房地产价格数学模型的建立与应用_基于济南市住宅市场的.pdf

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1、实用科技房地产价格数学模型的建立与应用———基于济南市住宅市场的实证分析周建明巨泽旺姚冬梅（潍坊教育学院会计与统计学院）摘要：本文运用截面法和多元线性回归模型对2009年8月到12月济南表3方差分析表ANOVA(b)二手房交易市场的样本数据作了深入的定量分析，对商品住宅价格的特征因模型Ⅰ数值平方自由度均方根F相伴概率值Sig.素和区域因素进行了论证，据此构建了不同条件下住宅价格与其影响因素间SumofSquaresdfMeanSquare的函数关系模型，运用该模型对济南商品住宅价格进行了分析和预测。回归平方和6.39580.

2、71129.300.000(a)关键词：住宅价格特征因素区域因素多元线性回归分析残差平方和0.727300.024房地产价格的变化包含两个方面：一是从时间序列角度来分析商总平方和7.12239品住宅价格波动因素的影响；二是从截面角度即在同一时间段内，一表4回归系数分析系数(Coefficients)(a)个国家或地区人口、经济水平、政策等因素都相同的情况下，不同的商模型Ⅰ非标准化系数标准化系数t相伴概率品住宅拥有的属性是不同的，这也是商品住宅购买者所需要考虑的因回归系数估计标准误标准回归值Sig.素，在此笔者从截面角度来分析

3、影响商品住宅的因素及其作用。估计值B差Std.Error系数Beta1商品住宅的属性特征及变量常系数-1.8590.536-3.4700.002楼层floor-.0020.012-0.012-1.1290.898与其他商品相比，住宅作为商品具有结构复杂，地理位置固定，总楼层florn0.0030.0100.0380.3450.732缺乏供给弹性，区位或地段导致价格差异较为明显，所需资金密集，面积对数ln(area)1.2010.1520.9237.8850.000购买频率低等属性。本文商品住宅特征价格模型以一套商品住宅的卧室

4、room0.040.071-0.006-1.0490.961总价(万元)及房价对数(lnp)为被解释变量，住宅所在楼层的层数、住客厅hall0.1270.1180.0790.0820.288宅所在楼的总楼层数及住宅的建筑面积(平方米)、卧室房间、客厅、卫生间toliet0.0060.0550.0090.1170.907卫生间数目及住宅是否有阳台、房龄、朝向、装修、暖气和住宅所在的房龄year0.0080.0070.1241.2830.209区域为解释变量。装修fitment0.0650.0770.0710.8440.4052

5、样本采集说明暖气heat0.1400.0690.1392.0330.051为了更好反映商品住宅的特征属性对价格的影响，样本的采集2通过模型Ⅰ知，修正后的回归方程中R=0.87，说明InP与In应在同一个住宅市场上。本文采用济南商品住宅二手房交易市场（area）之间存在线性关系，F=29.3＞F0.05（9，30）=2.86表明总体回归2009年8月-12月的40个有效样本，数据信息包括济南不同区域方程的估计是显著的。只考虑商品住宅建筑特征的情况下，t0.025（30）的住宅房产的价格及其特征变量。=2.042，客厅、卫生间的

6、数目对商品住宅价格的影响是不显著的；而3商品住宅特征价格模型的变量选定及统计特征所在楼的最高层、卧室的数目、房龄、装修及暖气状况对商品住宅价通过汇总2009年8月-12月济南商品住宅二手房交易市场截格的影响是显著的。面数据资料，得到济南住宅市场相应特征变量的样本统计值，如表14.2区域影响因素分析上述结论是假设所有的商品住宅所在所示：表1住宅特征价格模型选定变量的统计值区域相同的，但是所有的商品住宅都具有不同的地理位置，住宅购买变量有效样点平均值最大值最小值标准差者在购房决策中有极强的区位偏好，人们会对不同地理位置的相同房价

7、(p)4049.75125.0014.0021.13建筑结构的商品住宅支付不同的价格。下面简要分析区域特征对商房价对数(lnp)403.914.832.640.42表5常用统计量(ModelSummary)楼层(floor)404.3821.001.003.30模型Ⅱ相关系数(R)判定系数调整判定系数回归估计的标准误差总楼层(florn)407.9529.004.004.76(RSquare)(AdjustedRSquare)Std.ErroroftheEstimate面积(area)4087.60156.0030.0027

8、.530.977a0.9550.9320.11129卧室(room)402.204.001.000.68表6方差分析表ANOVA(b)客厅(hall)401.453.000.000.59模型Ⅱ数值平方自由度均方根F相伴概率值Sig.卫生间(toilet)401.082.000.000.26