基于特征价格模型的沈阳市商品住宅价格指数

发布时间：2020-06-30 16:17

【摘要】：为了分析沈阳市商品住宅市场情况,根据国内外编制价格指数的方法,结合沈阳市房地产市场的实际情况,采用特征价格法对沈阳市商品住宅价格指数进行研究.选择16个特征变量,采用半对数模型构建沈阳市商品住宅特征价格模型,并对模型进行检验,确定影响沈阳市商品住宅价格的14个特征变量及相互关系.通过价格指数计算公式,计算出2006年至2013年沈阳市商品住宅特征价格指数,得出沈阳市商品住宅价格增速正在逐年减缓的结论,并对未来市场可能出现的问题提出合理建议.
【图文】：

83.6%，大于基本模型计算得出的复相关系数80%，这证明了半对数模型的选择更适合沈阳市商品住宅特征价格的计算．半对数模型的判定系数Ｒ2=69.9%，经调整的Ｒ2=66.1%，说明因变量和自变量之间线性关系明显，模型对因变量差异的解释能力约为66.1%．从回归分析来看:显著性检验值为0.000，说明房屋价格与其特征呈现密切的线性相关，见表1．表1模型回归分析表Table1Modelregressionanalysis指标平方和自由度均方F检验值差异显著性回归11.197160.70018.6870.000残差4.8311290.037总计16.028145从散点图(图1)可以看出:无论是回归标准化残差还是回归标准化预计值，绝大多数点都分布在－2至+2之间，只有9个点不在此范围内，满足方差齐性假设．从回归标准化残差的标准P－P图(图2)可以看出:半对数模型的曲线近似于直线，可见残差符合正态分布．半对数模型不仅图1残差散点图Fig.1Scatterdiagramofresiduals满足正态性假设和等方差性假设，而且具有很好的拟合度和较高的解释能力，用来分析和解释商品住宅特征对商品住宅价格的影响是比较合适的．图2回归标准化残差的标准P－P图Fig.2StandardP－Pdiagramofregressionstandardizedresiduals2.4特征价格分析通过半对数模型的分析，并与理论一致性相比较，去除建筑朝向、文体设施两项与理论相悖的因素，得出沈阳市商品住宅特征价格模型:lnP=8.666+0.004×建筑面积+0.055×有无车库+0.138×装修程度－0.129×房间数目+0.017×建筑质量+0.001×小区环境+0.048×物业管理+0.021×容积率+0.003×基础设施配套+0.014×噪声－0.027×至CBD距离－0.008×至地铁口距离+0.012×至医院距离+0.013×公共交通．由模型可知:其他变量不发生变化时，建筑面积每增加1m2

6.1%，说明因变量和自变量之间线性关系明显，模型对因变量差异的解释能力约为66.1%．从回归分析来看:显著性检验值为0.000，说明房屋价格与其特征呈现密切的线性相关，见表1．表1模型回归分析表Table1Modelregressionanalysis指标平方和自由度均方F检验值差异显著性回归11.197160.70018.6870.000残差4.8311290.037总计16.028145从散点图(图1)可以看出:无论是回归标准化残差还是回归标准化预计值，绝大多数点都分布在－2至+2之间，只有9个点不在此范围内，满足方差齐性假设．从回归标准化残差的标准P－P图(图2)可以看出:半对数模型的曲线近似于直线，可见残差符合正态分布．半对数模型不仅图1残差散点图Fig.1Scatterdiagramofresiduals满足正态性假设和等方差性假设，而且具有很好的拟合度和较高的解释能力，用来分析和解释商品住宅特征对商品住宅价格的影响是比较合适的．图2回归标准化残差的标准P－P图Fig.2StandardP－Pdiagramofregressionstandardizedresiduals2.4特征价格分析通过半对数模型的分析，并与理论一致性相比较，去除建筑朝向、文体设施两项与理论相悖的因素，得出沈阳市商品住宅特征价格模型:lnP=8.666+0.004×建筑面积+0.055×有无车库+0.138×装修程度－0.129×房间数目+0.017×建筑质量+0.001×小区环境+0.048×物业管理+0.021×容积率+0.003×基础设施配套+0.014×噪声－0.027×至CBD距离－0.008×至地铁口距离+0.012×至医院距离+0.013×公共交通．由模型可知:其他变量不发生变化时，建筑面积每增加1m2，商品住宅单价将增加e0.004=1元．同理，可计算得出其他特征价格对商品住宅价格的影响．3沈阳市商品住宅特征价格指数设计与分析3.1沈阳市商品住宅特征价格指数?

【参考文献】

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本文编号：2735525