Sampling Frequency and the Comparison Between Matched-Model and Hedonic Regression Price Indexes
抽样频率与匹配型号、特征回归价格指数的比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究商品价格指数和型号选择偏差，数据频率提高本身不构成金融高频计量的分类依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
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抽样频率与匹配型号、特征回归价格指数的比较
- 研究问题
- 提高价格数据的抽样频率、增加可匹配型号比例，是否能够减轻匹配型号价格指数因样本代表性不足产生的偏差？
- 方法与思路
- 作者构造一组可比较的价格指数，使用 Buy Direct 的计算机价格资料，并考察提高抽样频率与只保留长寿命型号的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称抽样频率提高反而增加匹配型号指数偏差，而仅使用长寿命型号可减轻偏差，并将此现象联系于短寿命型号的选择。
- 阅读关注点
- 应核对匹配型号与特征回归指数的构造、偏差参照标准、型号寿命定义，以及频率变化和样本筛选的比较设计。
- 阅读边界
- 所给 RePEc 出版社摘要开头残缺，未说明偏差基准与数值幅度；计算机型号数据的发现不能直接推广到其他价格指数。
原文摘要
prices, because the price/performance ratio of models sold in consecutive periods is worse than that of new models. This "unrepresentativeness" of the sample potentially might be reduced by obtaining higher-frequency data, thus increasing the fraction of models that are matched. We propose a set of conformable indexes to test this hypothesis. Using computer prices from the Buy Direct press, we find, contrary to initial expectations, that the bias in the matched-model price index increases with the sampling frequency. The bias is reduced if the high-frequency index is constructed using only long-lived models. These results suggest that models that last for only a brief time are models for which the price/performance ratio has deteriorated very rapidly. Thus increasing the sampling frequency without purging short-lived models actually increases the selection bias.