух уравнений и одного исключенного регрессора. Они ввели понятие сепарабельной функции коррекции и доказали, что система одновременных уравнений с количеством исключенных регрессоров меньшим, чем количество уравнений, идентифицируема в случае существования сепарабельной функции коррекции ошибки (control function separability), что в свою очередь сводится к возможности представления каждой эндогенной переменной как функции только от экзогенных и ненаблюдаемых переменных.
В работе Имбенса и Ньюи [Imbens, Newey, 2009] приводятся более простые условия идентификации для треугольных неаддитивных систем одновременных уравнений через существование функции коррекции, которая не предполагается сепарабельной. Условия идентификации в данной работе также дополнены процедурой идентификации, использующей квантильный подход.
Вообще, идентификация и оценивание системы одновременных уравнений сводится к объяснению вариации каждой эндогенной переменной, требующей идентификации, через совместное распределение всех наблюдаемых экзогенных переменных и ненаблюдаемых переменных.