Я пытаюсь узнать об оптимизации цен и эластичности. В частности, я пытался понять перекрестную эластичность, и мои навыки поиска в Google не дают мне покоя.
Допустим, у меня есть следующее, настроенное с R:
quantity <- c(114, 142, 74, 208, 243, 86, 127,99, 347, 55)
price <- c(10,9,6,13, 12, 9, 11, 10, 5, 14)
competitor_price <- c(8,11,7,13, 12, 5, 8, 9, 8, 13)
diff <- price - competitor_price
model1 <- lm(quantity ~ price + competitor_price)
model2 <- lm(quantity ~ diff)
summary(model1)
summary(model2)
elasticity1 <- round(model1$coefficients[3] * mean(price) / mean(quantity), 2)
elasticity2 <- round(model2$coefficients[2] * mean(diff) / mean(quantity), 2)
Здесь есть две модели: одна с ценой и ценой конкурента в качестве регрессоров и одна, где регрессором является разница цены и цены конкурента. Результаты отличаются при взгляде на значения R2 и p (модельные и бета-коэффициенты). Показатели эластичности остаются довольно похожими, но все же различаются. Разве более простая модель (не изменяющаяся) не будет предпочтительнее из-за простоты?
Подобный вопрос здесь: В чем разница между коэффициентом регрессии и эластичности
Почему они просто не принимают разницу между ценами и не регрессируют это до проданного количества? Мне интересно, какой из них является предпочтительным способом анализа влияния цен конкурентов?