Гедонический индекс

редактировать

A гедонический индекс - любой индекс цен, который использует информацию из гедонистической регрессии, который описывает, как цена товара может быть объяснена его характеристиками. Гедонические индексы цен оказались очень полезными при применении для расчета индексов цен на информационные и коммуникационные продукты (например, персональные компьютеры) и жилье, поскольку они могут успешно смягчить проблемы, такие как те, которые возникают из-за появления новых товаров, которые необходимо учитывать, и из-за быстрых изменений качества.

Содержание

1 Мотивация
2 Гедоническая регрессия
3 Гедонический ценовой индекс
- 3.1 Метод временной фиктивной переменной
- 3.2 Характеристический метод
4 Гедонистические индексы качества
5 См. Также
6 Примечания
7 Источники

Мотивация

В последние два десятилетия значительное внимание было обращено на методы расчета индексов цен. Комиссия Боскина в 1996 году утверждала, что в индексе цен имелись смещения: традиционные индексы сопоставленных моделей могут существенно переоценивать инфляцию, поскольку они не могут измерить влияние особенностей конкретных отраслей. такие как быстрая ротация товаров, огромная разница в качестве между продуктами на рынке и короткий жизненный цикл продукта. Комиссия показала, что использование согласованных модельных индексов (традиционных индексов цен ) приводит к завышению инфляции на 0,6% в год в официальном ИПЦ США (CPI-U). Продукты информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) привели как к увеличению основных фондов, так и к росту производительности труда. Аналогичные результаты были получены Кроуфордом для Канады, Сирацукой для Японии и Каннингемом для Великобритании. Изменив гедонистическую методологию и ожидая дальнейшего раскрытия информации из коммерческих источников, систематическая ошибка также учитывалась ежегодно в течение пяти десятилетий для США

Корректировки качества также важны для понимания дефляторов национальных счетов (см. дефлятор ВВП ). В США, например, ускорение роста после 1995 г. было обусловлено увеличением инвестиций в продукты ИКТ, что привело как к увеличению основных фондов, так и к росту производительности труда. Это увеличивает сложность международных сравнений дефляторов. Вайкофф и Евростат показывают, что существует огромный разброс дефляторов ИКТ в Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и европейских странах, соответственно.

Эти различия настолько огромны, что не могут быть объяснены никакими средствами рыночных условий, регулирования и т. Д. Как показывают оба исследования, большая часть расхождений возникает из-за различий в процедурах корректировки качества в разных странах, а также в свою очередь, делает невозможным международное сравнение инвестиций в ИКТ (поскольку они рассчитываются посредством дефляции). Это также затрудняет сравнение воздействия ИКТ на экономику (страны, регионы и т. Д.), Которые используют разные методы для расчета показателей ВВП.

Гедоническая регрессия

Например, для линейной эконометрической модели предположим, что в каждый период t у нас есть $nt {\ displaystyle n_ {t}}$ $n _ {{t}}$ товаров, который может быть описан вектором k характеристик $(z 1 it,..., zkit) T {\ displaystyle (z_ {1it},..., z_ {kit} \;) ^ {T} }$ ${\ displaystyle (z_ {1it},..., z_ {kit} \ ;) ^ {T}}$ . Таким образом, гедонистическая (поперечная) регрессия:

P it = c 0 t + ∑ j = 1 kcitzjit + ξ it, {\ displaystyle P_ {it} = c_ {0t} + \ sum _ {j = 1 } ^ {k} c_ {it} z_ {jit} + \ xi _ {it},}

{\ displaystyle P_ {it} = c_ {0t} + \ sum _ {j = 1} ^ {k} c_ {it} z_ {jit} + \ xi _ {it},}

где $cit {\ displaystyle c_ {it}}$ ${\ displaystyle c_ {it}}$ - набор коэффициентов и $ξ it {\ displaystyle \ xi _ {it}}$ ${\ displaystyle \ xi _ {it}}$ независимы и одинаково распределены, имеющие нормальное распределение $N (0, σ 2) {\ displaystyle N (0, \ sigma ^ {2})}$ ${\ displaystyle N (0, \ sigma ^ {2})}$ .

Гедонический индекс цен

Есть несколько способов построения гедонистических индексов цен. Следуя Триплетту, можно выделить два метода - прямой и косвенный. В прямом методе используется только информация, полученная с помощью гедонистической регрессии, тогда как второй метод объединяет информацию, полученную с помощью гедонистической регрессии и сопоставленных моделей (традиционные индексы цен ). В косвенном методе данные, используемые для оценки гедонической регрессии и расчета индексов согласованных моделей, различаются.

Прямой метод можно разделить на методы временной переменной и характеристические методы.

Метод фиктивной переменной времени

Фиктивная переменная времени проще, потому что она предполагает неявные цены (коэффициенты гедонической регрессии - $cit {\ displaystyle c_ {it}}$ ${\ displaystyle c_ {it}}$ ) быть постоянным в соседние периоды времени. Это предположение обычно не выполняется, поскольку неявные цены отражают как спрос, так и предложение.

Метод характеристик

Метод характеристик ослабляет это предположение, основываясь на использовании подобранных цен на основе гедонической регрессии. Этот метод обычно должен приводить к более стабильным оценкам, поскольку обычные оценки методом наименьших квадратов (МНК) гарантируют, что регрессия всегда проходит через свое среднее значение.

Соответствующий характеристический цепной гедонический индекс цен ищет период от 0 до T,

∏ t = 0 TP ^ t + 1 (z τ) P ^ t (z τ), {\ displaystyle \ prod _ {t = 0} ^ {T} {\ frac {{\ widehat {P}} _ {t + 1} (z ^ {\ tau})} {{\ widehat {P}} _ {t} (z ^ {\ tau})}},}

{\ displaystyle \ prod _ {t = 0} ^ {T } {\ fr ac {{\ widehat {P}} _ {t + 1} (z ^ {\ tau})} {{\ widehat {P}} _ {t} (z ^ {\ tau})}},}

и $P ^ t + 1 (z τ) {\ displaystyle {\ widehat {P}} _ {t + 1} (z ^ {\ tau}) }$ ${\ displaystyle { \ widehat {P}} _ {t + 1} (z ^ {\ tau})}$ - оценка цены, полученная в результате гедонической регрессии в период t + 1 со средними характеристиками периода $τ: z τ {\ displaystyle \ tau: \ z ^ {\ tau}}$ ${\ displaystyle \ tau: \ z ^ {\ tau}}$ .

Соответствующий характеристический базовый гедонистический индекс цен рассчитывается для периода от 0 до T:

HPI (0, T) = P ^ T (z τ) P ^ 0 (z τ). {\ displaystyle HPI (0, T) = {\ frac {{\ widehat {P}} _ {T} (z ^ {\ tau})} {{\ widehat {P}} _ {0} (z ^ { \ tau})}}.}

{\ displaystyle HPI (0, T) = {\ frac {{\ widehat {P}} _ {T} (z ^ {\ tau})} {{\ widehat {P}} _ {0} (z ^ {\ tau})}}.}

Спецификация $z τ {\ displaystyle \ z ^ {\ tau}}$ ${\ displaystyle \ z ^ {\ tau }}$ - средняя характеристика за определенный период, определяет тип индекса. Например, если мы установим $z τ {\ displaystyle \ z ^ {\ tau}}$ ${\ displaystyle \ z ^ {\ tau }}$ равным среднему значению характеристик за предыдущий период $t: zt {\ displaystyle t: \ z ^ {t}}$ ${\ displaystyle t: \ z ^ {t}}$ , мы получили бы индекс типа Ласпейреса. Устанавливаем $z τ {\ displaystyle \ z ^ {\ tau}}$ ${\ displaystyle \ z ^ {\ tau }}$ равным $t + 1: zt + 1 {\ displaystyle t + 1: \ z ^ {t + 1} }$ ${\ displaystyle t + 1: \ z ^ {t + 1}}$ дает индекс типа Пааше и так далее. Индекс типа Фишера определяется как квадратный корень из произведения индексов типа Ласпейреса и Пааше. В индексе Эджворта-Маршалла используется среднее арифметическое средних характеристик двух периодов t и t + 1. Индекс типа Уолша использует среднее геометрическое за два периода. И, наконец, базовый индекс качества не обновляет характеристики (качество) и использует фиксированные базовые характеристики - $z 0 {\ displaystyle \ z ^ {0}}$ ${\ displaystyle \ z ^ {0}}$ .

гедонистические индексы качества

гедонистический индекс качества аналогичен количественному индексу в традиционной теории индексов - он измеряет, как цена получения набора характеристик менялась с течением времени. Например, если мы хотим оценить влияние, которое характерный рост (или снижение) оказал на цену компьютера за один период - от t до t + 1, то индекс гедонистического качества будет выглядеть так:

P ^ η (zt + 1) P ^ η (zt), {\ displaystyle {\ frac {{\ widehat {P}} _ {\ eta} (z ^ {t + 1})} {{\ widehat {P} } _ {\ eta} (z ^ {t})}},}

{\ displaystyle {\ frac {{\ widehat {P}} _ {\ eta} (z ^ {t + 1})} {{\ widehat {P}} _ {\ eta} (z ^ {t})}},}

где $η {\ displaystyle \ \ eta}$ $\ \ eta$ , как и в случае с индексами цен, определяет тип индекса. Таким образом, индекс качества цепи для периода от 0 до T будет выглядеть так:

∏ t = 0 TP ^ η (zt + 1) P ^ η (zt) {\ displaystyle \ prod _ {t = 0} ^ {T} {\ frac {{\ widehat {P}} _ {\ eta} (z ^ {t + 1})} {{\ widehat {P}} _ {\ eta} (z ^ {t})} }}

{\ displaystyle \ prod _ {t = 0} ^ {T} {\ frac {{\ widehat {P}} _ {\ eta} (z ^ {t + 1})} {{\ widehat {P}} _ {\ eta } (z ^ {t})}}}

и базовый индекс:

P ^ η (z T) P ^ η (z 0). {\ displaystyle {\ frac {{\ widehat {P}} _ {\ eta} (z ^ {T})} {{\ widehat {P}} _ {\ eta} (z ^ {0})}}. }

{\ displaystyle {\ frac {{\ widehat {P}} _ {\ eta} (z ^ {T})} {{\ widehat {P}} _ {\ eta} (z ^ {0})}}.}

См. Также

Индекс потребительских цен

Примечания

Список литературы

WE Diewert, 1993. "Ранняя история исследования индекса цен," Глава 2 Очерков по теории чисел индекса, т. 1, W.E. Диверт и А. Накамура, изд. Elsevier, BV
Джерри Хаусман, 2003. «Источники предвзятости и способы устранения предубеждений в индексе потребительских цен», Journal of Economic Perspectives, 17 (1), стр. 23–44.