论文摘要
在中国房地产的快速发展过程中,房地产行业的风险问题日益突出。用科学的方法反映房地产价格的变化,给市场主体正确的引导信息已变得十分迫切。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,即只反映由市场供求和货币购买力变化引起的价格变化,而剔除由房地产特征等因素改变而引起的价格变化。中国目前公布的房地产价格指数主要是在分层抽样情况下采用平均值或者加权平均值的方法编制的。单纯采用平均值的方法编制房产价格指数忽略了房产属性特征的变化对价格指数的影响,即认为所有的房产都是同质的,具有相同的属性特征,但由于不同的房产拥有不同的属性(面积、地段、楼层、房龄、室、厅、卫的数目等),平均值编制的房产价格指数并不只是反映由时间变化引起的变化波动,因而是有偏的。特征价格法是国外房地产价格指数最主要的编制方法之一,它解决了房产异质性的问题,通过建立计量模型,将房地产价格中特征因素带来的影响剔除掉,只反映时间变化对住宅房产价格的影响。因此特征价格法编制的房地产价格指数要比平均值方法编制的更为精确、有效。在阅读大量国外文献的基础上,本文比较分析了文献资料中几种主要的指数方法的优点和局限性,借鉴国外比较完善的特征价格指数方法,分析影响房地产价格的特征因素,并编制了济南住宅房产二手房的价格指数,为预测济南房地产价格走势提供比较科学的依据。本文有三个创新点:第一、采用济南市2006年3月——2007年2月752个有效样本,考虑了影响住宅房产价格的特征因素和区位因素,利用多元线性回归模型定量分析房地产价格的影响因素,并在此基础上构建住宅房产特征价格指数。相比而言,国内文献大多是定性分析特征价格模型的理论,而很少涉及特征价格模型的实证研究,利用特征价格法构建房地产价格指数的文献更不常见,本文的研究在一定程度上弥补中国在这方面研究的空白。第二、由于样本缺少体现区位因素的变量,而通过方差分析发现,无论是行政区域还是聚类区域分类中不同区域房产的单位价格都具有显著差异,因此可以将区域因素作为虚拟变量加入特征价格模型。结果显示区域因素的加入使模型拟合效果有显著提高。将行政、聚类区域分类中不同区域作为虚拟变量加入特征价格模型,并分析不同区域住宅房产的价格的差异程度,在国内外的文献中这一分析方法是很少见的。第三、在实证中利用比较分析方法,对平均值法、中位数法、合并数据和截面数据特征价格法编制的房地产价格指数进行研究,比较分析不同指数方法结果的有效性,这种指数结果的实证分析,国内文献是很少涉及的。通过实证研究的比较分析发现,由于样本信息的限制,本文中合并数据特征价格模型编制的价格指数要比截面数据特征价格模型有效,住宅房产数量特征(建筑面积、楼层、房龄等)因素对其价格的影响要大于虚拟变量(装修、暖气状况等)的影响。不同指数方法的比较分析不但为中国房地产特征价格法的应用提供理论依据,并且有利于建立更为科学完善的房地产价格指标体系。另外通过对比国内外房地产指数方法的不同,也可以使相关人员意识到规范房地产提交资料、建立房地产标准数据库的重要性,明确中国房地产价格指数体系发展的方向。
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标签：房地产价格指数论文; 特征价格模型论文; 比较分析论文; 多元线性回归分析论文;