Welchen Einfluss haben verschieden Produkteigenschaften auf den Preis? Hedonische Preisanalyse der Hotelpreise in Freiburg


Hausarbeit, 2020

11 Seiten, Note: 12


Leseprobe

Einführung/Problemstellung

Der Preis eines Produkts setzt sich aus einem Bündel aus Eigenschaften beziehungsweise Qualitätsmerkmalen zusammen. Diese Eigenschaften werden von Kunden als unterschiedlich wichtig bewertet. So beeinflussen die Qualitätsmerkmale die Nachfrage und damit den Preis. Mithilfe einer hedonischen Preisanalyse kann der Effekt von Eigenschaften auf den Preis untersucht werden. In dieser Querschnittsanalyse werden Einflüsse auf Hotelpreise untersucht. Für jede Stadt spielen andere Faktoren eine Rolle. Beispielsweise kann in Städten in Strandnähe die Entfernung des Hotels zum Strand einbezogen werden. In der vorliegenden Arbeit wurde eine hedonische Preisanalyse der Hotelpreise in Freiburg durchgeführt.

Ökonomisches/Theoretisches Modell

Die Auswahl der Variablen erfolgte auf Grundlage vorheriger Analysen. In mehreren Untersuchungen wurde ein Zusammenhang zwischen der Lage des Hotels und dem Preis festgestellt (Gibbs et al. 2018; Oliveira und Glauber 2016). Als Variablen für die Lage wurden in dieser Analyse die Entfernung zum Stadtzentrum (EntfZ) und die Entfernung zur Messe (EntfM) einbezogen. Es wurde die Vermutung aufgestellt, dass mit sinkender Entfernung der Preis steigt. In einer Arbeit von HULISI et al. im Jahr 2012 konnte ein Einfluss der Gästebewertung (Bewert) festgestellt werden. Zusätzlich wurde in dieser Analyse der Einfluss der Anzahl an Gästebewertungen, als möglicher Indikator für die Bekanntheit des Hotels, einbezogen (BewertA). Es wurde vermutet, dass die Variablen Bewert und BewertA einen preissteigernden Effekt haben. In einer weiteren Analyse wurde ein preissteigernder Effekt der Sterne des Hotels (Stern) festgestellt (Israeli und Uriely 2000). Auf dieser Grundlage wurde hier ein ähnlicher Effekt erwartet. Espinet et al. 2003 konnten einen Zusammenhang des Preises mit dem Vorhandensein eines kostenlosen Parkplatzes ermitteln. Die Variable Parkpl wurde in dieser Analyse als Dummy-Variable einbezogen. Zusätzlich wurde die Dummy-Variable Frühst aufgenommen, um zu untersuchen, ob es einen Einfluss auf den Hotelpreis hat, wenn das Frühstück im Zimmerpreis inklusive ist. Es wurde vermutet, dass das Frühstück den Preis steigert, da dies eine zusätzliche Leistung darstellt.

Es wurde folgendes Modell aufgestellt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Datengrundlage

Die Daten wurden ausgehend vom 17.02.2020 als Buchungstag für eine Übernachtung vom 06.03.2020 auf den 07.03.2020 (Freitag auf Samstag) ermittelt. Die abhängige Variable Preis (€) gilt für eine Person und eine Übernachtung. Für die Datenerhebung wurde das Hotelpreisvergleichsportal www.hotel.de verwendet. Die erklärenden Variablen sind EntfZ, EntfM, Bewert, BewertA, Stern, Parkpl, Frühst. Die Entfernung zum Stadtzentrum und die Entfernung zur Messe (EntfZ, EntfM) sind in Kilometern angegeben. Die Variable Bewert steht für die Bewertungen der Gäste. Die Bewertungsskala liegt im Bereich 1-10. BewertA gibt an, von wie vielen Gästen das Hotel bewertet wurde. Stern stellt die Sterne des Hotel dar. Die erhobenen Daten enthalten Hotels mit 1-5 Sternen. Die Variablen Parkpl und Frühst sind Dummy-Variablen. Das Vorhandensein eines kostenlosen Parkplatzes ist mit 1 und das Nichtvorhandensein mit 0 codiert. Wenn das Frühstück im Zimmerpreis inklusive ist, nimmt die Variable Frühst den Wert 1 an, wenn es nicht inklusive ist den Wert 0. Mithilfe von Plots und einer Regressionsgerade wurde der jeweilige Einfluss der einzelnen Variablen auf den Preis untersucht (siehe Anhang). In Tabelle 1 sind relevante Lageparameter und die Standardabweichungen der erhobenen Daten dargestellt.

Tabelle 1: Deskriptive Statistik der Variablen Preis, EntfZ, EntfM, Bewert, BewertA, Stern, Parkpl, Frühst

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Aufgrund des Plots und der Regressionsgerade, die die Stärke des Zusammenhangs zwischen BewertA und Preis darstellen, konnte festgestellt werden, dass der Zusammenhang sehr gering ist. Somit wurde die Variable in Modell 2 nicht mehr einbezogen (siehe Anhang).

Mithilfe der Bestimmtheitsmaße von Hilfsregressionen, die die jeweiligen erklärenden Variablen als Funktionen voneinander darstellen, wurde auf Multikollinearität getestet. Das Bestimmtheitsmaß der Hilfsregression, die den Zusammenhang zwischen EntfZ und EntfM darstellt liegt bei 0,83. Auch das Bestimmtheitsmaß der Hilfsregression zwischen EntfZ und Parkpl ist mit 0,36 relativ hoch. Zwischen EntfZ und EntfM ergibt sich zudem eine Korrelation von 0,91 und zwischen EntfZ und Parkpl von 0,60. Aufgrund dieser Erkenntnisse wurde die Variable EntfZ in Modell 2 nicht mehr einbezogen.

Zudem wurde in Modell 2 die Variable EntfM logarithmiert. In Modell 3 wurde zusätzlich die abhängige Variable Preis logarithmiert.

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Tabelle 2: Informationskriterien und Gütekriterien der Modelle 1-3 im Vergleich

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Auf Basis der ermittelten Informationskriterien (AIC, SC) und den Bestimmtheitsmaßen sowie den korrigierten Bestimmtheitsmaßen ergibt sich, dass Modell 3 die höchste Erklärungsgüte aufweist (Tabelle 2). Somit wurde für die weitere Analyse Modell 3 verwendet.

Schätzung Modell 3 Zunächst wurde das Modell mithilfe eines Ramsey-RESET Tests auf das Vorliegen von Spezifikationsfehlern getestet. Die Nullhypothese konnte auf Basis des Tests nicht verworfen werden, es liegt kein Spezifikationsfehler vor (siehe Anhang). Zudem wurde mithilfe des Breusch-Pagan-Tests untersucht, ob die Annahme der Homoskedastizität erfüllt ist. Der Test ergab, dass von Homoskedastizität ausgegangen werden kann (siehe Anhang). Anschließend wurde das Modell 3 mittels OLS geschätzt. Die Schätzung ergab statistisch signifikante Werte für die Variablen logEntfM und Stern. Beide waren auf einem Signifikanzniveau von 5 % signifikant von Null verschieden (siehe p-Werte). Der kritische t-Wert liegt bei 2,0150. Die empirischen t-Werte von logEntfM (-3,0147) und Stern (3,1944) sind größer, als der kritische t-Wert, was ein zusätzlicher Hinweis auf statistische Signifikanz dieser Variablen ist. Die Koeffizienten der Variablen Bewert, Parkpl und Frühst sind nicht signifikant von Null verschieden. Der F-Wert liegt bei 8,2029, der p-Wert des F-Tests bei 0,0001. Es ist also mindestens ein Koeffizient signifikant von Null verschieden. Die Ergebnisse der OLS-Schätzung sind in Tabelle 3 dargestellt.

Das geschätzte Modell lautet:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 3: Ergebnisse der OLS-Schätzung von Modell 3

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Interpretation

Wenn sich die Entfernung zum Zentrum um 1 % verringert, steigt der Preis um 0,1679 %. Erhöht sich Bewert um eine Einheit, steigt der Preis um 12,61 %. Eine Erhöhung der Variable Stern um eine Einheit, führt zu einer Steigerung des Preises um 22,89 %. Ist ein kostenloser Parkplatz vorhanden, steigert dies den Preis um 2,77 % und ein im Zimmerpreis inbegriffenes Frühstück erhöht den Preis um 1,71 %. In Abbildung 1 sind die Plots mit Regressionsgeraden der beiden signifikanten Variablen dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Regressionsgeraden und Punktewolken der Variablen Stern und logEntfM auf logPreis

Diskussion und Schlussfolgerung

Der vermutete Zusammenhang zwischen EntfM und Preis konnte auf Basis der vorliegenden Daten bestätigt werden. Je näher das Hotel an der Messe liegt, umso höher ist der Preis. In dieser Analyse waren die Variablen EntfM und EntfZ stark korreliert. Dies gilt möglicherweise nicht für andere Städte, in denen Messe und Stadtzentrum weit voneinander entfernt sind. Bei der Interpretation müssen die jeweiligen Gegebenheiten der Stadt berücksichtigt werden. Der beobachtete Zusammenhang zwischen EntfZ und Parkpl könnte darauf zurückzuführen sein, dass das Parkplatzangebot im Stadtzentrum oft geringer ist, als außerhalb der Stadt. Die Höhe der Gästebewertungen hat zwar, wie vermutet, einen preissteigernden Effekt, dieser ist jedoch sehr gering und nicht statistisch signifikant. Bei der Variable Stern konnte der vermutete Zusammenhang bestätigt werden. Die Variablen Parkpl und Frühst haben einen sehr geringen preissteigernden Effekt dieser ist jedoch nicht statistisch signifikant.

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Ende der Leseprobe aus 11 Seiten

Details

Titel
Welchen Einfluss haben verschieden Produkteigenschaften auf den Preis? Hedonische Preisanalyse der Hotelpreise in Freiburg
Hochschule
Justus-Liebig-Universität Gießen
Note
12
Autor
Jahr
2020
Seiten
11
Katalognummer
V934074
ISBN (eBook)
9783346274205
Sprache
Deutsch
Schlagworte
welchen, einfluss, produkteigenschaften, preis, hedonische, preisanalyse, hotelpreise, freiburg
Arbeit zitieren
Anika Leidolf (Autor), 2020, Welchen Einfluss haben verschieden Produkteigenschaften auf den Preis? Hedonische Preisanalyse der Hotelpreise in Freiburg, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/934074

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