基于hedonic特征价格模型的艺术家指数

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1、／上海社会科学院研究生毕业、学位论文单位代码：８７９０３专业代码：０２０１０４学号：２０１３２０３０基于ＨｅｄｏｎｉＣ特征价格模型的芝术家指数专业：西方经济学研究方向：微观经济学攻读学位：硕古姓名：崔学静指导教师：姜国麟研究所：经济研究所完成日期０—：二六年Ｈ月摘要艺术品市场在全球经济市场中逐渐繁荣、扩张，艺术品投资也逐步成为主要的投资一方式之，并且我国的艺术品市场从上世纪９０年代起步，随后迅速发展，在我国经济市场领域里

2、渐显锋芒，在世界艺术品市场上也成为关注焦点。与其他经济市场类似，如股票市场，艺术品市场的相关指数，是艺术品研究领域的研巧方向和重点，但是由于艺术品在不同时期内存在严重的异质性问题，该领域的研巧特别是在国内，极少涉及。本文旨在研巧运用理想的模型框架，构造艺术家个人指数。本文首先提出基于Ｈｅｄｏｎｉｃ特征价格指数模型的艺术家指数；其次，将ＰａｂｌｏＰｉｃａｓｓｏ、ＨｅｎｒｉＭａｔｉｉｓｓｅ和ＭａｒｃＣｈａｇａｌｌＨ位艺术家的艺术品交易数据对该模型进行实证研究，并构建出Ｐａｂｌ

3、ｏＰｉｃａｓｓｏ指数、ＨｅｎｒｉＭａｔｉｓｓｅ指数和Ｍａｒｃ加ａｇａｌｌ指数；随后，尝试改进初始的Ｈｅｄｏｎｉｃ特征价格指数模型，提出综合交易指数模型，；最后再次进行实证检验，并总结经验。本文主要成果是：提出了具有普遍适用性的Ｈｅｄｏｎｉｃ特征价格指数模型和综合交易指数模型，用来构造艺术家指数。前者适用于艺术品交易数据样本数量与待估参数个数（不含未知参数）之比大于九的情况，而后者对于艺术品交易数据为成对交易时，有利于提高艺术家指数的质量和性质。另外，本文认为若艺术品交易样本

4、数据完整，并且样本数量足够大，则构建艺术家指数具有可行性并且在构建艺术家指数时；，侧重点在于模型的结构形式。本文的创新点在于，运用Ｈｅｄｏｎｉｃ特征价格指数模型构造艺术家指数，这在Ｗ往艺术家指数研究中，未曾出现过。并且通过实证检验，可Ｗ认为所构造的艺术家指数表现良好，合理且理想。关键词：艺术品市场艺术家指数Ｈｅｄｏｎｉｃ特征价格指数模型综合交易指数模型ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｒｔｍａｒｋｅｔｉｓｂｏｏｍｉｎｇａｎｄｅｘｐａｎｄｉｎｇｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄ

5、ｗｉｄｅｅｃｏｎｏｍｉｃｍａｒｋｅｔ，ａｎｄｔｈｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｏｆａｒｔｗｏｒｋｓｅｃｏｍｉｎｆｔｈｉｎｖｔｅｎｔｅｈｏｄ．ＴｈｅｒｔｉｓｂｇｏｎｅｏｅｍａｏｒｅｓｍｍｔｓａｊｍａｒｋｅｔｉｎＣｈｉｎａｓｐｒｉｎｇｕｓｉｎｃｅｔｈｅ１９９０ｓａｎｄｔｈｅｎｄｅｖｅｌｏｅｄｓｅｅｄｉｌ．Ａｎｄｉｔｂｅｃｏｍｅｓｐｐｐｙ化ｂｅｐａｉｄａｔｔｅｎｔ化ｎｔｏｂｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｍａｒｋｅｔｉｎＣｈｉｎａａ

6、ｓｗｅｌｌａｓｔｈｅｗｏｒｌｄｗｉｄｅａｎｙｍａｒｋｅｔ．Ｌ化ｅｏ比ｅｒｅｃｏｎｏｍｉｃｍａｒｋｅｔｓ，仿ｒｅｘａｍｐｌｅｏｆｔｈｅｓｔｉｏｃｋｍａｒｋｅｔ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｎｄ化ｅｋｅｙｏｉｎｔａ化比ｅｒｅｌｅｖａｎｔｉｎｄｅｘｅｓｏｆ比ｅａｒｔｍａｒｋｅｔｉｎｔｈｅａｒｔｓｔｕｄｐｙｆｉｌｄｅｒｅｒｅｅｘｉｉｅ．Ｈｏｗｅｖｔｈｓｔｓａｓｅｖｅｒｅｒｏｂｌｅｍｏｆｈｅｔｅｒｏｅｎｅｔｏ

7、ｆａｒｔｗｏｒｋｓｂｅｔｗｅｅｎ，ｐｇｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｒｉｏｄｓｓｏｉｔｉｓｓｅｄｏｍｏｈａｖｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｉｎｔｈｓａｒｅａｅｃｉａｌｌｉｎｈｉｎａｌｔｓｉｅｓＣ．ｐ，，ｐｙＴｈｉｓａｅｒａｉｓ化ｓＵｉｄｈｏｗｔｏａｉｒａｒｔｉｓｉｎｄｅｘｐｐｍｙｐｐｌｙｄｅｓｂｌｅｍｏｄｅｌｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｔ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｉｓａｅｒａｒｔｉｓｔｉｎｄｅｘｂａｓｅｄｏｎＨｅｄｏｎｉｃｍｏｄｅｌ；

8、Ｎｅｘｔ，ｕｓｅｔｈｅａｒｔｗｏｒｋｓｄｅａｌｓｐｐｄａ枯ｏｆ比ｒｅｅａｒｔｉｓｔｓ，ＰａｂｌｏＰｉｃａｓｓｏ、ＨｅｎｒｉＭａｔｉｓｓｅａｎｄＭａｒｃＣｈａｇａｌｌ，ｔｏｄｏｅｍｐｉｒｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｒＨｅｄｏｎｉｃｍｏｄｅｌＴｈｅｎｔｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅ化ｅｉｎｉｔｉａｌｍｏｄｅｌａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔ；ｙＣｏｍｉＦａｉｃａｓｅａｒｃａｉｎｎｄｎｉｅｎｌｃａｔｅｍｏｄｅｌｉｎｌｌｄ