Métodos Quantitativos em Marketing

Métodos Quantitativos em Marketing
Teste
(2,0 pontos extras na A2)
Aplicação empírica # 1: decisões quanto ao meio de transporte utilizado no
deslocamento casa-trabalho
Nesta aplicação analisaremos as decisões dos moradores de uma cidade americana em
relação ao meio de transporte utilizado em seus deslocamentos casa-trabalho. A base
travelmode.dta contém informações sobre os hábitos de 840 moradores e é composta das
seguintes variáveis:




car: variável dummy indicadora da utilização de carro próprio para os
deslocamentos casa-trabalho (car = 1 se utiliza seu carro, car = 0 se utiliza
transporte público)
hinc: renda do domicílio
gasprice: preço do litro da gasolina
distance: distância da residência ao trabalho
A partir destes dados, construa o seguinte modelo probit para analisar os determinantes da
decisão dos moradores sobre a utilização de carro nos deslocamentos casa-trabalho.
car = β0 + β1lnhinc + β2lngasprice + β3lndistance + ε
onde lnhinc é o logaritmo da renda, lngasprice o logaritmo do preço e lndistance o
logaritmo da distância da residência ao trabalho
a) Estime o modelo, calcule os efeitos marginais e discuta os resultados.
b) Construa uma tabela de previsão/acertos e responda às seguintes questões.
Qual o percentual geral de acertos do modelo?
Qual a probabilidade de o indivíduo efetivamente utilizar o carro, dado que o modelo
prevê que ele se desloca de carro até o trabalho?
Qual a probabilidade de o modelo prever que o indivíduo usa transporte público, dado
que ele efetivamente usa um carro para ir ao trabalho?
d) Construa uma tabela de previsão/acertos, utilizando agora como cutoff o valor de
0.25. O que mudou nas previsões do modelo?
Aplicação empírica # 2: escolha do sistema de aquecimento nos domicílios
californianos
Nesta aplicação analisaremos as decisões de 900 domicílios localizados no estado da
Califórnia quanto ao sistema de aquecimento instalado em suas residências. Utilizaremos a
a base de dados heating.dta, que contém as seguintes variáveis.
obs: número da observação
heatingchoice: sistema de aquecimento utilizado na residência (1 = aquecimento a gás
central, 2 = aquecimento a gás por recinto, 3 = aquecimento elétrico central, 4 =
aquecimento elétrico por recinto, 5 = bombeamento de vapor)
ic_gascentral: custo de instalação – aquecimento a gás central
ic_gasroom: custo de instalação – aquecimento a gás por recinto
ic_electcentral : custo de instalação – aquecimento elétrico central
ic_electroom: custo de instalação – aquecimento elétrico por recinto
ic_heatpump: custo de instalação – aquecimento por bombeamento a vapor
oc_gascentral: custo operacional – aquecimento a gás central
oc_gasroom: custo operacional – aquecimento a gás por recinto
oc_electcentral: custo operacional – aquecimento elétrico central
oc_electroom: custo operacional – aquecimento elétrico por recinto
oc_heatpump: custo operacional – aquecimento por bombeamento a vapor
income: renda do domicílio
age: idade do chefe do domicílio
rooms: número de recintos da residência
ncoast: dummy para domicílios localizados na Costa Norte californiana ( 1 se Costa Norte,
0 se outra região)
scoast: dummy para domicílios localizados na Costa Sul californiana ( 1 se Costa Sul, 0 se
outra região)
mountn: dummy para domicílio localizado em região montanhosa
valley: dummy para domicílio localizado na região do Vale Central
1) Estime um modelo logit nominal em que a variável dependente seja a decisão sobre
o tipo de aquecimento heatingchoice e com todas as demais variáveis da base como
explicativas (com exceção naturalmente da variável obs).
2) Calcule as probabilidades de escolha de cada tipo de aquecimento estimadas pelo
modelo.
3) Calcule os efeitos marginais das variáveis explicativas sobre a probabilidade de
escolha do sistema de aquecimento a gás central (y=1).
4) Construa uma tabela escolhas observadas X escolhas previstas e analise a
capacidade de previsão do modelo. Adote a seguinte regra de previsão: “o modelo
prevê a escolha da marca com maior probabilidade de compra estimada”.