我国高校教材价格实证研究——基于特征价格理论

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1、分类号密级UDC学校代码硕士研究生学位论文我国高校教材价格实证研究——基于特征价格理论学院(部、所):统计与数学学院专业:统计学研究方向:国民经济统计学姓名:许丹丹导师:王力宾教授论文起止时间:2011年5月~2012年5月学位论文原创性声明声明:本人所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由

2、本人承担。论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解云南财经大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文和论文电子版,允许学位论文被查阅或借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编、发表学位论文;授权学校将学位论文的全文或部分内容编入、提供有关数据库进行检索。(保密的学位论文在解密后遵循此规定)论文作者签名:导师签名:日期:年月日日期:年月日摘要摘要一般来说,价格指数编制时选取的代表商品都是“同质”的,即每年出

3、售的同种商品在质量上没有较大的变化,这样才能准确地衡量商品在不同样本期间内的物价变化。而教材具有很强的“异质性”,实证表明传统的指数编制方法对教材来说并不适用。2001年,美国劳工部发布了高校教材质量调整方法即特征价格方法,文中作者MikeReese通过逐步回归的方法选择变量,同时利用模型拟合优度从普通线性回归模型和半对数回归模型中选择最优模型。该文经美国劳工部网站的收录,为教科书价格研究提供了先例。在我国,教材及其参考书虽被作为教育消费中的一部分纳入CPI指数的编制,但在高等教育发展愈加迅速的今天,却鲜有

4、关于教材价格方面的研究公开发表。为此,笔者搜集了2004-2011八年共3291本我国高校教材的图书信息,结合我国《普通图书著录规制》,选取了8个教材特征。在变量选择方面,本文结合实证数据进行了探讨。简单线性回归模型包含了所有特征变量,但只有8个在95%置信水平下显著,而余下的不太显著变量在逐步回归中大多被剔除。Box-Cox转换虽然能在一定程度上改进模型的拟合效果,但仍旧逃脱不了变量选择中出现的难题。笔者尝试采用Lasso这一选择变量的新方法进行特征价格模型的构建则取得了很好的效果,在保留几乎所有特征变量

5、的同时又使得模型能够很好的解释,有利于特征价格指数的编制。特征价格指数将商品的质量变化脱离出来,单纯反映物价的变化,既解决了教材的“异质性”为指数编制造成的困难,也详细地计算出教材各项特征的隐含价格,其中,教材页数及尺寸大小对其价格有着重要的正向影响,且精装帧会使得教材定价显著提高,而教材的专业属性也对定价产生了一定的影响。基于截面数据和合并数据编制的指数有较大差别反映出在样本期内特征的隐含价格也并非一成不变的。实证研究表明经过质量调整后的我国高校教材价格在过去的八年里平均上涨了1.2%。关键词:质量调整;

6、特征价格;Lasso方法;随机森林IAbstractAbstractGenerallyspeaking,therepresentativeofthegoodswhichareselectedintothepriceindexare“homogeneous”,andthenthepriceindexcanmeasurethechangeofthegoodsbetweendifferentyearscurrently.But,thetextbooksare“heterogene-ous”.Theempirica

7、lresultindicatesthatthepriceindexwhichbecomputedbythetraditionalmethodsisnotsuitableforthetextbooks.In2001,theU.S.departmentofLaborissured《HedonicQualityAdjustmentMethodsforCollegeTextbooksintheU.S.CPI》.MikeReese,whoistheauthorse-lectthevariablesbythestepw

8、ise,andatthesametimeselectthebestmodelsfromtheordinarylinearregressionmodelandthehalflogarithmicregressionmodelbythe2R.ThispaperwhichisconcludedbytheweboftheU.S.departmentofLaborpro-videaprecedentforresearcho

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