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关于二手房房价预测的分析研究摘要随着社会经济的迅猛发展，房地产开发建设的速度越来越快，二手房市场迅猛发展，对二手房房产价格评估的需求也随之增大。
因此，对二手房房价预测进行研究是必要的。
本文一方面就影响二手房房价的因素进行了深入研究，另一方面也对中国二手房市场房价预测的方法进行了研究和综合，近而得出更为合理科学的二手房市场预测模型，对二手房购房者和投资者了解二手房的价格区间，进行购房、投资有一定的引导意义。
关键词二手房；特征价格模型；房价；预测1 研究背景自改革开放以来，我国房地产业迅速发展，带动国民经济实现了快速持续的增长，因此被视为我国的支柱产业[1]。
目前，我国的房产交易市场以新盘和二手房市场为主导。
同时，中国房地产市场正处于从新房主导向二手房主导的转换阶段，未来十年中，二手房交易将持续上升[2]。
巨大的利益充斥于房地产市场并呈现出愈加激烈的形式，因此科学地，深入地对二手房地產进行分析，研究显得极为重要。
过去，我国较多地借鉴美国的房产估价理论，而现实中却主要凭借以往的经验进行住宅价格的评估[3]。
这导致了直接服务于买卖双方的专业评估机构房地产评估机构在目前的普通二手房交易过程中基本处于缺失状态，给买卖双方带来风险和损失。
近年来相关学者开始将多种新技术与方法，如神经网络[4]、随机森林模型、灰色系统方法等引入房产的评估中，这些方法虽然对于传统方法进行了有效的改进，但对于应用到实际情况中还有助于进一步提高。
2 房价预测方法2.1 传统方法房地产物业的估价原理和方法尚处在发展与完善阶段，市场比较法、成本估价法、收益还原法这三种方法都是实际操作中经常被采用的方法[5]。
市场比较法从经济学上的替代原理或替代原则来理解和评估房价的[5]。
市场比较法一般适用于房地产市场较为发达、活跃和完善的地区，如果在一些房地产市场尚不够发达的地区，很难采用这种估价方法进行估价；成本估价法是经济学中的生产费用价值理论来理解和评估房价的。
Research on Development and Application of
Hedonic Price Model
作者： 罗晓娟
作者机构： 北方民族大学,宁夏银川750021
出版物刊名： 技术经济与管理研究
页码： 11-15页
年卷期： 2012年 第6期
主题词： 异质商品 价值评估 商品市场 经济效应
摘要：特征价格模型因为其完美的理论思想而成为国际上普遍使用的分析异质品价格和特征关系的主要方法。
本文通过对国外核心期刊上一百五十二篇特征价格法相关文献的检阅,梳理了国内外特征价格模型及指数编制的研究现状,对特征价格模型的功能进行了总结性定位,认为特征价格模型的功能主要在于：异质品价格指数的编制,异质品价格预测、价值评估或产品定价,异质品价格影响因素分析,非市场因素的经济效应的检验及对传统经济学模型的改进五方面。
文章最后以住宅为例,归纳总结了特征价格法在研究应用中存在的主要问题：一是市场细分;二是特征变量选择和量化;三是模型形式选择;四是模型估计方法的研究;五是指数编制中的问题。
这些研究对象为未来特征价格的研究提供了可行参考。
1、致灾因子、灾害两者区别和联系：致灾因子是可能造成财产损失和人员伤亡的各种自然现象和社会现象，为一种对生命或财产的潜在危险.灾害是致灾因子造成的社会后果，当致灾因子达到某种强度，超过人们的应对能力而无法控制时，给人类的生命财产造成了较大损失,潜在危险变成真实的损失时，这时致灾因子造成了灾害。
灾害包括致灾因子和人类社会两方面因素,二者相互作用才有可能形成灾害。
2、脆弱性：是指个人、团体、财产、生态环境等易于受到某种特定致灾因子影响的性质.（名词解释）3、消费者剩余：人们不愿意失去某种东西，愿意支付的价格超过其实际支付的部分。
生产者剩余：是指生产者销售商品获得的价格与边际受偿意愿的差额。
4、补偿变差和等效变差的计算(计算题）补偿变差(CV）；是指在灾害引起价格变化的条件下，需要多少补偿支付，才能使福利状况也就是效用水平保持与价格变化前相同。
等效变差(EV）：考察的是灾后商品的价格发生变化时，如果假定价格不发生变化,收入应该改变多少才能达到价格变化后的效用水平.5、灾害损失的分类：1）经济影响：直接经济损失;间接经济损失;宏观经济影响2）人身影响3）环境影响6、影子价格比市场价格更能反映出资源的真实价值.（判断题）7、公共物品具有非排他性和非竞争性；自然垄断行业的产品价格往往不能真正反映市场效率，没有反映资源的真实价值。
8、在评估经济损失时，损失是指发生在实体经济中的损失;收入和产出不可重复计算;转移支付不计入损失。
9、直接损失的三种评估方法：（辨析题)1）重置成本法；是按现市场条件重新购建功能相同的处于全新状态下的资产所需要的成本耗费，以其作为评估对象现实价值的一种评估方法。
分为复原重置成本和更新重置成本2）现行市价法:是指按市场价格确定损失资产价值的评估方法.以均衡价值论为理论基础，认为资产的价值是由买卖双方力量达成一致时的均衡价格所决定的。
3）收益现值法：是通过估算损失资产的未来预期收益，按照一定的折现率折现为现值，借以确定损失资产价值的损失评估方法。
作者： 杨冬宁[1]
作者机构： [1]浙江工业大学经济贸易管理学院,杭州310023
出版物刊名： 学习与探索
页码： 156-158页
年卷期： 2011年 第3期
主题词： 住宅价格指数;特征价格法;住宅特征
摘要：由于住宅本身具有异质性,在时间序列分析过程中单纯采用交易均价进行核算无法剔除住宅异质性带来的价格差异变化,从而使得住宅价格波动不仅反映供求和投资因素的影响,还受到住宅本身因素变化的影响。
因此,在不同报告期中剔除住宅异质性对住宅价格波动的影响,可以为分析由市场供求等其他因素对住宅价格波动的影响提供良好的数据基础。
特征价格法及其在我国住房价格指数编制中的应用特征价格法是一种用于住房价格指数编制的方法，通过选取一组特定的住房特征来计算住房价格指数的变化。
在我国的住房市场中，房价涨跌对经济和社会的影响巨大，因此编制住房价格指数对于政府决策和市场监管至关重要。
本文将介绍特征价格法的原理和在我国住房价格指数编制中的应用。
特征价格法的原理是基于经济学中的消费者指数理论，即将一篮子商品的价格按照一定比例加权平均，用来反映消费者购买力的变化。
在住房价格指数编制中，使用的篮子商品就是不同特征的住房，比如面积、地段、楼层等。
通过分析这些住房特征的价格变化，可以计算出住房价格指数的变化情况。
第一步是确定住房特征及权重。
住房特征的选取应该具有代表性，同时需要考虑到住房购买者的需求和市场变化。
在确定住房特征时，可以采用统计数据、市场调研等方式进行，同时可以根据实际情况对不同特征进行加权。
第二步是收集住房特征的价格数据。
为了计算住房价格指数，需要收集住房特征的价格数据。
这可以通过抽样调查、市场监测等方式进行，确保数据的准确性和代表性。
第三步是计算住房价格指数。
通过特征价格法，可以计算出每个住房特征的价格指数。
然后将这些价格指数按照权重加权平均，得到整体的住房价格指数。
这样可以更准确地反映住房市场的价格变动情况。
第四步是监测住房价格指数的变化。
住房价格指数应该定期监测，以了解住房市场的价格变动情况。
这可以帮助政府和市场监管部门及时调控住房市场，保持市场的稳定性和可持续发展。
通过特征价格法编制住房价格指数的优势在于它可以更准确地反映不同特征住房的价格变化情况。
相比于简单平均法等其他方法，特征价格法可以排除不同特征住房的价格差异，减少了由于不同特征住房的权重不同而引起的误差。
特征价格法可以根据实际情况调整特征的权重，更好地反映住房市场的实际情况。
特征价格法也存在一些问题和挑战。
确定住房特征及权重是一个复杂的过程，需要考虑多个因素和数据。
对现行房地产价格统计方法制度的探析【摘要】在国计民生经济综合统计的范畴内，房地产价格的统计发挥着十分重要的作用。
房地产价格的变动趋势时刻被社会公众所关注，同时也是各级政府部门和相关领导所关注的焦点问题。
在当今社会所实行的房地产价格统计方法制度所起到的效果是否理想，未来的房价统计制度又会有怎样的改革等一系列有关房地产价格统计方法制度的探究亟待我们去讨论。
【关键字】现行；房地产；价格统计；方法制度；探析1 前言本文主要针对现行房地产的价格统计方法制度进行相关讨论，首先，对于房地产价格指数编制方法从国外房地产价格指数编制方法现状和国内房地产价格指数编制现状两方面进行相关概述；其次，针对现行的房地产价格统计制度所存在的缺陷进行相关阐述，主要分为三方面；最后，将对我国房地产价格统计制度的发展方向阐述自己较客观的四点观点。
2 房地产价格指数编制方法的概况2.1 国外房地产价格指数编制方法的现状2.1.1 成本投入法根据对房地产营造各项成本投入的资金或者材料的变化情况，使用算术平均法来进行相关的房地产价格指数的方法就是成本投入法。
这种计算方法是一种最原始的房地产价格指数编制方法，同时也是一种十分重要的方法。
2.1.2 加权平均法加权平均法主要包括两种方法，分别是中位数价格法和算术平均法。
这种计算方法的基本原理就是在计算房地产实际价格时是按照一种加权平均法的方式进行计算的，而加权的目的就是用来降低在不同的房地产交易案例中由于特征差异所产生的误差，这种方法主要在加拿大和日本应用较广。
和算术平均法相比，在降低房地产品质差异对指数的影响上，中位数价格法有了一定程度的提高，然而也没有彻底的将这种影响消除，而随着时间的推移，房地产品质的差异可能会对指数衡量房地产的变动产生较大的偏差。
2.1.3 重复交易法这种交易法指的是对于同一宗房地产在不同时期售出的价格来计算房地产价格指数，主要应用国家有美国和英国等，其主要优势为可以基于同一宗房地产的价格变化运行，可以满足房地产价格的“同质性”要求，同时存在的劣势就是随着时间的推移，房子的内部结构和外部环境的变化影响到房子自身的价值变化，无法保证同一栋房子在不同时期的价值统一性。
浅析特征价格法在房地产评估中的优势张心扬 杨双粹（四川大学锦城学院，四川 成都 611731）摘 要：房地产行业蓬勃发展，对房地产评估方法的研究也在不断与时俱进，不同评估方法所产生结果的差异，引起了业界人士的广泛关注。
在研读了相关理论研究之后，本文从特征价格法入手，与传统评估方法，如市场法、收益法、成本法三大传统方法相比较，得出特征价格法在房地产评估中的适用性与优势，以期为房地产评估的实务工作提供些许思路。
关键词：特征价格法；房地产价值评估；传统评估方法在全球未来之大变局下，我国经济体制呈现出显著优势，经济的发展带动了国内内需，资产评估行业也随之日新月异，向好发展。
房地产评估作为资产评估体系中不可或缺的一环，是一项具有极强实操性的专业活动，对现代房地产开发、交易、课税及投资等服务行为具有指导意义。
房地产行业的市场化，正是印证了房地产评估的重要性和前瞻性。
根据房地产评估中常见评估方法的特点和优势，建立符合我国房地产评估发展的评估体系，推动我国房地产评估事业的发展。
当然，只有在正确地把握各种评估方法的基础上，加以综合运用，才能适应我国房地产评估的要求。
对于特征价格法，该方法的起步研究时间较晚，于1996年由中国人民大学蒋一军等率先将特征价格法应用于异质性的产品研究中，并将该法逐步引向房地产行业，在获得广泛认可后才将该方法应用在房地产价值评估中。
随后，经过不断改进及实践，特征价格法成为房地产评估中举足轻重的评估方法之一。
一、特征价格法概要分析特征价格法（Hedonic Pricing Method， HPM）是一种用特征价格来反映商品或者服务的价格的方法。
特征价格的核心思想是同类差异产品的价格是由产品内包含的各个特征所对应的效用组成的，在保持产品特征不变的情况下，通过将产品内所包含的各个特征对应的价格从总价格中分离出来即能判断出各个特征对产品价格做出的贡献。
特征价格法是一种综合性的评估方法，在房地产评估中，它将房地产看作包含着众多不同因素的评估对象，以内在的特殊属性和自身性质的差异为切入点，再以消费者效用及偏好基本理论为基础，对房地产价值进行细分评估。
特征价格法，又称Hedonic模型法和效用估价法，认为房地产由众多不同的特征组成，而房地产价格是由所有特征带给人们的效用决定的。
由于各特征的数量及组合方式不同，使得房地产的价格产生差异。
因此，如能将房地产的价格影响因素分解，求出各影响因素所隐含的价格，在控制地产的特征(或品质)数量固定不变时，就能将房地产价格变动的品质因素拆离，以反映纯粹价格的变化。
特征价格法的理论基础
特征价格法的基本思路是：将房地产商品的价格分解，以显现出其各项特征的隐含价格，在保持房地产的特征不变的情况下，将房地产价格变动中的特征因素分解，从价格的总变动中逐项剔除特征变动的影响，剩下的便是纯粹由供求关系引起的价格变动。
特征价格法：该理论认为，一种多样性商品具有多方面的不同特征或品质(如房地产商品的
面积、楼层、朝向和是否有保安服务等特征)，商品价格则是所有这些特征的综合反映和表现。
当商品某一方面的特征改变时，商品的价格也会随之改变。
当商品的某一方面的特征改变时，其价格也会随之发生改变。
对函数的各个特征变量分别求偏导数，就取得各特征的变动对商品价格的影响幅度，并假定这种影响的关系在一定的时间内固定不变。
这样，在缺乏同质商品的情况下，可以用非同质的房地产在基期与报告期之间进行比较，从价格的总变动中逐项剔除特征变动的影响，最后剩下的便是纯粹由供求关系引起的价格变动了，这样计算的价格指数便是基于特征价格法的房地产价格指数。
根据这一理论，房地产价格与各特征因素之间的关系可以表示为：
式中：
V：房价；
X i：房屋的品质(特征)因素；
B i：各房屋的品质与房价关系的系数；
T j：房屋在j期售出的哑元变量，即在j期出售，则T j = 1，否则，T j = 0；
r j：在j期售出的房屋的价格变动系数；
e：随机误差变量。
通过回归分析，可以得出各期的r值，并编制出房地产价格指数。
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特征价格模型的优缺点
特征价格模型的优点是：容易取样，可以得到大量价格资料；模型的经济意义比较直观；计算相对简单。
但同时，运用特征价格法编制价格指数也存在多重共线性问题和因房地产的个别性而掩盖市场供求关系对房地产价格的影响等问题。
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特征价格法的主要形式[1]
1.时间哑元法
其基本思路是，利用基期和多个报告期的样本建立统一的特征价格模型，并在模型中以时间哑元变量标识样本所属的报告期，即：
(1)
其中,c为常数项, 分别为N个住房特征,分别为这些特征对应的
特征价格(为随机误差项),D t为时间哑元变量（在第t期等于1，其他期等于0），αt为时间哑元变量系数。
可以证明，时间哑元变量的系数等价于报告期与基期样本价格几何平均值的比值，并
利用特征进行质量调整。
因此，可以直接根据时间哑元变量系数的估计值进行指数编制。
2.特征价格指数法
其基本思路是，各个报告期分别建立特征价格模型，以计算各住房特征在各报告期内的特征价格值，再选定一定的“标准单元”（即固定各住房特征在各报告期内的取值）。
将计算得到的特征价格值和设定的标准单元值分别代入（2）后，即可得到“标准单元”在各报告期的同质价格，并以此为基础进行指数编制。
（2）
3.模拟价格法
模拟价格法是基于特征价格模型对样本匹配法的改进。
样本匹配法是普通商品价格统计中的一种常用方法，其基本思路是严格控制考察样本在各报告期内一致，以满足同质可比的要求。
但由于住房具有高度异质性特点，同一住房单元几乎不可能在各报告期内均发生交易，而各期交易的住房单元在质量上又存在不可忽略的差异，因此传统的样本匹配法不能简单套用到住房价格指数编制过程中。
模拟价格法对样本匹配法的改进思路是，计算第t期指数时，首先利用第t－1期的特征价格模型，推测第t期交易的住房单元（相当于第t期的“新增单元”）在第t-1期的价格，再利用第t期的特征价格模型，推测第t-1期交易的住房单元（相当于第t期的“退出单元”）在第t期的价格，从而实现第t-1期和第t期内住房单元的完全匹配，进而引入传统的样本匹配法进行指数计算。
4.价格调整法
价格调整法同样是利用特征价格模型对样本匹配法进行的一种改进。
其基本思路是，确定某一虚拟的“标准住房单元”作为匹配样本，在各报告期内，均利用当期的特征价格模型，将所有交易的住房单元的价格调整到统一的“标准住房单元”的基础上，再利用样本匹配法进行指数编制。
综合上述分析，各种方法尽管都在不同程度上利用了特征价格模型，但其思路存在较大差异。
其中，前两种方法直接利用特征价格模型中的系数估计值进行指数编制，可以被称为直接特征价格法；后两种方法则是利用特征价格模型对样本匹配法的改进，可以被称为间接特征价格法。
各种应用形式的基本思路还可以通过图1进行更直观的说明和比较。
为图示的直观起见，假设仅存在一种影响住房价格的特征，在第0期和第1期，该特征与住房价格之间的关系曲线分别为F t0和F t1。
如图（a）所示，时间哑元法假设各报告期内特征价格不变，即F t0和F t1平行，则F t0和F t1之间的距离（对应于式（1）中时间哑元系数）就代表了两期之间的纯价格变化。
其他三种方法则都允许不同报告期中特征价格发生变化。
其中，如图（b）所示，特征价格指数法确定了一
套标准单元，并计算其在各报告期内的价格，以价格差代表两期之间的纯价格变化；虚拟价格法则利用各报告期的特征价格模型，虚拟新增单元在前一期的价格（）或退出单元在新一期的价格（），以此实现所有样本的匹配，如图（c）所示；图（d）反映的价格调整法
的基本思路与图（b）相似，区别在于标准单元的价格并非通过特征价格模型直接计算得到，而是将各交易样本分别调整至该标准单元后计算得到的平均值。
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特征价格法具体形式的选择[1]
由于基本思路的差异，不同形式的特征价格法各有其利弊和适用范围，这也使得具体形式的选择成为特征价格法应用中的首要问题。
首先是直接特征价格法和间接特征价格法的选择。
在住房价格指数编制中，间接特征价格法需要对各住房单元逐一进行模拟或调整，因此相比之下间接特征价格法的计算量明显超过直接特征价格法，但结果的准确程度反而可能更低，从效果上看并非理想选择。
因此，直接特征价格法目前占据了主流地位，而间接特征价格法的应用则主要限于对正在使用的非同质方法进行改进，例如德国统计部门正在进行的基于价格模拟法的住房价格指数编制研究等。
就直接特征价格法而言，时间哑元法和特征价格指数法也各有其显著特点。
时间哑元法在特征价格法的各种形式中计算最为简便，且通过多期样本的叠加，能够有效的避免样本代表性误差，其指数结果具有较好的稳健性。
但如前所述，时间哑元法的前提假设是各住房特征的特征价格在各报告期内保持不变，当考察期延长，或当市场处于剧烈变化过程中时，这一假设很有可能无法成立，并将因此造成误差；其次，时间哑元法在进行指数更新时存在一定的困难，引入新的报告期时，估计得到的特征价格模型将发生改变，并使历史指数值也发生变化。
特征价格指数法则可
以有效的改善时间哑元法的这两方面不足，但该方法的稳健性较差，各报告期中的特征价格估计值容易由于交易结构波动、样本容量不足或数据质量的微小误差而出现较大幅度的变化，并因而造成指数序列的震荡。
由此可见，这两种方法不存在绝对的优劣之分，而适用于不同的市场情况。
另一种可行的思路是将时间哑元法和特征价格指数法相结合，取长补短。
目前较为常见的是链式指数法，这种方法仍以式（1）为基本形式，但在计算第t期价格指数时，仅引入第t期和
第t-1期的样本，再通过时间哑元变量系数计算第t期价格指数相对于第t-1期的变化程度（即
环比值），最后利用第t-1期价格指数和该环比值推算第t期价格指数。
链式指数法同样有效的
避免了时间哑元法存在的两方面缺陷，同时与特征价格指数法相比，它通过两期样本的叠加，在一定程度上提高了结果的稳健性。
在此基础上，对其进行了进一步发展，提出了扩展的链式指数法，在结果的稳健性程度等方面又有所提高。
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特征价格法的应用建议[1]
特征价格法的各种形式各有其优缺点和适用范围，因而可能在不同条件下应用于我国住房价格指数的编制。
目前简单加权平均法和样本匹配法仍是我国住房价格指数编制中采用的主要方法，但这些非同质方法和近似同质方法的局限性已经日益显现出来，许多指数编制机构都在着手对此类指数进行升级。
这种情况下，间接特征价格法——尤其是其中的价格调整法可以成为一种理想选择，即以特征价格模型取代人为设定的调整系数或调整公式，对不同住房单元在区位、楼层等主要特征上存在的差异进行修正，再延用简单加权平均法或样本匹配法进行指数计算。
这种方法可以在保持目前编制方法主体不变的基础上，以较小的成本实现指数结果同质化程度的明显提高。
但对于刚刚开始编制的住房价格指数而言，则没有必要采用间接特征价格法，而可以直接引入计算更为简便、结果精度更高的直接特征价格法。
在时间哑元法和特征价格指数法的选择中，从目前我国的实际情况看，住房市场处于快速发展的过程中，各种住房的特征价格一直在发生变化，因此传统的时间哑元法并非理想选择。
但与此同时，各报告期内交易的住房单元的波动同样十分明显，这又制约了特征价格指数法的应用，特别是当城市的市场规模较小，或者报告期较短（例如指数逐月更新）时，指数结果的震荡将非常明显，足以掩盖真正有价值的价格信号。
在这种情况下，综合两者优点的链式指数法和扩展链式指数法更有可能得到有效的应用，应当成为后续研究和应用的主要方向。
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