特征价格指数研究

论文摘要

从理论上讲，要想准确计算价格指数，关键在于保证样本的同质性，使计算出的价格指数只反映由于供求关系变化引起的价格变化，即所谓的“纯价格变化”。而由于商品质量变化引起的价格变化属于核算中物量变化的范围，不应该在价格指数中反映，统计学家称这种在构建价格指数过程中剔除商品质量变化的过程为质量调整。特征价格指数就是为解决质量调整问题而提出的一种统计方法，它用数学手段将质量变化程度加以量化，避免了由于主观原因引起的测量偏差。近10年来，特征价格指数法被认为是最有发展前途的质量调整方法，受到世界各国的重视。应当指出特征价格指数方法目前尚处于发展之中，方法理论体系尚不完善，许多问题仍有待解决。虽然这一方法尚未成为价格调整的标准，但是利用一些较成熟的特征价格指数研究成果，计算不同商品和服务的特征价格指数已成为西方经济发达国家统计部门的一项重要实践工作。本文力图对已有特征价格指数理论和方法做出系统分析的基础上，进一步对特征价格指数的编制方法和应用研究有所创新与贡献。本文开展了以下主要研究：1．特征价格理论方面。对Lancaster的“特征消费理论”和Rosen的“特征价格均衡模型”进行系统的梳理，为进一步讨论和研究特征价格指数编制方法奠定了良好的理论基础。2、特征价格函数形式和变量选择方面。函数形式和变量选择是编制特征价格指数的最基础工作，为此本文主要考察了Box-Cox变换和逐步回归分析法，以作为特征价格函数形式的确定及典型特征变量选择的基本工具。3、特征价格指数的统计理论方面。论文以特征价格理论为基础，阐述了当前特征价格指数的基本统计思想，建立了特征价格指数一般理论分析框架，在这一框架下给出了特征价格指数的定义和分类。讨论了特征价格指数的估计问题，对产品质量变化进行定量分析，并对传统质量调整方法与特征价格质量调整方法进行比较研究。4、特征价格指数编制方法研究方面。对截面数据特征价格指数法、合并数据特征价格指数法、特征价格模拟法和特征价格质量调整法等主要四种特征价格指数编制方法进行了研究，并对这四种方法相互之间及其与传统质量调整法的关系进行了比较分析，为后面的实证研究打下良好的基础。5、在实证方面。本文搜集了中国大学本专科教材数据、中国汽车数据、俄罗斯莫斯科市住房数据，并引用美国的计算机数据及计算机硬盘数据，分别编制了中国教材特征价格指数、中国汽车价格指数、饿罗斯莫斯科市住房价格指数、美国的计算机价格指数和计算机硬盘价格指数等五种特征价格指数，弥补了我国特征价格指数实证研究方面的不足。通过上述几方面的工作，本文的研究和结论具有如下几方面创新：1、以特征价格理论为基础，对当前该领域中的理论和实证研究成果进行了系统性的梳理，构建了较为完整的“纯价格变化”特征价格指数的理论框架。本研究在阐述特征价格函数的经济统计思想的基础上，明确提出了特征价格指数是建立在特征价格函数基础上的价格指数，属于经济指数的范畴。并按该定义，根据特征价格指数使用特征价格函数的材料不同和使用的数据结构不同，给出了特征价格指数的分类方法和不同分类的定义。2、根据特征价格指数使用特征价格函数的材料不同和使用的数据结构不同，划分出四种主要的特征价格指数编制方法，即截面数据特征价格指数法、合并数据特征价格指数法、特征价格模拟法和特征价格质量调整法．针对这四种方法，就各种指数公式的特点和适用性加以比较讨论，找出适于不同数据资料的特征价格指数公式。3、根据特征价格指数理论，提出经济统计意义上的“标准特征商品”概念。“标准特征商品”是指在编制异质商品价格指数时，从异质商品的众多特征中选择”典型特征”作为特定时间的商品特征的代表。因此，商品特征价格指数是测定在不同时期购买相同品质或特征的“标准特征商品”支付费用变动程度的相对数。“标准特征商品”描述了特定时间的商品特征及其变动对商品价格的影响力，编制商品特征价格指数实际是对异质商品价格进行标准化的过程。4、编制了五种异质商品的特征价格指数，弥补了我国特征价格指数实证研究方面的不足，丰富了我国特征价格指数的内容，

论文目录

• 内容摘要
• Abstract
• 第1章 导论
• 1.1 研究目的与选题意义
• 1.1.1 研究目的
• 1.1.2 选题的意义
• 1.2 国内外研究综述
• 1.2.1 特征价格模型研究的起源
• 1.2.2 特征价格模型的发展
• 1.2.3 特征价格模型与特征价格指数编制方法的发展与应用
• 1.2.4 特征价格理论与特征价格指数在我国的研究进展
• 1.3 基本思路和主要内容
• 1.3.1 基本思路
• 1.3.2 本文的主要内容
• 1.3.3 本文的主要创新点
• 第2章 特征价格理论概述
• 2.1 经典消费者行为理论
• 2.1.1 消费集
• 2.1.2 效用函数
• 2.1.3 等效无差异曲线
• 2.1.4 边际替代率
• 2.1.5 预算集
• 2.1.6 效用最大化选择
• 2.2 Lancaster的特征消费理论
• 2.2.1 Lancaster的特征消费模型
• 2.2.2 基于Lancaster特征消费理论的家庭生产模型
• 2.2.3 Lancaster的特征消费模型的改进
• 2.3 Rosen的特征供需均衡模型
• 2.3.1 假设条件
• 2.3.2 消费者决策
• 2.3.3 生产者决策
• 2.3.4 市场均衡
• 本章小结
• 第3章 特征函数的识别、设定和典型特征变量的选择
• 3.1 特征供求函数的识别
• 3.1.1 特征结构模型
• 3.1.2 识别概念问题
• 3.1.3 线性模型
• 3.1.4 函数形式
• 3.1.5 非线性模型
• 3.2 典型特征价格函数型式的设定
• 3.2.1 因变量的Box-Cox变换
• 3.2.2 自变量的Box-Cox变换
• 3.3.3 双边Box-Cox变换
• 3.3.4 运用Box-Cox转换的优点和缺点
• 3.3 典型特征变量的选择
• 3.3.1 典型特征变量的选择标准
• 3.3.2 引入和剔出变量的依据
• 3.3.3 实际应用
• 本章小结
• 第4章 特征价格指数的基本统计理论
• 4.1 特征价格指数的基本概念
• 4.1.1 特征价格指数的理论框架
• 4.1.1.1 特征价格函数形式选择问题
• 4.1.1.2 特征价格指数的定义及分类
• 4.1.2 截面数据特征价格指数的统计估计
• 4.1.3 合并数据特征价格指数的统计估计
• 4.2 质量变化的定量分析
• 4.2.1 质量变化的分解
• 4.2.2 质量变化与消费者价格指数CPI的关系
• 4.3 传统质量调整方法与特征质量调整方法比较
• 4.3.1 传统质量调整方法
• 4.3.2 特征价格质量调整方法
• 4.3.3 不同质量调整方法的比较
• 本章小结
• 第5章 特征价格指数编制方法
• 5.1 合并数据特征价格指数法
• 5.1.1 方法概述
• 5.1.2 合并数据特征价格指数的计算公式
• 5.1.3 合并数据指数法与纯样本匹配指数的比较:无替代情况
• 5.1.4 合并数据指数法与纯样本匹配指数的比较:有替代情况
• 5.1.5 合并数据特征价格指数法述评
• 5.2 截面数据特征价格指数法
• 5.2.1 方法概述与指数的计算公式
• 5.2.2 合并数据指价格数法与截面数据价格指数法的比较
• 5.2.2.1 指数计算公式的比较
• 5.2.2.2 回归系数约束条件的比较
• 5.2.2.3 合并数据指数法和截面数据指数法实证结果的比较
• 5.2.3 截面数据特征价格指数法的述评
• 5.3 特征价格模拟法
• 5.3.1 产生特征价格模拟法的动机
• 5.3.2 特征价格模拟法及其指数
• 5.3.3 特征价格模拟法述评
• 5.4 特征价格质量调整法
• 5.4.1 方法概述
• 5.4.2 图示描述
• 5.4.3 特征价格质量调整法述评
• 5.4.4 特征价格质量调整指数与其它价格指数方法的比较
• 5.4.4.1 数据库问题
• 5.4.4.2 多重共线性问题
• 5.4.4.3 特征价格质量调整法与其它价格指数方法的比较
• 本章小结
• 第6章 特征价格指数实证研究
• 6.1 俄罗斯莫斯科市住房特征价格指数实证研究
• 6.1.1 住房典型特征变量的选取
• 6.1.2 住房特征价格指数的编制步骤
• 6.1.3 实例分析
• 6.1.4 研究结论
• 6.2 中国大学本专科教材特征价格指数实证研究
• 6.2.1 变量设定和数据来源
• 6.2.2 回归结果分析及指数编制
• 6.2.3 研究结论
• 6.3 美国计算机特征价格指数实证研究
• 6.3.1 数据来源
• 6.3.2 回归结果分析及指数编制
• 6.3.3 研究结论
• 6.4 美国计算机硬盘特征价格指数实证研究
• 6.4.1 变量选取和模型确定
• 6.4.2 合并数据特征价格指数的编制
• 6.4.3 质量指数与特征价格质量调整指数的编制
• 6.4.4 研究结论
• 6.5 中国汽车特征价格指数实证研究
• 6.5.1 数据来源
• 6.5.2 变量选取和函数形式确定
• 6.5.3 特征价格质量调整指数的编制
• 6.5.4 合并数据特征价格指数的编制
• 6.5.5 截面数据特征价格指数的编制
• 6.5.6 研究结论
• 结束语
• 参考文献
• 后记