面对上述三个方面，如何选择合适的观察指标来监控中国艺术品市场的动态就成为一个富有挑战性的工作。指标的选取往往最能体现一个评价体系的内在灵性。例如美国著名记者在考察全球毒品市场成交额的时候，天才般的采用大额纸钞(500面值欧元或100面值美金)的流通速度来反映毒品市场的发展态势，结果取得了惊人的准确性。顶层指数通过采用计量统计和机理判断，根据深入的回顾分析和模型试算，按照数据的完整性、可持续性及权威性的原则，甄选了18个指标作为涵盖上述三个因素的指标池，其中包括了GDP、PPI、CPI等宏观经济指标，也囊括了黄金、石油、玉米、大豆等大宗商品期货价格，还考虑了美国、欧洲、澳大利亚、日本等发达国家财富人群的收入状况。

　　经过顶层指数分析，在表示风险效应的指标中，美国人均GDP是一个与诸多指标有较强相关性的指标，与澳、中GDP以及CPI都有很强的相关性，但不能解释PPI;对于财富效应指标中，中美富豪相对独立，特别是中国富豪指标对艺术品市场的成交量有较为显著的相关性，因此对于市场的反应程度也较为敏感;对于其他投资品市场而言，黄金与石油、大豆、玉米和房产都具有较为显著的相关性，因此，可以作为较为突出的代表性指标。

　　建构之叶：顶层指数的微观机理

　　每一件艺术品都是独一无二的，因此艺术品是典型的异质商品，异质商品的每一单位价格都决定于它的各个特征。为了把握每件艺术品的价格，有必要对可能影响价格的特征变量进行监控，以此来形成艺术品的“特征价格指数”(Hedonic Price Index)。“Hedonic”是从希腊语hedonikos 转变而来的，表示愉快的意思，在经济学的意义上指人们从其消费的商品或服务上获得效用或满意程度。特征价格(Hedonic Price)是指商品的各种特征隐含的价格。我们认为，艺术品的价格取决于艺术品的各种特征带给消费者的满足，艺术品的每一种特性都可能与其价格的某一部分相联系，因而艺术品特征的各种差别和变化都可能是有价的。

　　我们考察了200位主流当代艺术品作家的画作的多种特征，如历史成交价格、画作面积、艺术家作品的平均成交价格、艺术家作品的成交数量、画作的拍卖时间、当代艺术品市场的景气程度(从宏观分析中获得)、作者的名声、表现主题等。通过对这些数据进行回归分析，我们发现画作的拍卖时间、画作面积、作者的名声、当代艺术品市场的景气程度等因素均为显著变量。这意味着我们可以通过对这些特征变量的不断监测来预测艺术品未来的价格走势。

　　遗憾的是，受到数据可获得性的限制，我们还没有能够较好的覆盖更多的变量，不能选择某些可能对价格有一定影响的特征变量来分析画作的成交价格，如玩赏性、市场炒作等，这也直接使得我们所拟合的回归分析模型对画作成交价格方差的解释量还不高。随着数据的丰富，未来的研究将会进一步提高预测的准确程度，从而能够为画作交易提供更具价值的参考。