Авиация и космонавтика
Административное право
Арбитражный процесс
Архитектура
Астрология
Астрономия
Банковское дело
Безопасность жизнедеятельности
Биографии
Биология
Биология и химия
Биржевое дело
Ботаника и сельское хоз-во
Бухгалтерский учет и аудит
Валютные отношения
Ветеринария
Военная кафедра
География
Геодезия
Геология
Геополитика
Государство и право
Гражданское право и процесс
Делопроизводство
Деньги и кредит
Естествознание
Журналистика
Зоология
Издательское дело и полиграфия
Инвестиции
Иностранный язык
Информатика
Информатика, программирование
Исторические личности
История
История техники
Кибернетика
Коммуникации и связь
Компьютерные науки
Косметология
Краткое содержание произведений
Криминалистика
Криминология
Криптология
Кулинария
Культура и искусство
Культурология
Литература и русский язык
Литература(зарубежная)
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика
Медицина, здоровье
Медицинские науки
Международное публичное право
Международное частное право
Международные отношения
Менеджмент
Металлургия
Москвоведение
Музыка
Муниципальное право
Налоги, налогообложение
Наука и техника
Начертательная геометрия
Новейшая история, политология
Оккультизм и уфология
Остальные рефераты
Педагогика
Полиграфия
Политология
Право
Право, юриспруденция
Предпринимательство
Промышленность, производство
Психология
Психология, педагогика
Радиоэлектроника
Разное
Реклама
Религия и мифология
Риторика
Сексология
Социология
Статистика
Страхование
Строительные науки
Строительство
Схемотехника
Таможенная система
Теория государства и права
Теория организации
Теплотехника
Технология
Товароведение
Транспорт
Трудовое право
Туризм
Уголовное право и процесс
Управление
Управленческие науки
Физика
Физкультура и спорт
Философия
Финансовые науки
Финансы
Фотография
Химия
Хозяйственное право
Цифровые устройства
Экологическое право
Экология
Экономика
Экономико-математическое моделирование
Экономическая география
Экономическая теория
Эргономика
Этика
Юриспруденция
Языковедение
Языкознание, филология
|
Начало -> Экономическая теория -> Моделирование формирования цен на земельные участки Московской области. Кадастровая оценка земель
Название: | Моделирование формирования цен на земельные участки Московской области. Кадастровая оценка земель |
Просмотров: | 121 |
Раздел: | Экономическая теория |
Ссылка: | Скачать(2406 KB) |
Описание: | Одним из решающих условий эффективного использования земельных ресурсов в условиях переходной экономики является методически корректное определение цены земли, обеспечивающее установление обоснованных размеров |
| | Часть полного текста документа:Приложение 4 Оценивание мультипликативной модели МРА, учитывающей влияние фактора принадлежности к оценочной зоне, для всех направлений. Белорусское направление Ln(PRICE) = -0.0057827652*EL + 0.13916627*WAT + 0.36901874*GAS + 0.2087365*WC - 0.060767054*TEL + 0.052102827*ROAD - 0.075337328*FOREST - 0.0055189078*RIVER + 0.10331805*ln(SQU) + 0.99534932*ln(MKAD) + 5.2547275*Z1 + 3.5440688*Z2 + 2.0637135*Z3 + 1.2373478*Z4 + 0.67460416*Z5 LS // Dependent Variable is ln(PRICE) Included observations: 256 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. EL -0.005783 0.141197 -0.040955 0.9674 WAT 0.139166 0.127701 1.089785 0.2769 GAS 0.369019 0.167293 2.205818 0.0283 WC 0.208736 0.235547 0.886178 0.3764 TEL -0.060767 0.231723 -0.262240 0.7934 ROAD 0.052103 0.117192 0.444595 0.6570 FOREST -0.075337 0.118295 -0.636861 0.5248 RIVER -0.005519 0.123836 -0.044566 0.9645 Ln(SQU) 0.103318 0.103426 0.998960 0.3188 Ln(MKAD) 0.995349 0.061144 16.27887 0.0000 Z1 5.254728 0.301141 17.44938 0.0000 Z2 3.544069 0.200701 17.65841 0.0000 Z3 2.063713 0.156938 13.14985 0.0000 Z4 1.237348 0.160135 7.726916 0.0000 Z5 0.674604 0.214143 3.150251 0.0018 R-squared 0.476066 Mean dependent var 5.856869 Adjusted R-squared 0.445630 S.D. dependent var 1.080715 S.E. of regression 0.804657 Akaike info criterion -0.377870 Sum squared resid 156.0411 Schwarz criterion -0.170145 Log likelihood -299.8809 F-statistic 15.64154 Durbin-Watson stat 1.700676 Prob(F-statistic) 0.000000 Ярославское направление LN(PRICE) = 6.1436502 + 0.001955343*EL + 0.085133641*WAT + 0.44572002*GAS - 0.21492366*WC + 0.85278469*TEL + 0.14799338*ROAD - 0.10178491*FOREST - 0.013373748*RIVER - 0.19580008*LN(SQU) - 0.22451889*LN(MKAD) + 1.274168*Z1 + 1.58818*Z2 + 1.0262341*Z3 + 0.72269108*Z4 - 0.53163349*Z5 LS // Dependent Variable is LN(PRICE) Included observations: 173 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.143650 0.735122 8.357322 0.0000 EL 0.001955 0.143042 0.013670 0.9891 WAT 0.085134 0.117218 0.726286 0.4687 GAS 0.445720 0.137652 3.238027 0.0015 WC -0.214924 0.415879 -0.516794 0.6060 TEL 0.852785 0.310867 2.743246 0.0068 ROAD 0.147993 0.121000 1.223087 0.2231 FOREST -0.101785 0.118445 -0.859345 0.3915 RIVER -0.013374 0.115716 -0.115574 0.9081 LN(SQU) -0.195800 0.115434 -1.696203 0.0918 LN(MKAD) -0.224519 0.147786 -1.519217 0.1307 Z1 1.274168 0.432226 2.947921 0.0037 Z2 1.588180 0.322526 4.924191 0.0000 Z3 1.026234 0.247162 4.152076 0.0001 Z4 0.722691 0.195322 3.699990 0.0003 Z5 -0.531633 0.687414 -0.773382 0.4405 R-squared 0.602023 Mean dependent var 6.099806 Adjusted R-squared 0.564000 S.D. dependent var 0.992992 S.E. of regression 0.655676 Akaike info criterion -0.756252 Sum squared resid 67.49603 Schwarz criterion -0.464618 Log likelihood -164.0606 F-statistic 15.83301 Durbin-Watson stat 2.245641 Prob(F-statistic) 0.000000 Казанское направление LN(PRICE) = 6.9040789 + 0.34526888*EL + 0.12405055*WAT + 0.18869291*GAS - 0.60746533*WC - 0.81654511*TEL - 0.036112493*ROAD - 0.090087358*FOREST + 0.16458687*RIVER + 0.39180948*LN(SQU) - 0.73456461*LN(MKAD) - 0.23197312*Z1 - 0.083669*Z2 - 0.64306212*Z3 + 0.14476455*Z4 - 0.2004949*Z5 LS // Dependent Variable is LN(PRICE) Included observations: 118 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.904079 1.259503 5.481589 0.0000 EL 0.345269 0.202017 1.709111 0.0905 WAT 0.124051 0.161872 0.766347 0.4452 GAS 0.188693 0.201739 0.935332 0.3518 WC -0.607465 0.607755 -0.999523 0.3199 TEL -0.816545 0.474930 -1.719296 0.0886 ROAD -0.036112 0.180892 -0.199636 0.8422 FOREST -0.090087 0.177843 -0.506556 0.6136 RIVER 0.164587 0.174485 0.943272 0.3478 LN(SQU) 0.391809 0.169016 2.318177 0.0224 LN(MKAD) -0.734565 0.261145 -2.812861 0.0059 Z1 -0.231973 1.021114 -0.227177 0.8207 Z2 -0.083669 0.658563 -0.127048 0.8992 Z3 -0.643062 0.639217 -1.006016 0.3168 Z4 0.144765 0.348880 0.414941 0.6791 Z5 -0.200495 0.289912 -0.691573 0.4908 R-squared 0.513905 Mean dependent var 5.418579 Adjusted R-squared 0.442421 S.D. dependent var 1.041129 S.E. of regression 0.777424 Akaike info criterion -0.378064 Sum squared resid 61.64757 Schwarz criterion -0.002378 Log likelihood -129.1289 F-statistic 7.189038 Durbin-Watson stat 2.065796 Prob(F-statistic) 0.000000 Киевское направление LN(PRICE) = 6.2950012 + 0.00059839431*EL + 0.092929326*WAT + 0.4016492*GAS + 0.42332728*WC - 0.010431107*TEL - 0.10458877*ROAD + 0.014841448*FOREST - 0.25781806*RIVER + 0.23004302*LN(SQU) - 0.43769331*LN(MKAD) - 0.072444234*Z1 + 0.53095758*Z2 + 0.79909599*Z3 + 0.38701369*Z4 + 0.5933079*Z5 LS // Dependent Variable is LN(PRICE) Included observations: 307 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.295001 0.479543 13.12709 0.0000 EL 0.000598 0.111878 0.005349 0.9957 WAT 0.092929 0.095806 0.969970 0.3329 GAS 0.401649 0.107840 3.724502 0.0002 WC 0.423327 0.297281 1.423996 0.1555 TEL -0.010431 0.731038 -0.014269 0.9886 ROAD -0.104589 0.095192 -1.098712 0.2728 FOREST 0.014841 0.097042 0.152939 0.8786 RIVER -0.257818 0.099483 -2.591569 0.0100 LN(SQU) 0.230043 0.096485 2.384240 0.0178 LN(MKAD) -0.437693 0.090877 -4.816322 0.0000 Z1 -0.072444 0.846314 -0.085600 0.9318 Z2 0.530958 0.335069 1.584622 0.1141 Z3 0.799096 0.275587 2.899614 0.0040 Z4 0.387014 0.245119 1.578881 0.1154 Z5 0.593308 0.394208 1.505062 0.1334 R-squared 0.483673 Mean dependent var 6.123477 Adjusted R-squared 0.457058 S.D. ............ |
Нет комментариев.
Оставить комментарий:
|
|
Похожие работы:
|