Abstract
本研究旨在探討如何以隨機方法估計物價指數。文中先介紹單一迴歸係數模式及兩係數迴歸模式的方法及其背後的經濟與統計意義。相對於這兩種單一方程式的估計方法,本文也介紹聯立方程式的估計方法。此外,本文還介紹本質為連續型函數的Divisia指數,及據此可得的連鎖基期物價指數近似估計法。針對以上的理論模型,我們以台灣的資料進行實證分析。在單一係數迴歸模式的實證結果方面,我們得到Laspeyres物價指數的估計值及估計值標準差,估計值的標準差相對於估計值世相當小的,顯示隨機模式得到的估計結果可信度很高。運用類似的模式我們也對兩種基期型態的Divisia物價指數進行估計。接著我們又以連鎖基期物價指數對前面兩種物價指數模式進行進似估計。在兩係數物價指數迴歸模式方面,我們以估得各期物價的軌跡與先前估得的Laspeyres物價指數及Divisia物價指數估計互為比較外,也列示樣本觀察期內各商品分類物價的個別走勢。結果顯示代表各期物價軌跡的係數估計值可信度相當高,至於代表各商品分類的係數估計值標準差則較大。我們接著又列示以SUR聯立方法對物價指數的估計,並執行Lagrange 乘數檢定方法判定是否因此必須以聯立方法取代單一方程式估計法。檢定結果拒絕對角化共變異數矩陣的虛無假說,顯示本研究中使用SUR方法確有其必要。最後在物價指數估計時商品資料該如何分組的問題上,本文也以單一係數迴歸模式提出看法。結果與一般經濟計量文獻討論的分組資料分析略有差異。理論方面,分組與否並不會影響係數估計式與估計式變異數的形式;判定係數方面的表現,本研究在物價指數的結果則與一般分組資料分析的結果相同。但實證研就方面得到的結果卻又全盤傾向根據一般分組資料分析所預期的狀況。