Constructing quality-adjusted price indices from revenue and cost data

Autores

  • Sergio Aquino DeSouza Universidade Federal do Ceará Autor

DOI:

https://doi.org/10.1590/S0101-41612007000400003

Palavras-chave:

índice de preços, inovação, modelos de escolha-discreta

Resumo

Este artigo demonstra como construir um índice de preços ajustados pela qualidade sem a observação direta de dados ao nível de produto (preços, quantidades e características). A técnica aplicada no artigo permite medir a inflação dos preços com base na variação intertemporal de bem-estar através do uso de dados de receita e despesa comumente disponíveis (pelo menos para o setor industrial) ao nível de empresas. No entanto, tal técnica exige a imposição de hipóteses sobre a evolução da qualidade do bem externo assim como a estrutura da demanda e da oferta. Com dados sobre a indústria colombiana de cerveja e combinando metodologias originalmente desenvolvidas por Katayama, Lu e Tybout (2003), DeSouza (2006a) e Trajtenberg (1990) estimam-se os parâmetros da demanda e constroem-se índices de preços para o período de 1977 a 1990 a partir da mensuração do bem-estar dos consumidores.

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Referências

Berry, S. Estimating Discrete-Choice Models of Product Differentiation. RAND

Journal of Economics, 25 (2), p. 242-262, 1994.

Berry, S.; Levinsohn, J.; Pakes, A. Automobile Prices in Market Equilibrium. Econometrica,

(4), p. 841-890, 1995.

DeSouza, S. Studying Differentiated Product Industries using Plant-Level Data.

Economics Bulletin, v. 12, n. 3, p.1-11, 2006a.

DeSouza, S. Combining Aggregate and Plant-Level Data to estimate a Discrete-

Choice Demand Model. Brazilian Review of Econometrics, v. 26, n.2, p. 213-234, 2006b.

Katayama, H.; Lu, S.; Tybout, J. Why Plant-Level Productivity Studies Are Often

misleading, and an Alternative Approach to Inference. NBER Working Paper N°.9617, 2003.

Lu, S.; Tybout, J. Import-Competition and Industrial Evolution: A Computational Experiment.

(mimeo). Penn State University, 2000.

McFadden, D. Econometric Models of Probabilistic Choice. In: Manski, C; McFadden,

D. (Eds). Structural Analysis of Discrete Data, 1981.

Muendler, M. The Database Pesquisa Industrial Anual 1986-2001: a Detective’s Report.

(mimeo). UC, San Diego, 2003.

Nevo, A. New Products, Quality Changes and Welfare Measures Computed from

Estimated Demand Systems. The Review of Economics and Statistics, 85(2), p.266-275, 2003.

Pakes, A.; McGuire, P. Computing Markov-Perfect Nash Equilibria: Numerical Implications of a Dynamic Differentiated Product Model. RAND Journal of Economics, 25(4), p. 555-589, 1994.

Roberts, M. Colombia, 1977-85: Producer Turnover, Margins, and Trade Exposure.

In: Roberts, M.; Tybout, J. (Eds.). Industrial Evolution in Developing Countries.

Oxford University Press, Oxford and New York, 1996.

Timmins, C. Estimating spatial differences in the Brazilian cost of living with household

location choices. Journal of Development Economics, 80, p. 59-83, 2006.

Trajtenberg, M. Economic Analysis of Product Innovation: The Case of CT Scanners.

Harvard University Press, Cambridge, MA, 1990.

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Publicado

01-12-2007

Edição

Seção

Não definida

Como Citar

DeSouza, S. A. (2007). Constructing quality-adjusted price indices from revenue and cost data . Estudos Econômicos (São Paulo), 37(4), 771-790. https://doi.org/10.1590/S0101-41612007000400003