城市住宅价格影响因素分析

2015-01-05 01:09吴园园
时代金融 2014年35期
关键词:影响因素

吴园园

【摘要】本文借鉴现有的Hedonic特征价格模型,尝试构建了城市住宅价格的Hedonic模型。并以“中指指数数据库”提供的相关数据为基础,对模型进行了拟合分析,得出了可供实际使用的计量经济学模型,对研究其他类型房地产的定价问题具有一定的指导意义。

【关键词】Hedonic模型 城市住宅市场 住宅价格 影响因素

一、引言

商品住宅价格的形成受到多种因素影响。基于人们主观感受进行评价的Hedonic模型定价能够较为有效地避免常用估价方法的普遍问题,为商品住宅定价提供一条很好的途径。因此,本文结合了城市住宅市场的发展及影响其价格构成的因素,筛选出了影响比较大的几个因素,又借鉴了现有的Hedonic特征价格模型,尝试构建了城市住宅价格的Hedonic模型。并以“中指指数数据库”提供的关于金科股份和嘉凯城两个企业的相关数据为基础,对模型进行了拟合分析,得出了可供实际使用的计量经济学模型。同时,该模型的经济意义也与一般的经济理论保持一致,使得模型具有普遍适用性,对研究其他类型房地产的定价问题具有一定的指导意义。

二、城市住宅价格的特征价格模型

(一)模型构建

Hedonic模型定价的核心内容是要分析物业的各种属性,通过必要的数据收集和处理,回归得到其价格。模型的一般形式为:

P=f(x1,x2…xn) 其中,xi表示商品的属性。

根据微观经济学理论,商品的价格与其属性之间存在边际效用递减规律,所以假设函数的具体形式为:

P=α·X ·X …X

再对其进行显性化处理就得到了Hedonic模型的对数形式模型:

log(P)=α0+α1logX1+α2logX2+…+αnlogXn+μ

此外,还有半对数形式:

log(P)=α0+α1X1+α2X2+…+αnXn+μ

上两式中μ为随机误差项。

经过试算,我们选择了对数模型的形式。

(二)变量选择及其赋值

结合从“中指指数数据库”获得的有关数据,经过分析,本文从中选择了以下几个影响住宅价格的变量,按照理论和现实需要对个各个变量进行赋值:(1)成交价格(y)根据实际每月成交均价计入;(2)城市类别(x1)分别将一线城市赋值为3,二线城市赋值为2,三、四线城市赋值为1,预期符号为正;(3)预售期(x2)根据入住时间和楼盘开盘时间之间的月份间隔计入,预期符号为负;(4)项目总建筑面积(x3)的预期符号为负;(5)物业类别(x4)分别将别墅赋值为3,豪华住宅赋值为2,普通住宅赋值为1,预期符号为正;(6)建筑类型(x5)分别将独栋赋值为3,板楼赋值为2,塔楼赋值为1,预期符号为正;(7)装修情况(x7)分别将精装修赋值为3,全装修赋值为2,毛坯赋值为1,预期符号为正;(8)容积率(x8)的预期符号为负;(9)绿化率(x9)的预期符号为正;(10)土地成本(x10)根据土地成交价除以土地总面积计入,预期符号为正;(11)成交套数(x11)根据每月成交套数计入,预期符号为负。

(三)回归过程说明

1.初步拟合。根据最初选择的因变量和11个解释变量,通过计量经济学STATA软件利用全样本数据进行初步拟合,根据拟合结果发现,预售期的系数符号为正,项目特色、装修情况和绿化率三个变量的系数为负值,不满足模型的经济假设检验,城市类别、装修情况和绿化率的T统计量和P值都不理想,所以将其从模型中剔除。经过筛选,最终剩下六个显著性最强且符合经济学解释的变量为项目总建筑面积、物业类别、建筑类型、容积率、土地成本和成交套数。

2.根据剩下的六个解释变量再次进行拟合得到的结果如下1所示:

表1 最终拟合结果

再次拟合后的R2为0.6837,P值为0.0000,方程和各解释变量的系数均显著,同时,系数符号也符合预期,继而对其进行经济意义检验。

(四)经济意义检验

把各变量的系数带入对数模型并变形,得到如下方程式:

房价=8.876601·项目总建筑面积-0.1976895·物业类别0.1338656·建筑类型0.1306256·容积率-0.3513809·土地成本0.370711·成交套数-0.0349483

从中可以看出,项目总建筑面积、物业类别、建筑类型、容积率、土地成本及每月成交套数即销量对住宅价格的影响最大。

方程前面的8.876601集中体现了市场环境的变化和系统误差对价格的影响。各变量指数上的系数反映了该变量对住宅价格的影子价格,即该变量每增加一个单位,消费者愿意为其支出的额外价格,它在一定程度上反映了该项因素对价格的决定程度。

三、结论

本文运用特征价格模型,结合从“中指指数数据库”获取的关于金科股份和嘉凯城两个房地产企业的相关数据,构建了城市住宅特征价格模型,利用计量经济学Stata软件进行了多元回归分析,得出了对城市住宅价格影响较大的六个因素,分别是项目总建筑面积、物业类别、建筑类型、容积率、土地成本及每月成交套数。

参考文献

[1]陈强:《高级计量经济学及Stata应用》[M].北京:高等教育出版社,2010.

[2]温海珍、贾生华:住宅的特征与特征的价格-基于特征价格模型的分析[J].浙江大学学报(工学报),2004,38(10):1138-1149.

[3]马思新、李昂:基于Hedonic模型的北京住宅价格影响因素分析[J].土木工程学报,2003(9):59-62.

[4]赵琰:基于hedonic模型的石家庄城市住宅特征价格研究.硕士学位论文.河北农业大学,2009.

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