住宅价格的特征价格模型研究

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基于Hedonic理论的住宅特征价格模型

基于Hedonic理论的住宅特征价格模型作者：刘璧婷李星野来源：《金融经济·学术版》2013年第06期摘要：本文将Hedonic理论应用于上海市住宅市场，从住宅具有的特征属性的隐含价格出发，取得住宅特征和住宅价格之间的数量关系，避免了评估人员因主观原因引起的评估偏差。

文中采用线性模型、对数模型、半对数模型等函数形式分别进行分析，分析得出半对数模型的解释能力最强。

通过运用半对数模型建立适用于上海市住宅市场的Hedonic模型，并分析影响住宅价格的因素及半弹性系数，同时进一步优化该Hedonic模型，以提高其精度及适用性。

关键词：Hedonic模型；住宅特征；量化分析；半对数模型1.引言城市的住宅价格不但与人民的生活水平息息相关，而且也是衡量一个城市或地区综合竞争力的重要指标。

近年来，我国房地产业飞速发展的同时，由于发展的不平衡，个别城市及地区房价增长尤为迅速，如北京、上海等地。

引起了人们对住宅价格问题的广泛关注，因此，对于城市住宅价格问题的讨论，比如哪些因素影响住房价格的高低，目前住宅价格的制定是否合理，房地产泡沫是否存在等问题，一直是政府、民众、开发商及购房者关注的焦点问题。

房地产商品是异质性的商品，具有地理位置的不可移动性，长期使用性，受环境影响等特点。

两套住宅在特征上均不可能会完全相同，如位置，朝向，层次，所在区域的交通环境等，造成不同的住宅商品之间无法加以比较，缺乏统一的价格标准。

国内关于城市住宅价格方面的研究很多，但大多是从城市居民收入水平与物价水平，房地产的成本构成，房地产市场的供求关系，房地产政策等方面进行定性的研究。

而国外普遍采用特征价格模型（Hedonic Price Model）对城市的住宅价格进行定量分析研究。

该模型充分包括了不同住宅特征的边际价格或者说隐含价格，能够比较好的解释住宅商品的异质性及消费者偏好等。

国内学者对于特征价格模型的研究是近十年才发展起来，而对住宅特征及价格之间进行数量关系的实证研究并不多。

关于二手房房价预测的分析研究

关于二手房房价预测的分析研究摘要随着社会经济的迅猛发展，房地产开发建设的速度越来越快，二手房市场迅猛发展，对二手房房产价格评估的需求也随之增大。

因此，对二手房房价预测进行研究是必要的。

本文一方面就影响二手房房价的因素进行了深入研究，另一方面也对中国二手房市场房价预测的方法进行了研究和综合，近而得出更为合理科学的二手房市场预测模型，对二手房购房者和投资者了解二手房的价格区间，进行购房、投资有一定的引导意义。

关键词二手房；特征价格模型；房价；预测1 研究背景自改革开放以来，我国房地产业迅速发展，带动国民经济实现了快速持续的增长，因此被视为我国的支柱产业[1]。

目前，我国的房产交易市场以新盘和二手房市场为主导。

同时，中国房地产市场正处于从新房主导向二手房主导的转换阶段，未来十年中，二手房交易将持续上升[2]。

巨大的利益充斥于房地产市场并呈现出愈加激烈的形式，因此科学地，深入地对二手房地產进行分析，研究显得极为重要。

过去，我国较多地借鉴美国的房产估价理论，而现实中却主要凭借以往的经验进行住宅价格的评估[3]。

这导致了直接服务于买卖双方的专业评估机构房地产评估机构在目前的普通二手房交易过程中基本处于缺失状态，给买卖双方带来风险和损失。

近年来相关学者开始将多种新技术与方法，如神经网络[4]、随机森林模型、灰色系统方法等引入房产的评估中，这些方法虽然对于传统方法进行了有效的改进，但对于应用到实际情况中还有助于进一步提高。

2 房价预测方法2.1 传统方法房地产物业的估价原理和方法尚处在发展与完善阶段，市场比较法、成本估价法、收益还原法这三种方法都是实际操作中经常被采用的方法[5]。

市场比较法从经济学上的替代原理或替代原则来理解和评估房价的[5]。

市场比较法一般适用于房地产市场较为发达、活跃和完善的地区，如果在一些房地产市场尚不够发达的地区，很难采用这种估价方法进行估价；成本估价法是经济学中的生产费用价值理论来理解和评估房价的。

上海市房地产价格波动特征分析——基于EARCH模型

ＴｅＩｄｓｒｌｔｄｌ产业研究ｈｕｔｉｕｙｎａＳ
上海市房地产价格波动特征分析
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基于ＥＲＨ型ＡＣ模
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李雷武
张翔
上海大学管理学院
上海２０４０４４
摘要：本文利用１９ — Ｏ１８２１年的中房上海住房指数的时间序列数据，９建立ＥＲＨ型进行实证分析，究结果表明中房Ａｃ模研上海住房指数具有显著的ＥＩＨＡＣ效应，ｇ并且波动具有非对称性和杠杆效应，好消息会导致比坏消息更大波动性。关键词：价波动；Ａ￣Ｈ型；对称性；杆效应房ＥＰ模Ｃ非杠
策划思路和创：［１１吴寿仁，李湛，王荣．世界企业孵化器发展的沿革、现状与趋势研究［］Ｊ．外国经济与管理，２０（２．０２１）２Ｐｓａａｋ．ＢｓｏｋＰａｔｅ ’ ｎｓｅｓｃｂｔｎｃＢｎＩｏ失败 ” 的优秀文化，使学生在实践中大胆创新，在团队合作【］ｕｔｍＬｌａａ ‘ｅｔｒｃｉｓｉｕｉｓｎｕａｉ：并Ｌｏｓ（ｅｔｂ）ＬａｎｄＥｐａＵｉｎ — Ｂｌｉｎｅｓｎｙｔｏｅｓｅｅ．ｕｏｅｎｎｏｒｒｅｇａ中，达到个体发展力和群体创造力的良性整合。ＰｒｓｄｎｙＩｔｒａｉｎｌＣｏｆｒｎｅｎＢｕｉｅｓｅｉｅｃｎｅｎｔｏａｎｅｅｃｏｓｎｓＣｅｔｒＡｃｏｓｎｅｓ．ｔｒ（）二发挥政府的引导作用，做好外部的催化ｏｏｍｉｏａ政府要充分做到 “ 弛有度 ” ，张在适当参与孵化器运作的ｆｒＥｃｎｏｃ＆ＳｃｉＮｏｅｅ２００１．ｖｍｂｒ同时，给予其一定的独立发展空间，并通过与外部企业的有机结【ＪａｇＳｋｅｎＪｒｍｓＯｔｒｏｎ．Ａｏｐｒｏｆ３ＳｎｕＬｅｄｅｏｅ．ｓｅｙｕｇａＣｍａｉｎｓｏ合，建立有效的创新网络，从而不断强化孵化器自身的市场性及ＣｒｔｃｌＳｕｃｓＦａｔｒｆｒＥｆｅｔｖＯｐｒｔｏｓｏＵｎｖｅｓｔｉｉａｃｅｓｃｏｓｏｆｃｉｅｅａｉｎｆｉｒｉｙ创新性。此外，政府应不断强化其外部支持与间接引导作用，在ＢｓｅｓｎｕａｏｓｎｈｎｅＳａｅｎｏｅ［］ＪｕｎｌｕｉｓｃｂｔｒｔｅｉｄｔｔｓｄｒａＪ．ｏｒａｎＩｉＵｔａＫ加强孵化器硬件条件建设，化企业的同时，孵制定相关的优惠政ｏｍｌＢｓｅｓＭｎｇｍｎ０４４（）４４６ｆＳａｕｉｓａａｅｅｔ２０２４：ｌｎ１８２．策，为新创企业的成长壮大提供便利条件。【】斌，孙莉，侯天伟．国内外大学科技园发展模式比较４曹（）三发挥孵化器的载体作用，营造良好的孵化环境研究【】Ｊ．科技管理研究，２０（）．０３５１、在孵化器内部实现孵化对象之间的交叉催化。处于孵【］寿仁，李湛，王荣．中、美、法、韩四国企业孵化器５吴化器内部的孵化对象依托外部的孵化条件实现自我催化，同时的比较研究［】上海经济研究，０５２．Ｊ．２０（）它们之间又通过协同合作，发生了交叉催化的作用，加速了孵化［】俊杰．海企业孵化器发展现状的实例研究［】上海经６唐上Ｊ．系统内部的物质、能量和信息的交换，７从而实现智力资产和济研究，２０（２．［】０６１）信息资产的共享和互补。这种竞争与合作的关系大大促进了创【】黎明，朱禾申，付春满．７赵科技企业孵化器发展探讨［］Ｊ．业团队以及内部成员的快速成长，高了其适应环境变革的能天津大学学报（提社会科学版）０９Ｉ．，２０（）力，并在竞争与合作中感悟必备的创业技能。［】灵机，黄亲国，周建设，余鑫．高校创业孵化器与创８肖２、高素质的管理团队。除了提供一般性管理咨询服务以业精神教育研究［】南昌航空工业学院学报（会科学版）Ｊ．社，外，国创业孵化器应当不断的扩大专家库，我提高管理队伍的素２０（）０５４．质，一方面满足孵化对象的专业需求，另一方面，使创业者在专家（企业家、咨询师、创业投资家等）的评定指导下学习锻炼，启发作者简介：思路，不断提高自身的管理咨询，分析决策以及融投资等创业能杜蕾（９６）女，南焦作，族，海大学管理学院企业管１８一，河汉上力。专家可以通过有针对性的提炼一些成功的案例，剖析成果的理专＿２１级在读硕士，究方向：力资源管理。，ＯＥＯ研人

空间可达性、住宅特征与房产价格之间的关系检验

空间可达性、住宅特征与房产价格之间的关系检验
王佳煜;贾梦圆;陈天
【期刊名称】《东南大学学报:英文版》
【年(卷),期】2022(38)3
【摘要】为明确空间可达性、房产特征与房产之间的关系,提出了基于空间可达性的新特征模型,使传统的平面特征模型从二维尺度转向三维尺度.通过空间句法与QGIS平台构建了三维特征模型,对天津市市中心174个居住区的分析结果验证了三维空面特征对房产价格的影响关系.结果表明,市级尺度的空间可达性与房价呈正相关,但公共交通带来的噪音与空间污染可能会产生负外部性.在行政区划尺度,房产价格受到城市功能、历史背景与街道布局的影响较为显著,如卧室数量与房价之间呈现的负相关关系分别体现出和平区房产市场的高投资价值与红桥区、河东区对中小型住宅的高需求.研究结果可为改善住宅设计、社区规划以及城市发展战略提供决策依据,促进社会、经济与空间的平衡发展.
【总页数】6页(P309-314)
【作者】王佳煜;贾梦圆;陈天
【作者单位】天津大学建筑学院;北京建筑大学建筑与城市规划学院
【正文语种】中文
【中图分类】TU984
【相关文献】
1.基于GIS和特征价格的住宅房产价格评估
2.上海市住宅两级市场之间价格关系的检验分析
3.到CBD距离、交通可达性与上海住宅价格的地理空间差异
4.城市轨道交通可达性提高和住宅价格增值关系
5.基于房产网站数据的商品住宅价格空间分布研究--以成都市为例
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住宅价格的特征价格模型研究——以北京市为例

中图分类号：２３；２４Ｆ９．Ｆ２３
ｌ０。这些特征应该是房屋固有的内在的客观特征９）７（ｕｅ，１２Ｂｔｒ９）ｌ８，而非主观评价（如调查问卷得出的消特征价格模型的英文表达是Ｈｄｎｒｅｅｏｉｐｉｓｃｃｍｄｌｅｏｉ的英文本意为 “ ｏｅ。Ｈｄｎｃ享乐的 ” ，这里取其“ 能够给人带来效用 ”之意，因此Ｈｄｎｒｅｅｏｉｐｉｓｃｃｍｏｅ可以理解为 “ 够给人带来效用的东西的价ｄｌ能
在（）式中，Ｙ是因变量，ｘ２代表住宅价格；是经过ＢｘＣＸ转换后的自变量（通变量）；ｏ —Ｏ普；Ｚ
５８城乡经济
中国市场第４期总第６３２５期
以北京市为例水
李晓鹏Ｅｉｂｔ．Ｓｌ傅帅雄ｌａｅｅＡ．ｉａｓｖ
摘要：文利用特征价格模型对外部环境对北京市普通住宅的价格特征进行定量研究，构本建了住宅估值的对数线性模型。结果表明，根据市场特点合理构建指标体系，可以使价格特征模型很好的解释北京市普通住宅市场的内在价格特征。１％的显著性检验结果与指标０参数表明，在其它条件相同的情况下，位于重点小学学区的住宅比非学区房总价高约２％，５位于北部的住宅比南部高约３％。而地铁对周边住宅价格的影响则和住宅距离市中心的距４离有关，在距离市中心８公里的半径范围内，距离地铁站点的距离对住宅价格并无显著影响，而在８公里以外，则影响较为显著。关键词：特征价格模型；北京；住宅价格；学区房；地铁站点

基于特征价格模型的住宅需求价格弹性分析——深圳住宅市场实证研究

量变化而变化的趋势，未深入探讨这种变化趋势也
成部分，而第二部分是满足居住必需之后的额外部
分即“ 资” 投组成部分。外部因素会对ｈｄｎｃ衡价格产生影响。例ｅｏｉ均如，如果开征物业税（房产税）预期将对住宅价或，
Ｐｌｏａｎ和Ｓｉ（９８通过采用税收资本化方法来ｍｍｔ１９）ｈ估计ｈｄｎｃ模型中房地产税对住宅价格的影响程ｅｏｉ度。ＬｕｇＬｏｇ和Ｗｏｇ２０）ｅｎ，ｅｎｎ（０６尝试采用香港高层住宅交易样本进行了实证研究。本文采用深圳福田和龙岗两区的住宅交易样本来估计住宅购买者效用函数中的各重要特征度量。该样本数据时间跨度为２００４年８月至２００６年
１月。每条交易记录均包含交易时间，以通过实可
衡价格随着住宅的重要特征变量一一面积变化的
趋势。考虑一个１０的住宅样本，设实证研究０ｍ假发现前６ｍ０的均衡价格曲线显示每单位面积增加
证分析来跟踪和比较样本期间深圳经济特区内外
房价的逐月变动情况。第１部分将简要讨论深圳住房的发展情况。第２部分讨论ｈｄｎｃｅｏｉ均衡理论以及住宅需求中的 “ 住所 ” 投资 ” 和“ 两个组成部分。第３分讨论ｈｄｎｃ部ｅｏｉ回归模型。第４部分讨论样本数据和实证结果。第

基于回归的房价预测模型研究

基于回归的房价预测模型研究作者：王景行来源：《全国流通经济》2020年第19期摘要：本文关注房价的影响因素，从79个影响特征中选择重要的特征，并且使用特征处理方案来得到更优特征，用以训练多个回归模型，包括Lasso回归模型，以及XGBoost回归模型，最终使用Stacking模型融合方案来预测房价。

在测试数据集中的表现模型融合优于单模型结果，所以最终使用模型融合方案来对房价做预测。

通过此次房价预测，旨在发现房屋价格的影响因素以及得到房屋预测模型用以将来迁移学习其他地域的房屋价格预测。

关键词：模型融合;线性回归;房价预测;建模分析中图分类号：F299.23;文献识别码：A;文章编号：2096-3157（2020）19-0120-03一、研究背景随着大数据时代的到来，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。

在生产制造业，人工智能技术可以极大地提高生产效率，节省劳动成本，提升产品质量;在服务业，可以优化行业现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率;金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入而愈发繁荣，人们的生活也因为其更加便利。

房屋作为每个公民的必需品，在生活中的地位非常重要，买房已成为人们谈论较多的话题，如何在合适的时间买房卖房也成为了人们关注焦点，因此在这样的背景下，产生了本次的房价预测相关问题。

目前在房价预测领域主要体现在两个问题上：一是选择合适的数学模型来预测房价走向，用以评估房价的变化;二是寻找引起房价变化的原因，国家可借此来帮助市场协调房价变化，公民可以根据时事来判断入手时机。

本文主要分析第一个问题，即选择合适的数学模型来帮助预测房价。

本文将从波士顿的房价数据为着手点，以该市的房屋的相关属性来作为特征，筛选重要信息，并且将一些信息做适当处理，最终用以预测该市的其他房屋价格。

二、研究方法1.线性回归算法简介（1）算法思想在统计学中，线性回归[2]（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析[3][4]。

基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析

基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析近年来，随着城市化进程的加速和经济水平的不断提高，普通住宅市场成为了人们关注的焦点之一。

随之而来的问题是，普通住宅的价格空间分布如何？又有哪些主要的影响因素呢？为了更好地了解这些问题，本文将基于地理信息系统（GIS）技术，对普通住宅价格空间分布及其影响因素进行分析。

一、普通住宅价格空间分布通过GIS技术，我们可以对城市的普通住宅价格进行空间分布的分析，从而得出不同区域的价格特征。

在分析过程中，我们可以综合考虑多种因素，例如地理位置、交通便利程度、教育资源、商业配套等，从而得出较为客观的分析结论。

在许多城市中，普通住宅的价格分布呈现明显的特征。

一般来说，城市中心区域的普通住宅价格较高，这主要受到其便利的交通和丰富的商业、教育资源的影响。

而远离城市中心的郊区地区，其普通住宅价格则相对较低。

不同城市之间也存在明显的差异，例如一线城市的价格普遍较高，而三四线城市的价格则相对较低。

1. 地理位置地理位置是影响普通住宅价格的重要因素。

一般来说，距离城市中心越近的地方，其普通住宅价格往往越高。

这是因为城市中心区域拥有更多的商业、教育资源以及便利的交通，吸引了大量人口聚集，从而推高了住宅价格。

地理环境优越的地方，如靠近河流、湖泊、山脉等，也往往会带来更高的住宅价格。

2. 交通便利程度交通便利程度是影响普通住宅价格的重要因素之一。

在城市中，交通便利的地方通常具有更高的活力和更广阔的发展空间，因此其住宅价格也相应较高。

地铁沿线的住宅价格往往明显高于非地铁沿线的住宅。

3. 教育资源教育资源是影响普通住宅价格的重要因素之一。

热门的学区房价格往往高于一般的房价，因为家长们都希望子女接受更好的教育资源。

在一些城市中，优质的教育资源会直接推高周边住宅的价格。

4. 商业配套商业配套是影响普通住宅价格的重要因素之一。

在商业繁华的地方，周边的普通住宅价格往往也会相应较高。

这是因为人们在购物、娱乐、就餐等方面更加便利，因此愿意为此支付更高的居住成本。

新乡市普通住宅价格空间分布特征研究

新乡市普通住宅价格空间分布特征研究宋利利1 路燕2(1.河南科技学院园林学院,河南新乡,453002;2.河南省农业科学院农业经济与信息研究中心,河南郑州, 450002)摘要文章利用新乡市2007!2008年普通住宅商品房的交易均价资料,借助arcgis9 2软件技术平台,采用GIS空间分析的方法对新乡市普通住宅房价空间分布进行了模拟,得到新乡市普通住宅价格的空间分布图和三维模型图,并通过计算Moran∀I 值对新乡住宅价格空间分布进行了自相关性分析,在此基础上揭示住宅价格的空间分布特征,分析其影响因素。

研究结果表明:新乡市房价呈现出由中心向外递减的趋势,区域差异明显;空间分布上具有一定的正相关性。

其中区位条件、交通可达性和城市规划指向性是影响住宅价格的主要因素。

关键词GIS;空间分布;空间自相关;新乡市中图分类号F293 3 文献标识码A随着人们收入水平的提高,居住条件得到了极大改善,城市房地产市场也由此迅速发展起来。

与此同时,城市居住空间结构也在发生着变化,居住空间进入了一个重组的过程。

由于房地产价格存在明显的区域差异,在城市内部,不同区位的房价水平不同,通过房地产价格的空间分布特征来研究城市居住空间结构,给城市管理者制定相关政策以及房地产市场的健康发展提供了有效的理论依据和实践指导,因此成为房地产研究的热点之一。

近年来,国内一些学者对城市住宅价格空间分布进行了一定的研究,对城市住宅价格的空间结构和分析析功能对房地产价格的空间分布进行估计和模拟,如蒋芳[1]以mapgis为技术平台,通过kinging空间插值的方法得到北京市普通住宅出让土地价格的空间分布图,从而对城市地价空间分布格局进行研究。

孟斌[3]、梅志雄[4]和周敏[5]等采用ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis,探索性空间数据分析)技术对房价进行了空间自相关分析,这些方法在模型预测方面都取得了良好的效果。

城市住房价格影响因素及其空间规律研究--基于地理加权回归模型的实证分析

一、引言住房价格关系到人民群众的安居生活和社会的和谐。

伴随快速城市化进程，房地产市场进入快速发展阶段，大中城市房价持续高涨已成为舆论关注的焦点之一。

探讨房价影响因素可为相关部门规范房地产市场提供依据，是房地产经济理论研究的核心。

近年来国内外学者根据各自的研究重点，选取不同类型的影响因素，对城市房价从不同维度开展了广泛而深入的研究。

宏观角度主要从供给和需求两个方面探讨土地市场、土地制度、金融、税收、居民收入等因素对房价的影响；微观角度主要从建筑结构、区位、邻里等特征来解释房价的空间分异特征。

研究方法上，大部分学者使用基于普通最小二乘法(Ordinary Least Squares Linear Regression ，OLS)的特征价格模型（Hedonic 模型）。

该模型假设所有空间单元的房价与影响因素之间的关系不随空间位置变化，没城市住房价格影响因素及其空间规律研究———基于地理加权回归模型的实证分析刘贵文，王丽娟（重庆大学建设管理与房地产学院，重庆400045）收稿日期：2013-01-21基金项目：中央高校基本科研业务费科研专项项目（CDJKXB12002）。

作者简介：刘贵文（1974-），男，四川阆中人，教授，博士生导师，主要从事公共工程管理与价值管理、城市发展与管理研究；王丽娟（1984-），女，四川乐山人，博士研究生，研究方向：城市发展与管理。

摘要：针对普通最小二乘法(OLS)从空间全局角度分析的不足，运用地理加权回归模型(GWR)探索重庆市主城区各影响因素在不同空间位置对房价的作用机理。

结果表明，GWR 模型显著优于OLS 模型，是定量研究各因素在不同空间位置对房价经济贡献价值的有效方法；交通设施、商业集聚中心、公共服务设施、自然环境是影响房价的重要因素，各影响因素与房价的关系随空间位置而发生正负向变化，影响程度有显著的空间差异，说明只有因地制宜的分析房价成因，才能优化城市房价的空间结构，引导城市有序扩展。

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究论文

毕业论文房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。

本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见：问题一，建立影响房价的指标体系，利用SPSS16.0软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：居民家庭人均收入，房地产开发投资额,北京市生产总值，经济适用房销售价格，人均住宅建筑面积，新增保障性住房面积。

问题二，建立逐步回归模型，根据SPSS16.0软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。

建立多元回归分析模型，由SPSS16.0软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为：。

问题三，建立曲线估计模型，通过SPSS16.0软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为5.14%，说明预测效果良好。

利用MATLAB7.0软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。

问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。

最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。

关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。

同时，随着改革开放以来我国经济的高速发展，人民生活质量得到了极大提高，对住房质量、住房环境、小区配套服务等的要求也随之不断提高。

基于特征价格模型的住宅租金影响因素研究——以武汉市主城区为例

2 研究区域及数据 2.1 研究区域
本文研究区域为武汉市主城区，分别为：江岸区、江汉区、硚口区、汉阳区、武昌区、青山区、洪山区。主要原因是这七大主城区是武汉市建成年代
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住房租赁
CHINA REAL ESTATE
最久的区域，而东西湖区、汉南区、蔡甸区、江夏区、黄陂区、新洲区则较晚划入武汉市行政区划，且距离中心城区较远，执行政策法规方面与主城区有所区别，在房地产市场方面也有其特殊性，与主城区关联较小，价格差距较大，租赁市场供求方面也与主城区有较大差别，可以视作不同的房地产市场。 2.2 数据来源及处理
以武汉市主城区海量租赁成交数据为数据基础进行实证研究，分析影响住宅租金的各项因素的作用强度。
结果表明，建筑面积、就业中心层级、交通便捷度以及物业管理水平因素影响最大，反映了租客在租房
决策中的偏好。
关键词：住宅租金；影响因素；特征价格模型
中图分类号：D923
文献标识码：A
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文章编号：1001-9138-（2019）04-0058-63
本文聚焦于城市住房租金影响因素的识别与量化，以武汉市主城区海量住房租赁成交数据为数据基础，采用特征价格模型作为模型基础进行实证分析，了解各个租金影响因素的强度，这对理解住宅租金内涵和变化实质、维稳和促进住房租赁市场发展有着重要的现实意义。
1 特征价格模型特征价格模型是一种研究商品价格和商品所
住宅租赁成交样点数据是通过校企合作手段，国内最大的租房平台链家旗下的研究平台——贝壳研究院，开放成交数据库，选取从 2018 年 11 月 1 日到 2019 年 1 月 31 日共 3 个月成交数据，范围为武汉市主城区，租赁类型为整租，业态为普通住宅，采集共计 41762 条租赁样本信息。包含的字段有：小区名称及坐标、成交租金、建筑面积、居室结构、房龄结构、装修情况、楼层类型及租赁期限。样点坐标转换为 WGS1984 坐标系，导入 ArcGIS 软件，投影转换后作为样点层存储在数据库中。

长沙市商品房价格时空特征及其影响因素研究的开题报告

长沙市商品房价格时空特征及其影响因素研究的开题报告一、研究背景和意义商品房是长沙市房地产市场的重要组成部分，长沙市商品房市场的价格波动对于整个长沙市房地产市场的发展具有重要的影响。

然而，长沙市商品房价格的时空变化及其影响因素的研究相对较少。

因此，本研究旨在通过对长沙市商品房价格的时空特征及其影响因素进行研究，为长沙市房地产市场的发展提供科学决策支持。

二、研究内容和方法本研究将通过对长沙市商品房的价格进行地理信息系统分析和时间序列分析，揭示长沙市商品房价格的时空变化规律，并通过多元回归分析，研究影响长沙市商品房价格的因素，包括宏观经济因素、市场供需因素、土地资源因素等。

三、预期研究结果通过对长沙市商品房价格的时空特征及其影响因素进行研究，期望获得以下研究结果：1. 揭示长沙市商品房价格的时空变化规律，深入探究其内在机制。

2. 确认长沙市商品房价格受到宏观经济因素、市场供需因素、土地资源因素等多种因素的影响，进一步分析不同因素对长沙市商品房价格的作用程度和力度。

3. 提供科学的决策支持，促进长沙市房地产市场的健康发展。

四、可行性分析本研究所需要的数据主要来自于长沙市国土资源局、国家统计局等公开数据渠道，数据获取相对便捷。

同时，本研究所采用的地理信息系统分析、时间序列分析和多元回归分析等方法在资源与条件方面也具有可行性。

五、研究进度安排本研究预计用时一年，具体进度安排如下：第一阶段（前三个月）：文献综述、理论分析和研究框架构建。

第二阶段（三个月）：数据收集、整理和处理。

第三阶段（三个月）：地理信息系统分析和时间序列分析。

第四阶段（六个月）：多元回归分析和结果分析、撰写论文。

六、研究团队本研究由长沙理工大学城市与环境学院的教授以及一批研究生组成，具有丰富的研究经验和理论基础，在相应的研究领域拥有较高的学术声誉。

南京租售比空间分布与特征价格分析

国内学者对房地产租售比的研究也将租售比作为衡量房地产泡沫的重要指标。朱劲松认为租售
比是衡量一个区域的楼市运行是否良好的重要数据，探讨了我国租售比的长期影响因素。况伟大进一步发展了这类研究，利用现实和理论租售比的比值测度住房市场存在的泡沫大小，以该比值为因变量，以城市住房销售总额、股票市场、土地收入等为自变量建立模型，并对我国 35 个大中城市进行了实证研究。近些年来，由于数据采集能力的加强，学者也开始将研究房地产租售比的视角集中于单一城市。于潇波、殷跃建等收集了武汉市商品住宅信息，建立合理租售比模型，利用统计学技术对租售比和武汉市房地产泡沫的空间分布特征进行了分析。这些研究着眼于城市内的租售比分布，对城市内租售比分布的影响因素、影响机制缺乏深入研究。
综观国内外的房地产租售比研究，多从宏观层面探讨一个城市或者若干城市的租售比影响因素。但是缺乏对租售比分布直观性、规律性的探索，并且缺乏从微观角度探索租售比的影响因素。如果一个城市需要调节租售比，无疑从微观层面进行调节更加容易。本文从这两个角度进行创新，探究了城市内小区租售比的分布，并首次尝试从微观角度利用特征价格模型探究影响城市内租售比的影响因素。本文收集了南京市 1674 个小区的住宅租售数据，以租金和售价的特征价格模型为基础建立了租售比特征价格模型，利用克里金插值法对分布进行研究，通过分位数回归的方法研究小区租售比的影响机制。
南京市小区租售比明显高于周围小区的区域共有三个，其中租售比最高的区域位于南京市秦淮区西南部。
利用分位数回
影响随着小区租售比的增加而负效应逐渐减小，对高租售比小区没有呈现出显著影响；超市的 4 类小区
都会产生显著的负影响；医院对中租售比、较高租售比和高租售比的小区租售比产生显著负效应，并且

基于特征价格模型的房地产专业产学研数据平台建设探讨

２００６１３６
２０２０２０汇总０５０４０３及以前４２６３３３１７０５９
库来硕士源论文
博士
论文
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广州楼市调查实训，由三位老师采取分组教学。设置该课程的初衷是让学生在校期间利
用周末时间分组深入社区楼盘，了解广州房地产市场的地理分布，熟悉各片区、板块房地产
市场发展状况，掌握主要街道的路线价格和典型楼盘的评析。经过一年的模拟实训，学生的确对房地产市场有了一定的了解，但远远没有达到熟悉房地产市场的教学目标。
第ｌ第４期Ｏ卷２１年８月０１
广州番禺职业技术学院学报
ＪＵＮＬＯＵＮＺＯＡＹＯＹＥＨＩＯＲＡＦＧＡＧＨＵＰＮＵＰＬＴＣＮＣ
Ｖ１１ｏ４ｏ．０Ｎ．
Ａｇ２１ｕ．０１
文章编号：１７ — ９７（０１４００－０６２０９２１）０ — ０００
据平台的构建具有重要意义。
（）破冰之旅 ——课程设置的优先调整一
为了培养学生熟悉房地产市场的能力，在开设了房地产市场营销、地产市场调查与预房测、住宅小区规划与建设等理论课程的基础上，２００９年我们开始尝试增设一门纯实践课程

住宅的特征与特征的价格基于特征价格模型的分析

特征价格模型被广泛应用于住宅市场研究，主要是因为其能够将住宅价格分解为各个特征的价格，从而更加深入地了解各个特征对住宅价格的影响程度和作用机制。此外，该模型还考虑了消费者对住宅特征的偏好和需求，因此能够更加准确地预测住宅市场的供求关系和价格走势。
特征价格模型的适用性分析
虽然特征价格模型在住宅市场研究中具有广泛的应用，但也存在一定的局限性和改进空间。首先，特征价格模型假设消费者对住宅的特征具有完全理性的偏好，但在实际市场中，消费者的偏好往往受到多种因素的影响，如个人经历、文化背景等。其次，该模型假设市场供求关系处于平衡状态，但实际情况中，市场供求关系可能存在不平衡现象，导致价格波动和市场竞争加剧。
特征价格模型解释
特征价格模型是指将商品的价格分解为各个特征的价格之和，即商品的总价格等于各个特征的价格与其权重的乘积之和。在住宅市场中，特征价格模型可以表示为：住宅价格=α+β1×地理位置+β2×户型+β3×面积+β4×装修+……其中，α表示住宅的平均价格，βi表示各个特征的权重。
在特征价格模型中，地理位置、户型、面积、装修等特征都被视为影响住宅价格的重要因素。地理位置特征主要包括城市、区域、交通等；户型特征主要包括房间数、面积、朝向等；面积特征主要包括建筑面积、使用面积等；装修特征主要包括装修材料、风格等。这些特征都对住宅价格产生不同程度的影响。
住宅市场现状分析
当前，住宅市场呈现出稳步发展的趋势。根据国家统计局数据，2022年全国住宅销售面积为11.5亿平方米，同比增长4.8%，销售额达到13.7万亿元，同比增长5.8%。同时，住宅市场竞争格局也日趋激烈，市场化程度不断提高。在住宅市场中，根据价格、品质、地理位置等特征，可以将住宅分为高端住宅、中端住宅和低端住宅。不同类型住宅的市场份额和消费群体也存在差异。

什么是特征价格法

什么是特征价格法特征价格法，又称Hedonic模型法和效用估价法，认为房地产由众多不同的特征组成，而房地产价格是由所有特征带给人们的效用决定的。

由于各特征的数量及组合方式不同，使得房地产的价格产生差异。

因此，如能将房地产的价格影响因素分解，求出各影响因素所隐含的价格，在控制地产的特征(或品质)数量固定不变时，就能将房地产价格变动的品质因素拆离，以反映纯粹价格的变化。

特征价格法的理论基础特征价格法的基本思路是：将房地产商品的价格分解，以显现出其各项特征的隐含价格，在保持房地产的特征不变的情况下，将房地产价格变动中的特征因素分解，从价格的总变动中逐项剔除特征变动的影响，剩下的便是纯粹由供求关系引起的价格变动。

特征价格法：该理论认为，一种多样性商品具有多方面的不同特征或品质(如房地产商品的面积、楼层、朝向和是否有保安服务等特征)，商品价格则是所有这些特征的综合反映和表现。

当商品某一方面的特征改变时，商品的价格也会随之改变。

当商品的某一方面的特征改变时，其价格也会随之发生改变。

对函数的各个特征变量分别求偏导数，就取得各特征的变动对商品价格的影响幅度，并假定这种影响的关系在一定的时间内固定不变。

这样，在缺乏同质商品的情况下，可以用非同质的房地产在基期与报告期之间进行比较，从价格的总变动中逐项剔除特征变动的影响，最后剩下的便是纯粹由供求关系引起的价格变动了，这样计算的价格指数便是基于特征价格法的房地产价格指数。

根据这一理论，房地产价格与各特征因素之间的关系可以表示为：式中：V：房价；：房屋的品质(特征)因素；：各房屋的品质与房价关系的系数；：房屋在j期售出的哑元变量，即在j期出售，则，否则=0：在j期售出的房屋的价格变动系数；e：随机误差变量。

通过回归分析，可以得出各期的r值，并编制出房地产价格指数。

特征价格模型的优缺点特征价格模型的优点是：容易取样，可以得到大量价格资料；模型的经济意义比较直观；计算相对简单。

学区房溢价研究——以北京市西城区为例

660． 9516
－ 2． 4782 P值
0． 0000
0． 0134 LogL
61． 4413
通过上表的结果可知，Ｒ2 为 0． 7487，具有较好的拟合优度， F 值也可看出模型总体显著性较好，所有变量的 p 值均小于 0． 05，说明其对房价的影响均在 5% 的显著性水平下显著。其中学区因素、房屋面积以及房间数的回归系数均为正，对房价产生正向影响，而房屋所在楼层和已有年份均对房价产生负的影响。本文主要研究的是学区房的溢价效应，因而，主要关注的是特征变量 “学区因素” 的系数。回归结果显示，在控制其他变量不变的条件下，在 0． 1% 的显著性水平下，学区因素会给周边房屋带来 12． 30% 的溢价。说明学区因素对于房屋有较大的溢价效应。
基本模型的 OLS 估计结果
模型（ Constant）
回归系数 5． 0038
Std． Erroห้องสมุดไป่ตู้ 0． 0373
t值 134． 0453
p值 0． 0000
School
0． 1230
0． 0145
8． 4626
0． 0000
Acreage
0． 0091
0． 0004
25． 0360
0． 0000
三、结论与建议通过本文的研究，我们得知在我国房屋产权制度之下，教育资源这一因素可较高的推动房价增长。究其根本原因是我国优质教育资源的匮乏以及分配不公平，从而导致供不应求现象，由此导致了房价的波动性。我国大部分优质资源集中于城市的中心带，高收入群体不断吸引过去产生 “群分效应”，而对于低收入家庭则不断被排除该体系外，使得该地区房价进一步的提升。针对这一现象，我国应加大对教育资源的投资，让更多地区感受优质教育资源的分配，同时促使各地区对提高教育质量的竞争及创新，对其进行激励机制。最后应对大众传播理性购房的思想，让他们在购房之前进行全方位的思量，不要一味盲目从众。参考文献：［1］张雅淋，赵强．基于配对回归的学区房溢价研究———以南京

南昌市地铁一号线对沿线房地产价格影响研究——基于特征价格模型的定量分析

型。ｌｎＰ＝，ｄｏ＋６，１ｎｘ￣＋ｑｈａｄ，＋Ｅ。，公式３。所谓对数一线性模型，就
ｋｌ
舒适、等特点，提高了沿线区域的通达性，降低了沿线居民的交是指方程右边的各项属性变量分别取对数后与左边的对数价通成本，从而改变了城市原有的区位优劣布局，带动周边住宅格呈线性关系。系数ｎ在式中的含义为：在轨道交通车站和楼增值，进而改变原有的住宅价格空间结构。国内外学者对轨道盘之间，距离的百分比变化引起的楼盘价格的百分比变化。
以正在建设中的南昌地铁１号线为研究对象，通过建立南昌住宅市场的特征价格模型，运用回归分析的方法，对正在建设的南昌
地铁１号线对周边住宅价格的影响进行实证分析。
【关键词】城市地铁交通；特征价格模型；住宅价格
城市地铁作为一种全新的交通方式出现在城市的发展道路上，城市轨道交通具有运量大、速度快、安全准点、乘车条件
交通与住宅价格关系的研究颇为丰富。Ｌａａｋｓｏ对芬兰首都赫尔
３．特征变量的选择。由于房地产本身具有的性质，房地产
辛基地铁的研究发现，离地铁站口ｌＯ００ｍ范围内的土地有６％的特征变量一般分为三大类：区位特征、邻里特征以及结构特的价格溢价。吴公梁、龙奋杰通过对距离轨道交通站点不同距征影响住宅价格的特征变量较多。离的同质二手住宅价格进行回归，得出了４条表示住宅价格和到轨道交通站点距离的关系曲线。结论显示，在浦东，轨道交通

市场细分与城市住宅特征价格分析

市场细分与城市住宅特征价格分析作者：温海珍贾生华来源：《浙江大学学报(人文社会科学版)》2006年第02期[摘要]从住宅特征价格的视角，提出检验和分析住宅细分市场的方法，并进行实证研究。

通过收集杭州市2473套住宅样本数据和290个住宅小区的实地调查资料，按照建筑类型和产权性质对住宅市场进行细分，选择18个住宅特征作为模型的自变量，建立杭州市整体市场和细分市场的特征价格模型。

Chow检验表明细分市场模型在统计上存在显著差异，说明这两种市场细分方法是合理可行的。

同时发现，不同细分市场的影响因素有所差异，住宅特征对住宅价格的影响程度有所不同；8个住宅特征对整体市场和细分市场均有显著影响，建筑面积和西湖距离对住宅价格有最重要的影响，CBD距离比西湖距离的影响程度更小。

[关键词]市场细分；住宅特征；特征价格模型[中图分类号]F290；TU976 [文献标志码]A [文章编号]1008—942X(2006)02—0155—07由于住宅产品的异质性特点，国外经常采用特征价格模型(hedonicpricemodel)估计住宅特征的隐含价格，揭示购房者的消费偏好，从而对城市住宅市场进行分析。

从理论上看，统一的住宅市场是应用特征价格模型的隐含前提条件。

但在现实世界中，由于消费者具有不同的需求结构，加上地域偏好和信息缺乏对消费者在住宅市场上的转移造成一定的障碍，整个城市范围内的住宅市场有可能会出现细分市场。

如果的确存在细分市场，则每个细分市场必须分别估计出各自的特征价格函数，此时若以整个城市范围作为单一市场得到的特征价格函数来分析细分市场，可能会提供一些有偏差的结果。

遗憾的是，对细分市场的定义、组成和结构，在以往的特征价格文献中研究得不多，但是已经引起国外众多研究者的重视，认为这是一个重要的实证研究的方向。

本文将从住宅特征的隐含价格出发定义细分市场，然后采用杭州市的住宅市场数据对细分市场的存在与否进行检验，并对不同细分市场的住宅特征价格进行比较分析。