城市住宅特征价格模型的理论分析

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城市住宅特征价格模型的理论分析王旭育摘要本文主要从函数形式的建立模型的佑计模型的检验以及模型存在的问题及处理措施四个方面,、。、、

对住宅特征价格模型进行理论分析和总结为实证研究中模型函数形式的选择模型的估计和检验方法以及如何避免和处理模型中存在的问题提供了理论依据

关健词、

。

特征价格

模型估计

模型检验

一住宅特征价格模型的函数形式。

山、

原意是享乐,

“

”

,

之所以取名

是因,

之和,

—

除特征变量外其他影响价格的常量

为商品价格取决于商品属性的系数值以及属性带给消费者的愉悦和满足感其实质是从产品的异质性出发,

把产品价格分解为特征价格并通过市场交易数据估计出产品特征的隐含价格定住宅价格的各种特征模型的基本形式以往研究中往往把住宅的特征分为区位、。

显然构建住宅特征价格,,

—特征变量—差项误—自变量和因变量均以线性形式进人模线性函数中型回归系数对应着特征的隐含价格

特征变量的特征价格

模型的第一步是识别影响住宅使用功能和效用从而决。

此函数形式的

缺点是无法表现边际效用递减规律对数函数。

。

习。

。,

建筑结构,

、

邻里环境,

式中自变量和因变量均以对数形式进人模型回归系数对应着特征的价格弹性,

三大类对于具体的一套住宅三种因素的特征价格分

即在其他特征不变的,

别为二尸女

情况下某特征变量每变动一个百分点特征价格将随

尸夕

列根据可以表示为一。

一

戮鬓篆,

之变动的百分点

。

半对数函数习,,

。

该函数自变量采用线性形式因变量采用对数形式则回归系数对应的是特征变量每变动一个单位时特征价格随之变动的增长率,。

,

模型住宅特征价格函数的基本形式

在具体应用时选择哪一种函数形式应通过统计分析和检验来确定。

一般来说大多数研究者都是凭,

答

少

,

谷贾

十

月,

经验初步设定函数形式然后不断地尝试和修正直到,,

模型的函数形式模型的函数形式最为常见的是线性形式但在现

认为函数形式能够解释样本数据的差异并使得模型,

对样本数据的拟合满足要求、

。

实的社会经济活动中变量之间的数量依存关系更为,

二特征价格模型的估计方法

普遍的则表现为非线性依存关系所以除了基本的线,

参数的最小二乘估计最小二乘法是一类依赖样本信息从最小二乘原、

性形式以外还有对数函数和半对数函数

。

后两种函数,

形式是计量经济学中经常使用的可线性化模型即经

理出发的参数估计方法是经典线性计量经济学模型的最主要的估计方法。

,

过适当的变量变换或函数变换可以转化成线性回归模型从而将非线性回归模型的参数估计问题转化为线,

用最小二乘法得到的多元线性、、

回归的参数估计值具有线性无偏性最小方差性,,

。

在

性回归模型的参数估计如下三种函数形式

。

所以实证研究中通常采用

,

住宅特征价格模型中可以根据样本观测值使用残差平方和最小准则即最小二乘估计模型的回归参数。

当

线性函数。

模型满足基本假设时采用普通最小二乘法模型存在名,,

异方差性时采用加权最小二乘法当模型存在自相关性时则采用广义最小二乘法。

式中

尸

一,

一

城市住宅价格

。

作者简介王旭育同济大学经济与管理学院博士生

上《海管理科学》

年第

期

1

随机误差项方差的估计

和量化的过程中受各种因素的影响会使样本数据存,

参数估计量的方差或标准差是衡量参数估计量偏

在一定的误差,,

。

住宅特征变量的误差问题是数据问,。

离真实参数的重要指标据此可以推断参数估计量的,

题目前相关学者还提不出有效的解决方法一般的做法是忽略模型变量的误差问题模型的设定误差当住宅特征价格模型中特征变量的构成模型的函数形式以及有关随机误差项的若干假定等内容与客、

可靠性

。

在住宅特征价格模型中回归方程的标准误,,

,

差是反映因变量住宅价格的实际值与估计值的平均

变异程度的指标标准误差越大回归直线的精度越

低标准误差越小回归直线的精度越高当标准误差,

为零时表示所有样本点都落在回归直线上,

。

观实际不一致时利用模型来描述经济变量关系就会,

,

三特征价格模型的检验

、

产生误差但完全正确的模型设定只有理论意

义在实践中是永远达不到的只能找到一个能够合理反映现,

,

,

经济意义检验

经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。

实的模型

。

所以在具体应用时首先是凭经验初步设,,

具体方法是将特征价格模型参数的估,、、

定函数形式通过不断地尝试和修正使得模型对样本,

计量与预先设定的理论期望值进行比较检验住宅各个属性的特征价格的符号大小相互之间的关系是否

数据的拟合满足要求自相关性

。

符合理论假设

。

线性回归模型中随机误差项的序列相关问题是较为普遍的住宅特征价格模型中所采集的原始数据通,,

统计检验

统计检验目的在于检验模型的统计学性质通常广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验变量和方程的显著性检验等分别采用,、

常为横截面数据经济变量惯性的作用使得随机误差,

项的自相关经常发生、

。

另外模型设定误差随机因素,

、

,

,

,

作为统计量,

。

拟,

的干扰观测数据的处理等等都会造成随机误差项的

合优度是指样本回归直线与观测值之间的拟合程度即回归平方和与总离差平方和的比值用

自相关问题验。

。

通常采用的检验方法为公,

检验在给

表示

。

总

定的显著水平下根据临界值的位置对原假设进行检

体显著性检验即,

检验就是检验全部特征变量对住,。

宅价格的共同影响是否显著

回归参数的显著性检,

多,共线性在应用住宅特征价格模型的实证研究中模型中,

验即响。

,

检验目的在于检验当其他特征变量不变时,

该回归系数对应的特征变量是否对住宅价格有显著影计,经济学检验计量经济学检验目的在于检验模型的计量经济学性质通常最主要的检验准则有以下三种,。

的特征变量往往存在程度不同的线性相关关系例如

,

建筑面积与房间数目离市中心的距离与交通便利度,,

、

、

物业管理质量与治安环境等等往往会存在多重共线性的问题所以我们要通过住宅价格与特征变量的相关系数检验加以鉴别。

从模型中略去不重要的经济意,,

、

随机误差项的自相关性检验自相关性会使模型参数估计值不具最优性而,。

义不明显或

者消费者不感兴趣的特征变量采用与住宅价格高度相关的特征变量这样既简化了模型又消

且很容易低估随机误差项的方差法常采用公

自相关性的检验方检验。

除了多重共线性蒋一军龚江辉,

。

检验

。

参模型的,

考

文

献。

异方差性,

异质商品价格指数与、

方法

中国统

异方差性会使模型参数估计值的方差不具有最小性质由此得到是回归模型估计式的代表性相应降低所以在建立住宅特征价格模型过程中应该检验模型是,

计

,

李子奈叶阿忠,

高等计量经济学

清华大学出版杜,,

,

孙敬水王怀伟,

计量经济学统计学教程,

清华大学出版社

否存在异方差性。

。

检验的方法很多有,

检验

、

清华大学出版社

彭勇邵鲁宁王深

房地产投资的风险识别与评价

上海管理

检验等特征变量的多重共线性验。

科学

,

检

在住宅特征价格模型中如果特征变量存在多重,,、。

共线性将对参数估计统计检验及模型估计值的可靠

性稳定性产生不利影响、

、

常用方法为相关系数检验。

法方差膨胀因子检验特征值检验等、

、

四模型中存在的问题及处理措施

加,

模型变

的误差,,。

在建立住宅特征价格模型前首先要确定影响住宅价格的影响因素即特征变量,

特征变量包括定量,

,

,

变量和定性变量实证研究中要对各个变量予以量化,

记

由于目前尚未形成统一的量化标准所以在选取变量曰·

‘,

·

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