类重复交易房价指数编制方法与应用

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适用于楼宇住房的重复售出价格指数模型研究

型应用到我国新建住房价格指数构建中。本文分析了楼宇住房建筑和定价特征，发掘了楼字住宅 “同质
性 ”样本的“类重复”规则，设置了消除直接对比偏差的“配对规则”，以及编制指数需要的基期价格计算
和特殊事件处理规则。利用脱敏后的新建住房合同交易数据，本文的实证模拟验证了类重复规则的可
与大多数商品不同，住房难以满足经典指数模型的基本前提。首先，住房属异质用于楼字住房的重复售出价格指数模型研究
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时期交易的两宗物业，在区位、社区规划、建筑质量、户型和装修上往往存在差别；即便对不同时期交易的同一宗物业，由于折旧、外部环境和内部装修等方面的改变，其品质也存在差别，因此，建立在产品同质性基础上的经典价格指数模型难以直接适用到这一市场。其次，不同时期住房交易量起伏较大，交易的产品结构在不同时期也容易存在差异Ｊ。
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＲｅｐｅａｔＳａｌｅｓＭｏｄｅｌ；ＨｏｕｓｉｎｇＰｒｉｃｅＩｎｄｅｘ；Ｒｅｐｅａｔ—Ｓａｌｅｓ—ＬｉｋｅＲｕｌｅ
一、引言
指数是常用的反应复杂经济现象总体趋势的统计学工具。不管是拉氏指数还是帕氏指数，以及其他传统指数模型，其隐含的假设往往有两个：一是不同时期交易的商品应该具有相同的品质，不具备这种同质性的商品两期价格不具备可比性；二是两期交易的商品数量结构不宜差别过大，否则选取不同权重计算的指数值相差悬殊，无法综合反应指数化指标的综合变动。

（三）房地产价格指数的编制方法

（三）房地产价格指数的编制方法(三)房地产价格指数的编制方法本方案所计算的价格指数包括房屋销售价格指数、土地交易价格指数、房屋租赁价格指数和物业管理价格指数。

这四套指数的计算方法相似，均采用由下到上逐级汇总的方法。

即由细项到小类，由小类到中类，再由中类到大类，最后由大类汇出总指数。

对没有细项或小类的部分，其起始类就是小类或中类。

中类（房屋销售小类）以下指数采用样本资料作权数的加权调和平均公式计算，中类、大类和总指数采用固定权数的加权算术平均公式计算。

下面以房屋销售价格指数为例，详述其计算方法如下：本方案中，房屋销售包括商品房销售和二手房销售两大类，所以要计算房屋销售价格指数应先分别计算上述两大类的销售价格指数，然后采用加权算术平均法求出房屋销售价格总指数。

具体步骤如下：1.算细项价格指数按方案所规定的选点原则，在每个细项中分别抽选若干有代表性的房屋为调查对象。

根据调查单位及有关部门的资料，计算出调查对象的个体价格指数和细项价格指数。

其公式为：调查对象的个体价格指数：K i =0i1i P P (公式一) 其中：K i 为第i 个个体的价格指数，P 1i 为第i 个个体的本期价格，P 0i 为第i 个个体的基期价格。

调查细项的价格指数：K ＝∑∑ii i W W K (公式二)其中：K 为细项价格指数；K i 为细项中第i 个调查个体的价格指数，W i 为细项中第i 个个体的权数。

对中类中不含小类，或小类中不含细项的情况，其中类或小类的类指数计算方法与上述细项指数的计算方法相同。

2.计算小类价格指数在有细项指数的情况下，小类指数的计算公式为：K ＝∑∑ii i K W K(公式三)其中：K 为某小类指数，Ki 为该小类下第i 个细项的指数，Wi 为该小类下第i 个细项的权数。

3.计算中类价格指数在计算出各小类价格指数的情况下，中类指数的计算公式如下：K ＝∑∑i i iW WK (公式四)其中：K 为某中类指数，Ki 为该中类下第i 个小类的价格指数，Wi 为该中类下第i 个小类的权数。

重复交易法

重复交易法(Repeat Sale Method)
Martin J. Bailey、Richard F. Muth和Hugh O. Nourse1963年提出的重复售出模型。

根据同一宗房地产在不同时期售出的价格来计算房地产价格指数。

这样，不同时期考察相同的房地产，在结构、材料、外部品质等方面都相同，免去了控制房地产品质的麻烦。

该方法经过实践和专家的多次修正，在理论上已经相当完整，因此该方法被称为国际上最先进的计算方法，能够客观、准确地反映出房地产市场的状况。

重复交易法的优缺点
该方法的优点是基于同一宗房地产的价格变化运行。

在剔除标的物折旧的影响后，根据重复交易法编制的指数可以满足房地产价格“同质性”的需要。

但同时，重复交易法的如下缺点也限制了其广泛运用：
（1）有两次重复出售价格记录的房地产数量有限，样本容量相对较小，抽样误差较大；
（2）重复交易价格的周期很难与指数要求的周期相匹配；
（3）房产再交易间隔期间，发生重大整修或品质或质量变动会影响价格指数的真实性。

即使房地产品质在两次交易之间没有发生改变，也难以保证该房地产在不同的时期能够给人们带来相同的效用；
（4）只利用重复交易价格信息而偏废一次性交易资料，难以
保证资料的市场性；
（5）重复交易函数模型中存在多重共线性的问题，即使用年限和两次出售间隔是完全共线性的。

因此，尽管重复交易法的经济意义比较直观，计算也相对简单，但在实际应用时仍有一些欠缺。

STATA软件在房价统计上的应用

STATA软件在房价统计上的应用论文报告：STATA软件在房价统计上的应用一、引言STATA软件是应用于数据统计分析、数据管理和绘图的强大工具。

在房价统计分析中，STATA具有很高的应用价值，可以快速地分析、管理和可视化大量数据。

本文将主要介绍STATA在房价统计分析上的应用，以及五个相关案例的分析。

二、STATA在房价统计分析中的应用1.数据整理数据整理是数据分析的第一步，也是最重要的一步，决定了最终分析结果的质量。

STATA提供了各种数据整理功能，包括数据清理、去重、提取变量等。

在房价统计中，我们可以利用该软件对大量复杂的房价数据进行整理和清理，快速排除存在异议的数据，精准提取需求变量。

2.统计分析统计分析是房价分析的核心环节，而STATA具有丰富的统计分析工具，包括描述性统计、方差分析、线性回归等。

我们可以利用该软件对房价、户型、地段、面积等变量进行统计分析，找出各变量之间的规律和关联，为相关行业提供决策支持。

3.数据可视化数据可视化是数据分析的另一重要环节，可以将数据结果以图表等形式直观呈现，有助于更好地理解和解释数据信息。

STATA提供了丰富的数据可视化功能，包括散点图、柱状图、折线图等。

我们可以利用该软件快速生成各类图表，用于展示房价趋势、房屋销售情况等。

4.模型预测模型预测是房价分析的重要方法之一，可用于预测未来房价走势。

STATA具有强大的模型预测功能，可以帮助我们建立合适的回归模型，分析其精确度和可靠性。

5.数据演绎数据演绎是数据分析的另一种方法，其包括数据比较、数据分析和数据演示。

STATA具有丰富的数据演绎功能，针对实际房价状况演绎各变量之间的解释关系，有助于揭示实际房价形成机制。

三、案例分析1.某城市房价变动趋势分析我们可以利用STATA对某城市不同地区房价进行分析，包括各类房型的房价变动趋势，预测未来的房价走势等，可为政府规划和房企调整战略提供指导。

2.房价与人均收入关系分析我们可以通过分析该城市人均收入与房价的关系，找到更准确的房价规律，并为相关行业制定更合理的政策和措施提供基础数据支持。

房地产价格指数的编制方法

一、房地产价格指数编制方法的基本思路流行的房地产价格指数的编制方法种类虽多，但其遵循的思路大致可分为两种：（一）直接应用价格指数理论一般的价格指数模型为：!"!#$%& !#&%&直接应用价格指数模型来编制房地产指数常用的方法有中位数价格法、加权平均法。

中位数价格法就是模型中的价格采用中位数价格，使编制的指数较能反映房地产市场价格变动的集中趋势，避免受房地产市场价格中的极端值的影响。

加权平均法是以报告期房地产实际交易价格与基期实际交易价格相比作为指数，加权的目的一方面是可以将大量的交易项目加总；另一方面也可以在一定程度上降低房地产品质差异及房地产市场结构变动对指数带来的影响。

这种方法是国内现有的房地产指数采用的常用方法。

（二）应用特征价格理论运用特征价格理论编制房地产指数的思路是：将影响房地产价格的品质因素分解，求出各品质因素所隐含的价格；在保持影响房地产价格的品质因素及各因素价格不变的前提下，将前后期房地产价格变动中因品质因素所引起的价格变动剔除，这样就可以得到纯粹由房地产市场供求关系引起的价格变动。

国外目前编制房地产指数大多遵循这样的思路。

在实际应用中较典型的方法有以下两种：$’重复交易法这种方法是利用房地产重复交易的项目，用同一栋房屋在两个时期售出的价格资料计算房地产价格指数。

这样在两个时期考察相同的房屋，在面积、楼层、朝向、结构、材料等等房屋品质方面均相同，保证了前后期对比的样本的同质性，使价格指数能够反映出房地产市场供求关系的变化。

假定($为房屋在第一次售出时的价格，()为房屋在第二次售出时的价格，房地产商品售卖哑元变量（卖出时取$，未卖出&），*为在+期的房地产商品价格变动。

房地产商品价格变动模型为：,-().,-($"!!/),-0/)1*)+)!".!!/$,-0/$1*$+$!"12在整个价格变动中，一部分是由品质变化引起的，一部分是由供求关系引起的，由于我们假定同一房地产商品在两次售出期间，其品质没有发生变化，所以该模型可简化为：,-().,-($"*).*$12这样我们就可以很容易得到可用作比较的价格变动量，所编制的指数也就可以满足通过前后期对比反映房地产市场供需变化。

基于重复销售法的房地产指数构造研究

作者：刘贵文卢英华
作者机构：重庆大学建设管理与房地产学院
出版物刊名：中国物价
页码： 46-48页
主题词：房地产指数同质性重复销售法
摘要：近年来，房地产价格指数已经成为人们分析房地产市场现状，预测未来发展趋势的重要指标。

然而目前中国各个机构的房地产指数经常互相矛盾，且很难准确反映房地产市场价格的走向。

重复销售法解决了房地产指数编制的关键问题——保证样本同质性问题，是国际上流行的指数编制方法。

重复销售房地产价格指数的构造过程包括建立计量经济模型、考虑时间间隔因素、模型的详细资料描述、指数的构造等四步。

房地产价格指数应用

房地产价格指数应用房地产价格指数是反映不同时期房地产市场价格水平的变化趋势和程度的相对数量指标。

我国对于房地产价格指数的研究，随着我国国有土地使用制度改革的推进和城镇住房制度改革的深化，随着房地产业的迅速发展而兴起。

至今很多城市这方面做了大量的工作，有了各种反映房地产价格变动的指数，如上海市有了房地产销售价格指数、租售价格指数、土地出让价格指数、中房上海指数、二手房指数等；北京房产相关指数有伟业指数、中房指数、北京市投资景气指数体系、北京典型别墅指数等。

然而，随着不同房产指数的出现，引起了使用者选择的混乱，发布的结果又有很大的差别，因此它们所起的作用也引起了越来越多人的质疑。

有的人认为房地产价格指数是房地产业的晴雨表，是国民经济的先行指标。

有的人认为有些房地产价格指数和事实相悖，毫无意义。

一、产生误区的原因对于房地产价格指数，产生各种误解的原因有很多种，但归纳起来主要有以下几点：1、首先是认识上的误区。

人们对于房地产指数的期望值过高，实际上，房地产价格指数仅仅是一个指标，不能反映房地产的全部内容。

就像股票市场上的上证指数、深证指数，你了解了这两种指数，你并不一定能赚钱，各个个股并不和大盘走势一样。

房地产价格指数和它们一样，不能反映房地产的全部内容。

房地产产品具有特殊性，如不可移动性、单个价值量大等。

另外影响房地产这种商品，决定其价格因素很多，大致可分为几方面：⑴建筑物本身的品质，如建筑面积、建材类型、楼层。

⑵环境品质，包括周边的学校、医院、超市、交通、治安。

⑶宏观因素，包括经济发展、人民的收入水平等方面。

2、房地产价格指数编制方法不同。

目前国内各种房地产价格指数的编制方法有很多种，归结起来，这些方法可分为以下4种：成本投入法、加权平均法、重复交易法和特征价格法。

成本投入法是根据房地产项目的投入成本的变化情况，以算术平均法来计算房地产价格指数的方法，是早期的房地产价格指数的重要编制方法。

加权平均法包括中位数价格法和算术平均法两种。

特征价格法及其在我国住房价格指数编制中的应用

特征价格法及其在我国住房价格指数编制中的应用特征价格法是一种用于住房价格指数编制的方法，通过选取一组特定的住房特征来计算住房价格指数的变化。

在我国的住房市场中，房价涨跌对经济和社会的影响巨大，因此编制住房价格指数对于政府决策和市场监管至关重要。

本文将介绍特征价格法的原理和在我国住房价格指数编制中的应用。

特征价格法的原理是基于经济学中的消费者指数理论，即将一篮子商品的价格按照一定比例加权平均，用来反映消费者购买力的变化。

在住房价格指数编制中，使用的篮子商品就是不同特征的住房，比如面积、地段、楼层等。

通过分析这些住房特征的价格变化，可以计算出住房价格指数的变化情况。

第一步是确定住房特征及权重。

住房特征的选取应该具有代表性，同时需要考虑到住房购买者的需求和市场变化。

在确定住房特征时，可以采用统计数据、市场调研等方式进行，同时可以根据实际情况对不同特征进行加权。

第二步是收集住房特征的价格数据。

为了计算住房价格指数，需要收集住房特征的价格数据。

这可以通过抽样调查、市场监测等方式进行，确保数据的准确性和代表性。

第三步是计算住房价格指数。

通过特征价格法，可以计算出每个住房特征的价格指数。

然后将这些价格指数按照权重加权平均，得到整体的住房价格指数。

这样可以更准确地反映住房市场的价格变动情况。

第四步是监测住房价格指数的变化。

住房价格指数应该定期监测，以了解住房市场的价格变动情况。

这可以帮助政府和市场监管部门及时调控住房市场，保持市场的稳定性和可持续发展。

通过特征价格法编制住房价格指数的优势在于它可以更准确地反映不同特征住房的价格变化情况。

相比于简单平均法等其他方法，特征价格法可以排除不同特征住房的价格差异，减少了由于不同特征住房的权重不同而引起的误差。

特征价格法可以根据实际情况调整特征的权重，更好地反映住房市场的实际情况。

特征价格法也存在一些问题和挑战。

确定住房特征及权重是一个复杂的过程，需要考虑多个因素和数据。

主成分分析重复销售房地产指数构造研究

主成分分析重复销售房地产指数构造研究作者：刘贵文卢英华来源：《经济研究导刊》2009年第20期摘要:随着我国房地产市场的不断扩大,房地产价格对社会生产和生活的影响越来越明显。

准确的房地产价格指数对于提高政府经济决策质量,合理引导社会预期和公众需求,减少房地产开发投资的盲目性都具有重要的意义。

重复销售法解决了房地产指数编制过程中保证样本同质性的问题,是国际上流行的指数编制方法。

主成分分析(PCA)指数是根据经济变量和金融变量计算的重复销售指数。

指数的构造过程包括房屋利润率的确定、经济和金融变量利润率的确定、因素的建立、指数的构造等四步。

关键词:房地产指数;主成分分析;重复销售法中图分类号:F293.3文献标志码:A文章编号:1673-291X(2009)20-0028-03一、房地产指数理论及中国现有指数的缺陷房地产价格指数是用于反映房地产市场运行状况,预测房地产价格水平的重要指标之一。

根据指数理论,准确编制价格指数的核心问题是保证样本的“同质性”,使价格指数只反映由市场因素而引起的价格变化,产品品质变化引起的非市场因素的影响应从价格指数中剔除掉,这个剔除品质影响的过程称为品质调整,是编制价格指数必须解决的首要问题。

然而,房地产产品作为一种特殊的商品,具有极强的异质性。

影响房地产价格的因素除了市场供求状况、经济因素、社会因素等一般因素外,还有建造品质、效用品质、环境品质等土地和建筑物自身条件对价值产生影响的一般因素。

所谓市场上没有两宗完全相同的房地产,由于受区位和周围环境的影响,土地不可能完全相同,即使在同一地段的两栋建筑,也会由于其建筑质量、内部附属设施与设备、装修情况、楼层朝向等的差异而有所不同。

因此,剔除房地产的异质性,对于准确编制房地产价格指数尤其重要。

目前,我国权威机构公布的“中房指数”、“国房指数”等房地产价格指数除了在数据质量上有一定问题,更主要的是编制方法的缺陷。

这些指数基本上都是依据不同时期房地产的平均销售价格而编制的,这样就无法区分房价的上涨或者下跌究竟是由市场因素引起的,还是由非市场因素引起的。

我国住房价格统计与房价指数编制的主要难点

2、指标选取不当：房价指数编制过程中，需要选取具有代表性的样本。然而，在实际操作中，往往存在样本选取不当、权重确定不合理等问题。
3、权重确定困难：在编制房价指数时，需根据不同样本的实际情况确定相应的权重。然而，由于市场变化较快，权重也需不断调整，这给权重确定带来了很大的困难。
3、权重确定困难：在编制房价指数时，需根据不同样本的实际情况确定相应的权重
我国住房价格统计的现状
当前，我国住房价格统计主要依赖于国家统计局和各地方房地产管理部门。统计方法主要包括直接调查和间接收集数据两种。直接调查是通过向房地产开发商、中介机构和住户等调查对象收集数据，间接收集数据则是通过相关政府部门、专业机构和网络平台等获取数据。然而，在实际操作过程中，住房价格统计面临着诸多问题。
3、市场供求关系
市场供求关系是决定房地产价格指数的根本因素。当市场需求大于供应时，房价水平会上涨，房地产价格指数也会相应上涨；反之，当市场需求小于供应时，房价水平会下跌，房地产价格指数也会相应下跌。
结论
本次演示以上海房地产价格指数编制为例，介绍了房地产价格指数的编制方法及其在房地产市场中的重要作用。通过编制结果和影响因素分析，可以发现房地产价格指数能够客观反映房地产市场的运行状况，为政府、企业和个人提供决策参考。
2、数据收集
收集数据时需要确保样本的多样性和广泛性。在收集过程中，需要考虑不同区域、不同类型、不同价格的房产，以确保数据的全面性和代表性。
3、指数计算
指数计算是编制房地产价格指数的核心环节。在计算过程中，需要采用合理的统计方法和计算公式，确保指数的准确性和稳定性。通常情况下，房地产价格指数的计算采用加权平均法或几何平均法。
3、合理确定权重：定期对样本进行动态调整，并采用更为科学的权重确定方法，以保证房价指数的准确性和公正性。同时，加强对权重确定过程的公开透明化，避免出现不合理的权重分配。

房地产评估师行业的房地产市场价格指数计算

房地产评估师行业的房地产市场价格指数计算房地产市场价格指数（House Price Index，简称HPI）是衡量房地产市场价格变动的重要指标之一。

作为房地产评估师，精准计算房地产市场价格指数对于理解市场趋势、辅助决策具有重要意义。

本文将介绍房地产评估师行业中常用的房地产市场价格指数计算方法。

一、销售对数加权方法销售对数加权方法是一种常见的房地产市场价格指数计算方法。

它基于房地产市场的销售数据，通过对房屋价格的对数进行加权，反映了不同时间段内的价格变动。

计算公式如下：HPI = exp(Σwi * ln(pi))其中，HPI表示房地产市场价格指数，wi表示对应时间段内销售量的权重，pi表示对应时间段内的房屋价格。

该方法在计算过程中对销售量进行加权，能够消除时间段内销售量的影响，从而更准确地反映价格变动。

二、房价相对法房价相对法是另一种常用的房地产市场价格指数计算方法。

它通过比较不同时间段内的房价相对变动，来得出价格指数。

计算公式如下：HPI = (pi / p0) * 100其中，HPI表示房地产市场价格指数，pi表示当前时间段内的房屋价格，p0表示基准时间段内的房屋价格。

该方法将基准时间段的房价设为100，通过比较其他时间段的房价相对于基准时间段的变动，来得出价格指数。

三、加权重复销售方法加权重复销售方法是一种基于同一房产多次交易数据的价格指数计算方法。

它通过比较同一房产在不同时间段内的销售价格变动，来得出价格指数。

计算公式如下：HPI = Σ(dw * dp)其中，HPI表示房地产市场价格指数，dw表示不同销售时间段的权重，dp表示同一房产在不同销售时间段内的价格变动。

该方法能够排除房屋特定因素的影响，更加准确地反映价格变动。

四、改进的回归法改进的回归法是一种综合考虑各种变量的价格指数计算方法。

它通过建立回归模型，将房屋价格与一系列影响因素进行回归分析，来得出价格指数。

计算公式如下：HPI = β0 + β1p1 + β2p2 + ... + βnk其中，HPI表示房地产市场价格指数，β0表示回归常数，β1 ~ βn表示回归系数，p1 ~ pk表示相关因素的取值。

论房地产指数编制方法的缺陷

论房地产指数编制方法的缺陷一、引言二、房地产指数编制方法的背景介绍三、当前房地产指数编制方法存在的问题1.样本选择的不合理2.数据的可信度存在问题3.重复计算和重叠指数的制定4.指数评价体系不完善5.数据更新难度大四、案例分析1. 2008年美国次贷危机对房地产指数造成的影响2. 2014年中国多地房地产泡沫的出现与指数编制方法的关系3. 2017年日本房地产指数编制方法在地震事件中的应用4. 2018年英国房地产指数编制方法在脱欧事件中的运用5. 2019年印度房地产指数编制方法的改革与当前房地产市场状况关联五、结论与建议引言随着经济的发展，房地产成为了国民经济的重要组成部分。

近年来，随着房地产市场的持续升温，房地产价格成为社会关注焦点。

为了更好地了解市场状况，监控房价变化，制定适当的政策措施，各国纷纷编制了相应的房地产指数。

但是，在实际编制过程中，房地产指数存在一些缺陷，影响了其准确性和有效性。

本文将从房地产指数编制方法的背景介绍开始，列举并分析了当前房地产指数编制方法存在的问题，最后通过案例分析，阐述房地产指数编制方法与实际市场的关联性，提出一些建议以改善当前房地产指数编制方法的不足。

房地产指数编制方法的背景介绍房地产指数是衡量房地产市场的关键指标之一，其编制方法通常基于一定的数据样本和指数计算公式。

房地产指数的编制方法应该基于实际市场情况，反映市场状况和趋势变化，具有科学性和发展性。

当前房地产指数编制方法存在的问题1. 样本选择的不合理样本是房地产指数编制的基础，样本的选择直接决定了指数的准确性和准确率。

但在实际操作中，许多国家的房地产指数采用的样本数量较少，甚至只是特定区域或特定开发商的房屋，无法真正反映整个房地产市场的状况。

对于样本的选择，应该依据市场实际情况，考虑到样本的广泛性、典型性和多样性等因素，以确保指数的精度和代表性。

2. 数据的可信度存在问题数据的可靠性是房地产指数计算的重要因素。

房地产价格指数主要编制方法及其适用性探讨

目前，国内存在多种不同的房地产价格指数，各种房地产价格指数编制方法由于其计算方法与所需数据的不同而各有优劣，适用于不同的房地产市场情况、信息收集与发布状况。

中国国土辽阔，各地区的自然条件和社会经济状况差异很大，房地产市场情况也存在明显差别，在此情况下，各城市所适用的房价指数是不同的。

但现实中，房价指数和真实房价变化不一致的情况显示了我国存在着混用、滥用房价指数的现象。

在此形势下，各城市应如何选取适用的房价指数编制方法，采用何种指数，如何编制以使其及时、准确地反映房地产的“纯价格”变动情况，成为有待深究的紧迫问题。

一、房地产价格指数主要编制方法及其特征(一) 简单方法简单方法，也称非同质方法，将住房直接视为同质性商品，直接将原始数据代入公式得出指数。

简单方法包括中位数法、算术平均值法、简单加权平均法等。

1.中位数法。

中位数法将所选取的房地产交易价格数据按数值大小依次排序，选取排序中的中位数来编制房地产价格指数。

该方法能够剔除交易数据中极端值的影响，从而反映市场情况。

中位数法的优点在于样本数据完整，排序即可得出结果，但此方法得出结果的准确性有待商榷。

2.算数平均值法。

算数平均值法将房地产样本价格与基期相比，将得出的值再相加，求得平均数得出结果。

该方法也存在自身的局限性：如果样本数量庞大，而各样本间又存在较大差距，其结果会产生较大偏差。

3.简单加权平均法。

加权方法主要有拉氏指数法和帕氏指数法两类。

拉氏指数和帕氏指数的明显区别是：拉氏指数将权重固定在基期，不同报告期的指数具有可比性。

帕氏指数是一种非固定权重的综合指数，其权重随报告期不同而变化，所以需要收集报告期最新的价格数据和总量数据，因而不同时期的指数缺乏可比性，其优点是可以同时反映价格、数量及其结构的变化。

简单方法操作简便快捷，透明性强，适用于基础数据资料不全、数据不够精确、要求短时间内发布指数结果等情况。

对于建设条件和房屋质量稳定且市场变化不剧烈的房地产市场，简单方法具有独特优势。

二手住宅价格指数编制方法探析

统计科学与实践STATISTICAL THEORY AND PRACTICE摘要：准确监测二手住宅价格走势，统计和及时发布二手住宅价格指数，对府制定政策，'企业和百姓了解市场越来‘重要。

声丈在简介几种常用房价指数计算方法$基础上，研究了按照不同区划范围进行加权平均法编制的二手住宅价格指数对比、结构性因素对裎宅均价的影响，并探索重复特征价格法编制二手房价格指数，为二手住宅价格指数工作提供参考/关键词：二手住宅指数；加权平均法；重复交易法近年来，随着经济不断发展，百姓对居住有了更高的需求，而在目前土地资源稀缺，可开发新楼盘越来越少的大背景下，二手住宅交易占据房地产市场越来越多的份额，准确监测二手住宅价格走势统计和及时发布二手住宅价格指数对政府制定政策，企业和百姓了解市场十分重要。

目前的网签数据中，房屋成交价格、建筑结构、区位等数据可以直接获得，但由于房屋的异质性这一特殊属性，每套房子都不可能是完全相同的，要准确剔除各种外部特征导致的价格差异一直是个难题。

本文探索通过网签数据转换进行二手住宅价格指数编制，在常用的房价指数计算方法中，笔者选取加权平均法，对不同细分区块的加权平均指数进行试算，同时探索重复特征“R-H”交易法开展指数测算的可行性，为统计调查二手住宅价格指数方法研究工作提供参考。

丨常用房价指数计算方法及优缺点介绍(一）重复交易法重复交易法是根据同一房屋在不同时期的交易价格来计算指数的方法。

具体计算公式为：In(P si)- ln(P b) - EtL b i+l h+S tL b1+i E i,t其中P Sl和Pb i分别是样本房屋在Si时期的买出价格，在b i时期的购买价格，ut表示受益水平。

重复交易法假设住房特征及特征的价格不随时间而变，通过比较同一房屋在两次交易中的价格变动来计算指数。

重复交易法优点：该方法计算过程较为简便，可以避免房产的异质性。

重复交易法缺点：需要有过两次及以上交易的房屋才能计人样本，实际操作中可收集到的样本量较小，抽样误差较大。

住房价格指数的主要编制方法及其选择

Ｎ
! Ｐ＝ｃ＋ βｎＸｎ＋ε ｎ＝１
其中，ｃ为常数项；Ｘ１…Ｘｎ分别为Ｎ个住房特征； β１…βｎ分别为这些特征对应的特征价格； ε为随机误差项。该模型可以多种形式应用于住房价格指数编制。常用的包括：以各住房特征作为匹配样本，利用特征价格模型分别求取其在各报告期内的特征价格，再套用样本匹配法进行指数编制（即特征价格指数法）；在特征价格模型中引入时间哑元变量，基于时间哑元变量的系数估计值进行指数编制（即时间哑元法）；利用特征价格模型完成前述价格调整过程等。因此，特征价格法实际上是对一类指数编制方法的总称。
样本匹配法是普通商品价格统计中常见的一种质量调整方法，其基本思路是严格控制考察样本在各报告期内一致，以满足同质可比的要求。例如，在ＣＰＩ测算中，通常选定一系列代表性商品，利用其各报告期价格的直接对比计算得到价格指数；再如，计算汽车、家用电器等异质
性商品的价格指数时，通常采用拉氏公式、帕氏公式或费氏公式，以保证不同型号产品在各期的权重一致。
概括而言，上述各种形式的样本匹配法都在一定程度上满足了同质可比要求，其结果的准确性程度较简单方法有所提高，且由于沿用了普通商品价格统计
２８
ＣＯＮＳＴＲＵＣＴＩＯＮＥＣＯＮＯＭＹ
房地经济建筑经济２００７年第７期（总第２９７期）
的基本思路，具有较高的可行性。但是这些方法的同质化程度终究有限，而且由于各种简化、归并操作的存在，可能引入新的误差。因此，这些方法只能被称为近似同质方法。２．３同质方法

特征价格法及其在我国住房价格指数编制中的应用

特征价格法及其在我国住房价格指数编制中的应用随着我国住房市场的持续发展，住房价格指数的编制也日趋重要。

特征价格法被广泛应用于住房价格指数的编制中，该方法基于房屋特征的不同，将房屋分类，并给不同类别的房屋赋予不同的权重，从而计算住房价格的变化情况。

特征价格法的核心思想是将房屋特征作为衡量住房价格变化的关键因素。

常见的房屋特征包括房屋的面积、楼层、户型、地理位置等。

在特征价格法中，会对这些房屋特征进行归一化处理，以保证每个特征对最终住房价格指数的贡献度相同。

接着，特征价格法将每个房屋分类，以确定每个类别的权重。

不同的住房类型在特征价格法中具有不同的贡献度，所以它们的价格在计算住房价格指数时应该被赋予不同的权重。

这些权重可以通过市场调研和统计数据等手段来确定，并根据相关的政策和法规进行调整。

最后，特征价格法通过对每个类别的权重和价格指数按权重加权平均的方法，计算出住房价格指数。

这个指数反映了不同特征房屋价格的总体变化情况，并且可以用于评估住房市场的状况和趋势。

在我国住房价格指数的编制中，特征价格法应用广泛。

例如，在2019年，国家统计局发布的住房价格指数就是通过特征价格法编制的。

在这个指数中，分别对70个大中城市的新建商品住宅和二手住宅进行了分类，并用特征价格法计算出每个城市的价格指数。

这个指数反映了不同城市、不同房屋类型的价格变化情况，具有较强的参考价值。

总的来说，特征价格法在住房价格指数编制中的应用，可以增加数据的准确性、客观性，同时也能够更好地反映住房价格的实际变化情况，为政府、企业和消费者提供更准确、更全面的市场信息。

特征价格法及其在我国住房价格指数编制中的应用

特征价格法及其在我国住房价格指数编制中的应用特征价格法是一种用来确定商品价格指数的方法。

它通过对一定数量和种类的商品价格进行调查和统计，然后根据这些商品的数量和价格变动情况计算出价格指数。

在我国住房价格指数的编制中，特征价格法被广泛应用。

特征价格法的基本原理是通过选取一组具有代表性的商品，统计其价格的变化情况来反映一国或地区的整体价格水平。

在住房价格指数编制中，特征价格法会选取一定数量和种类的房屋类型作为代表性商品，统计其价格的变动情况，计算出房屋价格指数，从而反映住房市场的整体价格变动情况。

具体来说，特征价格法在住房价格指数编制中的应用包括以下几个步骤：第一步，确定代表性商品。

在住房价格指数编制中，需要确定代表性的房屋类型，包括商品房、二手房等不同类型的住房。

这些代表性的房屋类型应该能够反映住房市场的整体价格水平和变动情况。

第二步，进行价格调查。

对选定的代表性商品进行价格调查，包括不同地区、不同时间段的价格情况。

通过这些价格调查数据，可以获取不同类型房屋的价格变动情况。

第三步，计算价格指数。

根据价格调查数据，计算出不同类型房屋的价格指数。

价格指数的计算方法是将不同时间段的价格加权平均，然后与基期价格进行比较，得出价格指数。

第四步，发布价格指数。

将计算得出的价格指数发布出来，作为住房价格指数的参考数据，供政府、企业和个人参考和应用。

特征价格法在住房价格指数编制中的应用具有重要的意义。

它可以反映住房市场的整体价格变动情况，为政府决策和市场监管提供重要参考。

它可以帮助企业和个人了解市场行情，做出合理的投资和消费决策。

它可以促进住房市场的健康发展，防范和化解房地产市场风险，维护社会稳定。

特征价格法在住房价格指数编制中也存在一些问题和挑战。

选择代表性商品和确定权重需要综合考虑各种因素，如果选择不当会误导指数的真实反映。

价格调查的数据采集和统计工作需要专业技术和大量人力物力，成本较高。

价格指数的发布和应用需要严格监管，以防止数据造假和滥用。

2021年度全国统计科学研究项目

郑冰
浙江理工大学
37
面向特大城市风险管理的时点人口多源大数据统计分析与协同治理机制研究
钟若愚
深圳大学
38
数字贸易赋能中小企业国际竞争力提升的效应测度与实现路径研究
周凤秀
江西师范大学
39
基本实现现代化进程监测体系研究
周作昂
四川省统计学会
40
大数据背景下基于深度学习的网络电商场景文本识别研究
朱钰
西安财经大学
张俊辉
西南医科大学
32
脱贫人口返贫风险监测研究
张振环
山东财经大学
33
基于社会网络的综合评价技术及智能应用
曾守桢
宁波大学
34
共同富裕内涵及综合评价指标体系研究
赵军利
国家统计局统计科学研究所
35
深圳建设中国特色社会主义先行示范区监测实证研究
赵培亚
国家统计局深圳调查队
36
新发展格局下制造业数字化转型的产业升级效应研究
任羽菲
华北电力大学
49
数字金融对高质量发展的效应评价与中介机制研究
沈红丽
天津商业大学
50
农业农村现代化统计评价指标体系研究
沈向东
国家统计局北京调查总队
51
大数据在人口普查数据质量评估中的应用研究
史龙梅
安徽工程大学
52
面向青少年健康指标数据的高维函数型分位分层结构关系模型研究及应用
宋逸
北京大学儿童青少年卫生研究所
赖志花
宁波大学
28
基于函数时间序列的资产定价模型及应用研究
李博
北京第二外国语学院
29
统计数据上链背景下的统计区块链监管机制研究
李飞