筆記本電腦質(zhì)量調(diào)整HPI的實(shí)證研究

商品價(jià)格指數(shù)的編制是一個(gè)古老而又新鮮的問(wèn)題。商品的異質(zhì)性問(wèn)題會(huì)使普通價(jià)格指數(shù)不能真實(shí)反映商品的價(jià)格變化，特征價(jià)格是針對(duì)上述問(wèn)題來(lái)構(gòu)建商品價(jià)格指數(shù)的一種有效方法，本文應(yīng)用特征價(jià)格法研究異質(zhì)性明顯的商品——筆記本電腦的價(jià)線性模型來(lái)估計(jì)筆記本電腦的價(jià)格,力求消除特征變動(dòng)引起的價(jià)格變化,更加合理的度量筆記特征價(jià)格進(jìn)行了實(shí)證研究，研究結(jié)果表明，半對(duì)數(shù)模型優(yōu)于線性模型和雙對(duì)數(shù)模型，這和以判決系數(shù)R2以及模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)AIC準(zhǔn)則、BIC準(zhǔn)則與半對(duì)數(shù)Hedonic模型擬合結(jié)果進(jìn)行比較型，構(gòu)建了筆記本電腦的特征價(jià)格指數(shù)（HPI并與基于半對(duì)數(shù)征變量間的共線性以及剔除不顯著的特征變量，被解釋變量的正態(tài)性檢驗(yàn)應(yīng)用了非參數(shù)的Kolmogorow-Smirnov正態(tài)性檢驗(yàn)方征價(jià)格概念和Box-Cox變換以及變換參數(shù)λ的假設(shè)檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì)的Atkinson方法。本文的創(chuàng)新之處有三點(diǎn)1）模型選擇不是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)直接選取而是根據(jù)數(shù)據(jù)自身特點(diǎn)進(jìn)參數(shù)λ的Atkinson假設(shè)檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì)方法，使得研究更具科學(xué)性。從筆記本電腦的發(fā)展趨勢(shì)及特點(diǎn)來(lái)看，筆記本公司，我國(guó)筆記本電腦市場(chǎng)萌芽于1993年，開(kāi)始之初，筆的性能價(jià)格比差距很大，其產(chǎn)品和同期臺(tái)式機(jī)電腦相比，價(jià)格比臺(tái)式機(jī)高出2至3倍。隨著技術(shù)的進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)的逐漸能快速得到提升，價(jià)格持續(xù)下降，市場(chǎng)需求量也急劇增加擴(kuò)大，筆記本電腦的銷量在一路增長(zhǎng)。據(jù)有關(guān)資料顯示，記本電腦市場(chǎng)的份額約為5.2%。同時(shí)，我國(guó)筆記本電腦市我國(guó)筆記本電腦市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1000億。該中心的還提供了200注：數(shù)據(jù)來(lái)源于艾凱數(shù)據(jù)研究中心，見(jiàn)文獻(xiàn)[2].由以上分析可看出，筆記本電腦逐漸在普通家庭中得到普及。對(duì)于筆記本電腦這類技術(shù)比較成熟的商品，商家之間的促銷手段和價(jià)格戰(zhàn)也加快了人們對(duì)筆記本電腦的更新?lián)Q代。我國(guó)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)的查價(jià)商品中也增加了電腦這類商品，可見(jiàn)電子信息商品在國(guó)民經(jīng)濟(jì)消費(fèi)中的比重也越來(lái)越大，研究構(gòu)建這些電子信息另一方面，由于筆記本電腦是整機(jī)銷售，即便是同一種品牌，其特征也隨著許多機(jī)型上市一段時(shí)間后即停產(chǎn)不再生產(chǎn)，成為退市商品。如此快速的變化，筆記本的觀察價(jià)格的變化已經(jīng)不代表實(shí)際價(jià)格的變化,傳統(tǒng)價(jià)格指數(shù)已經(jīng)不能反映真實(shí)的價(jià)格變化趨勢(shì),只有編制筆記本電腦的特征價(jià)格指數(shù),才能較為準(zhǔn)確的反映礎(chǔ),建立反映商品特征和商品的價(jià)格之間的特征價(jià)格函數(shù),根據(jù)特征價(jià)格函數(shù)計(jì)算的價(jià)格指數(shù)。據(jù)相關(guān)資料顯示，對(duì)于一般的消費(fèi)品，我國(guó)政府統(tǒng)計(jì)部門(mén)在編制物價(jià)指數(shù)的實(shí)踐中通常采用“純樣本匹配法”編制反映“純價(jià)格變化”的指數(shù)。但像一些異質(zhì)性產(chǎn)品，如筆記本電腦、汽車、住房等高技術(shù)、高消費(fèi)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，人換代速度加快,產(chǎn)品品種、規(guī)格和價(jià)格等的變化十分明顯。相應(yīng)的,不同時(shí)期觀察到的此類產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格水平的波動(dòng)可能源于市場(chǎng)供求情況的改變,也可能源于市中不同特征產(chǎn)品組成結(jié)構(gòu)的變化。這就違背了價(jià)格指數(shù)編制中的“同質(zhì)可比性”原則。此時(shí)，特征價(jià)格理論無(wú)疑為解決這一難題帶來(lái)了福音。與傳統(tǒng)價(jià)格指數(shù)編市場(chǎng)的市場(chǎng)化及信息化程度的不斷地提高，由于本身的優(yōu)越性，特征價(jià)格法編制二、研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題特征價(jià)格指數(shù)法可以追溯到上世紀(jì)30年代的Court[3]發(fā)表的“HedonicPriceIndexes稱為L(zhǎng)ancaster偏好理論。與薩繆爾出發(fā)的做法不同,Lancaster從產(chǎn)品的差異出發(fā),分析了構(gòu)成產(chǎn)品的基本“元素”空間,認(rèn)為對(duì)產(chǎn)品的需求并不是基于產(chǎn)品本身,而是因?yàn)楫a(chǎn)品所內(nèi)含的特征,并且認(rèn)為商品(特別是像住宅、汽車和勞動(dòng)力這樣購(gòu)買和使用這些商品,把它們轉(zhuǎn)化為效用,效用水平的高低取決于商品所包含的各連續(xù)發(fā)表三篇論文定量分析房地產(chǎn)屬性對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響，并建立杭州市總體市場(chǎng)和細(xì)分市場(chǎng)的特征價(jià)格模型。夏祥謙、王力賓[7]在研究采用汽車功率、扭矩、最高車速和整備質(zhì)量作為特征變量，得到特征價(jià)格函數(shù)，并指出特征價(jià)格模型剔除了“異質(zhì)性”因素，能很真實(shí)的反映汽車價(jià)格的變動(dòng)趨勢(shì)。鑒于國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究成果，我們可以肯定本文所研究對(duì)象的合理性及科學(xué)究計(jì)算機(jī)特征價(jià)格指數(shù)編制方法的，不過(guò)用的不是我國(guó)的樣本數(shù)據(jù)；次年，王曉上述學(xué)者在計(jì)算機(jī)這類商品方面做了大量研究工作，為后續(xù)研究做了很好的鋪墊，但是，我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)共同的存在的問(wèn)題：大多是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，直接采用適合雙對(duì)數(shù)模型、半對(duì)數(shù)模型）中的一種擬合較好的模型來(lái)進(jìn)行指數(shù)編制的研究，比指數(shù)研究以及關(guān)于汽車價(jià)格指數(shù)研究中的價(jià)格模型也是直接選用了半對(duì)數(shù)模型進(jìn)行指數(shù)編制。這樣的經(jīng)驗(yàn)方式存在幾個(gè)不足之處（這里指的是值得商榷的地方，）：但是為何要進(jìn)行變換，也就是對(duì)變量的變換必要性即假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題至今沒(méi)有引入三、模型構(gòu)建前的準(zhǔn)備本文從研究的背景以及前輩們對(duì)所研究商品的特征指數(shù)中的不足出發(fā)，我們本文將在編制筆記本電腦特征價(jià)格指數(shù)的實(shí)證性研究中逐一驗(yàn)證上述假設(shè)。征價(jià)格時(shí)，增加二次的及立方的函數(shù)形式這樣的非線性模型對(duì)改善模型的解釋程在有關(guān)的統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)下，從這些不同的特征函數(shù)形式選出其中一種形式。這建議說(shuō)差得到正確的修正，更有修勻線性模型的效果。Rai模型。因此，以上這些學(xué)者的觀點(diǎn)說(shuō)明，我們提出的假設(shè)是合理的，我們的研究資料顯示，筆記本電腦用戶的關(guān)注度狀況，第一季度中國(guó)市場(chǎng)關(guān)注度從高到低的占了關(guān)注度的92.9%，其他被關(guān)注的品牌中我們還注意到用于構(gòu)建特征價(jià)格指數(shù)的筆記本電腦數(shù)據(jù)來(lái)源于中關(guān)村在線、太平洋電腦網(wǎng)從國(guó)內(nèi)有關(guān)筆記本電腦的特征變量的選擇來(lái)看，隨著時(shí)間的推移以及研究側(cè)重點(diǎn)的不同，筆記本電腦特征變量的選擇也在不斷地發(fā)生變化，王曉玲、王力賓（2007）對(duì)特征變量的考慮最為全面，他們從基本規(guī)格、存儲(chǔ)設(shè)備、顯示屏、外觀特征、電池規(guī)格、顯卡類型、品牌等方面進(jìn)行了特征變量的選擇與組合，選取但是，他們所研究的筆記本電腦樣本數(shù)據(jù)是按年份收集的從消費(fèi)者角度來(lái)看，配置、產(chǎn)品類型、品牌、外觀以及功能是消費(fèi)者購(gòu)買筆記本電腦時(shí)必定考慮的四大因素，因此筆記本電腦特征的選擇主要從這四方面著顯存、顯卡類型、硬盤(pán)容量等指標(biāo)；從產(chǎn)品類型來(lái)看，主要關(guān)注家用和商用等類的屏幕尺寸以及厚薄、輕重等；從功能來(lái)看，主要關(guān)注藍(lán)牙、無(wú)線上網(wǎng)、指紋識(shí)根據(jù)以上分析,從筆記本定量的特性來(lái)看,可初步將標(biāo)稱主頻、標(biāo)配內(nèi)存容量和硬盤(pán)容量等變量納入模型,分別用X1、X2、X3表示。由于變量之間存在較高的稱主頻高其標(biāo)配內(nèi)存容量大些，硬盤(pán)容量也大一些。從相關(guān)系數(shù)看，標(biāo)配內(nèi)存容注：**表示在顯著水平α=0.01處極顯著；*表示在顯著水平α=0.05處顯著。從定性的特征變量來(lái)看，首先考慮不同類型的筆記本其產(chǎn)品定位的不同以及面向的消費(fèi)群的不同，其降價(jià)的幅度與快慢也不同，因此引入虛擬變量以反映筆其次,從筆記本配置方面考慮，消費(fèi)者比另外，消費(fèi)者比較關(guān)心顯卡是不是獨(dú)立表示，C3=1，表示中低端獨(dú)立顯卡或中高端獨(dú)立顯卡，C3=0，表示集成顯卡，C4=1，表示中低端獨(dú)立顯卡，C4=0，表示集成顯卡或中高端獨(dú)立顯卡，即C3=1，C4=1表示中低端獨(dú)立顯卡；C3=0，C4=0表示集成顯卡。X1X2X3C2C3C4C5=1，表示支持藍(lán)牙，否則表示不支持藍(lán)牙；現(xiàn)在網(wǎng)上聯(lián)絡(luò)即聊天已經(jīng)是“家常量，用C6來(lái)表示，C6=1，表示有內(nèi)置攝像頭，否則表示沒(méi)有內(nèi)置攝像頭。從品牌來(lái)看，不同品牌，消費(fèi)者關(guān)注度不同，三大關(guān)注品牌為聯(lián)想、惠普、上，因此，引入3個(gè)虛擬變量，用C7、C8和C9來(lái)表示，C7=1，表示聯(lián)想，C7=0表示其他品牌，C8=0表示惠普，C8=1，表示其他品牌，C9=0表示華碩，C9=1，表示其他品牌，即C7=1，C8=1，C9=1表示聯(lián)想；C7=0，C8=0，C9=1表示惠普；C7=0，C8=1，C9=0表示華碩；C7=0，C8=1，C9=1表示其他品牌。和配置雖說(shuō)是順應(yīng)潮流,逐漸成為購(gòu)買筆記本的消費(fèi)者喜愛(ài)的配置,但從收集到的數(shù)據(jù)資料來(lái)看,現(xiàn)階段只有少數(shù)的高檔筆記本才配有這些裝置,因此本文暫不把這四、筆記本電腦的傳統(tǒng)Hedonic模型的構(gòu)建aiXtik+εktt=1,aiXtik+εktt=1,.這三種模型中，Pkt指在t時(shí)期第k種商品的價(jià)格，Xtik表示t時(shí)期第k種商品的第i個(gè)特征，βt是常數(shù)項(xiàng)，εkt是誤差項(xiàng)，ai是特征變量系數(shù)，表示第i個(gè)單位特征對(duì)價(jià)格的影響程度。在Hedonic模一組特征的組合，由此可將特征變量的系數(shù)ai解釋為特征的“隱含價(jià)格”或“影許多學(xué)者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)就直接選取半對(duì)數(shù)模型，這主要是該模型與雙對(duì)數(shù)模型相比有一個(gè)優(yōu)點(diǎn)[12]:半對(duì)數(shù)模型能夠處理一個(gè)或更多的特征Xtik為零的情況，而雙對(duì)并的數(shù)據(jù)（三個(gè)季度的數(shù)據(jù)放一起，這里我們假定特征價(jià)格不受時(shí)間的影響）以方法消除特征間的共線性以及剔除不顯著的特征變量，得到顯著的線性模型、半對(duì)數(shù)模型和雙對(duì)數(shù)模型（這里只對(duì)定量特征取對(duì)數(shù)，虛擬變量不加處理）的判決模型。我們又假設(shè)，季度內(nèi)的特征價(jià)格不受時(shí)間的影響，利用半對(duì)數(shù)模型建立合所示。由該表可得基于合并數(shù)據(jù)的筆記本電腦的半對(duì)數(shù)ln=8.581+0.144X2-0.305C1-0.238C2-0.067C4+0.325C5+0.110C6-0.139C7ln=8.467+0.207X2-0.354C1-0.155C2+0.393C5+0.128C6ln=8.363+0.142X2+0.001X3-0.216C1-0.252C2-0.174C3+0.368C5+0.153C6-0.184C7ln=8.433+0.110X1+0.124X2-0.321C1-0.265C2+0.249C5F值=8.409P值（F值）=0.004DW值（自相關(guān)檢驗(yàn)）=1.554殘差平方和=42.378AIC=-1501.5F值=4.779P值（F值）=0.030DW值（自相關(guān)檢驗(yàn)）=1.564殘差平方和=14.421AIC=-428.32F值=4.971P值（F值）=0.027DW值（自相關(guān)檢驗(yàn)）=1.536殘差平方和=10.309AIC=-485.23F值=4.148P值（F值）=0.04DW值（自相關(guān)檢驗(yàn)）=1.656殘差平方和=14.370AIC=-614.4得還可以。為了檢驗(yàn)我們提出的第一個(gè)假設(shè)（被解釋變量即使通過(guò)取自然對(duì)數(shù)變），模型是三種Hedonic模型中最好的，但是第一季度的ln(P)在顯著水平0.05處不能這就是本文要重點(diǎn)解決的問(wèn)題（這是基于我們提出的問(wèn)題和假設(shè)的）。下文引入五、基于Box-Cox變換的非線性Hedonic模型的構(gòu)建在這里我們也可以引申到筆記本特征與其價(jià)格之間的非作由處理器標(biāo)稱主頻，標(biāo)配內(nèi)存容量，處理器型的要素所組成的商品，將筆記本價(jià)格模型定義為j種特征及n個(gè)產(chǎn)品的特征價(jià)格函=h(x1,x2)及P2=h(x1,x2)為以x1及x2等兩種特征因素，如內(nèi)存容量與硬盤(pán)容量的大小，所表示的兩種非線性筆記本特征價(jià)格弧線，弧線上為所銷售筆記本種類的所有可能的x1及x2組合。E及tF為筆記本的生所獲得的效用，以u(píng)L（或u）及uK來(lái)表示。Rosen（1974）及關(guān)系。A點(diǎn)到A點(diǎn)的價(jià)格線，可能是由左下往右上的直線或是曲線，交易價(jià)格也價(jià)格的估算產(chǎn)生相當(dāng)大的誤差，因此，在筆記本電腦Y=Xβ+ε（4）（1）線性性，即因變量的數(shù)學(xué)期望和未知參數(shù)之間有線性關(guān)系E(Y)=Xβ;（3）正態(tài)性，在某些情況下要求ε~N(0,σ2I)。但是在實(shí)際檢驗(yàn)中，我們發(fā)現(xiàn)某些數(shù)據(jù)不完全滿足上述條件。為了有效的提現(xiàn)在假設(shè)因變量Y=(y1,y2,Λ,yn)是一組取值為正的變量，對(duì)于Y考慮作如下稱為因變量Y的Box-Cox變換。它包含了許多常見(jiàn)變換，諸如對(duì)數(shù)變換(λ=0倒數(shù)變換(λ=-1）和平方根變化(λ=1/2）。變量經(jīng)過(guò)上述冪變換后W=Y(λ)形W=Y(λ)=Xβ+ε,ε~N(0,σ2I)（6）其中Xn×(p+1)是設(shè)計(jì)陣，εn×1是隨機(jī)向量且E(εε,）=σ2In，λ稱為變換參數(shù)，且λ∈(-3,3)，我們使用變換的主要目地就是通過(guò)找出合適的變換參數(shù)λ進(jìn)行數(shù)據(jù)變換，使變換后的數(shù)據(jù)滿足模型假定，從而使模型回歸擬合的效果更好。但是形如用帶有移動(dòng)參數(shù)的變換取代（6），該修正辦法是給變量Y加上移動(dòng)參數(shù)a，使得根據(jù)上面的非線性Box-Cox變換模型的思想以及本文的研究的筆記本電腦的特征變量的定義和對(duì)半對(duì)數(shù)模型的分析，為了更好的與半對(duì)數(shù)模型做比較，我們，（非線性的Box-Cox轉(zhuǎn)換模型的假設(shè)檢驗(yàn)的目的是要確定某個(gè)λ0是否為合適的變換參數(shù)，以下是因變量的數(shù)據(jù)變換模型中變換參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題。對(duì)于因變H0：λ=λ0艸H1：λ≠λ0（9）又如，對(duì)于λ0=0的情形，若H0未否定，則可以認(rèn)為（9）中λ=0，因而需要進(jìn)行較復(fù)雜，韋博成等（1991）證實(shí)了三個(gè)統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)效果是一致的，因此，本文表示P各分量的幾何平均值,In為n×n階的單位,X1,X2,X3,C1,C2,...,C10]，1n表示全是1的n×1階的列向量，P(λ0)見(jiàn)（5）或式，為樣本容量，p通常取λ0=1，那么檢驗(yàn)（9）變?yōu)镠0：λ=1艸H1：λ≠1其中，eW(λ0)=QW(λ0),eP(λ0)=QP(λ0)。為了避免G(P)值不至于大到計(jì)算機(jī)認(rèn)為無(wú)窮大值，這里先把價(jià)格P變?yōu)閱挝粸槿f(wàn)似t分布，取顯著水平為0.05，所以用正態(tài)分布的臨界值z(mì)0.975=1.96代替t0.025(n-p-1)，由表6可知，不管是合并數(shù)據(jù)的還是分季度的檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕原假設(shè)H0：λ=1，即需要對(duì)價(jià)格P進(jìn)行Box-Cox轉(zhuǎn)換，就檢驗(yàn)了模型（8）的提出是合理的。表6還給出了合并數(shù)據(jù)以及分季度的轉(zhuǎn)換參數(shù)λ的Atkinson估計(jì)值，而且估數(shù)的估計(jì)值相差不大，為了更好的編制筆記本特征價(jià)格指數(shù)，可取所有的≈-1/2。從而可得非線性的Hedonic模型為=a0+aiXi+bjCj+ε(13)T六、基于非線性的Hedonic模型的價(jià)格指數(shù)的編制現(xiàn)在我們利用模型(13)或（15）進(jìn)行合并數(shù)據(jù)、第一季度、第二季度以及第三季度的Hedonic模型構(gòu)建，為剔除不顯著特征性，這里采用逐步回歸的方法進(jìn)行結(jié)果輸出，用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS15.0，輸出結(jié)果見(jiàn)F值=11.689P值（F值）=0.001DW值（自相關(guān)檢驗(yàn)）=1.513殘差平方和=0.0056AIC=-6682.5F值=7.505P值（F值）=0.007DW值（自相關(guān)檢驗(yàn)）=1.520殘差平方和=0.0018AIC=-2012.5F值=6.637P值（F值）=0.011DW值（自相關(guān)檢驗(yàn)）=1.502殘差平方和=0.0015AIC=-2052.1F值=4.339P值（F值）=0.019DW值（自相關(guān)檢驗(yàn)）=1.710殘差平方和=0.0019AIC=-2640.8第一季度、第二季度以及第三季度的Hedonic模型的判定系數(shù)R2分別為0.620、0.635、0.663、0.656，都依次InformationCriterion）和BIC（BayesianInformationCriterion）明顯小于基于模型（2）的表8P(-1/2)的Kolmogorov-Smirnov正態(tài)性檢驗(yàn)標(biāo)配內(nèi)存容量、產(chǎn)品類型、處理器型號(hào)、是否支持藍(lán)牙、是否有內(nèi)置攝像頭、以相對(duì)合并數(shù)據(jù)模型少了品牌這一特征變量對(duì)價(jià)格的影響；第二、三季度模型中，相對(duì)合并數(shù)據(jù)模型多硬盤(pán)容量這一特征變量對(duì)價(jià)格的影響。因此，不論是合并數(shù)根據(jù)分析可知，模型（13）是優(yōu)于模型（2）的，為了構(gòu)建筆記本電腦的特征價(jià)格指數(shù),需分段估計(jì)Hedonic模型時(shí),以第=[1-0.5(1.971+0.002x2-0.004c1-0.002c2+0.005c5+0.002c6]-2=[1-0.5(1.970+0.001x2+7.36×10-6x3-0.002c1-0.004c2-0.002c3=[1-0.5(1.971+0.001x2+6.56×10-6x3-0.004c1-0.003c2+0.003c5+0.001c6-0.001c7]-2指數(shù)(LPI)、拉氏鏈價(jià)格指數(shù)(LCPI)，佩氏價(jià)格指數(shù)(PPI)，佩氏鏈價(jià)格指數(shù)(PCPI)和費(fèi)暄理想價(jià)格指數(shù)(FP)?，F(xiàn)將各季度數(shù)據(jù)代入季度的特征模型，以第一季度為基期，編制了基于傳統(tǒng)模型（2）和非線性模型（8）的特征價(jià)格和環(huán)比特征價(jià)格指數(shù)，并用簡(jiǎn)單算術(shù)平均法計(jì)算得基于原始數(shù)據(jù)的筆記本電腦的均價(jià)，以第一季基于半對(duì)數(shù)模型得到的第二季度的特征均價(jià)為7539元，明顯高估了市場(chǎng)均價(jià)的22.41%，而且基于該模型編制的環(huán)比特征價(jià)格指數(shù)顯示第二季度筆記本價(jià)格明顯和中關(guān)村分析得到的市場(chǎng)均價(jià)非常相近，而且基于該模型編制的環(huán)比特征價(jià)格指數(shù)顯示第二季度筆記本特征價(jià)格明顯較之第一季度有較大幅度下降，這一結(jié)果和的特征價(jià)格指數(shù)都反映了筆記本價(jià)格第三季度較第二季度有一定幅度的下降，但是，不管從第三季度筆記本市場(chǎng)均價(jià)的預(yù)測(cè)還是降幅學(xué)是銷售的旺季，尤其學(xué)生消費(fèi)群是筆記本銷售對(duì)象不可忽視的對(duì)象，第三季度也是個(gè)銷售商“跑銷量”的好時(shí)機(jī)，所以，各銷售商采取降價(jià)促銷以及提高筆記本配置等策略。因此，相對(duì)第二季度的第三季度的特征價(jià)格指數(shù)會(huì)走低，但是降通過(guò)以上分析可知，不論是從模型的統(tǒng)計(jì)意義上來(lái)講，還是根據(jù)這些模型反六、結(jié)論與建議本文在對(duì)基于非線性Hedonic模型編制的同時(shí)，在某些方面彌補(bǔ)了研究現(xiàn)狀的不足，也驗(yàn)證了提出的四個(gè)假設(shè)，可得到特征價(jià)格法要求數(shù)據(jù)系統(tǒng)全面。目前國(guó)外已有許多應(yīng)用掃描數(shù)據(jù)構(gòu)建特征價(jià)格指市場(chǎng)的新產(chǎn)品問(wèn)題，而且根據(jù)實(shí)際資料建立非線性Hedonic模型效果更好5）實(shí)際在編制價(jià)格指數(shù)時(shí),需進(jìn)行連續(xù)性調(diào)查以得到不同時(shí)間上的交易價(jià)格和特征值,從而可利用特征價(jià)格法編制Hedonic價(jià)格指數(shù)格指數(shù)的編制提供一種新的思路，由于時(shí)間、樣本信息及個(gè)人能力的限制，有一些問(wèn)題需要進(jìn)一步研究。例如，本文的特征價(jià)格模型中缺少一些未考慮到的特征變量，這一定程度上影響了Hedonic模型的擬由于數(shù)據(jù)量大，原始數(shù)據(jù)暫不附于此處，大賽組委需要本隊(duì)提供原始數(shù)據(jù)，X=[…]%數(shù)據(jù)矩矩陣，這里由于本文的數(shù)據(jù)比較大，數(shù)據(jù)省略了，每次只要將需要的數(shù)據(jù)，比如合并數(shù)據(jù)或detaA=(eP'*eP-(eW1'*eP)^2/(eW1'*eW1))/lamda=1-(eW1'*eP)/(eW參考文獻(xiàn)[1]黃永鵬.基于方法—目的鏈理論的不同世代消費(fèi)者行為研究—以長(zhǎng)春筆記本電腦市場(chǎng)為例[2]艾凱數(shù)據(jù)研究中心.2009年中國(guó)筆記本電腦市場(chǎng)分析[EB/OL]./guancha/200908/0P41305542009.html,2009.08.04.[3]Court.A.T.TheDynamicsofAutomobileDem[4]Griliches.HedonicPriceIndexesforAutomobiles:AnEcoThePriceStatisticsoftheFederalGovernment[M].[5]Rosen,S.HedonicPric