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312;非线性Hedonic模型,(3)基于Box-Cox变换的模型选择中,有必要引入假设检验和参数估计,(4)非线性Hedonic模型是优于传统的三种Hedonic模型的,所以,在进行特征价格研究时,直接根据经验选择是不完全合理的.与传统的价格指数法相比较,特征价格指数(HPI)编制法具有以下优点:(1)消除了产品特征变化对产品价格的影响,(2)以实际资料构建的Hedonic模型为基础,运用统计方法科学地将特征变化程度加以量化,因此含有较少的主观因素,(3)特征价格法要求数据系统全面.目前国外已有许多应用扫描数据构建特征价格指数的应用,(4)非线性Hedonic模型以及半对数模型和线性模型能迅速的解决进入市场的新产品问题,而且根据实际资料建立非线性Hedonic模型效果更好,(5)Hedonic价格指数的编制能够用经济学的理论来解释.
实际在编制价格指数时,需进行连续性调查以得到不同时间上的交易价格和特征值,从而可利用特征价格法编制Hedonic价格指数.由于Hedonic价格指数编制的工程庞大,需要的数据资料较多,在现有条件还不成熟的情况下,可将Hedonic回归模型作为选取替代品的依据[12],比如在编制消费者价格指数(CPI)时,首先应在同一品牌的笔记本内有相同系列的CPU处理器的范围内选择替代品,从而保证替代品与原来商品之间较强的可比性.
本文也存在一些不足,需要后续继续研究,我们的重点是对我国笔记本电脑价格指数的编制提供一种新的思路,由于时间,样本信息及个人能力的限制,有一些问题需要进一步研究.例如,本文的特征价格模型中缺少一些未考虑到的特征变量,这一定程度上影响了Hedonic模型的拟合优度.可以在当前样本下进一步按月份编制特征价格指数,分析特征价格的长期时间趋势.
附录
附录A.原始数据:
由于数据量大,原始数据暂不附于此处,大赛组委需要本队提供原始数据,本队将及时以邮件的方式提供.
附录B.计算Atkinson统计量值和变换参数的估计值的Matlab程序:
X等于[等]%数据矩阵,第一列为价格变量P,从第二列开始依次特征变量的一个矩阵,这里由于本文的数据比较大,数据省略了,每次只要将需要的数据,比如合并数据或季度数据放入,即可求出Atkinson统计量值和变换参数的估计值.
P1等于X(:,1),%读取被解释变量
P等于P1/10000,
n等于length(P),%样本容量
I1等于ones(n,1),%产生全为1的列向量
L等于min(size(X))-1,%产生变量的个数
x等于[I1,X(:,2:L)],%产生设计矩阵
E等于eye(n,n),%产生单位矩阵
Q等于E-x*inv(x'*x)*x',%计算Q值
fori等于1:n-1
a(1)等于P(1),
a(i+1)等于a(i)*P(i+1),
end
G等于(a(n))^(1/n),%计算几何平均
W1等于P.*(log(P))-(log(G)+1)*P,
eW1等于Q*W1,
eP等于Q*P,
detaA等于(eP'*eP-(eW1'*eP)^2/(eW1'*eW1))/(n-L-1),
TA1等于-(eW1'*eP)/(sqrt(detaA)*sqrt(eW1'*eW1))%输出Atkinson统计量值
lamda等于1-(eW1'*eP)/(eW1'*eW1)%输出变换参数的估计值
参考文献
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图2特征价格前缘
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