dec_ne_kupil

Coef.

Std. Err.

z

P>z

[95% Conf.

Interval]

age

-0,0502

0,019

-2,60

0,009

-0,0881

-0,01229

sex

0,13028

0,411

0,32

0,751

-0,6746

0,935137

q_rest

0,08855

0,063

1,41

0,16

-0,0349

0,212003

vozvrat

1,6663

0,503

3,32

0,001

0,68129

2,65131

educ

0,66153

0,323

2,05

0,041

0,02816

1,294902

inc

-0,4753

0,272

-1,75

0,08

-1,0076

0,056902

afraid

1,16492

0,242

4,82

0

0,69102

1,63882

WTP

-0,0259

0,008

-3,42

0,001

-0,0407

-0,01104

RUSSIA

-4,3758

1,538

-2,84

0,004

-7,3911

-1,36051

E_EUROPE

-3,4689

1,579

-2,20

0,028

-6,564

-0,37383

W_EUROPE

-3,2342

1,511

-2,14

0,032

-6,1966

-0,27184

ASIA

-4,6295

1,525

-3,04

0,002

-7,6191

-1,63985

USA

-3,1354

1,767

-1,77

0,076

-6,5984

0,327582

SOUTH_A

0

(omitted)

AUSTRALIA

0

(omitted)

GREECE

-5,0827

1,625

-3,13

0,002

-8,2681

-1,8973

TR_EGYPT

-3,0448

2,125

-1,43

0,152

-7,2098

1,120313

OTHER

0

(omitted)

_cons

2,723

1,935

1,41

0,159

-1,0692

6,515228

Delta-method

dy/dx

Std. Err.

z

P>z

[95% Conf.

Interval]

age

-.0063556

.0023064

-2.76

0.006

-.0108761

-.001835

vozvrat

.2109303

.0585834

3,60

0.000

.0961089

.3257517

educ

.0837402

.0397993

2,10

0.035

.005735

.1617454

inc

-.0601701

.0337034

-1.79

0.074

-.1262276

.0058874

afraid

.1474622

.0244234

6,04

0.000

.0995933

.1953312

WTP

-.0032752

.0008788

-3.73

0.000

-.0049977

-.0015528

RUSSIA

-.553918

.1830875

-3.03

0.002

-.9127628

-.1950732

E_EUROPE

-.439117

.1930312

-2.27

0.023

-.8174513

-.0607827

W_EUROPE

-.4094078

.1844107

-2.22

0.026

-.7708462

-.0479694

ASIA

-.5860244

.1795179

-3.26

0.001

-.9378731

-.2341758

USA

-.3968974

.2186778

-1.81

0.070

-.825498

.0317032

GREECE

-.6433997

.1904848

-3.38

0.001

-1.016743

-.2700564

dec_kupil

Coef.

Std. Err.

z

P>z

[95% Conf.

Interval]

age

-0,037

0,019

-1,910

0,056

-0,074

0,001

sex

0,000

0,413

0,000

1,000

-0,808

0,809

q_rest

0,102

0,059

1,730

0,083

-0,013

0,218

vozvrat

0,571

0,469

1,220

0,224

-0,349

1,491

educ

0,455

0,312

1,460

0,145

-0,157

1,066

inc

-0,271

0,266

-1,020

0,309

-0,793

0,251

afraid

1,248

0,236

5,300

0,000

0,786

1,709

WTP

-0,013

0,007

-1,940

0,052

-0,027

0,000

RUSSIA

-2,126

1,261

-1,690

0,092

-4,597

0,346

E_EUROPE

-2,064

1,346

-1,530

0,125

-4,702

0,575

W_EUROPE

-2,092

1,300

-1,610

0,108

-4,641

0,457

ASIA

-2,351

1,248

-1,880

0,060

-4,798

0,095

USA

-1,071

1,482

-0,720

0,470

-3,975

1,833

SOUTH_A

0,000

(omitted)

AUSTRALIA

0,000

(omitted)

GREECE

-3,628

1,441

-2,520

0,012

-6,451

-0,805

TR_EGYPT

0,793

1,916

0,410

0,679

-2,962

4,548

OTHER

0,000

(omitted)

_cons

0,186

1,751

0,110

0,915

-3,246

3,618

Delta-method

dy/dx

St...

Также проведем тест на гетероскедастичность

Видим, что гипотеза об отсутствии гетероскедастичности отвергается, поэтому будем использовать робастные стандартные ошибки.

reg pr_naz_otk age sex q_polet vozvrat afraid educ inc WTP, robust

Проинтерпретируем полученные результаты. Как и в предыдущем случае, женщины более склонны (на 22%) отказываться от поездки. Кроме того, на вероятность отказа положительно влияет возможность возврата билетов и отрицательно влияет доход. Как ни странно, здесь положительно влияет частота полетов в целом. Возможно, это объясняется желанием попробовать новые виды транспорта в этом случае. Кроме того, положительно на вероятность отказа влияет и степень боязни полетов.

Далее рассмотрим модель (6) в которой зависимой переменной будет являться pr_naz_edem -вероятность того, что теперь в результате авиакатастрофы человек поедет наземным видом транспорта. Независимые переменные - те же самые, что и в предыдущей регрессии.

Модель 6. Вероятность отказа от полета в пользу наземного транспорта в случае авиакатастрофы и наличия наземной альтернативы

Таблица 16. Результаты расчета регрессии модели (6)

Проведем тест на мультиколлинеарность

Видим отсутствие мультиколлинеарности

Также проведем тест на гетероскедастичность

hettest

Гетероскедастичность в данном случае имеется, поэтому построим регрессию с использованием робастных стандартных ошибок.

Таблица 17. Результаты расчет регрессии модели (6) с использованием робастных ошибок.

Проинтерпретируем получившиеся результаты. Так, более старые люди меньше готовы ехать на наземном транспорте в случае авиакатастрофы. С другой стороны, женщины, как мы и говорили ранее, более склонны отказаться от авиаперелета в пользу путешествия на машине или другом наземном виде транспорта. Более часто летающие, как ни странно, также готовы отказаться от перелета в пользу наземного транспорта. Как и в предыдущем случае, боязнь самих перелетов оказывает серьезное влияние на вероятность отказа от поездки (повышение на 1 пункт приводит к увеличению этой вероятности, в среднем, на 15%). Далее отметим, что также возможность возврата оказывает положительное влияние на отказ в пользу наземного транспорта, тем не менее это влияние перестает быть значимым. Наконец, отрицательное влияние оказывает величина денег, которые человек готов потратить на поездку. Возможно это происходит потому, что более богатые люди вряд ли будут экономить деньги на возможности быстро приехать в место назначения (доход также имеет отрицательный коэффициент, но в данном случае незначим).

Наконец, рассмотрим последнюю модель (7). Здесь будет повторяться ситуация, рассмотренная в модели (5) с той разницей, что человек уже купил билеты. За это будет отвечать переменная pr_uje_kupil, также в интервале от 0 до 100

Модель 7. Вероятность отказа от полета в случае наличия наземной альтернативы и уже купленной путевки

Таблица 18. Результаты расчет регрессии модели (7) с использованием робастных ошибок.

Видно, что присутствует сильная гетероскедастичность. В этой связи используем робастные стандартные ошибки в дальнейшем.

reg pr_uje_kupil age sex q_polet vozvrat afraid educ inc WTP, robust

Таблица 19. Результаты расчет регрессии модели (7) с использованием робастных ошибок

Видно, что регрессия получилась сравнительно плохого качества. Тем не менее, даже с учетом этого два значимых коэффициента все же могут быть интерпретированы. В частности, как и в прошлый раз возраст оказывает отрицательное влияние на вероятность того, что человек откажется от поездки. Кроме того, положительно также влияет степень боязни полетов, а отрицательно - количество денег, располагаемых на человека. Значимость данной модели намного ниже по причине того, что, поскольку человек уже купил путевку, он уже не будет отказываться от поездки с тем же желанием.

Итак, мы провели эмпирическое оценивание влияние авиакатастроф на выбор потребителя. И в общем, следует сказать, что гипотезы, поставленные нами перед началом регрессионного анализа частично подтверждаются. Так, практически во всех случаях степень боязни положительно влияла на вероятность отказа от полета. Кроме того, если говорить о гипотезе Н2, то можно сказать, что эта гипотеза, по большей части отвергается. Более того, согласно расчетам по модели (2) данная величина может влиять даже положительно. То же самое можно сказать по гипотезе Н3 и связанной с ней Н4. С другой стороны, данный результат можно объяснить желанием респондентов перестраховаться и поехать на поезде либо на машине. Таким образом, они получат новые ощущения от поездки, а на самолете они смогут полететь в другой раз.

Добавим также, что доля отказов, в целом, все же выше, когда человек еще не купил путевку, и это очевидно, поскольку в этой ситуации его потери от потерянного отдыха будут выше, что подтверждается значимостью коэффициентов и общей объясняющей способностью моделей, описывающих ситуацию, когда путевка уже куплена - и когда еще не куплена. При этом склонность людей отказываться от поездки выше в том случае, когда путевка еще не куплена. Также стоит отметить, что, согласно результатам расчетов, практически всегда на вероятность отказа положительно влияет степень боязни авиаперелетов. Кроме того, более старшие люди склонны реже отказываться от поездки практически во всех ситуациях. Кроме того, более богатые люди реже отказываются от поездки - как в случае авиакатастрофы, так и в девальвации. Также они, в целом, реже готовы на замещение самолета другими видами транспорта практически во всех ситуациях, что говорит о их готовности продолжать летать вне зависимости от внешних факторов, таких как авиакатастрофы и девальвация. Отметим также, что девальвация как фактор оказывает очень небольшое по значимости влияние на вероятность отказа от полета, если не происходит авиакатастрофы. Таким образом, отрасль получит больше ущерба в том случае, когда происходит авиакатастрофа - девальвация не наносит столь сильного удара, поскольку в этом случае всегда можно отказаться от поездки в пользу путешествия по России. Все же больше девальвация будет влиять на выбор людей более бедных. Наконец, отметим, что пол не оказывал влияния в большинстве ситуаций на конечный выбор, лететь или нет.

Если же говорить о прочих выводах, сделанных в ходе нашей работы, то в целом, они не противоречат логике и соответствуют основным выводам, полученным в ходе предыдущих исследований.