商品住宅特征价格模型实证研究

发布时间：2017-10-09 06:11

  本文关键词：商品住宅特征价格模型实证研究

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【摘要】：多年来国内外的研究者一直努力寻求各种理论与方法对商品住宅的价值或价格构成进行研究,试图构建能够如实反映商品住宅价值或价格构成的数学模型,以此评估商品住宅的价格及其影响因素以及各个影响因素的影响程度,分析商品住宅各个类别的供求关系,预测其价格走势。相对于其它商品,商品住宅具有不可移动、完全差异化、价格昂贵、流动性差等特点,这些特点使得基于特征价格理论的计量经济学价格分析方法在国外成为主流。本文首先介绍了特征价格理论的起源,分析了商品住宅特征价格理论的国内外研究现状,讨论了特征价格理论的假设条件和特征市场的均衡分析。然后介绍了商品住宅特征价格模型的典型三种函数形式,即线性函数形式、半对数函数形式和对数函数形式,讨论了特征价格模型函数形式选择上的争议,并就特征价格模型的估计与检验方法以及模型估计中存在的常见问题进行了讨论,初步分析了商品住宅价格特征变量的种类及取舍问题。在对商品住宅特征价格模型的实证研究中,本文选择了发展较为成熟的深圳市二手商品住宅市场作为分析应用对象,采用二手商品住宅在网络上的挂牌出售价格作为分析的原始数据。文中详细说明了样本数据的搜集整理过程和商品住宅价格特征的具体量化方法。论文通过统计分析软件IBM SPSS Statistics 19,利用前述选取与整合的二手商品住宅网络挂牌价格数据,分别对线性函数形式、半对数函数形式、对数函数形式的特征价格模型进行了回归分析,估计出模型中的各个参数值,通过对三种模型进行统计检验、计量经济学检验和经济意义检验,并经过对比分析,最终确定对数函数形式的特征价格模型准确度相对最高,同时,基本确定出影响深圳市二手商品住宅价格的主要因素及其影响程度。
【关键词】：商品住宅 价格 特征 特征价格模型
【学位授予单位】：安徽建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F299.23;F224
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第一章 绪论12-16
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 研究目标13
• 1.3 研究思路和技术路线13-14
• 1.3.1 研究思路13-14
• 1.3.2 技术路线14
• 1.4 论文主要内容及其结构安排14-16
• 第二章 商品住宅特征价格理论概述16-23
• 2.1 特征价格理论起源16
• 2.2 商品住宅特征价格理论研究现状16-19
• 2.2.1 国外研究现状16-18
• 2.2.2 国内研究现状18-19
• 2.3 基本概念19-20
• 2.3.1 住宅价格19
• 2.3.2 住宅的特征价格19-20
• 2.3.3 特征价格模型20
• 2.4 特征价格理论基础20-23
• 2.4.1 特征价格理论假设条件20-21
• 2.4.2 特征价格函数和隐含价格函数21-22
• 2.4.3 特征市场均衡分析22-23
• 第三章 商品住宅特征价格模型的构建23-31
• 3.1 特征价格模型典型形式23-25
• 3.1.1 特征价格模型的函数基本形式23
• 3.1.2 特征价格模型的函数式23-25
• 3.1.3 函数形式的争议25
• 3.2 特征价格模型的估计与检验方法25-28
• 3.2.1 模型的估计25-26
• 3.2.2 模型的检验26-27
• 3.2.3 估计中存在的问题27-28
• 3.3 商品住宅价格特征变量28-31
• 3.3.1 变量的种类28-29
• 3.3.2 模型变量的选择29-31
• 第四章 数据获取与量化31-36
• 4.1 研究区域简介31-32
• 4.1.1 深圳市概况31
• 4.1.2 深圳市经济发展31-32
• 4.2 数据来源32
• 4.3 数据的选取及整合32-33
• 4.4 量化的方法33-36
• 第五章 实证分析36-51
• 5.1 线性模型36-41
• 5.1.1 样本数据36-37
• 5.1.2 模型分析与检验37-40
• 5.1.3 模型结果40-41
• 5.2 对数模型41-45
• 5.2.1 样本数据41-42
• 5.2.2 模型分析与检验42-45
• 5.2.3 模型结果45
• 5.3 半对数模型45-49
• 5.3.1 样本数据45-46
• 5.3.2 模型分析与检验46-48
• 5.3.3 模型结果48-49
• 5.4 三种模型的比较分析49-51
• 第六章 结束语51-54
• 6.1 结论51-52
• 6.2 不足及展望52-54
• 6.2.1 本文存在的不足52
• 6.2.2 未来研究的展望52-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-59
• 附录：原始数据59-77
• 作者简介及读研期间主要科研成果77

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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中国硕士学位论文全文数据库 前2条

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本文编号：998564