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主题:价格指数论文写作 时间:2024-02-04

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摘 要:线上零售市场的经济地位不断提升,构建线上价格指数具有意义,在构建过程中需要质量调整.在线上数据高频特点下,可以把时间虚拟变量特征价格回归模型的特征价格看作一个“固定效应”,得到固定效应价格回归模型.本文以智能手机线上数据为实证对象,构建了两种时间虚拟变量特征价格指数和固定效应时间-产品虚拟变量价格指数质量调整指数,对两者的差异进行比较分析.结果表明,由于特征变量的选取存在信息偏差问题,时间虚拟变量特征价格指数的稳健性不如固定效应时间-产品虚拟变量价格指数.

关键词:线上价格指数;质量调整;时间虚拟变量特征价格指数;固定效应时间;产品虚拟变量价格指数

引言

线上购物日益渗入到我们日常生活中,2016年我国网上零售额达51556亿元,同比增长26.2%,增速比上年降低7.1个百分点,降幅比上年收窄9.3个百分点,占社会消费品零售总额的15.5%,比上年扩大2.6个百分点.可见近年来我国线上零售进入平稳增长成熟阶段,市场规模保持稳步扩张的态势,其经济地位不断提高,研究线上价格指数的构建和应用具有重要的意义,陈梦根等(2015)、朱建平等(2016)等学者均对此做出理论探讨.在价格指数构建过程中不可避免地遇到代表品交替或者质量改变的情况,为了保证价格指数的效用,需要保证代表品的同质可比性,而价格指数质量调整是保证指数效用的重要环节.

特征价格质量调整法是颇受欢迎的质量调整法,但存在局限:(1)对于特征变量的选取、处理以及回归函数形式的选择欠缺规范性;(2)价格数据、特征数据需要尽量齐全,信息收集和处理成本很高.对于线上数据,Cavallo A., etc. (2016)指出其具有更新频次高和信息收集成本低的特点,可编制日频价格指数,而对于高频价格指数,Aizcorbe A., etc. (2003)把代表品的特征价格看作一个固定水平,又称“固定效应”,基于特征价格回归模型构建固定效应质量调整价格指数;De Haan J., etc.(2013)进一步完善模型,提出固定效应时间-产品虚拟变量质量调整价格指数.

本文以智能手机市场为实证对象,构建时间虚拟变量特征价格指数和固定效应时间-产品虚拟变量价格指数两种质量调整线上价格指数后进行对 析.

一、两种质量调整价格指数

(一) 时间虚拟变量特征价格指数

特征价格指数质量调整法通过构建特征价格模型,把因质量变化和因市场供需变化引起的价格波动分离,从而得到调整价格指数.假设调查期t等于0,等,T,对于任意调查期t,代表品集合St,代表品数量Nt,代表品有K个连续型特征变量,L个类别特征变量,对于第l类别变量有mx种分类.以指数模型作为特征价格函数形式,得到时间虚拟变量特征价格函数:

二、实证分析

(一)数据来源和预处理

本文选择国内智能手机市场为实证对象,通过比价平台,对2017年上半年市场份额排行前10的手机品牌(荣耀、华为、OPPO、vivo、小米、苹果、魅族、三星、中兴、金立)在2017/5/1~2017/10/31期间在京东自营店销售的、除去“特别版”、“写作版”、“限量版”的、国内全网通4G网络制式、智能平板机型进行价格采集.特征数据则来自中关村在线网和安兔兔测评APP.本文合计采集243款产品的数据,合计32722条记录.

为了使系数的估计结果更为稳健,本文对原始的价格数据进行预处理:京东自营的限时折扣促销活动会使得商品的价格会在极短的时间内(约1~3天)发生剧烈波动,本文会剔除这些波动,用该时期前或后一段价格较为稳定的时期的价格替代掉剧烈的价格波动.

(二)特征变量选取说明

本文认为“硬件”、“屏幕”、“摄像头”、“网络制式”能有效地描述产品的特征,由于抽样中已经选取了国内全网通4G的机型,故只考虑前三个特征.选取变量时需尽可能地减少多重共线性,经综合考虑,本文选取具体的特征变量为:(1)硬件有R0M容量、RAM容量、处理器性能测试分数、操作系统类型、操作系统版本,其中处理器性能测试分数来源于安兔兔测评,是连续型变量,其余为分类变量,R0M容量分为16/32/64/128/256GB五类,RAM容量分为1/2/3/4/6/8GB六类,操作系统类型分为Android/iOS/YunOS三类,操作系统版本分为新旧两类;(2)屏幕有屏幕尺寸、屏幕分辨率,均为连续型变量;(3)摄像头有主摄像头总像素,有多镜头的时候把各个镜头的像素相加,为连续型变量.

另外,由于处理器性能测评分数、屏幕分辨率、主攝像头总像素数量级较大,和其它特征变量数据级相差较大,统一采用对数化的预处理后再进行建模.

(三)结果比较分析

以2017/5/1为基期,构建两种定基线上质量调整价格指数,走势如图:

在模型回归效果上,TD特征价格回归模型、TPD价格回归模型均在0.1%的显著水平下通过F检验,判定系数R2前者为0.851,后者为0.992.

结果显示:从波动幅度看,TD特征价格指数波幅大于TPD价格指数;从趋势看,两种质量调整价格指数在前期趋势差异大, TD特征价格指数呈上升趋势, TPD价格指数则呈下降趋势,随着调查期的推移,两者虽然指数值差别较大,但趋势相近,即都呈现波动上升的趋势.

从中后期的走势来看,两种质量调整价格指数都一定程度反映了供需变动引起的价格变化:在每年的第三季度末、第四季度初有许多手机品牌重要新品的发布会,该时期消费者会关注新产品,是更换手机的高峰期,质量调整指数能够反映市场销售旺季的特点.

但是从早期走势看,两种价格指数差异大,而且TD特征价格指数的稳定性不如TPD价格指数.回顾两个模型的估计结果,TD特征价格回归模型估计的误差大于TPD价格回归模型,TPD价格回归模型更能解释原价格数据.可见TD特征价格回归模型的对数据的解释效果不佳,是导致了其和TPD价格指数早期走势不同和相对不稳定的直接原因.

结论:适合价格指数论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文,相关市场价格指数计算开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。

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