商品住宅特征价格模型与指数的应用研究

论文摘要

长期以来,城市住宅价格问题一直是房地产学术界关注的焦点之一。住宅价格问题的研究,可以直接为政府制定发展规划、管理住宅交易市场、研究城市发展水平和房价是否合理等方面提供决策依据和理论依据。目前国内众多学者均采用特征价格模型对住宅价格及住宅特征进行研究,但均侧重于验证模型的适用性。本文从特征价格模型建立的理论出发,以西安市住宅市场的数据信息为基础,探讨不同的函数形式建立特征价格模型存在的差别,并以该结果建立特征价格指数,比较函数形式对特征价格指数的编制所产生的影响。论文对特征价格模型与指数的应用研究主要由以下部分组成:首先,提出论题研究的意义、方法和技术路线;第二章阐述了论文所涉及到的相关基础理论;第三章介绍了商品住宅的主要特征及特征模型的形式与估计方法;第四章构建了西安市住宅特征价格模型,利用SPSS软件对四种函数进行计算,从而得出各个特征变量的回归系数及特征的边际价格;第五章分析了Box-Cox变换、主成分法和神经网络在特征价格模型中的应用,并比较不同方法所得出的结果;第六章在特征价格模型的基础上建立特征价格指数,分析建立特征价格指数不同方法的异同;最后在总结了本文的研究的成果和研究的不足后,对今后的研究方向作了展望。论文研究的创新之处主要表现在:（1）以特征价格理论和模型为基础研究住宅价格的主要特征,建立了西安市住宅特征价格模型,对政府制定政策、开发商投资决策、消费者选择住宅等提供诸多实践意义的理论工具;（2）首次应用Box-Cox变换来快速选择模型的函数形式,进一步扩展充实国内特征价格模型在函数选择领域的研究;（3）通过实证研究说明进行Box-Cox变换时应关注因变量而非自变量;（4）主成分分析法应用于特征价格模型中,可以明显改进变量间的共线性相关性以及显著性水平;（5）将神经网络应用于特征价格模型中,在预测能力上体现出相对的稳定性和精确性;（6）利用特征价格模型建立住宅特征价格指数,分析不同函数形式的住宅特征价格指数所计算的结果,比较它们之间的差距,为特征价格指数的全面应用提供有价值的理论参考。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 论题的提出
• 1.1.1 论题背景
• 1.1.2 本研究领域的名词解释
• 1.2 研究的意义及目的
• 1.2.1 研究的意义
• 1.2.2 研究的目的
• 1.3 研究的内容、技术路线及创新
• 1.3.1 研究的内容
• 1.3.2 研究的方法与技术路线
• 1.3.3 研究的重点、难点与创新
• 2 特征价格模型应用研究的基础理论
• 2.1 特征价格模型的理论研究综述
• 2.1.1 国外文献综述
• 2.1.2 国内研究现状
• 2.1.3 特征价格模型的理论基础
• 2.2 GIS系统的理论基础
• 2.2.1 GIS组成及主要功能
• 2.2.2 GIS空间数据库
• 2.3 神经网络的理论基础
• 2.3.1 人工神经网络概述
• 2.3.2 BP网络模型简述
• 3 商品住宅价格特征及特征价格模型
• 3.1 商品住宅价格的主要影响因素
• 3.2 商品住宅价格的主要特征
• 3.2.1 住宅特征
• 3.2.2 住宅市场、住宅需求与供给特征
• 3.2.3 住宅价格特征
• 3.3 特征价格模型的参数确定
• 3.4 特征价格模型的函数形式
• 3.4.1 常见的函数形式
• 3.4.2 Box-Cox变换
• 3.4.3 主成分分析
• 3.5 特征价格函数的估计与检验
• 3.5.1 特征价格函数的估计与检验
• 3.5.2 参数估计存在的问题
• 4 西安市住宅特征价格模型的建立
• 4.1 西安市房地产发展总形势
• 4.2 西安市住宅特征价格模型的建立
• 4.2.1 数据的收集及变量的选取
• 4.2.2 特征变量的可视化显示
• 4.2.3 标准函数模型（线性\对数\半对数）的估计与检验
• 4.2.4 住宅特征的边际价格分析
• 5 西安市特征价格模型的分析
• 5.1 基于Box-Cox变换的住宅特征价格模型
• 5.1.1 参数λ的取值对标准函数形式的选择
• 5.1.2 自变量和因变量参数λ的精确估计
• 5.2 主成分分析法在特征价格模型中的应用
• 5.2.1 特征变量的主成分分析
• 5.2.2 基于主成分分析特征价格函数的参数估计
• 5.2.3 主成分分析与线性函数特征价格模型比较
• 5.3 神经网络进行商品住宅估价的实证研究
• 6 西安市住宅特征价格指数的建立
• 6.1 房地产价格指数的发展现状
• 6.1.1 国内几种典型的房地产价格指数
• 6.1.2 传统房地产价格指数建立的方法
• 6.2 房地产特征价格指数的编制
• 6.2.1 特征价格指数的发展
• 6.2.2 房地产特征价格指数的编制方法
• 6.2.3 不同函数形式的西安市住宅特征价格指数的建立
• 6.3 不同方法的结果比较分析
• 6.3.1 传统方法与特征价格方法的比较
• 6.3.2 特征价格不同函数之间的比较
• 7 结论及展望
• 7.1 基本结论
• 7.2 不足及展望
• 7.2.1 研究不足
• 7.2.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 博士研究生阶段发表论文及科研工作
• 附录1: 论文图表中英文单词的中文含义
• 附录2: 2007年3月和4月统计资料