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@@ -1,37 +1,756 @@
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* Autor: Marcel Weschke
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* Lösungsmodell 1
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* do file zum Erstellen und Bereinigen des Stadt/Land Datensatzes
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* und der ökonometrischen Analyse der Daten mittels MLR modells.
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* E-Mail: marcel.weschke@directbox.de
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* Seminar Thema: Regionale Unterschiede in der Mietpreisentwicklung.
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* Regressionsanalyse - Stadt- / Landregion - Modell 1
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* Loading the zh dataset
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*use "K:\Wissenschaftlicher Mitarbeiter\Lehre\Empirisches Seminar\SOEP 50\zh.dta", clear
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use "/home/marcel/Desktop/SOEP-CORE.v37_data/Stata/raw/zh.dta", clear
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* Loading the SOEP-Core.v37 (2022 teaching-edition) datasets:
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* Loading the SOEP-CORE.v37 "2009" related data:
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use "/home/user/.../zh.dta", clear // adjust path to your file location
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* Appending the SOEP-CORE.v37 "2014" related data:
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append using "/home/user/.../beh.dta"
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* Load and append the beh dataset
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*append using "K:\Wissenschaftlicher Mitarbeiter\Lehre\Empirisches Seminar\SOEP 50\beh.dta"
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append using "/home/marcel/Desktop/SOEP-CORE.v37_data/Stata/raw/beh.dta"
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* Pre-code: Adjust for inflation:
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* Source: https://www-genesis.destatis.de/genesis/online
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* Verbraucherpreisindex (CPI) for 2009, 2014, 2020 und 2022
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gen cpi_2009 = 87.2 / 100 // CPI 2009 as fraction
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gen cpi_2014 = 94.0 / 100 // CPI 2014 as fraction
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gen cpi_2020 = 100.0 / 100 // CPI 2020 as fraction -> base year
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gen cpi_2022 = 110.2 / 100 // CPI 2022 as fraction -> "Betrachtungsjahr"
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* Pre-code - adjust for inflation:
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* ################################
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* Quelle: https://www-genesis.destatis.de/genesis/online
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* Verbraucherpreisindex (CPI) für 2009, 2014, 2020 und 2022
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gen cpi_2009 = 87.2 / 100 // CPI für 2009 als Bruchteil
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gen cpi_2014 = 94.0 / 100 // CPI für 2014 als Bruchteil
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gen cpi_2020 = 100.0 / 100 // CPI für 2020 als Bruchteil -> Basisjahr
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gen cpi_2022 = 110.2 / 100 // CPI für 2022 als Bruchteil -> Betrachtungsjahr
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* Inflationsfaktoren zu den Jahren 2009 und 2014 mit Basisjahr 2020 und Betrachtungsjahr 2022:
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bysort hid (syear): gen inflationsfaktor_2009 = cpi_2022 / cpi_2009
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bysort hid (syear): gen inflationsfaktor_2014 = cpi_2022 / cpi_2014
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* Setting up the regression variables
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* ####################
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* NUMERIC VARIABLES:
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* ####################
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* Generate the "miete" variable:
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gen miete = .
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replace miete = zh2301 if syear == 2009
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replace miete = beh2401 if syear == 2014
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* Display the sum of miete values less than or equal to 0
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*tab miete if miete <= 100
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sum miete if miete <= 0
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* So there are 6990 observations with -2
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drop if miete == -2
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* Next: Nominal price data in Euro converted to real Euro term
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* Anpassung der Einkommenswerte von 2009 und 2014 auf 2022:
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bysort hid (syear): replace miete = miete * inflationsfaktor_2009 if syear == 2009
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bysort hid (syear): replace miete = miete * inflationsfaktor_2014 if syear == 2014
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* Generate the "wohnfläche" variable
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gen wohnfläche = .
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replace wohnfläche = zh10 if syear == 2009
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replace wohnfläche = beh07 if syear == 2014
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sum wohnfläche if wohnfläche <= 0
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* So there are 12 observations with -1
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drop if wohnfläche == -1
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* PLOT: Wohnfläche VS Quadratmeterpreis:
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graph twoway (scatter Quadratmeterpreis wohnfläche, mfcolor(gray) mlcolor(gray) title("Direktbeziehung zwischen der Wohnfläche und dem Quadratmeterpreis", size(small)) xtitle("Wohnfläche in qm", size(small)) ytitle("Quadratmeterpreis in EUR", size(small))) (lfit Quadratmeterpreis wohnfläche)
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* Generate the "HH_nettoeinkommen" variable
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gen HH_nettoeinkommen = .
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replace HH_nettoeinkommen = zh5201 if syear == 2009
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replace HH_nettoeinkommen = beh5401 if syear == 2014
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sum HH_nettoeinkommen if HH_nettoeinkommen <= 0
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sum HH_nettoeinkommen if HH_nettoeinkommen == -3
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* So there are 41 observations with -3
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drop if HH_nettoeinkommen == -3
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sum HH_nettoeinkommen if HH_nettoeinkommen == -1
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* So there are 203 observations with -1
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drop if HH_nettoeinkommen == -1
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* Rescale HH_nettoeinkommen / 1000 to make it better interpretable:
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replace HH_nettoeinkommen = (HH_nettoeinkommen/1000)
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* Next: Nominal price data in Euro converted to real Euro term
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* Anpassung der Einkommenswerte von 2009 und 2014 auf 2022:
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bysort hid (syear): replace HH_nettoeinkommen = HH_nettoeinkommen * inflationsfaktor_2009 if syear == 2009
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bysort hid (syear): replace HH_nettoeinkommen = HH_nettoeinkommen * inflationsfaktor_2014 if syear == 2014
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* PLOT: Nettohaushaltseinkommen VS Quadratmeterpreis:
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graph twoway (scatter Quadratmeterpreis HH_nettoeinkommen, mfcolor(gray) mlcolor(gray) title("Direktbeziehung zwischen dem Nettohaushaltseinkommen und dem Quadratmeterpreis", size(small)) xtitle("Nettohaushaltseinkommen in EUR", size(small)) ytitle("Quadratmeterpreis in EUR", size(small))) (lfit Quadratmeterpreis HH_nettoeinkommen)
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* Generate the "Quadratmeterpreis" variable
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gen Quadratmeterpreis = miete / wohnfläche
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* Generate the "ln(Quadratmeterpreis)" variable
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gen ln_Quadratmeterpreis = log(Quadratmeterpreis)
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* ####################
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* FACTOR VARIABLES:
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* ####################
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* Generate the "ortschaft" variable, where:
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* Stadt: ortschaft==1 ("Entfernung z. Zentrum d.n. Grossstadt") <= 10km
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* Land: ortschaft==0 ("Entfernung z. Zentrum d.n. Grossstadt") > 10km
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gen ortschaft = .
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replace ortschaft = zh54 if syear == 2009
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replace ortschaft = beh57 if syear == 2014
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sum ortschaft if ortschaft <= 0
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*tab ortschaft if ortschaft == -1
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* So there are 28 observations with -1
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drop if ortschaft == -1
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replace ortschaft = 1 if ortschaft == 1 | ortschaft == 2
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replace ortschaft = 0 if ortschaft == 3 | ortschaft == 4 | ortschaft == 5 | ortschaft == 6
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tab ortschaft
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* 3539 observations in the rural area
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* 3164 observations in the city area
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* Generate the "räume" variable
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gen räume = .
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replace räume = zh11 if syear == 2009
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replace räume = beh08 if syear == 2014
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sum räume if räume <= 0
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* So there are 3 observations with -1
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*replace räume = . if räume == -1
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drop if räume == -1
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*tab räume if räume == -1
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*drop if räume == -1
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tab räume
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* Generate the "mietertyp" variable (to filter out Eigentümer)
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gen mietertyp = .
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replace mietertyp = zh20 if syear == 2009
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replace mietertyp = beh21 if syear == 2014
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tab mietertyp
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* Note: "3" would represents Eigentümer.
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* I don't have any here but if:
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*drop if mietertyp == 3
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* Generate the terasse_balkon variable
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gen terasse_balkon = .
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replace terasse_balkon = zh1406 if syear == 2009
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replace terasse_balkon = beh1104 if syear == 2014
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tab terasse_balkon
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* So there are 27 observations with -1
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drop if terasse_balkon == -1
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* value 1: [1] Ja
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* value 2: [2] Nein
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* Generate the keller variable
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gen keller = .
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replace keller = zh1407 if syear == 2009
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replace keller = beh1105 if syear == 2014
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tab keller
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* So there are 9 observations with -1
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drop if keller == -1
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* Create the garten variable
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gen garten = .
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replace garten = zh1408 if syear == 2009
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replace garten = beh1106 if syear == 2014
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tab garten
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* So there are 26 observations with -1
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drop if garten == -1
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* Identify households surveyed in both years
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bysort hid (syear): gen tag = _N
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tab tag
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* So there are 4202 unique observations with just 1 year of data
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drop if tag == 1
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* #########################
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* Check for missing values:
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* #########################
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sum ln_Quadratmeterpreis Quadratmeterpreis miete wohnfläche HH_nettoeinkommen räume ortschaft terasse_balkon keller garten if missing(ln_Quadratmeterpreis) | missing(Quadratmeterpreis) | missing(miete) | missing(wohnfläche) | missing(HH_nettoeinkommen) | missing(räume) | missing(ortschaft) | missing(terasse_balkon) | missing(keller) | missing(garten)
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||||
* Remove rows with missing values
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||||
*drop if missing(ln_Quadratmeterpreis) | missing(Quadratmeterpreis) | missing(miete) | missing(wohnfläche) | missing(HH_nettoeinkommen) | missing(räume) | missing(ortschaft) | missing(terasse_balkon) | missing(keller) | missing(garten)
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* ####################################
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* Setting up the panel data structure:
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* ####################################
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gen period = 1 if syear == 2009
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replace period = 2 if syear == 2014
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xtset hid period // deklariere Identifier und Zeitvariable
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* ############################
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* CHECK FOR MOVED household's:
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* ############################
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* Create a new variable moved
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* Create the dummy variable which indicates whether a household moved and its location (+origion information) or not.
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*gen move_dummy = .
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bysort hid (syear): gen region_moved_dummy = 1 if ortschaft[1] != ortschaft[_N] & syear[1] == 2009 & syear[_N] == 2014
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* Recode move_dummy based on the specific conditions
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bysort hid (syear): replace region_moved_dummy = 0 if ortschaft[1] == ortschaft[_N]
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bysort hid (syear): replace region_moved_dummy = 1 if ortschaft[1] == 0 & ortschaft[_N] == 1
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||||
bysort hid (syear): replace region_moved_dummy = 2 if ortschaft[1] == 1 & ortschaft[_N] == 0
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||||
bysort hid (syear): replace region_moved_dummy = 3 if ortschaft[1] == 0 & ortschaft[_N] == 0
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tab region_moved_dummy
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*gen diff_move_dummy = d.move_dummy
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*Ziel dieser zusätzlichen Variable: -> Aussage über die Änderung durch Ausgangsmiete, wie im Paper.
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bysort hid (syear): gen apartment_moved_dummy = 0 if wohnfläche[1] == wohnfläche[_N] & syear[1] == 2009 & syear[_N] == 2014
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||||
bysort hid (syear): replace apartment_moved_dummy = 1 if wohnfläche[1] != wohnfläche[_N] & syear[1] == 2009 & syear[_N] == 2014
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tab apartment_moved_dummy
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* 1178 sind in ihrer Wohnung geblieben
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* 1258 sind umgezogen im laufe der Zeit
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* REMINDER: !
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**************************************************
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* Variable: ortschaft
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* 0: Land
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* 1: Stadt
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* Variable: region_moved_dummy
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* 0: in Stadt-Region geblieben
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* 1: Stadt zu Land gezogen
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||||
* 2: Land zu Stadt gezogen
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||||
* 3: in Land-Region geblieben
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||||
* Variable: apartment_moved_dummy
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* 0: Wöhnungsgröße hat sich nicht verändert
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||||
* 1: Wohnungsgröße hat sich verändert
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**************************************************
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||||
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||||
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* ############################
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* Generating diff_Variable's :
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* ############################
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bysort hid (syear): gen diff_ortschaft = ortschaft - ortschaft[_n-1]
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bysort hid (syear): replace diff_ortschaft = 2 if diff_ortschaft == -1
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||||
graph bar (count), over(diff_ortschaft)
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bysort hid (syear): gen diff_räume = räume - räume[_n-1]
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||||
*gen diff_räume = räume - räume[_n-1]
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||||
graph bar (count), over(diff_räume)
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||||
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* 0 = Anzahl unverändert
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* 1 = Anzahl hat zugenommen
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* 2 = Anzahl hat abgenommen
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* Erklärung der Werte:
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* 0 Nullwert:
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||||
* Dies würde bedeuten, dass die Anzahl der Räume im Haushalt zwischen 2009 und 2014 unverändert geblieben ist.
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||||
* 1,... Positive Werte:
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||||
* Dies würde bedeuten, dass die Anzahl der Räume im Haushalt im Jahr 2014 im Vergleich zu 2009 zugenommen hat.
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||||
* -1,... Negativer Werte:
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||||
* Dies würde bedeuten, dass die Anzahl der Räume im Haushalt im Jahr 2014 im Vergleich zu 2009 abgenommen hat. -> Wobei ich diesen Wert zu "2" umkodiere, da keine negativen Werte erlaubt sind !!
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||||
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||||
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******** BRAUCHE ICH ************
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||||
* Plot Ortschaft-Verteilung (Land und Stadt)
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graph bar, over(räume) over(ortschaft, relabel(1 "Land" 2 "Stadt")) ///
|
||||
title("Anzahl der Räume je Wohneinheit und Ortschaft:", size(small)) ///
|
||||
ytitle("Prozent der Wohneinheiten", size(small)) ///
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||||
bar(1, color(gray) fcolor(gray))
|
||||
|
||||
* Als Tabelle:
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||||
table (räume) (ortschaft)
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||||
table (räume) (ortschaft), statistic(frequency) statistic(percent)
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||||
*********************************
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||||
|
||||
|
||||
******** BRAUCHE ICH ************
|
||||
* Plot Ortschaft-Verteilung (Land und Stadt)
|
||||
graph bar, over(diff_räume) over(ortschaft, relabel(1 "Land" 2 "Stadt")) ///
|
||||
title("{&Delta} Anzahl der Räume je Wohneinheit und Ortschaft:", size(small)) ///
|
||||
ytitle("Prozent der Wohneinheiten", size(small)) ///
|
||||
bar(1, color(gray) fcolor(gray))
|
||||
|
||||
* Als Tabelle:
|
||||
table (diff_räume) (ortschaft)
|
||||
table (diff_räume) (ortschaft), statistic(frequency) statistic(percent)
|
||||
*********************************
|
||||
|
||||
|
||||
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||||
bysort hid (syear): gen diff_terasse_balkon = terasse_balkon - terasse_balkon[_n-1]
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||||
bysort hid (syear): replace diff_terasse_balkon = 2 if diff_terasse_balkon == -1
|
||||
*gen diff_terasse_balkon = terasse_balkon - terasse_balkon[_n-1]
|
||||
*graph bar (count), over(diff_terasse_balkon)
|
||||
graph bar, over(diff_terasse_balkon ) over(ortschaft, relabel(1 "Land" 2 "Stadt")) ///
|
||||
title("Änderung nach Umzug, Terasse/Balkon je Wohneinheit und Ortschaft:", size(small)) ///
|
||||
ytitle("Prozent der Wohneinheiten", size(small)) ///
|
||||
bar(1, color(gray) fcolor(gray))
|
||||
|
||||
* Erklärung der Werte:
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* 0 Nullwert:
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* Dies würde bedeuten, dass "terasse_balkon" im Haushalt zwischen 2009 und 2014 unverändert geblieben ist.
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||||
* 1 Positive Werte:
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||||
* Dies würde bedeuten, dass "terasse_balkon" im Haushalt im Jahr 2014 im Vergleich zu 2009 zugenommen hat. (neue Wohnung MIT Terasse/Balkon)
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||||
* -1 Negativer Werte:
|
||||
* Dies würde bedeuten, dass die Anzahl der Räume im Haushalt im Jahr 2014 im Vergleich zu 2009 abgenommen hat. (neue Wohnung OHNE Terasse/Balkon) -> Wobei ich diesen Wert zu "2" umkodiere, da keine negativen Werte erlaubt sind !!
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||||
|
||||
bysort hid (syear): gen diff_keller = keller - keller[_n-1]
|
||||
bysort hid (syear): replace diff_keller = 2 if diff_keller == -1
|
||||
*gen diff_keller = keller - keller[_n-1]
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||||
*graph bar (count), over(diff_keller)
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||||
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||||
bysort hid (syear): gen diff_garten = garten - garten[_n-1]
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||||
bysort hid (syear): replace diff_garten = 2 if diff_garten == -1
|
||||
*gen diff_garten = garten - garten[_n-1]
|
||||
*graph bar (count), over(diff_garten)
|
||||
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bysort hid (syear): gen diff_HH_nettoeinkommen = 0 if HH_nettoeinkommen[1] == HH_nettoeinkommen[_N] & syear[1] == 2009 & syear[_N] == 2014
|
||||
bysort hid (syear): replace diff_HH_nettoeinkommen = 1 if HH_nettoeinkommen[1] != HH_nettoeinkommen[_N] & syear[1] == 2009 & syear[_N] == 2014
|
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tab diff_HH_nettoeinkommen
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* Before "Inflationsanpassung":
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* ... households had no change in the netto_household_income over time.
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* ... households had a change in the netto_household_income over time.
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*Question? / Reminder:
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* ALLE Haushalte hatten eine monatliche Nettohaushaltseinkommen-Änderung zwischen 2009 und 2014 !
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* Is this based on my "Inflationsanpassung"?
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bysort hid (syear): gen diff_Quadratmeterpreis = Quadratmeterpreis - Quadratmeterpreis[_n-1]
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*gen diff_Quadratmeterpreis = Quadratmeterpreis - Quadratmeterpreis[_n-1]
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sum diff_Quadratmeterpreis if diff_Quadratmeterpreis <= 0
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* 227 had 0 or even a negative change in qmp since 2009
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sum diff_Quadratmeterpreis if diff_Quadratmeterpreis > 0
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* 991 had an increase in qmp since 2009
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* Generate the absolute value of the difference -> Brauche ich nicht, da schon gleich diff_ln_Quadratmeterpreis
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gen log_diff_QMP = log(diff_Quadratmeterpreis)
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||||
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||||
bysort hid (syear): gen diff_ln_Quadratmeterpreis = ln_Quadratmeterpreis - ln_Quadratmeterpreis[_n-1]
|
||||
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||||
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||||
*tab diff_Quadratmeterpreis
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||||
*graph bar (count), over(diff_Quadratmeterpreis, label(labsize(vsmall))) scale(*.6)
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* xlabel(#10)
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||||
* We can see, that more people did change to a higher Quadratmeterpreis
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* Generiere Kategoriale Variable
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*
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* 0 = nicht umgezogen auf dem Land
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* 1 = nicht umgezogen in der Stadt
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* 2 = umgezogen innerhalb Land
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||||
* 3 = umgezogen innerhalb Stadt
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||||
* 4 = umgezogen von Stadt aufs Land
|
||||
* 5 = umgezogen von Land auf Stadt
|
||||
*
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||||
gen umzug_cat = .
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||||
bysort hid (syear): replace umzug_cat = 0 if apartment_moved_dummy == 0 & ortschaft == 0 & ortschaft[_n-1] == 0
|
||||
bysort hid (syear): replace umzug_cat = 1 if apartment_moved_dummy == 0 & ortschaft == 1 & ortschaft[_n-1] == 1
|
||||
bysort hid (syear): replace umzug_cat = 2 if apartment_moved_dummy == 1 & ortschaft == 0 & ortschaft[_n-1] == 0
|
||||
bysort hid (syear): replace umzug_cat = 3 if apartment_moved_dummy == 1 & ortschaft == 1 & ortschaft[_n-1] == 1
|
||||
bysort hid (syear): replace umzug_cat = 4 if apartment_moved_dummy == 1 & ortschaft == 1 & ortschaft[_n-1] == 0
|
||||
bysort hid (syear): replace umzug_cat = 5 if apartment_moved_dummy == 1 & ortschaft == 0 & ortschaft[_n-1] == 1
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* PLOT the bars of occurance by region:
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graph bar, over(umzug_cat) over(ortschaft, relabel(1 "Land" 2 "Stadt")) title("Kategorie: Umzug (2009 - 2014) in Bezug auf Region Stadt/Land:", size(small)) ytitle("Prozent der Wohneinheiten", size(small)) bar(1, color(gray) fcolor(gray))
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* ##################################
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* remove all other/unused variables:
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* ##################################
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keep hid syear miete wohnfläche HH_nettoeinkommen Quadratmeterpreis ln_Quadratmeterpreis ortschaft räume mietertyp terasse_balkon keller garten tag period region_moved_dummy apartment_moved_dummy diff_ortschaft diff_räume diff_terasse_balkon diff_keller diff_garten diff_HH_nettoeinkommen diff_Quadratmeterpreis log_diff_QMP diff_ln_Quadratmeterpreis umzug_cat
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******** FINALE AUSWERTUNG - MARCEL ********
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* ##
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* ########################
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* Model 2: West/Ost MLR: Regressionsgleichung 1)
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* ########################
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* ##
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regress ln_Quadratmeterpreis i.umzug_cat i.räume i.umzug_cat#i.diff_terasse_balkon i.umzug_cat#i.diff_keller i.umzug_cat#i.diff_garten diff_räume HH_nettoeinkommen wohnfläche, robust
|
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*################################
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*################################
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*Aussage des Modells: Es ist zu beobachten, dass die Quadratmeterpreise in der Stadt im Durchschnitt höher sind als wie auf dem Land.
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*
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estat ic
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*------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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* Model | N log likelihood (full model) df R2 AIC BIC RMSE
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*-------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------
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* QMP_SL
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*[Lin-Lin] | 1,109 -2599.913 53 0.2370 5305.826 5571.421 2.5867
|
||||
*------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
* ln(QMP)_SL
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||||
*[Log-Lin] | 1,109 -149.1316 53 0.2348 404.2631 669.8575 0.28379
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||||
*------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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*
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* -> Based on these results, we prefere the Log-Lin Model !!! Better values !
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outreg2 using ~/Desktop/outreg2_StadtLandWestOst.tex, tex replace ctitle(ln(QMP) Stadt/Land)
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* ##
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* ########################
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* Model 2: West/Ost MLR: Regressionsgleichung 2)
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* ########################
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* ##
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||||
regress diff_ln_Quadratmeterpreis i.umzug_cat i.räume i.umzug_cat#i.diff_terasse_balkon i.umzug_cat#i.diff_keller i.umzug_cat#i.diff_garten diff_räume HH_nettoeinkommen wohnfläche, robust
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||||
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||||
outreg2 using ~/Desktop/outreg2_StadtLandWestOst.tex, tex append ctitle(diff_ln(QMP) Stadt/Land)
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* Results - COEFPLOT:
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coefplot, drop(_cons) mcolor(black) msize(0.5) xline(0) mlabposition(6) mlabsize(vsmall) mlabgap(-1.8) mlabformat("%5.3f") mlabcolor(red) ciopts(color(navy)) ///
|
||||
mlabel(cond(@pval<0.01, "***", ///
|
||||
cond(@pval<0.05, "**", ///
|
||||
cond(@pval<0.10, "*", "")))) ///
|
||||
ylabel(,labsize(1.4)) xlabel(,labsize(2)) ///
|
||||
ysize(12) ///
|
||||
xsize(8) ///
|
||||
headings(2.räume = "{bf:Anzahl der Räume}" ///
|
||||
1.umzug_cat = "{bf:Kategorie: Umzug}" ///
|
||||
1.umzug_cat#2.terasse_balkon = "{bf:Kategorie: Umzug#Ausstattung}" ///
|
||||
1.umzug_cat#1.diff_terasse_balkon = "{bf:Kategorie: {&Delta}-Ausstattung - Umzug#Terasse/Balkon}" ///
|
||||
1.umzug_cat#1.diff_keller = "{bf:Kategorie: {&Delta}-Ausstattung - Umzug#Keller}" ///
|
||||
1.umzug_cat#1.diff_garten = "{bf:Kategorie: {&Delta}-Ausstattung - Umzug#Garten}" ///
|
||||
0.umzug_cat = "{bf:Kategorie: Umzug}" ///
|
||||
diff_räume = "{bf:Kategorie: Weitere}",labsize(1.5)) ///
|
||||
coeflabels(2.räume = "2 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
3.räume = "3 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.räume = "4 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.räume = "5 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
6.räume = "6 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
7.räume = "7 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
8.räume = "8 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
9.räume = "9 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
11.räume = "11 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat = "Nicht umgezogen auf dem Land" ///
|
||||
1.umzug_cat = "Nicht umgezogen in der Stadt" ///
|
||||
2.umzug_cat = "Umgezogen innerhalb Land" ///
|
||||
3.umzug_cat = "Umgezogen innerhalb Stadt" ///
|
||||
4.umzug_cat = "Umgezogen von Stadt aufs Land" ///
|
||||
5.umzug_cat = "Umgezogen von Land auf Stadt" ///
|
||||
0.umzug_cat#1.räume = "Land: Nicht umgezogen - 1 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat#2.räume = "Land: Nicht umgezogen - 2 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat#3.räume = "Land: Nicht umgezogen - 3 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat#4.räume = "Land: Nicht umgezogen - 4 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat#5.räume = "Land: Nicht umgezogen - 5 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat#6.räume = "Land: Nicht umgezogen - 6 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat#7.räume = "Land: Nicht umgezogen - 7 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat#8.räume = "Land: Nicht umgezogen - 8 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat#9.räume = "Land: Nicht umgezogen - 9 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat#11.räume = "Land: Nicht umgezogen - 11 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
1.umzug_cat#1.räume = "Stadt: Nicht umgezogen - 1 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
1.umzug_cat#2.räume = "Stadt: Nicht umgezogen - 2 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
1.umzug_cat#3.räume = "Stadt: Nicht umgezogen - 3 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
1.umzug_cat#4.räume = "Stadt: Nicht umgezogen - 4 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
1.umzug_cat#5.räume = "Stadt: Nicht umgezogen - 5 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
1.umzug_cat#6.räume = "Stadt: Nicht umgezogen - 6 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
1.umzug_cat#7.räume = "Stadt: Nicht umgezogen - 7 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
1.umzug_cat#8.räume = "Stadt: Nicht umgezogen - 8 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
1.umzug_cat#9.räume = "Stadt: Nicht umgezogen - 9 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
1.umzug_cat#11.räume = "Stadt: Nicht umgezogen - 11 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
2.umzug_cat#1.räume = "Land: innerhalb umgezogen - 1 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
2.umzug_cat#2.räume = "Land: innerhalb umgezogen - 2 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
2.umzug_cat#3.räume = "Land: innerhalb umgezogen - 3 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
2.umzug_cat#4.räume = "Land: innerhalb umgezogen - 4 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
2.umzug_cat#5.räume = "Land: innerhalb umgezogen - 5 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
2.umzug_cat#6.räume = "Land: innerhalb umgezogen - 6 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
2.umzug_cat#7.räume = "Land: innerhalb umgezogen - 7 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
2.umzug_cat#8.räume = "Land: innerhalb umgezogen - 8 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
2.umzug_cat#9.räume = "Land: innerhalb umgezogen - 9 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
2.umzug_cat#11.räume = "Land: innerhalb umgezogen - 11 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
3.umzug_cat#1.räume = "Stadt: innerhalb umgezogen - 1 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
3.umzug_cat#2.räume = "Stadt: innerhalb umgezogen - 2 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
3.umzug_cat#3.räume = "Stadt: innerhalb umgezogen - 3 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
3.umzug_cat#4.räume = "Stadt: innerhalb umgezogen - 4 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
3.umzug_cat#9.räume = "Stadt: innerhalb umgezogen - 9 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
3.umzug_cat#11.räume = "Stadt: innerhalb umgezogen - 11 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.umzug_cat#1.räume = "Von Stadt aufs Land gezogen - 1 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.umzug_cat#2.räume = "Von Stadt aufs Land gezogen - 2 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.umzug_cat#3.räume = "Von Stadt aufs Land gezogen - 3 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.umzug_cat#4.räume = "Von Stadt aufs Land gezogen - 4 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.umzug_cat#5.räume = "Von Stadt aufs Land gezogen - 5 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.umzug_cat#6.räume = "Von Stadt aufs Land gezogen - 6 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.umzug_cat#7.räume = "Von Stadt aufs Land gezogen - 7 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.umzug_cat#8.räume = "Von Stadt aufs Land gezogen - 8 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.umzug_cat#9.räume = "Von Stadt aufs Land gezogen - 9 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
4.umzug_cat#11.räume = "Von Stadt aufs Land gezogen - 11 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.umzug_cat#1.räume = "Vom Land in die Stadt gezogen - 1 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.umzug_cat#2.räume = "Vom Land in die Stadt gezogen - 2 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.umzug_cat#3.räume = "Vom Land in die Stadt gezogen - 3 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.umzug_cat#4.räume = "Vom Land in die Stadt gezogen - 4 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.umzug_cat#5.räume = "Vom Land in die Stadt gezogen - 5 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.umzug_cat#6.räume = "Vom Land in die Stadt gezogen - 6 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.umzug_cat#7.räume = "Vom Land in die Stadt gezogen - 7 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.umzug_cat#8.räume = "Vom Land in die Stadt gezogen - 8 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.umzug_cat#9.räume = "Vom Land in die Stadt gezogen - 9 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
5.umzug_cat#11.räume = "Vom Land in die Stadt gezogen - 11 Zimmer Wohnung" ///
|
||||
0.umzug_cat#1.terasse_balkon = "Land: Nicht umgezogen - mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
0.umzug_cat#2.terasse_balkon = "Land: Nicht umgezogen - ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
1.umzug_cat#1.terasse_balkon = "Stadt: Nicht umgezogen - mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
1.umzug_cat#2.terasse_balkon = "Stadt: Nicht umgezogen - ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
2.umzug_cat#1.terasse_balkon = "Land: innerhalb umgezogen - mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
2.umzug_cat#2.terasse_balkon = "Land: innerhalb umgezogen - ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
3.umzug_cat#1.terasse_balkon = "Stadt: innerhalb umgezogen - mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
3.umzug_cat#2.terasse_balkon = "Stadt: innerhalb umgezogen - ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
4.umzug_cat#1.terasse_balkon = "Von Stadt aufs Land gezogen - mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
4.umzug_cat#2.terasse_balkon = "Von Stadt aufs Land gezogen - ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
5.umzug_cat#1.terasse_balkon = "Vom Land in die Stadt gezogen - mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
5.umzug_cat#2.terasse_balkon = "Vom Land in die Stadt gezogen - ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
0.umzug_cat#1.keller = "Land: Nicht umgezogen - mit Keller" ///
|
||||
0.umzug_cat#2.keller = "Land: Nicht umgezogen - ohne Keller" ///
|
||||
1.umzug_cat#1.keller = "Stadt: Nicht umgezogen - mit Keller" ///
|
||||
1.umzug_cat#2.keller = "Stadt: Nicht umgezogen - ohne Keller" ///
|
||||
2.umzug_cat#1.keller = "Land: innerhalb umgezogen - mit Keller" ///
|
||||
2.umzug_cat#2.keller = "Land: innerhalb umgezogen - ohne Keller" ///
|
||||
3.umzug_cat#1.keller = "Stadt: innerhalb umgezogen - mit Keller" ///
|
||||
3.umzug_cat#2.keller = "Stadt: innerhalb umgezogen - ohne Keller" ///
|
||||
4.umzug_cat#1.keller = "Von Stadt aufs Land gezogen - mit Keller" ///
|
||||
4.umzug_cat#2.keller = "Von Stadt aufs Land gezogen - ohne Keller" ///
|
||||
5.umzug_cat#1.keller = "Vom Land in die Stadt gezogen - mit Keller" ///
|
||||
5.umzug_cat#2.keller = "Vom Land in die Stadt gezogen - ohne Keller" ///
|
||||
0.umzug_cat#1.garten = "Land: Nicht umgezogen - mit Garten" ///
|
||||
0.umzug_cat#2.garten = "Land: Nicht umgezogen - ohne Garten" ///
|
||||
1.umzug_cat#1.garten = "Stadt: Nicht umgezogen - mit Garten" ///
|
||||
1.umzug_cat#2.garten = "Stadt: Nicht umgezogen - ohne Garten" ///
|
||||
2.umzug_cat#1.garten = "Land: innerhalb umgezogen - mit Garten" ///
|
||||
2.umzug_cat#2.garten = "Land: innerhalb umgezogen - ohne Garten" ///
|
||||
3.umzug_cat#1.garten = "Stadt: innerhalb umgezogen - mit Garten" ///
|
||||
3.umzug_cat#2.garten = "Stadt: innerhalb umgezogen - ohne Garten" ///
|
||||
4.umzug_cat#1.garten = "Von Stadt aufs Land gezogen - mit Garten" ///
|
||||
4.umzug_cat#2.garten = "Von Stadt aufs Land gezogen - ohne Garten" ///
|
||||
5.umzug_cat#1.garten = "Vom Land in die Stadt gezogen - mit Garten" ///
|
||||
5.umzug_cat#2.garten = "Vom Land in die Stadt gezogen - ohne Garten" ///
|
||||
1.umzug_cat#1.diff_terasse_balkon = "Stadt: Nicht umgezogen - neu mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
1.umzug_cat#2.diff_terasse_balkon = "Stadt: Nicht umgezogen - neu ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
2.umzug_cat#1.diff_terasse_balkon = "Land: innerhalb umgezogen - neu mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
2.umzug_cat#2.diff_terasse_balkon = "Land: innerhalb umgezogen - neu ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
3.umzug_cat#1.diff_terasse_balkon = "Stadt: innerhalb umgezogen - neu mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
3.umzug_cat#2.diff_terasse_balkon = "Stadt: innerhalb umgezogen - neu ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
4.umzug_cat#1.diff_terasse_balkon = "Von Stadt aufs Land gezogen - neu mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
4.umzug_cat#2.diff_terasse_balkon = "Von Stadt aufs Land gezogen - neu ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
5.umzug_cat#1.diff_terasse_balkon = "Vom Land in die Stadt gezogen - neu mit Terasse/Balkon" ///
|
||||
5.umzug_cat#2.diff_terasse_balkon = "Vom Land in die Stadt gezogen - neu ohne Terasse/Balkon" ///
|
||||
1.umzug_cat#1.diff_keller = "Stadt: Nicht umgezogen - neu mit Keller" ///
|
||||
1.umzug_cat#2.diff_keller = "Stadt: Nicht umgezogen - neu ohne Keller" ///
|
||||
2.umzug_cat#1.diff_keller = "Land: innerhalb umgezogen - neu mit Keller" ///
|
||||
2.umzug_cat#2.diff_keller = "Land: innerhalb umgezogen - neu ohne Keller" ///
|
||||
3.umzug_cat#1.diff_keller = "Stadt: innerhalb umgezogen - neu mit Keller" ///
|
||||
3.umzug_cat#2.diff_keller = "Stadt: innerhalb umgezogen - neu ohne Keller" ///
|
||||
4.umzug_cat#1.diff_keller = "Von Stadt aufs Land gezogen - neu mit Keller" ///
|
||||
4.umzug_cat#2.diff_keller = "Von Stadt aufs Land gezogen - neu ohne Keller" ///
|
||||
5.umzug_cat#1.diff_keller = "Vom Land in die Stadt gezogen - neu mit Keller" ///
|
||||
5.umzug_cat#2.diff_keller = "Vom Land in die Stadt gezogen - neu ohne Keller" ///
|
||||
1.umzug_cat#1.diff_garten = "Stadt: Nicht umgezogen - neu mit Garten" ///
|
||||
1.umzug_cat#2.diff_garten = "Stadt: Nicht umgezogen - neu ohne Garten" ///
|
||||
2.umzug_cat#1.diff_garten = "Land: innerhalb umgezogen - neu mit Garten" ///
|
||||
2.umzug_cat#2.diff_garten = "Land: innerhalb umgezogen - neu ohne Garten" ///
|
||||
3.umzug_cat#1.diff_garten = "Stadt: innerhalb umgezogen - neu mit Garten" ///
|
||||
3.umzug_cat#2.diff_garten = "Stadt: innerhalb umgezogen - neu ohne Garten" ///
|
||||
4.umzug_cat#1.diff_garten = "Von Stadt aufs Land gezogen - neu mit Garten" ///
|
||||
4.umzug_cat#2.diff_garten = "Von Stadt aufs Land gezogen - neu ohne Garten" ///
|
||||
5.umzug_cat#1.diff_garten = "Vom Land in die Stadt gezogen - neu mit Garten" ///
|
||||
5.umzug_cat#2.diff_garten = "Vom Land in die Stadt gezogen - neu ohne Garten" ///
|
||||
diff_räume = "{&Delta} Anzahl der Räume" ///
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||||
diff_terasse_balkon = "{&Delta} Terasse/Balkon" ///
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||||
diff_keller = "{&Delta} Keller" ///
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||||
diff_garten = "{&Delta} Garten" ///
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||||
HH_nettoeinkommen = "Nettohaushaltseinkommen" ///
|
||||
wohnfläche = "Wohnfläche")
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||||
|
||||
* mlabel(cond(@pval<.001, "***", ///
|
||||
* cond(@pval<.01, "**", ///
|
||||
* cond(@pval<.05, "*", "")))) ///
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||||
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||||
* If I want to see the omitted factor levels:
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*omitted baselevels
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******************* DESCRIPTIVE STATISTICS TABLE !!! *****************************
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||||
summarize Quadratmeterpreis miete wohnfläche i.ortschaft i.räume i.terasse_balkon i.keller i.garten HH_nettoeinkommen
|
||||
**********************************************************************************
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||||
asdoc sum Quadratmeterpreis miete wohnfläche ortschaft räume terasse_balkon keller garten HH_nettoeinkommen, stat(N mean sd min p25 p75 max) replace
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*Tables of factor variables:
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tab1 ortschaft räume terasse_balkon keller garten
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*** PLOT Corr:
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graph matrix ln_Quadratmeterpreis miete wohnfläche ortschaft räume terasse_balkon keller garten HH_nettoeinkommen, half xla(, ang(90)) plotregion(margin(medium))
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* OR in numbers!!!!:
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||||
pwcorr ln_Quadratmeterpreis miete wohnfläche ortschaft räume terasse_balkon keller garten HH_nettoeinkommen, sig
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*VIF:
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estat vif
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su
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* #####
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* Note: Mein Panel-Datensatz besitzt nun 1218 verschiedene Haushalte (über zwei Jahren also: n=2436)
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* #####
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* Save the resulting dataset
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* save "/home/marcel/Desktop/Stadt_Land_paneldata.dta", replace
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****************************** EXTRA NOTES AND TEST - for curiosity: ***********
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********************************************************************************
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***** FRAGE AN MICH SELBST: Wenn ich aber sehen will, Unterschied Wohnnung mit je Räume im vergleich je Region?
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||||
* Bsp. Ist der Quadratmeterpreis einer 1.Zimmer Wohnung auf dem Land teurer oder günstiger als in der Stadt?
|
||||
regress ln_Quadratmeterpreis i.umzug_cat i.räume i.räume#ortschaft i.umzug_cat#i.diff_terasse_balkon i.umzug_cat#i.diff_keller i.umzug_cat#i.diff_garten diff_räume HH_nettoeinkommen wohnfläche, robust
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||||
*Andere Versionen: (hier würde zumindest noch eine "F-statistic" herauskommen... sonst missing values in interaction categorie -> F-statistic drop !!)
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regress ln_Quadratmeterpreis i.umzug_cat i.umzug_cat#i.diff_terasse_balkon i.umzug_cat#i.diff_keller i.umzug_cat#i.diff_garten diff_räume HH_nettoeinkommen wohnfläche, robust
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************
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************
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* Ansatz: Termin - Absprachen mit Stefan:
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************
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*Regressionsgleichung 1.1)
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regress diff_Quadratmeterpreis i.ortschaft i.apartment_moved_dummy diff_räume diff_terasse_balkon diff_keller diff_garten HH_nettoeinkommen wohnfläche, robust
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*Regressionsgleichung 1.2)
|
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regress log_diff_QMP i.ortschaft i.apartment_moved_dummy diff_räume i.diff_terasse_balkon i.diff_keller i.diff_garten HH_nettoeinkommen wohnfläche, robust
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**** Kleine Extra Rechnung:
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*** wieviel günstiger wäre durchschnittlich der QMP wirklich zwischen einer 2-Zimmer-Wohnung und einer 1-Zimmer-Wohnung?
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mean Quadratmeterpreis if ortschaft == 0 & räume == 1
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mean Quadratmeterpreis if ortschaft == 0 & räume == 2
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mean Quadratmeterpreis if ortschaft == 1 & räume == 1
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mean Quadratmeterpreis if ortschaft == 1 & räume == 2
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* Das Ergebnis wäre approximantiv: 13,73% günstiger wäre der durchschnittliche QMP, wenn man in einer 2-Zimmer-Wohnung lebt
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* anstatt in einer 1-Zimmer-Wohnung
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* Meine Regressionsgleichung hat mir prognostiziert: beta = -0.1178283
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* (exp(-0.1178283)-1 ) * 100 = - 11,11 %
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********TODO??????: -8 bis 6 ich muss aber -8 zu 0 umkodieren usw, es sind keine negativen values erlaubt!
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* i.umzug_cat#diff_räume
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* diff_räume | Freq. Percent Cum.
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*------------+-----------------------------------
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* -8 | 1 0.08 0.08
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* -5 | 1 0.08 0.16
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* -4 | 2 0.16 0.33
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* -3 | 11 0.90 1.23
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* -2 | 34 2.79 4.02
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* -1 | 101 8.29 12.32
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* 0 | 889 72.99 85.30
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* 1 | 134 11.00 96.31
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* 2 | 31 2.55 98.85
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* 3 | 9 0.74 99.59
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* 4 | 4 0.33 99.92
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* 6 | 1 0.08 100.00
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*log the results to a text file
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*log using "/home/marcel/Desktop/ln_Quadratmeterpreis_SL_Modell.txt", text replace
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*so the output just keeps going
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*set more off
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*Marginsplot ZU alter Regressionsgleichung 1)
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* OLD but GOOD ... not in use anymore... !!
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regress ln_Quadratmeterpreis i.apartment_moved_dummy#i.region_moved_dummy i.ortschaft
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margins region_moved_dummy, over(apartment_moved_dummy)
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*marginsplot, noci
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marginsplot, x(apartment_moved_dummy) noci
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*marginsplot, x(apartment_moved_dummy) noci plot1opts(lcolor(red) fcolor(red*0.2)) plot2opts(lcolor(blue) fcolor(blue*0.2))
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marginsplot, recast(connected) x(ortschaft) noci ///
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title("Interaktionsplot: Modell 1 - Stadt/Land)", size(*0.8)) ///
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subtitle("Geschätzter Quadratmeterpreis zwischen 2009 und 2014", size(*0.8)) ///
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ylabel(,labsize(small)) ///
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xlabel(,labsize(small)) ///
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xtitle("Land/Stadt [0=Land ; 1=Stadt]") ///
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ytitle("Pr(log(Quadratmeterpreis))") ///
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legend(on order(1 "Stadt-Region geblieben" 2 "Stadt zu Land gezogen" 3 "Land zu Stadt gezogen" 4 "Land-Region geblieben") pos(11) col(2) ring(0) size(vsmall))
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