Zastosowanie indykatorów Benneta i Montgomery’ego w analizie danych skanowanych – porównanie własności i oszacowań efektów

• Authors: Natalia Pawelec

Title variants

EN

Application of Bennet and Montgomery indicators in scanner data analysis: comparison of properties and effect estimates

Abstracts

EN

Price and quantity indicators, proposed in the 1920s, have since the early 2000s experienced a kind of revival, which results from the fact that, contrary to indices, these indicators are less sensitive to the occurrence of zero prices and quantities. This property is particularly important in the analysis of market segments that have a high turnover of products offered for sale. Price and quantity indicators can be applied in the analysis of scanned data, i.e. data coming directly from retail chains. The analyst is then faced with the dilemma of choosing an appropriate formula of the indicator, the two most popular being the Bennet and Montgomery formulas. The aim of the research described in the paper is to identify the potential differences between the values of the Bennet and Montgomery bilateral indicators (price and quantity) and also to see how the filtering of scanner data and their aggregation affect the scale of these differences. The paper compares both the axiomatic properties of these indicators and the potential differences in their values obtained for selected groups of scanner products. The results of the study indicate that the differences in the values between the Bennet and Montgomery indicators reach several percentage points. Particularly the estimates of the price effects, but also the quantity effects depend on the level of data aggregation and the use of data filters highlights both the price and quantity effects.

PL

Na początku XXI w. nastąpił renesans zainteresowania indykatorami cen i ilości zaproponowanymi w latach 20. XX w., co wynika z tego, że indykatory są mniej niż indeksy wrażliwe na występowanie zerowych cen i ilości. Własność ta ma szczególne znaczenie w badaniach segmentów rynku charakteryzujących się dużą rotacją produktów oferowanych w sprzedaży. Indykatory cen i ilości mogą znaleźć zastosowanie w analizie danych skanowanych, czyli pochodzących bezpośrednio z sieci handlowych. Analityk staje wówczas przed wyborem odpowiedniej formuły indykatora. Dwie najpopularniejsze to formuła Benneta i formuła Montgomery’ego. Celem badania omawianego w artykule jest wskazanie potencjalnych różnic między wartościami bilateralnych indykatorów (cenowych i ilościowych) Benneta i Montgomery’ego, a także sprawdzenie, w jaki sposób filtrowanie i agregacja danych skanowanych wpływają na skalę tych różnic. Porównano zarówno własności aksjomatyczne indykatorów, jak i potencjalne różnice wartości uzyskane dla wybranych grup produktów. Rezultaty badania wskazują, że różnice wartości indykatorów Benneta i Montgomery’ego sięgają kilku punktów procentowych. Wyniki oszacowań efektów – przede wszystkim cenowych, ale także ilościowych – zależą od poziomu agregacji danych, a zastosowanie filtrów danych uwydatnia zarówno efekt cenowy, jak i ilościowy.

Keywords

PL

dane skanowane; indykator Benneta; indykator Montgomery’ego

EN

scanner data; Bennet indicator; Montgomery indicator

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
• Year: 2025
• Volume: 70
• Issue: 3
• Pages: 11-23

Dates

published

2025

Contributors

author

Natalia Pawelec

• Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Instytut Ekonomii, Polska / University of Lodz, Faculty of Economics and Sociology, Institute of Economics, Poland.

• https://orcid.org/0009000852896204

References

• Balk, B. M., Färe, R., Grosskopf, S. (2004). The theory of economic price and quantity indicators. Economic Theory, 23(1), 149–164. https://doi.org/10.1007/s00199-003-0364-5.
• Bennet, T. L. (1920). The Theory of Measurement of Changes in Cost of Living. Journal of the Royal Statistical Society, 83(3), 455–462. https://doi.org/10.2307/2340960.
• Białek, J. (2012). Propozycja indeksu cen. Wiadomości Statystyczne, 57(7), 14–24. https://doi.org/10.59139/ws.2012.07.1.
• Białek, J. (2021). PriceIndices – a New R Package for Bilateral and Multilateral Price Index Calcula-tions. Statistika. Statistics and Economy Journal, 101(2), 122–141. https://csu.gov.cz/docs/107508/74c31da1-5b28-d24e-2763-fe355180540c/32019721q2_bialek.pdf?version=1.0.
• Białek, J., Pawelec, N. (2024). The use of transitive Montgomery indicators for scanner data analysis. Argumenta Oeconomica, 53(2), 1–13. https://doi.org/10.15611/aoe.2024.2.01.
• Białek, J., Roszko-Wójtowicz, E. (2023). Potential reasons for CPI chain drift bias while using elec-tronic transaction data. Technological and Economic Development of Economy, 29(2), 564–590. https://doi.org/10.3846/tede.2023.18467.
• Chambers, R. G. (2001). Consumers’ surplus as an exact and superlative cardinal welfare indicator. International Economic Review, 42(1), 105–119. https://doi.org/10.1111/1468-2354.00102.
• Cross, R. M., Färe, R. (2009). Value data and the Bennet price and quantity indicators. Economics Letters, 102(1), 19–21. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2008.10.003.
• Diewert, W. E. (2005). Index Number Theory Using Differences Rather Than Ratios. The American Jour-nal of Economics and Sociology, 64(1), 311–360. https://doi.org/10.1111/j.1536-7150.2005.00365.x.
• Eurostat. (2017). Harmonised Index of Consumer Prices. Practical Guide for Processing Supermarket Scanner Data. https://circabc.europa.eu/ui/group/7b031f10-ac19-4da3-a36f-58708a70133d/li-brary/8e1333df-ca16-40fc-bc6a-1ce1be37247c/details?download=true.
• Fisher, I. (1922). The making of index numbers: A study of their varieties, tests, and reliability. Houghton Mifflin.
• Fox, K. J. (2006). A Method for Transitive and Additive Multilateral Comparisons: A Transitive Bennet Indicator. Journal of Economics, 87(1), 73–87. https://doi.org/10.1007/s00712-005-0160-8.
• International Labour Office, International Monetary Fund, Organisation for Economic Co-opera-tion and Development, Eurostat, United Nations, World Bank. (2004). Consumer Price Index Manual. Theory and Practice. https://www.ilo.org/sites/default/files/wcmsp5/groups/public/@dgreports/@stat/documents/presentation/wcms_331153.pdf.
• Ivancic, L., Diewert, W. E., Fox, K. J. (2011). Scanner data, time aggregation and the construction of price indexes. Journal of Econometrics, 161(1), 24–35. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2010.09.003.
• von der Lippe, P. (2007). Index Theory and Price Statistics. Peter Lang. https://doi.org/10.3726/978-3-653-01120-3.
• Montgomery, J. K. (1929). Is There a Theoretically Correct Price Index of a Group of Commodities?. L’Universale Tipografia poliglotta.

Identifiers

DOI

10.59139/ws.2025.03.2

Biblioteka Nauki

62469120