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

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.

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.