基于hedonic模型城市住宅价格指数研究——以上海市为例

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1、万方数据基于Hedonic模型城市住宅价格指数研究——以上海市为例摘要住宅价格指数是反映城市房价波动的核心指标，在政府统计和经济分析中占有重要地位。然而，由于世界现存多种住宅价格指数编制方法，在针对同一市场时，导致指数结果各不相同。在我国己公布的城市住宅价格指数中经常出现”数据打架”现象，形成指数结果混乱的局面，其主要原因是指数编制方法不同。我国房地产市场起步较晚，发展尚不成熟，各住宅价格指数仍以简单加权法为主、辅之以其他方法编制完成。但随着城市住宅市场化程度的提高，以简单加权法编制的价格指数已经不能满足社会需求。

2、因此，本文在系统、深入地总结和归纳国内外住宅价格指数编制方法基础上，选择可行的方法应用于上海市住宅价格指数编制实践中，并开展具有中国特色编制方法的研究，这无疑对改善我国城市住宅价格指数具有重大理论和实践意义。本着“探讨理论基础、借鉴国外经验、注重中国特色、完善编制方法”的指导思想，遵循“提出问题——理论综述——实证研究——研究结论”的基本研究思路，本文研究内容共分为五章，各章的主要内容如下：第一章为绪论。本章首先指出我国城市住宅价格指数混乱的现状，进而提出研究目标——基于Hedonic模型编制城市住宅价格指数，然后

3、对本文的研究意义、研究思路、研究内容、研究难点及可能的创新进行了详细的介绍。第二章为住宅价格指数编制理论探讨。本章通过查阅大量国内外文献，分别对简单加权法、重复销售法、特征价格法和混合模型法的编制理论与适用性进行了分析和比较，进而决定采用特征价格法编制我国城市住宅价格指数。同时，详细阐释了特征价格法的理论基础，分析了国内外住房Hedonic研究现状。第三章上海市住宅价格Hedonic模型构建与识别。本章首先提出了城市住宅特征变量的创新研究，构建出影响上海市住宅价格的特征变量体系并进行了量万方数据化，搜集相关变量数据

4、，进而尝试构建出基于四种基本形式的上海市住宅特征价格模型，最后构建Box．Cox变换的特征价格模型，选取拟合效果最好的特征价格方程，分析各特征变量对上海市住宅价格的影响。第四章基于Hedonic模型上海市住宅价格指数的编制。本章对四种基于Hedonic模型的价格指数编制方法进行了对比与分析，选择特征价格指数法计算出上海市住宅拉氏环比特征价格指数和派氏环比特征价格指数，并将指数结果与现存几种价格指数进行了对比分析。第五章研究结论与政策建议。在本文前面的理论研究与实证分析基础上得出论文主要研究结论，并基于官方统计机构和

5、政府住房政策两方面探讨了论文研究的政策启示，最后对研究的不足进行了总结。关键词：Hedonic模型，城市住宅，特征价格，Box．Cox变换，特征价格指数II万方数据IUUlIIIlUlIIIUlIIIIUlIIIIY2751160THERESEARCHOFURBANHOUSINGPRICEINDEXBASEDONHEDONICMODELACASESSTUDYOFSHANGHAIABSTRACTHousingpriceindexisakeyindextoreflecttheurbanhousingpricefluct

6、uations，whichoccupiesanimportantpositioninthegovernmentstatisticsandeconomicanalysis．However,therearemanypreprationmethodologiesofhousingprice．Forthesamemarket，differentpreparationmethodswillleadtodifferentresults．”Datafight”phenomenonoftenappearesintheurbanho

7、usingpriceindexinChina，whichleadstothechaosofindexresult，andresultsfromdifferentpreparationmethodsofeachindex．Chinarealestatemarketstartedlate，andthedevelopmentisnotyetmature，SOeachhousingpriceindexisstilldominatedbysimpleweightingmethodsandsupplementedbyother

8、methods．Butwiththeimprovemontofresidentialmarket，thepriceindexiscompiledbysimpleweightingmethodsthatisunbletomeettheneedsofsociety．Therefore，thisarticlesystematicallyanddeeplysumma