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半?yún)?shù)方法在編制手機(jī)特征價(jià)格指數(shù)中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2020-08-03 10:34
【摘要】: 隨著近幾年我國手機(jī)市場的飛速發(fā)展,手機(jī)在人們的日常生活中扮演著越來越重要的角色。在文獻(xiàn)中對手機(jī)價(jià)格的定量影響分析很少,幾乎沒有人編制手機(jī)的特征價(jià)格指數(shù)。由于手機(jī)是一種異質(zhì)性商品,所以不能用傳統(tǒng)的方法來編制手機(jī)的價(jià)格指數(shù)。本文借鑒西方的特征價(jià)格理論,建立特征價(jià)格模型來分析各個(gè)特征變量對價(jià)格的影響。同時(shí)本文結(jié)合半?yún)?shù)回歸方法進(jìn)行模型選擇,根據(jù)最優(yōu)原則選出最優(yōu)的模型,利用最終選定的模型來編制手機(jī)的價(jià)格指數(shù)。 首先,本文對國內(nèi)外特征價(jià)格方法及其應(yīng)用研究方面和半?yún)?shù)回歸應(yīng)用方面的文獻(xiàn)進(jìn)行了系統(tǒng)的回顧,了解特征價(jià)格方法和半?yún)?shù)回歸方法的研究現(xiàn)狀。 其次,詳細(xì)介紹了特征價(jià)格方法及其理論基礎(chǔ)—Lancaster特征消費(fèi)理論和Rosen的特征供需均衡模型,為特征價(jià)格指數(shù)的編制提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。緊接著詳細(xì)介紹了非參數(shù)和半?yún)?shù)回歸估計(jì)方法、核函數(shù)的選擇以及窗寬的選擇等方面。為本文的實(shí)證分析打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。 本文選取了2007年12月份到2008年4月份的手機(jī)特征變量和價(jià)格的資料,共388個(gè)樣本數(shù)據(jù)。建立普通線性回歸和半?yún)?shù)回歸兩種模型,通過hausman檢驗(yàn)和比較R~2知道,半?yún)?shù)回歸模型的總體擬合效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于普通線性回歸模型。根據(jù)優(yōu)選出來的半?yún)?shù)回歸模性,分析了手機(jī)各個(gè)特征變量對手機(jī)價(jià)格的影響,發(fā)現(xiàn)所選的大部分的變量對價(jià)格變化的影響都是顯著的,且符合實(shí)際的情況。 根據(jù)半?yún)?shù)回歸模型,本文編制了合并數(shù)據(jù)的手機(jī)特征價(jià)格指數(shù),結(jié)果發(fā)現(xiàn)手機(jī)的價(jià)格指數(shù)是逐月下降的,這也符合實(shí)際預(yù)期。
【學(xué)位授予單位】:云南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2009
【分類號】:C813
【圖文】:

半?yún)?shù)回歸,算數(shù)平均,價(jià)格指數(shù),指數(shù)


12月份的價(jià)格指數(shù)為1,然后分別用其它各期的價(jià)格除以12月份的價(jià)格就得到了各期的特征價(jià)格指數(shù)。同理根據(jù)線性回歸模型也能計(jì)算出一個(gè)特征價(jià)格指數(shù)。同時(shí)也給出了按算數(shù)平均計(jì)算的價(jià)格指數(shù)。表5一7算數(shù)平均價(jià)格指數(shù)和特征價(jià)格指數(shù)111112月月1月月2月月3月月4月月算算數(shù)平均價(jià)格指數(shù)數(shù)1110.9991111.0220000.8577770.842777半半?yún)?shù)回歸特征價(jià)價(jià)lll0.9684440.9626660.9381110.925444格格指數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)線線性回歸特征價(jià)價(jià)lll0.9739990.9736660.9042220.919111格格指數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)12月份到4月份的手機(jī)半?yún)?shù)回歸特征價(jià)格指數(shù)、線性回歸特征價(jià)格指數(shù)和算數(shù)平均價(jià)格指數(shù)的趨勢如下圖所示:

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2779510

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