By this author

Using online data to construct hedonic price indices for smartphones

Issue number 4 from 08.02.2026

В данной работе производятся оценка гедонистических регрессий и строятся гедонистические индексы для цен на смартфоны. Для построения индексов используется уникальный набор больших данных интернет-магазинов, включающий длинный ряд характеристик товаров и содержащий широкый набор репрезентативных наблюдений (1,9 млн уникальных наблюдений над ценами на смартфоны с июля 2022 г.). Мы показываем, что для смартфонов динамика гедонистических индексов, построенных с использованием рекомендуемых в литературе методов, складывается заметно выше публикуемого Росстатом индекса цен на смартфоны. Более того, мы косвенно подтверждаем, что при ценообразовании смартфонов используется ценовая стратегия «снятия сливок», при которой сначала устанавливается высокая цена на их конкретную разновидность (отдельный товар или услуга-представитель), а затем она снижается. Применение подобных ценовых стратегий производителями и розничными продавцами, а также частая смена модельного ряда, в случае использования простых распространенных среди статистических ведомств подходов к учету качества в индексе потребительских цен, в итоге приводят к истощению выборки наблюдений и смещению индекса потребительских цен. Это обстоятельство является аргументом в пользу совершенствования методик корректировки динамики цен на изменение качества с использованием подходов на основе гедонистических регрессий. Дополнительный вывод состоит в том, что в качестве регрессоров в гедонистических регрессиях должны выступать все релевантные для изменения цен качественные характеристики, а не фиксированные эффекты разновидностей. В случае применения упрощенных спецификаций регрессий возникает смещение в индексе потребительских цен. Это будет мотивировать Росстат собирать данные обо всех релевантных для изменения цен качественных характеристиках разновидностей. Включение гедонистических методов в инструментарий Росстата поможет сделать публикуемый индекс потребительских цен (ИПЦ) более репрезентативным, что, в свою очередь, будет способствовать повышению доверия к публикуемым данным.

2 0