基于hedonic模型的成都住宅价格影响因素分析

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1、基于Hedonic模型的成都住宅价格影响因素分析摘要：近年来，如何准确的对住宅项目定价，已成为受到各界普遍关注的热点。本文结合住宅市场的发展及影响其价格构成的因素，筛选出了影响筛选出影响最大的几个因素，又借鉴了现有关于Hedonic定价的理论方法和研究经验，尝试构建成都市商品住宅价格的Hedonic模型。并以成都市2005年春季房交会上提供的相关数据为基础，对模型进行了拟和分析，得出了相关计量经济学模型。一、Hedonic模型简述Hedonic意即“享乐”，hedonic模型则是基于效用论的一个定价模型。该模型从消费者

2、（生产者）的主观角度出发，通过对商品的属性的评估来定价。Hedonic模型应用的对象是那些所谓的复杂的耐用商品，这些商品并不像平时在经济学教科书上讨论的商品那样简单，其价格由总的供求状况决定。而“复杂性”就体现在这类商品有着较多的属性，消费者必须通过对这些属性的综合评价而不是单一属性的评价来定价。该模型将这样的“复杂商品”视为一个“特征包”，也就是包含着n个特征的向量；每一个特征对应着一个隐含市场以及在这个隐含市场上由供求决定的隐含价格，最后通过这些属性的综合评价而得到的价格称为hedonicprice（享乐价格）。二

3、、解释变量的选择结合2005年春季房交会上提供的相关数据，经过分析将其中的变量分为成本、消费者偏好、消费成本三类来考虑。（一）成本1、土地成本：土地成本=土地单价×占地面积。土地单价主要体现在所处的区位上，离市中心越近地价越高，因此我们选择“区位”这一变量。占地面积另作为一个解释变量考虑。2、建造成本：由于大多数房子使用的材料相近，所以建造成本也相对接近，此处暂未作考虑。3、设备成本：各种管道设备成本等。由于各同质住宅之间的配套设施基本相似，成本也接近，所以在模型中未作考虑。4、建筑面积：由于已考虑容积率和占地面积，建

4、筑面积=容积率×占地面积，所以这里不考虑建筑面积。（二）消费者偏好1、周边环境：消费者在购房时对周边环境如学校、医院、银行、商场、交通便利程度的重视度越来越高，因此把它作为考虑要素。我们按一定的标准把它分为好与不好，用虚拟变量进行定性分析。2、绿化率：随着人们对生活环境和健康的关注，绿化率已成为一项重要的考虑因素；而且它也对开发成本有着多方面的影响，因此在模型中考虑这一因素。3、配套设施及装修状况：大多数房屋的配套设施如宽带接入状况、电信设施等都相似，装修状况都为毛坯房，所以这两个因素未作考虑。4、房屋建筑形式：这一因

5、素在楼层有所反应，我们把它分为高层、小高层及多层，用虚拟变更量进行定性区分。5、容积率：是指一个小区的总建筑面积与用地面积的比率。对于发展商来说，容积率决定地价成本在房屋中占的比例，而对于住户来说，容积率直接涉及到居住的舒适度。容积率越大，房屋价格应该越低，反之亦然。所以其系数应该为负。6、户型：消费者对房屋的户型结构都有自己不同的偏好，所以这里我们分列出室、厅、卫作为三个不同的解释变量。（三）消费成本1、交通费用：该因素主要表达的是消费者在生活便利方面的考虑，但它可以通过“区位”要素中的信息加以反映，因此未作单独处理

6、。2、物业费用：由于大部分房屋的物业费用还没有正式定出，所以这里暂未作考虑。3、停车费用：与物业费用相似，都还未正式定价，所以不作考虑。三、模型的设定Hedonic模型定价的一般形式为：Y=f(x1,x2,….xn),其中xi表示商品的某种属性。所以，我们的模型设定为：Y=α0+α1D1t+α2D2t+α3D3t+α4D4t+α5D5t+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ut其中，各解释变量意义如下：表一区位D1t二环内1其他0D2t二环外（除郊县）1其他0绿化率X1容积率X2占地面积(亩)X

7、3室X4厅X5卫X6周边环境D3t好1其他0房屋建筑形式D4t多层1其他0D5t小高层1其他0四、模型的估计1、参数估计直接进行OLS估计得:表二DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/12/05Time:14:28Sample:195Includedobservations:95VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C374.0264472.57000.7914730.4309D1T1417.927212.02626

8、.6875070.0000D2T1328.929167.83747.9179550.0000X123.823179.4889992.5106090.0140X2263.823687.299753.0220430.0033X30.2087630.4505960.4633040.6444X4-95.61817113.5177-0.84