房地产定价模型

房地产定价模型

【摘要】随着房地产市场的不断发展,房地产经济逐步成为我国国民经济的不可或缺的一部分,房地产价格的走向也势必成为大家关注的焦点。因此,本文从我国房地产业的发展现状入手,借鉴房地产期权定价模型在国内外相关的研究成果,结合自身知识积累,初步探讨了其在确定房地产开发项目中的运用。

【关键词】Hedonic定价重复销售定价

1,导言

专业的房地产估价师数量增加是因为每一个房地产资产不同于所有其他属性。房地产资产的异质性,也就是说,它们的特点各不相同。研究人员和从业人员发现,数以百计的因素可能会影响到价格的各种情况。此外,物业贸易很少,也许是每5-10年的平均房价。销售金额的证据有很大的差异在某些情况下,但一般来说,很少有类似的销售特性,足以被认为是“比较” ,并没有相同的属性。

因此,不是看价格上涨,金融出版社,作为一个将与股票或商品价格,感兴趣的人特别是价格的协商知识产权资产估价谁收集和解释最近的销售证据,以便达成一个价格估计的基础上解释之间的差异性。

市场也有同样问题的估价,如何发现价格的异构资产有几个类似的交易,许多性能特点,影响价格?对任何个人财产在某一特定的时间点,不同的价格有可能因不同情况下的销售,不同买家的偏好,不同的买方信息台或其他因素。我们可以把这种变化“随机误差” ,因为我们不知道其原因。由此,许多专家学者经过多年的研究,重复的发现,试验得出了对房地产价格的定价模型。本文将在后面的小节内一一介绍。在第二小节内将介绍Hedonic定价模型。在第三小节内介绍重复销售定价模型。第四小节介绍两种较为简单的定价模型。第五小节将是本文的总结。

2,Hedonic定价模型简介

二十五年前,房屋经济学教授邓肯出版了一本开创性的文件“房价研究的几点思考的性质和宗旨”。在出版物体现:Hedonic定价模型从一个好奇心到一种标准方法价格指数建设的过程,经历了数以千计的研究至今。

2.1 Hedonic 指数模型定义

Hedonic 指数特征方程是一种住房支出可以分解为衡量的价格和数量,以便为不同的住房租金或相同的住宅在不同的地方进行预测和比较。最简单的例子,一个Hedonic的回归方程的支出(租金或价值)的住房特点。自变量代表住宅个体特点,以及回归系数可转入估计隐含的这些价格特点。

2.2 Hedonic 模型基本特征方程

Hedonic回归内涵基本上回归的租金或房屋价值的特点,确定该单位的租金或价值。Hedonic回归假设就是假设我们知道一个单位的租金:

R= f (S, N, L, C, T),[1]

R =租金; (代替V,价值,如果估计享乐价格指数,也就是说,业主使用销售数据) ;

S=结构特征;

N=社区特性;

L=位置内的市场;和

C =合同条件或特征,如是否公用事业包括在租金;

T =时间租金或价值

在本文中,我们将提到一个Hedonic模型或多或少地沿着这些路线作为一个“单一方程”模式或“两阶段”模式中的“第一阶段”。两阶段模型试图超越最初估计的特征最高价格,并在第二阶段恢复供应和需求结构参数的个体住房特点。

折叠的变量S,N,L,C放入更大的变量X纯粹是为了现在国际运用方便,并通过一个共同的(但有时批评,见下文)半logrithmic功能表,我们重新写入[ 1 ]紧的:

R =[2]

所以

ln R = Xβ + ε [3]

我们推导出:

ln R = Xb + e[4]

其中β和ε当然是真正的未知参数,和B和e是实际的估计的。

现在,通过性能的对数,我们可以预测的一个单位的租金计算的R = ;价格的个别属性,,在某一特定水平的,给与其他未知数m- 1属性, ,可以计算出美元或英镑为:

[5]

请注意,这样的数规格,美元或英镑的价格X1 ,或任何其他单一的特点,在X1水平之间变化,以及其他级别;。价格是非线性的,重要的一点,我将在如下指出。

大部分Hedonic文化集中于前几段所讨论的Hedonic基本特征的关系中。然而,正如下文所讨论罗森和其他学者所表明,上面讨论的Hedonic方程是一种减少形式。在某些假设保持Hedonic方程也承认结构性解释:例如,如果供应的每一个和所有的特点是完全弹性,Hedonic系数揭示需求特点。但在大多数现实世界的情况下保持这种严格的假说是站不住脚的。一些论文试图恢复结构参数的需求和供应;或至少需求特点。

具体地说,是因为美元或英镑的价格在不同的样本,如果水平的特点也有所不同,我们现在可以利用这一变化来估计价格弹性系数为个体。例如,一个规范,已经被用在一些文件是在第二阶段的假设线性需求模式,第一阶段后,Hedonic对数。这种情况并非罕见把价格每特点左侧,即承担了逆需求的关系,然后估计方程的每个特性,格式如下:

在跟以前一样。请注意,这笔钱的价格m将随着观察数目而变化(随着i的变化而变化),因为财产的共同决心的价格上面讨论。有了这种价格变化,需求的可以着手估计。

3, 重复销售定价模型

3.1 重复销售定价模型定义

重复销售指数估计的分析数据,所有单位已售出至少两次。在销售价格超过时,这些数据使我们能够分析每年增长的百分比。这些指标的时间序列的纯粹形式。他们不提供资料的价值,个人住房特性或价格水平。他们的优势在于它是根据实际交易价格,原则上使我们能够回避的问题,而略去变量偏见。然而,单位出售并不一定代表所有单位。有时很难判断在跨越时间一个单位保留着同样的特点。例如,重塑可能导致房子的特点发生变化。

3.2重复销售定价模型特征方程

其中一个方法来激励实际技术用于构造重复销售指数是从hedonic 模式。考虑一个简单的半记录hedonic 方程

ln P = Xβ + β1T1 + β2T2 + β3T3 + β4T4 [7]

其中p是价值或出租的单位,并在载体X包含所有有关的字符,包括一个常数项和时间变量矢量T代表时段按照最初的基准期。

向量X代表将进入一个hedonic 方程单住房和社区的特点。矢量T是一系