ヘドニック回帰とは
ヘドニック回帰とは、回帰モデルを使用して、さまざまな要因が財の価格、または時には財の需要に与える影響を推定することです。 快楽回帰モデルでは、従属変数は財の価格（または需要）であり、独立変数は財の買い手または消費者の効用に影響すると考えられる財の属性です。 結果として得られる独立変数の推定係数は、買い手が商品のさまざまな品質に与える重みとして解釈できます。
重要なポイント
- ヘドニック回帰とは、回帰分析を適用して、さまざまな要因が商品の価格または需要に与える影響を推定することです。 快楽回帰モデルでは、通常、価格は従属変数であり、買い手または消費者に効用を提供すると考えられる属性は独立変数です。 ヘドニック回帰は、一般的に不動産価格設定および価格指標の品質調整で使用されます。
ヘドニック回帰を理解する
ヘドニック回帰は、ヘドニック価格設定モデルで使用され、一般的に不動産、小売、および経済学で適用されます。 ヘドニック価格設定は、財またはサービスの価格または需要に影響を与える変数の相対的な重要性を判断するために、経済学および消費者科学で使用される明らかに優先される方法です。 たとえば、寝室の数、バスルームの数、学校までの距離など、家の価格がさまざまな特性によって決定される場合、回帰分析を使用して各変数の相対的な重要度を決定できます。
快楽価格回帰では、通常の最小二乗法またはより高度な回帰手法を使用して、いくつかの要因が製品や住宅などの不動産の価格に影響する程度を推定します。 価格は従属変数として定義され、経済理論、調査員の直感、または消費者調査に基づいて、価格に影響すると考えられる一連の独立変数で回帰されます。 または、データマイニングなどの帰納的アプローチを使用して、モデルに含める変数をスクリーニングおよび決定できます。 商品の選択された特性（属性と呼ばれる）は、連続変数またはダミー変数として表すことができます。
ヘドニック回帰の応用
ヘドニック価格設定法の最も一般的な例は、住宅市場であり、建物または土地の価格は、不動産自体の特性（サイズ、外観、ソーラーパネルなどの機能、または最新の蛇口の備品、および状態）、およびその周辺環境の特性（例：近所の犯罪率が高い場合、および/または学校や繁華街にアクセスできる場合、水および大気汚染のレベル、または近くの他の家の価値）。 次に、推定された方程式にその家の属性をプラグインすることにより、任意の家の価格を予測できます。
ヘドニック回帰は、消費者物価指数（CPI）の計算にも使用され、製品品質の変化の影響を制御します。 CPIバスケット内の商品の価格は、一連の属性の関数としてモデル化でき、これらの属性の1つ以上が変更されると、価格への推定影響を計算できます。 ヘドニック品質調整方法は、その変化の推定値を品目の価格に加算または減算することにより、品質の変化に起因する価格差を取り除きます。
ヘドニクスの起源
1974年、シャーウィン・ローゼンは、ロチェスター大学とハーバード大学に所属する論文「快楽価格と暗黙市場：純粋競争における製品差別化」で快楽価格設定の理論を初めて発表しました。 この出版物では、Rosenは、アイテムの合計価格は同質の各属性の価格の合計と考えることができると主張しています。 アイテムの価格をこれらの一意の特性に回帰して、各特性が価格に及ぼす影響を判断することもできます。
