中国艺术金融指数简报（2）,本文是中国艺术方面有关论文怎么写和简报和指数和艺术相关论文例文.
中国艺术论文参考文献：
二、中国艺术金融指数编制说明
1．中国艺术金融型指数
(1)模型选择
艺术品理论和实践表明：构建艺术品指数最大的挑战在于控制艺术作品的异质性.目前,艺术品指数的研究文献中提出了控制艺术品异质性的两种建模方式：重复销售回归和特征回归.
重复销售回归（简称RSR）采用同一件艺术品在两个时间点的销售变化（又称为一对重复销售数据）构建艺术品指数.RSR方法认为艺术品的基本特征（如材质、尺寸等）不随时间而变化（通常情况下也是如此）从而解决艺术品的异质性问题.采用该方法构建指数的出发点是艺术品投资参考.因重复销售数据只占全部销售数据的一部分（通常也只是一小部分,在10%左右）,使采用该方法构建艺术品指数时存在样本选择偏差的问题.但当重复销售的数据对数很大或样本期数超过20年时,推荐使用RSR方法构建艺术品指数.
特征回归（简称HR）基于艺术品的基本特征构建艺术品指数.该方法将艺术品变动中的特征因素进行分解,以显现出各项特征的隐含,并从的总变动中剔除特征变动的影响,达到反映纯变动的目的,在此基础上构建艺术品指数.通常所选取的特征包括：艺术家、尺寸、材质、题材等.采用HR方法构建指数时可以选用所有的艺术品交易数据.在已有研究文献中,HR方法已经被普遍地应用于艺术品指数的研究,HR模型也已经被广泛地应用于各类艺术品指数的编制.
本期所发布的四种型指数“中国艺术金融指数”、“画廊指数”、“潍坊画廊100指数”、“中国艺术品市场（中国画）拍卖指数”均采用特征回归模型编制.
(2)模型介绍
①模型形式
②变量选择
特征变量选择是指数构建的重要环节,中国艺术金融型指数构建时所选择的特征变量包括两类：与艺术家相关的特征变量（艺术家知名度）和艺术作品本身的特征变量.其中,“中国艺术金融指数”、“画廊指数”、“潍坊画廊100指数”所选择的特征变量包括：艺术家知名度、作品尺寸、作品幅式、作品题材、作品技法、作品款识、创作年代.“中国艺术品市场（中国画）拍卖指数”所选择的特征变量包括：艺术家知名度、作品尺寸、创作年代、成交拍卖行.
③模型估计
根据“艺术家”变量在模型估计时处理方式的不同,特征回归方法分为传统方法和两步特征法.传统方法是将“艺术家”变量设为虚拟变量,例如样本中有N个艺术家,则“艺术家”虚拟变量需设N-l个,当艺术家数量较多时（几百位）,估计方程中自变量的个数会变得非常庞大而使模型的稳定性降低.此时,可以计算“艺术家知名度”变量,并以此替代“艺术家”虚拟变量,采用两步特征法对方程(1)进行估计.
“艺术家知名度( reputation)”变量通过公式(2)计算得出：
本期四种型指数样本数据包含的艺术家数量较多（“中国艺术金融指数”203位、“画廊指数”354位、“潍坊画廊100指数”444位、“中国艺术品市场（中国画）拍卖指数”12 ,155位）,所以均采用两步特征法进行估计.
(3)基期选择
根据中国艺术金融数据库所采集到的数据,将“中国艺术金融指数”基期定为2014年1月、“画廊指数”和“潍坊画廊100指数”基期定为2015年1月；艺术金融产品频频问世的2010年被称为“中国艺术品金融化元年”,所以将“中国艺术品市场（中国画）拍卖指数”基期确定为2010年7-8月.四种指数基期指数值均定为100.
2．中国艺术品市场溢价指数
(1)模型形式
(2)基期选择
与“中国艺术品市场（中国画）拍卖指数”相一致,将“中国艺术品市场溢价指数”基期定为2010年7-8月,指数值定为100.
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