In Model 1, the dependent variable

In Model 1, the dependent variable is represented by the standard catalogue price (Pcat) of the basic room. Since for each hotel we have a unique price observation, tactical variables are not relevant. Similarly, in Model 2, while considering all the real prices charged during the observed period, the dependent variable is computed as the median value (Pmed) applied by each specific hotel. Thus, again, we have a unique price observation for each hotel, i.e., dynamic variability is removed. Model 3 exploits the full potential of the panel dataset and uses a random-effect regression analysis with clustered errors to explain both cross-section and time variability of real prices (Preal).

These prices are observed for any hotel i and at any time t. Thus, in this case, also contextual variables come into play. The term ui represents the individual specific error of the random regression model. A SarganeHansen test of over identifying restrictions does not reject the appropriateness of the random effect versus the fixed effect model (p 1⁄4 0.16).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในแบบ 1 ตัวแปรจะแสดง ด้วยราคามาตรฐานแคตตาล็อก (Pcat) ของห้องพัก เนื่องจากในแต่ละโรงแรม เรามีการสังเกตซ้ำราคา ตัวแปรทางยุทธวิธีไม่ได้ที่เกี่ยวข้อง ในทำนองเดียวกัน รุ่น 2 ในขณะที่พิจารณาราคาที่แท้จริงทั้งหมดมีค่าในช่วงการสังเกต ตัวแปรคำนวณเป็นค่าเฉลี่ย (เมด) มาใช้ โดยแต่ละโรงแรมนั้น ๆ ดังนั้น อีกครั้ง เรามีการสังเกตเฉพาะราคาในแต่ละโรงแรม เช่น ความแปรปรวนแบบไดนามิกจะถูกเอาออก รุ่น 3 ใช้ศักยภาพของชุดข้อมูลแผง และใช้การวิเคราะห์ถดถอยผลสุ่มกับคลัสข้อผิดพลาดอธิบายความแปรปรวนส่วนข้ามและเวลาของราคาจริง (Preal) ราคาเหล่านี้จะสังเกตเห็นโรงแรมฉันและ ที่เวลา t ใด ๆ ดังนั้น ในกรณีนี้ ยังแปรตามบริบทเข้ามาเล่น ระยะ ui แสดงถึงแต่ละข้อผิดพลาดของแบบจำลองถดถอยเชิงสุ่ม SarganeHansen การทดสอบผ่านการระบุข้อจำกัดของไม่ปฏิเสธความเหมาะสมของผลสุ่มเทียบกับแบบจำลองผลถาวร (p ว่า 0.16)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในรูปแบบที่ 1 ตัวแปรตามเป็นตัวแทนจากแคตตาล็อกราคามาตรฐาน (PCAT) ของห้องพักขั้นพื้นฐาน เนื่องจากแต่ละโรงแรมเรามีการสังเกตราคาที่ไม่ซ้ำกันตัวแปรยุทธวิธีไม่เกี่ยวข้อง ในทำนองเดียวกันในรุ่นที่ 2 ขณะที่การพิจารณาทั้งหมดในราคาที่เรียกเก็บจริงในช่วงระยะเวลาที่สังเกตที่ขึ้นอยู่กับตัวแปรคำนวณเป็นค่าเฉลี่ย (PMed) นำมาใช้โดยเฉพาะในแต่ละโรงแรม ดังนั้นอีกครั้งเรามีการสังเกตราคาไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละโรงแรมคือความแปรปรวนแบบไดนามิกจะถูกลบออก รุ่น 3 ใช้ประโยชน์จากศักยภาพของชุดแผงและใช้การวิเคราะห์การถดถอยแบบสุ่มผลกระทบกับข้อผิดพลาดคลัสเตอร์ที่จะอธิบายทั้งตัดและความแปรปรวนเวลาของราคาจริง (Preal).

ราคาเหล่านี้เป็นที่สังเกตของโรงแรมใด ๆ ที่ฉันและที่เวลา t ใด ๆ . ดังนั้นในกรณีนี้ยังตัวแปรตามบริบทเข้ามาเล่น UI ที่ระยะหมายถึงข้อผิดพลาดเฉพาะบุคคลของรูปแบบการถดถอยแบบสุ่ม การทดสอบ SarganeHansen กว่าข้อ จำกัด ระบุไม่ได้ปฏิเสธความเหมาะสมของผลสุ่มเมื่อเทียบกับรูปแบบผลคงที่ (P 1/4 0.16)