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Artnet艺术品市场指数构建方法论(一)

  www.798space.cn   2013年06月22日    来源:财经网   展览推荐   艺术图库   导航   论坛>>
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在艺术领域,艺术指数体系建构中最大的挑战是如何控制艺术品本身的异质性。公开发表的研究文章认为,重复交易回归模型(RSR)以及特征性函数模型(HR)这两种计算模型是控制异质性最常用的的方法。

重复交易函数模型[1](RSR):RSR模型基于同一艺术品的重复拍卖数据,根据交易价差来计算艺术品指数值和投资回报。一件艺术品反复交易中,RSR模型对比价差及这件作品的同特征(规格,介质等等),控制艺术作品中产生的异质性。RSR 基于一件艺术品的价格变化而其基本特征(规格、介质等)不变来控制异质性。

特征性函数模型[2](HR):HR模型根据艺术品的特征(例如:艺术家,规格,介质,作品内容等等 )来计算指数值,而较少考虑作品销售价差因素。将艺术品特征元素分解能有效地反映不同的特性对艺术品价值的影响。

研究论文?艺术指数计算?[3]中,比较了两种模型中所建立的观察值样本数量,取样误差,特征偏差,通货膨胀以及汇率变化。RSR和HR模型各有利弊。RSR模型的缺点是因为缺少重复交易数据,所以样本偏差较严重;HR的缺点则为规范偏差,因为作品特征元素的形式可能导致规范偏差,尤其是当形式变化时。

关于艺术指数,业界顾虑是否可以假设艺术品的特性变化系数长期保持不变[4]。这一顾虑已被广泛提出[5],因此为了有效计算艺术品指数HR模型已经近一步完善。若一件艺术品长时期的购入和售出价格已知,RSR则是投资回报和艺术市场更有效的计算方法[6]。艺术市场研究学家梅建平教授,Moses教授以及Ginsburgh教授[7]建议当交易数量大,或交易记录超过20年时,应使用RSR模型。

然而,RSR模型因只考虑到反复交易的艺术品,仍存在相当的局限性。但在RSR模型的基础之上,加以考虑各种属性都相仿的同类作品,那么便可以创建一个更加健全的体系。Artnet公司的艺术价格数据库可分辨同一艺术家的可比作品,作为当前艺术行业中最为健全的拍卖品数据库。

Artnet指数与Artnet独特的拍卖品数据库相结合,因此包含重复交易以及单次交易的艺术品。而与此同时,Artnet指数也充分考虑到艺术品的特征,并在股值中单独计算每一作品。

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[1]Ginsburgh Victor, Jianping Mei, and Michael Moses. 《艺术指数计算》,《艺术及文化经济手册》. 阿姆斯特丹: 爱思唯尔, 2006. 948-79. 印刷品.

[2]Chanel, Olivier, Louis-André Gérard-Varet, and Victor Ginsburgh. 《特征性函数模型的相关性》("The Relevance of Hedonic Price Indices"). 《美国经济评论》20.1 (1996): 1-24. 印刷品.

[3]Ginsburgh, Victor, Jianping Mei, and Michael Moses. 《艺术指数计算》,《艺术及文化经济手册》. 阿姆斯特丹: 爱思唯尔, 2006. 948-79. 印刷品.

[4]Ginsburgh, Victor, Jianping Mei, and Michael Moses. "On the Computation of Art Indices." 《艺术及文化经济手册》. 阿姆斯特丹: 爱思唯尔, 2006. 948-79. 印刷品.

[5]Bocart Fabian Y.R.P., and Christian M. Hafner. 《强烈波动的艺术市场的计量经济分析》("Econometric Analysis of Volatile Art Markets") 计算 统计和数据分析(Computational Statistics & Data Analysis), 2012, 3091-3104.

[6]Ginsburgh, Victor, Jianping Mei, and Michael Moses. 《艺术指数计算》 ("On the Computation of Art Indices").

[7]Ginsburgh, Victor, Jianping Mei, and Michael Moses. 《艺术指数计算》 ("On the Computation of Art Indices").

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