ログイン
Language:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. Research & Education Resources
  2. 070 Working Papers = ワーキングペーパー
  3. RCESR Discussion Paper Series / Research Center for Economic and Social Risks

Quality Adjustment, Hedonic Regressions and the Extension Problem

http://hdl.handle.net/10086/0002061807
http://hdl.handle.net/10086/0002061807
8761573a-be5c-438d-b7e8-5d29c64973f9
名前 / ファイル ライセンス アクション
dp26-7_rcesr.pdf dp26-7_rcesr.pdf (906 KB)
アイテムタイプ デフォルトアイテムタイプ(フル)その2(1)
公開日 2026-03-31
タイトル
タイトル Quality Adjustment, Hedonic Regressions and the Extension Problem
言語 en
作成者 DIEWERT, W. Erwin

× DIEWERT, W. Erwin

en DIEWERT, W. Erwin
University of British Columbia
UNSW Sydney

Search repository
SHIMIZU, Chihiro

× SHIMIZU, Chihiro

NRID 50406667
Researchmap 7000015707

en SHIMIZU, Chihiro
kakenhi Hitotsubashi University 12613

Search repository
寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 Research Center for Economic and Social Risks, Institute of Economic Research, Hitotsubashi University
言語 en
所属機関名 Institute of Economic Research, Hitotsubashi University
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Quality adjustment
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 scanner data
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 hedonic regressions
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 predicted share similaritylinking
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 expanding window approach to multilateral indexes
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 the chain drift problem
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 economic approach to index number theory
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 the estimation of systems of inverse demand functions
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 High technology products are characterized by the rapid introduction of new models and the corresponding disappearance of older models. The paper addresses the quality adjustment problem associated with the construction of price indexes for these products. A main method for dealing with this problem is the use of hedonic regression models. Hedonic regressions use either product characteristics as explanatory variables (Time Dummy Characteristics regressions) or the product itself as the ultimate characteristic (Time Product Dummy regressions). The paper considers weighted and unweighted Time Product Dummy regressions. The indexes which were generated by the hedonic regressions are compared to traditional index numbers that did not make any special adjustments for quality change. The Expanding Window variant of a Weighted Time Product Dummy regression was used to address the chain drift problem and the problems associated with extending a series that cannot be revised. Finally, the estimation of systems of inverse demand functions was also used to generate various price indexes. Seventeen alternative approaches were implemented using Japanese price and quantity data on laptop sales in Japan for the 24 months over the years 2020-2021.
言語 en
出版者
出版者 Institute of Economic Research, Hitotsubashi University
言語 en
日付
日付 2026-03
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連情報
関連タイプ isPartOf
言語 en
関連名称 RCESR Discussion Paper Series ; No. DP26-7
助成情報
助成機関識別子タイプ Crossref Funder
助成機関識別子 https://doi.org/10.13039/501100001691
助成機関名 Japan Society for the Promotion of Science
言語 en
研究課題番号 24H00012
研究課題番号URI https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-24H00012/
研究課題名 日本の物価・不動産価格の変動-大規模ミクロデータを用いた解明と統計の再構築-
ページ数
ページ数 32
Sponsorship
値 The authors gratefully acknowledge financial support from the JSPS KAKEN Grant(S)24H00012.
JEL
値 C32
JEL
値 C43
JEL
値 D20
JEL
値 D57
JEL
値 E31
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2026-03-31 04:48:35.204424
Show All versions

Share

Share
tweet

Cite as

Other

print

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX
  • ZIP

コミュニティ

確認

確認

確認


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3