Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

Índice hedónico

Un índice hedónico es cualquier índice de precios que utiliza información de regresión hedónica , la cual describe cómo el precio de un producto podría explicarse por sus caract...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita

Un índice hedónico es cualquier índice de precios que utiliza información de regresión hedónica , la cual describe cómo el precio de un producto podría explicarse por sus características. Los índices de precios hedónicos han demostrado ser muy útiles al aplicarse para calcular índices de precios de productos de información y comunicación (por ejemplo, computadoras personales) y vivienda, [ 1 ] porque pueden mitigar con éxito problemas como los que surgen al considerar nuevos productos y cambios rápidos en la calidad.

Motivación

En las últimas dos décadas se ha prestado considerable atención a los métodos de cálculo de los índices de precios . La Comisión Boskin en 1996 afirmó que existían sesgos en el índice de precios: los índices tradicionales de modelos emparejados pueden sobreestimar sustancialmente la inflación , porque no son capaces de medir el impacto de las peculiaridades de industrias específicas, como la rápida rotación de bienes, las enormes diferencias de calidad entre los productos en el mercado y el corto ciclo de vida del producto. La Comisión demostró que el uso de índices de modelos emparejados ( índices de precios tradicionales ) conduce a una sobreestimación de la inflación del 0,6% anual en el índice oficial de precios al consumidor (IPC-U) de EE. UU. Los productos de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) llevaron a un aumento tanto en el stock de capital como en el crecimiento de la productividad laboral. [ 2 ] Resultados similares fueron obtenidos por Crawford para Canadá, [ 3 ] por Shiratsuka para Japón, [ 4 ] y por Cunningham para el Reino Unido. [ 5 ] Al invertir la metodología hedónica, y a la espera de una mayor divulgación por parte de fuentes comerciales, también se ha enumerado el sesgo anualmente durante cinco décadas, para los EE. UU. [ 6 ]

Los ajustes de calidad también son importantes para comprender los deflactores de las cuentas nacionales (véase deflactor del PIB ). En Estados Unidos, por ejemplo, la aceleración del crecimiento después de 1995 fue impulsada por el aumento de la inversión en productos de TIC, lo que conllevó un incremento tanto del stock de capital como del crecimiento de la productividad laboral. [ 2 ] Esto aumenta la complejidad de las comparaciones internacionales de deflactores. Wyckoff [ 7 ] y Eurostat [ 8 ] muestran que existe una enorme dispersión en los deflactores de TIC en la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) y en los países europeos, respectivamente.

Estas diferencias son tan enormes que no pueden explicarse por las condiciones del mercado, la regulación, etc. Como sugieren ambos estudios, la mayor parte de la discrepancia proviene de las diferencias en los procedimientos de ajuste de calidad entre países, lo que, a su vez, imposibilita la comparación internacional de la inversión en TIC (ya que se calcula mediante la deflación). Esto también dificulta la comparación del impacto de las TIC en economías (países, regiones, etc.) que utilizan diferentes métodos para calcular el PIB.

regresión hedónica

Por ejemplo, para un modelo econométrico lineal , supongamos que en cada período t tenemosnortet{\displaystyle n_{t}}bienes, que podrían describirse mediante un vector de k características.(z1it,...,zkit)T{\displaystyle (z_{1it},...,z_{kit}\;)^{T}}Por lo tanto, la regresión hedónica (transversal) es:

PAGit=do0t+∑j=1kdoitzjit+ξit,{\displaystyle P_{it}=c_{0t}+\sum _{j=1}^{k}c_{it}z_{jit}+\xi _{it},}

dóndedoit{\displaystyle c_{it}}es un conjunto de coeficientes yξit{\displaystyle \xi _{it}}son independientes e idénticamente distribuidas , teniendo una distribución normal.norte(0,σ2){\displaystyle N(0,\sigma ^{2})}.

Índice de precios hedónicos

Existen varias formas de construir los índices de precios hedónicos. Siguiendo a Triplett, [ 9 ] se pueden distinguir dos métodos : directo e indirecto. El método directo utiliza únicamente la información obtenida de la regresión hedónica, mientras que el segundo método combina la información derivada de la regresión hedónica con modelos emparejados ( índices de precios tradicionales ). En el método indirecto, los datos utilizados para estimar la regresión hedónica y calcular los índices de los modelos emparejados son diferentes.

El método directo podría dividirse en los métodos de variable ficticia de tiempo y de característica .

Método de variable ficticia de tiempo

La variable ficticia de tiempo es más simple, porque asume precios implícitos (coeficientes de la regresión hedónica -doit{\displaystyle c_{it}}) ser constante en períodos de tiempo adyacentes. Esta suposición generalmente no se cumple [ 10 ] ya que los precios implícitos reflejan tanto la demanda como la oferta. [ 11 ]

Método característico

El método característico flexibiliza este supuesto, basándose en el uso de precios ajustados a partir de una regresión hedónica. Este método generalmente debería generar estimaciones más estables, ya que las estimaciones de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) garantizan que la regresión siempre pase por su media.

El índice de precios hedónicos de cadena característica correspondiente busca un período de 0 a T ,

∏t=0TPAG^t+1(zτ)PAG^t(zτ),{\displaystyle \prod _{t=0}^{T}{\frac {{\widehat {P}}_{t+1}(z^{\tau })}{{\widehat {P}}_{t}(z^{\tau })}},}

yPAG^t+1(zτ){\displaystyle {\widehat {P}}_{t+1}(z^{\tau })}es una estimación del precio obtenida a partir de una regresión hedónica en el período t +1 con características medias del períodoτ: zτ{\displaystyle \tau :\ z^{\tau }} .

El índice de precios hedónicos base característico correspondiente busca un período de 0 a T :

HPAGI(0,T)=PAG^T(zτ)PAG^0(zτ).{\displaystyle HPI(0,T)={\frac {{\widehat {P}}_{T}(z^{\tau })}{{\widehat {P}}_{0}(z^{\tau })}}.}

Una especificación de zτ{\displaystyle \ z^{\tau }}- características medias para un período determinado, determina el tipo de índice. Por ejemplo, si establecemos zτ{\displaystyle \ z^{\tau }}igual a la media de las características del período anteriort: zt{\displaystyle t:\ z^{t}}, obtendríamos un índice tipo Laspeyres. Configuración zτ{\displaystyle \ z^{\tau }}igual at+1: zt+1{\displaystyle t+1:\ z^{t+1}}da el índice de tipo Paasche y así sucesivamente. El índice de tipo Fisher se define como la raíz cuadrada del producto de los índices de tipo Laspeyres y Paasche. El índice de Edgeworth-Marshall utiliza la media aritmética de las características medias de dos períodos t y t +1. Un índice de tipo Walsh utiliza la media geométrica de dos períodos. Y finalmente, el índice de calidad base no actualiza las características (calidad) y utiliza características base fijas. z0{\displaystyle \ z^{0}}.

Índices de calidad hedónica

El índice de calidad hedónica es similar al índice de cantidad en la teoría de índices tradicional: mide cómo ha cambiado el precio de obtener un conjunto de características a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si queremos estimar el efecto que el crecimiento (o la disminución) de una característica ha tenido en el precio de una computadora durante un período, de t a t+1 , entonces el índice de calidad hedónica se vería así:

PAG^η(zt+1)PAG^η(zt),{\displaystyle {\frac {{\widehat {P}}_{\eta }(z^{t+1})}{{\widehat {P}}_{\eta }(z^{t})}},}

dónde η{\displaystyle \ \eta }, como en el caso de los índices de precios, determina el tipo de índice. Así, el índice de calidad de la cadena para el período de 0 a T se vería así:

∏t=0TPAG^η(zt+1)PAG^η(zt){\displaystyle \prod _{t=0}^{T}{\frac {{\widehat {P}}_{\eta }(z^{t+1})}{{\widehat {P}}_{\eta }(z^{t})}}}

y el índice base:

PAG^η(zT)PAG^η(z0).{\displaystyle {\frac {{\widehat {P}}_{\eta }(z^{T})}{{\widehat {P}}_{\eta }(z^{0})}}.}

Notas

  1. ↑ Hill, R. “Índices de precios hedónicos para la vivienda” , Documentos de trabajo de estadística de la OCDE, 2011/01, Publicaciones de la OCDE.
  2. 1 2 (Bosworth y Triplett, 2001) ¿Qué hay de nuevo en la nueva economía? Tecnologías de la información, crecimiento económico y productividad
  3. ↑ Crawford, Allan, “Sesgos de medición en el IPC canadiense: ¿Una actualización?” , inglés y francés, Bank of Canada Review, primavera de 1998, págs. 38-56.
  4. ↑ Shiratsuka, Shigenori, “Errores de medición en el Índice de Precios al Consumidor japonés”. Archivado el 21 de mayo de 2014 en Wayback Machine , Banco de la Reserva Federal de Chicago, 1 de febrero de 1999.
  5. ↑ Cunningham, Alastair, “Sesgo de medición en los índices de precios: una aplicación al RPI del Reino Unido” Archivado el 3 de agosto de 2012 en Wayback Machine , Banco de Inglaterra, Publicaciones, Documentos de trabajo, 1996, n.° 47.
  6. ↑ Farrell CJ 'Conocimiento comercial sobre economía de la innovación', Informe, pág. 8
  7. ↑ Wyckoff, Andrew W., “El impacto de los precios de las computadoras en las comparaciones internacionales de la productividad laboral” , Economía de la innovación y las nuevas tecnologías, 1995, vol. 3, números 3-4, págs. 277-93
  8. ↑ Grupo de trabajo de Eurostat, «Medidas de volumen para ordenadores y software», junio de 1999
  9. ↑ Jack Triplett, 2006. Manual sobre índices hedónicos y ajustes de calidad en los índices de precios: aplicación especial a los productos de tecnología de la información . OCDE. Descripción y contenido .
  10. ↑ Berndt, Ernst R. y Neal J. Rappaport (2001), “Precio y calidad de las computadoras personales de escritorio y móviles: una visión histórica de un cuarto de siglo”, American Economic Review, 91(2) (mayo), págs. 268-273.
  11. ↑ Pakes A. (2002), “Una reconsideración de los índices de precios hedónicos con una aplicación a los PC”. Documento de trabajo del NBER n.° 8715 (2002), enero.

Referencias

  • WE Diewert, 1993. " La historia temprana de la investigación sobre índices de precios. Archivado el 27 de septiembre de 2011 en Wayback Machine ", Capítulo 2 de Ensayos sobre la teoría de los números índice , vol. 1, editado por WE Diewert y AO Nakamura. Elsevier, BV.
  • Jerry Hausman , 2003. "Fuentes de sesgo y soluciones al sesgo en el índice de precios al consumidor", Journal of Economic Perspectives , 17(1), pp. 23–44. Archivado el 9 de febrero de 2012 en Wayback Machine .