Regresja pochodnych preferencji konsumentów


1

Mam zestaw danych z niektórymi danymi demograficznymi konsumentów, którzy kupili produkt, który można wykorzystać do sugerowania ich preferencji (beta) przy użyciu Cobba-Douglasa (patrz komentarze do pierwotnego pytania ). Chciałbym sprawdzić, czy którakolwiek z pozostałych funkcji (w szczególności wielkość gospodarstwa domowego) ma znaczący wpływ na pochodną wersję beta konsumenta. Ostatecznym celem jest włączenie wyników do modelu opartego na agentach podczas generowania zmiennej preferencji agentów (która byłaby następnie użyta do wygenerowania funkcji Cobba-Douglasa unikalnej dla tego agenta).

Dochód (budżet) konsumenta odgrywa rolę w wyprowadzaniu wersji beta, więc może lepiej jest zmierzyć wpływ tych cech na dochód zamiast preferencji?

Znam standardowe techniki regresji, ale chciałem się upewnić, że nie ma problemu z uruchomieniem regresji względem zmiennej pochodnej.


Nie wychodząc z tego, że jest zbyt wścibski, czy mogę zapytać, do jakiego ogólnego typu projektu używasz tego? Pytam tylko dlatego, że w zależności od rodzaju projektu i zamierzonej publiczności mogą być konieczne różne założenia dotyczące modelowania, które mogą mieć wpływ na konfigurację regresji. Na przykład, jeśli jest to empiryczny projekt IO, myślę, że będziesz musiał poświęcić dużo czasu na obronę wyboru CBUF. Jeśli jest to praca teoretyczna / eksperymentalna z dziedziny teorii decyzji, należy wyjaśnić założenia dotyczące podejmowania decyzji w warunkach niepewności. (Itd.) Dzięki!
AndrewC
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.