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1、房地产研究论文房地产市场研究论文：基于Hedonic模型的清远二手住宅价格评估摘要:本文通过采取理论联系实际,定量分析和定性分析相结合的方法,研究如何在房地产估价中引入Hedonic模型,与市场比较法有机结合,建立房地产估价模型。该模型弥补了传统市场比较法的不足,减少了在房地产估价中人为因素的影响,使得评估结果更科学、客观和可信。以清远二手住宅为例,阐述Hedonic模型在房地产估价中的具体应用。通过笔者认真深入的调查研究,对收集到的清远二手住宅的房地产交易数据进行分析,从中筛选研究对象获得特征因素数据,在计算机上运行SPSS软件,得到清远二手住宅的房地产估价模型。关
2、键词:市场比较法房地产估价Hedonic模型清远二手住宅市场比较法、收益法和成本法是房地产估价的三种基本方法。但上述三种房地产估价基本方法在实际运用中存在着一个共同的问题即过于主观化,即过于依赖房地产估价师的主观经验,客观依据支持不足。Hedonic模型认为:房地产由众多不同的属性组成．价格由所有属性带给人们的效用决定。由于各属性的数量及组合方式不同,房地产价格产生差异,通过分析每增加一单位属性,消费者愿意额外支付的费用,就可以评估这种影响因素的隐含价格,即Hedonic价格。Hedonic意为享乐的,取名为“Hedonic”是因为价格决定于属性的系数值以及属性带给消
3、费者的愉悦即效用。有学者译为特征分析法、享乐分析法。笔者认为这些译法都不能完全反映Hedonic的本意。因此本文中暂不用中文译名。1基于Hedonic理论的房地产估价方法目前,Hedonic理论应用的关键是进行的特征因素与价格关系的研究,大多思路是借助计量经济学的研究方法。在这里,我们可采用参数估计的方法来确定特征与价格的关系。参数估计方法在假设样本来自的总体分布型是已知正态分布的基础上若总体非正态,则样本个数必须充分多,或经过各种对数、开方、角度等变换,使之近似正态分布,进行估计和检验。参数估计实际上是依赖于特定分布的类型,选择明确的函数形式,确定自变量与因变量间的
4、函数关系后,然后对函数的参数进行的估计。2清远市二手住宅的评估实例分析2.1确定影响清远市二手住宅评估价格的特征因素本文这部分以清远市二手住宅房地产为例,应用市场比较法,选取对住宅的价格影响较大的因素,构建清远市二手房住宅房地产估价模型。主要选取的特征因素有繁华程度、交通情况、环境质量、基础配套设施、生活服务设施、教育配套设施、楼龄、楼层、楼层、上落设施、景观、通风采光、朝向、室内装修、物业管理十四个因素进行分析。2.2研究对象的选取根据实际情况,笔者将清远二手住宅细分为八个均质区域:金碧区、笔架区、沿江区、旧城商业区、松岗区、江滨区、旧小市区、连江路片区、新城片区,
5、同一均质区域内的价格相对在同一水平上。2.3数据的获取途径本文主要从三个途径获取实证数据,一是从笔者所在公司广东国政土地和房地产评估有限公司,主要得到有关二手房交易的地理位置,楼盘名称、总层数,所处楼层、上落设施、建筑结构房龄、装修情况、建筑面积、朝向、户型、通风采光情况、物业管理情况和评估价值;二是从清远市天盛房地产买卖中介获取交易数据;三是从清远的房产网上上补充数据,如该小区的附近的生活设施,各项生活配套设施,临近道路的条数和类型、环境和公交线路和交易情况等。3特征因素指标的线性回归分析3.1选择模型样本数据采集完毕,利用SPSS13.O软件构建Hedonic模型
6、的数据库,然后进行多元线性回归,模型的估计方法为最常用的最小二乘法。具体操作过程为,将所有的数据进入模型=+∑+ε∧∧∧iipa0az,其中,i=1、2、3、、、、80,可得到模型参数。3.2变量描述统计表样本数据采集完毕,利用SPSS13.O软件构建Hedonic模型的数据库,然后进参数分析及检验。3.3模型检验统计量回归模型整体效果检验结果可看出,相关系数指标R=0.890,判定系数R2=0.792,表明模型回归效果较好。方差分析统计量F=19.380,相伴概率P<0.001,说明多个自变量与因变量之间存在线性回归关系,回归效果较为显著。其中给出了预测值、标准预测
7、值等指标的最大值、最小值、均值、方差和N数等统计指标。3.4基本模型结果通过上述分析,最后取得回归方程模型即清远市二手住宅的估价模型如下:P=205.598-225.128X1+197.238X2-313.841X3+14.308X5-164.695X6+1339.754X7+90.891X8-21.368X9+30.579X10-329.493X11+1486.454X12+949.429X13+642.035X14式中:P为清远二手住宅的评估价格X1为繁华程度;X2为交通情况；X3为环境质量;X5为生活配套设施;X6为教育配设施;X7为楼龄;X8
