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汽车价格指数刍议

汽车价格指数刍议

本文作者:王贤烽江晓燕

价格监测体系

(1)样本规模。笔者所在公司监测了全国22个主要一二线城市的800多家经销商,覆盖了50多家汽车生产企业,300多个车型,超过2600个型号,基本上囊括了市场的主流车型,所获得数据有很好的代表性,能够反映出市场的变化。对每个样本店的价格数据,都会核对真实情况,排除个别店因自身因素导致价格的异常波动,对全国均价,则采用平均价格计算所得。(2)销售比例。在汽车市场中,一个车型往往有很多个型号,每个型号的价格不一,而且其销量也有很大差异,为了使价格指数的计算更准确,必须获得一个车型下每个型号的销售比例,利用销售比例和价格加权计算车型的均价。由于没有公开的渠道可以获取各个车型的销售比例数据,一般通过公告号的拆解和经销商调研来计算车型的销售比例。首先根据监测数据计算每个车款在每个城市的销售比例,然后采用该车型在该城市销量作为权重,加权计算整体销售比例。此外,由于汽车销售有明显的季节性,为了减少数据的剧烈波动,本文以滚动三期的销量均值拆分计算销量比例。因此在计算价格指数时,将前三期销量数据拆分得出全国各车款的销量比例,再用当期全国各公告号汽车销量进行组合,得出当期各车款的全国销量。

价格指数

在经济领域使用最多的指数有四种,下方表1对四种价格指数计算方法的优缺点、适用场合等因素进行系统分析比较[10,11]。价格指数计算方法的优劣不仅取决于公式本身的合理性,也要考虑公式所要求的数据系列的可获得性和经济意义。马艾公式和理想公式经济意义不明确,拉式指数将权数固定在基期,不很符合当前我国竞争比较激烈的市场状况,因此本文选择派氏指数计算汽车市场的价格指数。图2给出四种指数的一个计算实例,四种计算方法计算的价格指数走势基本一致,全国乘用车价格指数在2010年1月~2011年6月一直持续在下降,但在年末时候出现反弹。但四种公式计算出的价格指数有所差异:马艾公式和理想公式的计算结果都在派氏指数和拉氏指数之间,派氏指数的计算值大于拉氏指数,这是由于在价格普遍下降时,价格下降幅度大的商品销量上升较快,而价格下降幅度大的商品价格权重在派氏指数中比在拉氏指数中大,所以用派氏指数计算出的指数值会大于用拉氏指数计算的指数值。

换基修正处理

汽车市场中不乏新车上市和旧款退市的情况,当两期之间的监测车型数量不一致时,不适宜直接进行价格指数的计算。因为当一款车快要退市时,通常有个减价清库存的过程,这时候价格会比平时低,但新车一旦上市,价格在一定时期内又会变得较为坚挺。这样在整个旧车退市到新车上市的阶段,成交价都会有相对平时较大幅度波动,这种波动并非市场供需的正常反映,导致价格指数出现偏差,需要进行修正。(1)除数修正法。类似地,在股票市场中,也常有新股上市和旧股退市的情况,因此,本文使用类似上证综指的股指修正———除数修正法,对价格指数进行换基期的修正。所谓除数修正法,其表达公式类似于式(1)所示:其中,修正后的市值=修正前的市值+新增(减)市值从除数修正法的表达式可以看出其修正思想:主要是延续上期指数的趋势不变,并且虚拟一个新基期,新基期的样本数和本期的样本数一致。出现新车上市或者旧车退市时,用上期各个车款的价格和当期各个车款的销量来计算市值,再加上(或减去)当期增加(或减少)的车款的市值。此外,对于退市的车款,由于以后不会再有销售,当期可以即时减去其市值计算,但对于新车上市,一般其价格会有个稳定的过程,对于新车上市后不会马上加入计算,而是下期再加入计算。(2)换基修正计算实例。利用2011年10月~2012年2月某车品牌下17款车型的价格销量数据(数据来源于威尔森企业管理咨询有限公司的监测数据,如表2所示,基期为2011年10月)进行价格指数的换基修正计算实例。由表2可知,2011年12月该品牌共有10款车型退市,且5个月内17款车型的大部分价格都有小幅度的下降,仅在2011年12月和2012年1月的第13~16车型有极小幅度的反弹,因此整体价格趋势小幅度下降。直接应用派氏指数和对基期修正后编制汽车价格指数,得到结果如图3所示,计算时所用的销量数据是根据销量比例拆分组合所得。由图3可知,直接运算的派氏指数在2011年12月开始相对于基期有大幅度的上升,与实际价格变化趋势相悖,出现异常情况,这是由于退市的十款车型导致基期市值大幅度减少;而换基修正后得出的价格指数则相对于基期有小幅度下降,符合实际价格变化趋势。因此换基修正处理既可以消除因两期之间样本量不等而出现的指数异常,也可以延续历史的变化趋势。