北京市二手住宅的分位数特征价格研究

发布时间：2017-08-19 00:29

  本文关键词：北京市二手住宅的分位数特征价格研究

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【摘要】：近些年来随着资本和劳动力不断向中心城市聚集及住房总体需求旺盛,二手住宅市场发展愈成熟和完善,其价格的影响因素得到众多学者的广泛深入研究。在此背景下,本文对北京市二手住宅的特征变量体系及对应的特征价格进行了研究,为有各种需求偏好购房者的选择提供了指导,为政府制定政策、中介合理定价和房地产评估机构准确评估等提供了借鉴和参考意义,主要具体工作如下:(1)共选取17个特征变量,构建特征价格模型。本文选取北京市6大主城区5环以内2013年10月-2015年6月时间段内涵盖282个小区895个二手住宅样本,从建筑特征(5个变量)、邻里环境特征(6个变量)、区位特征(5个变量)和时间特征(1个变量)4方面异质性出发,共选取17个自变量与实际交易总价构建特征价格模型。(2)利用分位数回归估计模型得出各分位点系数变化曲线。本文研究了17个特征变量对北京市不同价位二手住宅的特征价格,利用分位数回归估计特征价格模型得出?=0.1、0.3、0.5、0.7和0.9五个分位点上的各变量系数表及各个分位点的系数变化图,并发现相对于小学而言,周边的初中学校对房价贡献更大;地铁、高速公路和公交站3个变量对高价房影响更大,创新性地提出相对于建筑特征和邻里特征,区位特征对二手住宅的价位差异更敏感。(3)将分位数回归与OLS(最小二乘法)回归结果作出对比。相对于OLS回归,利用分位数回归探究特征价格更具优越性与全面性,可以洞察特征属性对不同层次房价贡献的显著差异。
【关键词】：二手住宅 影响因素 特征价格 分位数回归
【学位授予单位】：山西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F299.23
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 研究背景与问题11-12
• 1.2 研究目标及研究意义12-13
• 1.2.1 研究目标与研究内容12
• 1.2.2 研究意义12-13
• 1.3 研究方法与技术路线13-14
• 1.3.1 研究方法13-14
• 1.3.2 研究思路与技术路线14
• 1.4 论文创新点14-15
• 1.5 文献综述15-19
• 1.5.1 特征价格理论发展研究15-16
• 1.5.2 特征价格实证研究16-18
• 1.5.3 分位数研究综述18-19
• 第2章 特征价格和分位数回归相关基本理论19-27
• 2.1 特征价格基本理论19-22
• 2.1.1 特征价格基本概念19
• 2.1.2 特征价格理论基础19-21
• 2.1.3 特征价格基本假设21
• 2.1.4 特征价格基本函数21-22
• 2.2 分位数回归基本理论22-27
• 2.2.1 分位数基本概念22
• 2.2.2 分位数回归概念22-23
• 2.2.3 分位数回归模型的估计23-27
• 第3章 北京市二手住宅特征变量设计27-40
• 3.1 北京市二手住宅市场现状27-28
• 3.2 北京市二手住宅交易研究范围28-30
• 3.3 特征变量的选择30-40
• 3.3.1 建筑特征30-33
• 3.3.2 邻里特征33-36
• 3.3.3 区位特征36-37
• 3.3.4 时间特征37-40
• 第4章 数据样本描述与模型的构建40-45
• 4.1 数据样本的描述40-41
• 4.2 数据样本的检验41-44
• 4.2.1 拟合优度检验41
• 4.2.2 多重共线性诊断41-42
• 4.2.3 异方差检验42-43
• 4.2.4 正态性检验43-44
• 4.3 特征价格模型构建44-45
• 第5章 OLS和分位数回归估计结果分析与对比45-57
• 5.1 最小二乘法（OLS）回归估计结果45-47
• 5.2 分位数回归估计结果47-55
• 5.2.1 建筑特征结果分析48-50
• 5.2.2 邻里特征结果分析50-52
• 5.2.3 区位特征结果分析52-55
• 5.2.4 时间特征结果分析55
• 5.3 OLS与分位数回归结果比较55-57
• 第6章 研究结论与展望57-60
• 6.1 研究结论57-58
• 6.2 研究建议58-59
• 6.3 研究不足与展望59-60
• 附录60-64
• 附录1 北京市六大主城区学区划分状况表60-61
• 附录2 17个特征变量之间的相关系数表61-62
• 附录3 二手住宅样本所涵盖的282个小区列示62-64
• 参考文献64-69
• 致谢69-70
• 攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况70-71

【参考文献】

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本文编号：697672