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改之理 zcw
其实如果你有基本的计量经济学知识，再加上肯花时间收集数据，对你的生活还是有帮助的。
例如买房。
我们买什么样的房子好？
答案当然是，我们买质量好，升值空间大的房子。但是且慢，同样的质量，同样的升值空间，你买哪个房子？答案当然是，我买便宜的那个！这样如果你作为消费呢，你买了便宜的消费品，你作为投资呢，这样的房子升值空间大。但是问题是，质量好，升值空间大的房子，同时一般也比较贵。那我们怎么选择？
答案是，我们可以估算相同特征的房子平均来说理论上的价格，然后选择那些低于这个理论上价格的房子。因为它本应该更值钱的，只是因为某些因素，例如随机的因素——它只是比较倒霉，现在没这么值钱。那我买了岂不是赚了？
我们可以采用多元回归的方式，建立一个房子价格的特征模型，把所有影响房子价格因素都找出来，放在方程右边，方程左边就是房价，当然，方程右边最后还有一个扰动项，它是随机的而且和房子的特征无关，所以这个烦人的东西，把一些本来应该价格高的房子的价格拉低，把一些本来应该价格低的房子的价格抬高。
然后我们就可以估计那些房子的特征对房子的影响系数，既然估计好了这个系数，我们就能根据每个房子的特征计算出每一个房子「理论上」的价格。(www.xing528.com)
例如，这个模型可能非常简单到这样：
ln 住房价格=7.46+0.634*ln 面积-0.066*ln 卧室间数+0,158*ln 卫生间数
（来自伍德里奇《导论》）
这里仅仅找到了房子的三个特征，我们可以加上其他的特征，例如是不是学区房，交通便利不便利，绿化好不好等等。总之，我们估计好了参数，然后把每一个房子的面积、卧室间数、交通便利程度，等等，代入，就能估算出理论上的住房价格。
由于我们采取的是多元回归，而人类习惯于三维空间，我不能画图来给大家一个直观的认识。不过我们可以以二维空间来理解一下。我们假设影响住房面积的只有一个因素，这个因素是所有其他特征的综合，这样我们可以画一个散点图，以及回归到的直线：
价格是纵轴，因素是横轴，凡是点在你拟合的那条线下边的，就是本来应该价格高，现在不知道为什么价格低了的房子，这样的房子买了你就占便宜了，因为它质量上比同样价格房子高，而且升值空间大。
好了，同学们，去买房吧！
2015-08-10
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