Denna webbplats lagrar cookies i begränsad omfattning. Genom att besöka sidan, godkänner du villkoren i vår integritetspolicy. Läs mer

Working Paper No. 1430

Nonparametric Analysis of the Mixed-Demand Model

Nya modeller och metoder för att beräkna efterfrågan på varor och tjänster

Working Paper
Referens
Hjertstrand, Per (2022). ”Nonparametric Analysis of the Mixed-Demand Model”. IFN Working Paper nr 1430. Stockholm: Institutet för Näringslivsforskning.

Författare
Per Hjertstrand

Att beräkna och uppskatta efterfrågan på olika varor är viktigt i både nationalekonomisk forskning och som underlag för beslutsfattare. Denna uppsats föreslår nya och generella modeller och metoder för att beräkna efterfrågan för en grupp av varor utan restriktiva antaganden om konsumenternas preferenser.

Hur efterfrågan på en vara eller tjänst påverkas av en förändring av inkomsten eller av priserna för andra varor är en viktig fråga i forskningen. Forskare beräknar efterfrågan för att till exempel kunna informera beslutsfattare om hur nya skatter, som till exempel förändringar av momssatsen, påverkar efterfrågan på livsmedel. Centralbanker runt om i världen beräknar efterfrågan på pengar för att kunna uppskatta inflationen.

Denna uppsats föreslår mycket generella modeller och metoder för att på ett tillförlitligt sätt kunna beräkna efterfrågan på varor och tjänster på en marknad. Dessa metoder kräver minimala antaganden om konsumenternas preferenser.

Amerikanska data över livsmedelskonsumtion
Metoden tillämpas på data över hushållens totala konsumtion av livsmedel i USA. Dessa data består av årliga, kvartalsvisa och månatliga observationer över 16 aggregerade matvarugrupper. Vi finner att vår modell och våra metoder ger mer tillförlitliga resultat än de konventionella modellerna som brukar användas för att beräkna efterfrågan på livsmedel när den tillämpas på data över årliga observationer och möjligtvis också kvartalsvisa. Dock verkar de mer konventionella metoderna för att beräkna efterfrågan på livsmedel ge mer tillförlitliga resultat med månatliga data, det vill säga när det finns fler observationer tillgängliga för forskare.