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差不大,为了更好的编制笔记本特征价格指数,可取所有的.从而可得非线性的Hedonic模型为

(13)

模型(13)可整理为

(14)

由(14)式可得特征价格的预测模型为

(15)

表6Atkinson统计量值和转换参数的估计值

数据类型合并数据第一季度数据第二季度数据第三季度数据-37.2742-20.7940-17.1462-21.7152-0.4121-0.4709-0.3675-0.3084六,基于非线性的Hedonic模型的价格指数的编制

(一)笔记本电脑的特征价格模型的确定

现在我们利用模型(13)或(15)进行合并数据,第一季度,第二季度以及第三季度的Hedonic模型构建,为剔除不显着特征变量以及消除特征变量的多重共线性,这里采用逐步回归的方法进行结果输出,用统计软件SPSS15.0,输出结果见表7所示.由结果可看出,各项特征均通过了统计检验,所有常数项和解释变量

表7基于非线性回归模型(15)的输出结果

数据

类型纳入模型(15)的特征变量特征变量系数t值P值(t值)VIF

(膨胀因子)合

并

数

据(Constant)1.9723700.4240.000C50.00414.5440.0001.133C2-0.003-9.2040.0001.285C1-0.003-10.7240.0001.046X20.0028.7800.0001.188C60.0024.2600.0001.095C7-0.002-3.4190.0011.025F值等于11.689P值(F值)等于0.001R(相关系数)等于0.787R2(拟合优度)等于0.620

DW值(自相关检验)等于1.513残差平方和等于0.0056AIC等于-6682.59BIC等于-6652.04第

一

季

度

数

据(Constant)1.9711849.4900.000C50.0059.0120.0001.119X20.0025.7170.0001.315C1-0.004-6.1750.0001.041C2-0.002-3.2470.0011.374C60.0022.7400.0071.053F值等于7.505P值(F值)等于0.007R(相关系数)等于0.797R2(判决系数)等于0.635

DW值(自相关检验)等于1.520残差平方和等于0.0018AIC等于-2016.55BIC等于-1993.53第

二

季

度

数

据(Constant)1.9701967.0080.000C50.0049.1440.0001.157C2-0.004-5.8880.0001.319X20.0013.6200.0001.520C1-0.002-4.2410.0001.072C60.0023.2310.0011.132C3-0.002-3.2160.0021.448X37.36E-0062.5760.0111.751F值等于6.637P值(F值)等于0.011R(相关系数)等于0.814R2(判决系数)等于0.663

DW值(自相关检验)等于1.502残差平方和等于0.0015AIC等于-2052.17BIC等于-2026.76第

三

季

度

数

据(Constant)1.9712290.2150.000C2-0.003-6.2430.0001.338C50.0037.6370.0001.145C1-0.004-8.2220.0001.088X20.0014.0880.0001.722X36.56E-0062.5670.0111.617C60.0012.2810.0231.198C7-0.001-2.0830.0381.066F值等于4.339P值(F值)等于0.019R(相关系数)等于0.810R2(判决系数)等于0.656

DW值(自相关检验)等于1.710残差平方和等于0.0019AIC等于-2640.87BIC等于-2613.47的参数估计95%以上拒绝T检验零假设,由VIF(膨胀因子)可知模型中已不存在多重共线性,由DW值可知,模型中的误差项都不存在序列相关,而且合并数据,第一季度,第二季度以及第三季度的Hedonic模型的判定系数分别为0.620,

0.635,0.663,0.656,都依次大于或接近半对数模型的0.610,0.612,0.668,0.616,进一步对比表4和表7,可知,基于模型(15)的残差平方和以及AIC(AkaikeInformationCriterion)和BIC(BayesianInformationCriterion)Kolmogorov-Smirnov正态性检验,见表8所示.因此,模型(13)要明显优于半对数模型(2).

表8的Kolmogorov-Smirnov正态性检验

数据类型第一季度数据第二季度数据第三季度数据Kolmogorov-Smirnov

统计量值1.1080.6490.747P值0.1720.7940.632基于非线性的模型(13),分析可知,所选的12个特征,在合并数据模型中,标配内存容量,产品类型,处理器型号,是否支持蓝牙,是否有内置摄像头,以及品牌(联想和相对其他品牌而言)对价格影响均极显着,第一,二季度模型中,相对合并数据模型少了品牌这一特征变量对价格的影响,第二,三季度模型中,相对合并数据模型多硬盘容量这一特征变量对价格的影响.因此,不论是合并数据还是分季度的模型中,标配内存容量,产品类型,处理器型号,是否支持蓝牙,是否有内置摄像头这5个特征变量对笔记本电脑的价格有极显着的影响.

根据分析可知,模型(13)是优于模型(2)的,为了构建笔记本电脑的特征价格指数,需分段估计Hedonic模型时,以第一季度为基期,则根据(15)式以及表7,可得基期的Hedonic回归方程为

报告期第二季度的Hedonic回归方程为

报告期第三季度的Hedonic回归方程为

(二)基于传统模型和非线性模型编制的特征价格指数的对比

Hedonic方程估计出来后,特征价格指数(HPI)的构建有多种形式,如拉氏价格指数(LPI),拉氏链价格指数(LCPI),佩氏价格指数(PPI),佩氏链价格指数(PCPI)和费暄理想价格指数(FP).现将各季度数据代入季度的特征模型,以第一季度为基期,编制了基于传统模型(2)和非线性模型(8)的特征价格和环比特征价格指数,并用简单算术平均法计算得基于原始数据的笔记本电脑的均价,以第一季度为基期,编制了简单算术平均环比价格指数,分别见表9和10所示.

表9特征价格比较(单位:元)

第一季度(基期)第二季度第三季度简单算术平均价格769272397038基于半对数模型的特征价格732175396772基于非线性模型的特征价格718162716138

表10特征价格指数(HPI)比较

第一季度(基期)第二季度第三季度简单算术平均环比价格指数100%94.11%97.22%基于半对数模型的环比HPI100%102.98%89.83%基于非线性模型的环比HPI100%87.33%97.88%根据中关村2016年第二季度国内笔记本市场分析报告[20],第二季度笔记本市场的总体走势是价格继续下降.第二季度市场价格降幅相比第一季度有较大提高.第二季度市场均价一直处于下降趋势,6月均价降为6159元.Hedonic模型编制的特征价格指数都反映了笔记本价格第三季度较第二季度有一定幅度的下降,但是,不管从第三季度笔记本市场均价的预测还是降幅来看,基于非线性的Hedonic模型的特征价格和特征价格指数更加合理,因为第三季度的7-8月假期和9月开学是销售的旺季,尤其学生消费群是笔记本销售对象不可忽视的对象,第三季度也是个销售商"跑销量"的好时机,所以,各销售商采取降价促销以及提高笔记本配置等策略.因此,相对第二季度的第三季度的特征价格指数会走低,但是降幅不会大到10个百分点以上,这一预测只要中关村的第三季度国内笔记本市场分析报告出来,便能得到验证.

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