Standard Errors as Weights in Multilateral Price Indexes
以标准误作为多边价格指数的权重AI 解读 ↓
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以标准误作为多边价格指数的权重
- 研究问题
- 多边价格指数依赖双边比较时，如何在可靠性权重中反映数据缺口，并评估这种全面度量对跨国价格指数计算的影响？
- 方法与思路
- 作者以加权最小二乘得到的双边价格指数标准误衡量可靠性，将该度量用于多边指数加权，并应用于103国农业生产数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称标准误能够提供考虑数据缺口的可靠性度量，弥补既有度量的不足；跨国应用结果支持加权方法及全面可靠性权重的重要性。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对标准误的计算假设、数据缺口如何影响精度、可靠性向权重的转换，以及多边指数对权重选择的敏感性。
- 阅读边界
- 摘要未说明缺失数据机制、权重的具体函数或比较误差的相关性处理，不能据此判断该方法在不同国际价格数据中的普遍表现。
原文摘要
Various multilateral methods for computing price indexes use bilateral comparisons as their basic building blocks. Some give greater weight to those bilateral comparisons deemed more reliable. However, none of the existing reliability measures adjusts for gaps in the data. We show how the standard errors on bilateral price indexes derived using weighted least squares provide reliability measures that solve this problem. We then apply our methodology to a dataset on agricultural production in 103 countries. Our results demonstrate the appeal of weighted methods and the importance of using weights based on a comprehensive measure of reliability.