基于质量调整的Hedonic价格指数研究

传统的价格指数的编制过程中由于没有考虑到产品质量变化的因素,使得编制的价格指数与实际价格指数之间出现了偏差,Hedonic价格指数法是基于质量调整的价格指数,在严格的经济理论的支撑下,Hedonic回归法在编制价格指数时考虑了产品质量变化的因素,使得价格指数更能真实的反映实际价格的变动情况,其客观性和精确性远远胜于传统的价格指数。本文将国外有关Hedonic价格指数的经济理论基础、具体构建方法及应用等加以整合,从而进行系统地介绍。

特征价格法在房地产价格指数中的应用

特征价格法(Hedonic method)是将房地产价格变动中的质量特征因素进行分解,以显现出各项特征的隐含价格。并从价格的总变动中逐项剔除质量特征变动的影响,达到仅仅反映纯价格变动的目的。本文通过双重Imputation过程估计缺失价格和剔除异常值的影响,解决了可比性问题,并增强了Hedonic模型的稳定性。

不同质量调整法在消费者价格指数(CPI)中的应用

传统的消费者价格指数(CPI)存在着一定的质量偏差,不能真实地反映实际价格的变化.直接比较法、交叠法、生产成本法、链接法等质量调整法的应用均有一定的局限性,且缺陷较多,均指插补调整借助于缺失值插补的原理,以同一组内商品价格的平均变化率作为质量调整系数,能有效地降低价格指数的质量偏差。Hedonic质量调整法是以实际资料建立的回归方程为基础,运用数学的手段科学的将质量变化程度加以量化,因此与传统的质量调整法相比含有较少的主观因素,为CPI指数的准确度量提供了科学的质量调整依据.

国际视野下指数研究与实践的进展、动向与挑战

指数是国际统计学界和经济学界一个非常活跃的研究领域,近年来指数理论研究和编制实践取得了很大的进展。本文首先介绍了国际上指数研究的近况,总结了指数领域国际统计标准的进展。其次,从指数构建方法、基本价格指数计算方法、链式指数、最佳指数、Hedonic质量调整方法、大数据应用于价格指数的编制等方面分析了国际上指数理论与实践的动向。指数理论与实践还面临巨大的挑战,包括价格指数编制中的质量调整和大数据应用、房地产价格指数编制与CPI中自有住房的处理、季节性产品的处理、服务价格指数的编制等。最后,本文得出了一些富有启发性的结论。

汽车质量调整价格指数的实证研究

汽车产品更新速度的加快以及质量的改进,使得按传统方法编制的汽车价格指数存在严重的质量偏差。本文从影响价格的因素出发,建立汽车产品的价格与可识别的特征之间的回归模型,利用回归模型客观公正的估计汽车特征变化对价格的影响程度。并以此为基础,构建了两种形式的汽车质量调整价格指数,结果表明汽车消费者对汽车特征的喜好在悄然发生着变化,尤其是汽车消费者的安全意识在逐步提高,从注重驾驶员的安全意识逐渐向注重全车人的安全意识转移。扣除质量因素后,2004-2007年间我国高档车的价格有上升趋势,而中档车的价格呈下降趋势。

数字经济背景下中国CPI质量调整研究

随着技术进步和数字经济加快发展,质量调整成为中国CPI编制过程中迫切需要解决的问题。本文尝试构建数字经济背景下中国CPI质量调整方案,以提升CPI编制的准确性。本文归纳总结了现阶段中国CPI进行质量调整面临的挑战与机遇,从质量调整范围确定、质量调整方法决策以及基础数据获取方面入手,设计了数字经济背景下中国CPI的质量调整方案,并以笔记本电脑为例进行质量调整案例展示,以期为中国系统性开展CPI质量调整工作提供参考思路,以应对数字经济背景下产品质量迅速提升对CPI准确性的影响。本文认为,中国实施CPI质量调整的可行策略是:分步骤、分领域、分产品逐步扩大质量调整范围,由易到难选择质量调整方法;及时将新型数字产品纳入CPI并进行质量调整;提高统计能力,完善基础数据获取渠道;构建完整易懂的质量调整诠释系统。

价格指数的质量调整方法及决策过程

要使所计算的价格指数只反映纯价格变动,需要对调查项目进行质量调整。质量调整的主要方法有显式质量调整和隐式质量调整。进行质量调整首先需判断项目的规格特征是否发生了变化,进一步判断项目质量是否发生了变化,然后再选择具体的质量调整方法。

基于电商平台大数据的特征价格指数研究

近一二十年来,创新和技术水平的突飞猛进加剧了商品市场的竞争格局,促使产品更新换代频率提高、生命周期缩短、新产品功能和质量显著提升。这些新情况是导致产品样本代表性缺失、价格指数结果存在系统性偏差的主要原因,对我国官方价格统计提出了挑战。本文结合兼具扫描数据和网络爬虫数据优点的电商平台大数据,针对新经济时代传统特征价格指数面临的多重问题,提出一种全面、系统的特征价格指数优化方法。以特征价格估计法为基本框架,就模型设定不足、权重缺失和指数的链式漂移问题,提出了充分考虑特征变量规模效应和模型经济意义的加权非线性特征价格模型,并借助RYGEKS指数化解链式漂移。在此基础上,本文利用京东平台大数据进行试算,结果表明:传统价格指数由于样本轮换滞后、质量调整不足存在系统性偏差;改进的特征价格模型纠正了模型设定和权重缺失问题,对产品特征价格的拟合效果更优;完全匹配数据下的RYGEKS指数能够有效克服链式漂移的问题。

住房价格指数的Hedonic质量调整:方法与实证比较

质量调整是编制住房价格指数时需要解决的一个关键问题,利用Hedonic回归控制质量不变是国外应用最为普遍的方法。文章讨论了混合时间虚拟变量法、邻期时间虚拟变量法和特征价格指数法等三种常用Hedonic住房价格指数的计算方法。在实证分析中,瓦尔德检验拒绝了混合和邻期函数参数稳定性的假设。通过比较上述三种方法计算的价格指数的差异,发现虽然部分邻期函数参数不稳定,但其计算的环比价格指数与费雪特征价格指数相近。