Índice hedónico

Un índice hedónico es cualquier índice de precios que utiliza información de regresión hedónica , que describe cómo el precio de un producto podría explicarse por las características del producto. Los índices de precios hedónicos han demostrado ser muy útiles cuando se aplican para calcular índices de precios para productos de información y comunicación (por ejemplo, computadoras personales) y viviendas, ^[1] porque pueden mitigar con éxito problemas como los que surgen de la existencia de nuevos bienes para considerar y de los cambios rápidos de 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 de modelos emparejados tradicionales 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 IPC oficial de Estados Unidos (CPI-U). Los productos de tecnología de la información y las comunicaciones (TIC) llevaron a un aumento del stock de capital y al 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 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 los Estados Unidos, por ejemplo, la aceleración del crecimiento después de 1995 fue impulsada por el aumento de la inversión en productos de TIC que conducen tanto a un aumento del stock de capital como al 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 los países europeos, respectivamente.

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

Regresión hedónica

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

${\displaystyle P_{it}=c_{0t}+\sum _{j=1}^{k}c_{it}z_{jit}+\xi _{it},}$

donde es un conjunto de coeficientes y son independientes y están distribuidos de forma idéntica , teniendo una distribución normal . ${\displaystyle c_{it}}$ ${\displaystyle \xi _{it}}$ ${\displaystyle N(0,\sigma ^{2})}$

Índice de precios hedónico

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 solo información obtenida de la regresión hedónica, mientras que el segundo método combina información derivada de la regresión hedónica y modelos emparejados ( índices de precios tradicionales ). En el método indirecto, los datos utilizados para estimar la regresión hedónica y calcular los índices de modelos emparejados son diferentes.

El método directo se puede dividir en el método de variable ficticia de tiempo y el método característico .

Método de variable ficticia de tiempo

La variable ficticia temporal es más sencilla, porque supone que los precios implícitos (coeficientes de la regresión hedónica - ) son constantes a lo largo de períodos de tiempo adyacentes. Esta suposición generalmente no se cumple ^[10] ya que los precios implícitos reflejan tanto la demanda como la oferta. ^[11] ${\displaystyle c_{it}}$

Método característico

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

El índice de precios hedónico de la cadena característica correspondiente busca el período de 0 a T ,

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

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

El índice de precios hedónico característico correspondiente busca el período de 0 a T :

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

Una especificación de - características medias para un período determinado determina el tipo de índice. Por ejemplo, si fijamos igual a la media de las características del período anterior , obtendremos un índice de tipo Laspeyres. Fijándolo igual a obtendremos un 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, por último, el índice de calidad base no actualiza las características (calidad) y utiliza características base fijas - . ${\displaystyle \ z^{\tau }}$ ${\displaystyle \ z^{\tau }}$ ${\displaystyle t:\ z^{t}}$ ${\displaystyle \ z^{\tau }}$ ${\displaystyle t+1:\ z^{t+1}}$ ${\displaystyle \ z^{0}}$

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 estamos dispuestos a estimar el efecto que el crecimiento (o la disminución) de una característica ha tenido en el precio de una computadora durante un período, desde t hasta t+1 , entonces el índice de calidad hedónica se vería así:

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

donde , como en el caso de los índices de precios, determina el tipo de índice. Por lo tanto, el índice de calidad de la cadena para el período de 0 a T se vería así: ${\displaystyle \ \eta }$

${\displaystyle \prod _{t=0}^{T}{\frac {{\widehat {P}}_{\eta }(z^{t+1})}{{\widehat {P}}_{\eta }(z^{t})}}}$

y el índice base:

${\displaystyle {\frac {{\widehat {P}}_{\eta }(z^{T})}{{\widehat {P}}_{\eta }(z^{0})}}.}$

Véase también

• Índice de precios al consumidor

Notas

1. Hill, R. “Índices de precios hedónicos para la vivienda”, Documentos de trabajo de estadísticas de la OCDE, 2011/01, OECD Publishing.
2. (Bosworth y Triplett, 2001) ¿Qué hay de nuevo en la nueva economía? TI, crecimiento económico y productividad [1]
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.º 47.
6. Farrell CJ 'Conocimiento comercial en la economía de la innovación' Un informe, pág. 8 [2]
7. Wyckoff, Andrew W., “El impacto de los precios de las computadoras en las comparaciones internacionales de la productividad laboral”, Economics of Innovation and New Technology, 1995, vol. 3, número 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 índices de precios: aplicación especial a 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 descripción 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 las computadoras personales”. Documento de trabajo NBER n.º 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 teoría de números índice , v. 1, WE Diewert y AO Nakamura, ed. 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 .