北京市二手住宅的分位数特征价格研究.docx
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1、 学校代码 10125 专业代码 120100 硕 士 学 位 论 文 题目 北京市二手住宅的分位数特征价格研究 姓 名 张 娟 专 业 管理科学与工程 研究方向 房 地 产 管 理 所属学院 管理科学与工程 指导教师 张所地 教授 二一六 年 三 月 六 日 University Code 10125 Major Code 120100 Shanxi University of Finance & Economics Thesis for Masters Degree Title Research on the Quantiles Hedonic Prices of Second-hand
2、Residential in Beijing Name Zhang Juan Major Management Science and Engineering Research Orientation Estate management School Management Science and Engineering Tutor Pro. Zhang Suodi March 6th, 2016 山西财经大学硕士学位论文 1 摘 要 近些年来随着资本和劳动力不断向中心城市聚集及住房总体需求旺盛,二手住 宅市场发展愈成熟和完善,其价格的影响因素得到众多学者的广泛深入研究。在此 背景下,本文对北京
3、市二手住宅的特征变量体系及对应的特征价格进行了研究,为 有各种需求偏好购房者的选择提供了指导,为政府制定政策、中介合理定价和房地 产评估机构准确评估等提供了借鉴和参考意义,主要具体工作如下: (1) 共选取 17 个特征变量,构建特征价格模型。 本文选取北京市 6 大主城区 5 环以内 2013 年 10 月 -2015 年 6 月时间段内涵盖 282 个小区 895 个二手住宅样本,从建筑特征( 5 个变量)、邻里环境特征( 6 个变 量)、区位特征( 5 个变量)和时间特征( 1 个变量) 4 方面异质性出发,共选取 17 个自变量与实际交易总价构建特征价格模型。 ( 2)利用分位数回归估
4、计模型得出各分位点系数变化曲线。 本文研究了 17 个特征变量对北京市不同价位二手住宅的特征价格,利用分位数 回归估计特征价格模型得出 =0.1、 0.3、 0.5、 0.7 和 0.9 五个分位点上的各变量系数 表及各个分位点的系数变化图,并发现相对于小学而言,周边的初中学校对房价贡 献更大;地铁、高速公路和公交站 3 个变量对高价房影响更大,创新性地提出相对 于建筑特征和邻里特征,区位特征对二手住宅的价位差异更敏感。 ( 3)将分位数回归与 OLS(最小二乘法)回归结果作出对比。 相对于 OLS 回归,利用分位数回归探究特征价格更具优越性与全面性,可以洞 察特征属性对不同层次房价贡献的显著
5、差异。 关键词 : 二手住宅,影响因素,特征价格,分位数回归 2 北京市二手住宅分位数特征价格研究 ABSTRACT Recently, with the capital and labor constantly flowing to the central city and enormous demand for housing, the development of second-hand housing market has been better and more mature, and the influential factors of second-hand housing pr
6、ices has been widely studied by many scholars. In this context, the characteristic variable system and corresponding characteristic prices of second-hand residentials in Beijing are researched in this paper, providing theoretical guidance and reference value for the buyers with various preferences,
7、for government to make policy, for intermediary to price reasonably and for real estate assessment agencies to evaluate curately, .The main researches are as follows: (1) A total of 17 characteristic variables were selected to construct the hedonic price model. From 4 aspects of residential s hetero
8、geneities including characteristics of construction(5 variables), neighborhood environment(6 variables), location(5 variables),and time (1 variables) , thia paper constructs hedonic price model by 17 characteristic variables and the actual transaction price ,with 895 samples selected within 5 rings
9、in Beijing, between October 2013 and July 2015 covering 282 plots. (2) Using quantile regression method to obtain coefficient curves of each quantile. The hedonic prices of the 17 characteristic variables for differene levels of second- hand residentials prices are researched, the quantile regressio
10、n method is used to estimate the hedonic price model providing coefficient tables including five quantiles (0.1, 0.3, 0.5, 0.7 and 0.9 ) and coefficient curves of each quantile finding that compared with the primary school, the junior high school contributes more to the prices and the location chara
11、cteristics are more sensitive to the price differences is proposed (subway, bus station and highway have greater impact on high prices). (3) Make contrasts of the results of quantile regression with OLS regression. Compared with OLS, exploring the hedonic prices using quantile regression is more com
12、prehensively, giving a deeper insight into the degree of contribution to different levels of house prices. Key Words: second-hand residential, influencing factors, hedonic prices, quantile regression 山西财经大学硕士学位论文 1 目录 第 1 章 绪论 . 1 1.1 研究背景与问题 . 1 1.2 研究目标及研究意义 . 2 1.2.1 研究目标与研究内容 . 2 1.2.2 研究意义 . 2
13、1.3 研究方法与技术路线 . 3 1.3.1 研究方法 . 3 1.3.2 研究思路与技术路线 . 4 1.4 论文创新点 . 4 1.5 文献综述 . 5 1.5.1 特征价格理论发展研究 . 5 1.5.2 特征价格实证研究 . 6 1.5.3 分位数研究综述 . 8 第 2 章 特征价格和分位数回归相关基本理论 . 9 2.1 特征价格基本理论 . 9 2.1.1 特征价格基本概念 . 9 2.1.2 特征价格理论基础 . 9 2.1.3 特征价格基本假设 . 11 2.1.4 特征价格基本函数 . 11 2.2 分位数回归基本理论 . 12 2.2.1 分位数基本概念 . 12 2.
14、2.2 分位数回归概念 . 12 2.2.3 分位数回归模型的估计 . 13 第 3 章 北京市二手住宅特征变量设计 . 17 3.1 北京市二手住宅市场现状 . 17 3.2 北京市二手住宅交易研究范围 . 18 2 北京市二手住宅分位数特征价格研究 3.3 特征变量的选择 . 20 3.3.1 建筑特征 . 20 3.3.2 邻里特征 . 23 3.3.3 区位特征 . 26 3.3.4 时间特征 . 27 第 4 章 数据样本描述与模型的构建 . 30 4.1 数据样本的描述 . 30 4.2 数据样本的检验 . 31 4.2.1 拟合优度检验 . 31 4.2.2 多重共线性诊断 .
15、31 4.2.3 异方差检验 . 32 4.2.4 正态性检验 . 33 4.3 特征价格模型构建 . 34 第 5 章 OLS 和分位数回归估计结果分析与对比 . 35 5.1 最小二乘法( OLS)回归估计结果 . 35 5.2 分位数回归估计结果 . 37 5.2.1 建筑特征结果分析 . 38 5.2.2 邻里特征结果分析 . 40 5.2.3 区位特征结果分析 . 42 5.2.4 时间特征结果分析 . 45 5.3 OLS 与分位数回归结果比较 . 45 第 6 章 研究结论与展望 . 47 6.1 研究结论 . 47 6.2 研究建议 . 48 6.3 研究不足与展望 . 49
16、附录 . 50 附录 1 北京市六大主城区学区划分状况表 . 50 附录 2 17 个特征变量之间的相关系数表 . 51 3 山西财经大学硕士学位论文 附录 3 二手住宅样本所涵盖的 282 个小区列示 . 52 参考文献 . 54 致谢 . 59 攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 . 60 山西财经大学硕士学位论文 1 第 1 章 绪论 1.1 研究背景与问题 房地产行业是中国经济的重要组成部分,密切关系民生和稳定大局,行业的健 康发展促进中国特色城镇化进程。北京市作为一线城市的代表,房地产业近些年迅 猛发展,一方面得益于中国政治中心的作用、聚集众多国内外的资源,一方面源于 人口的常
17、年密集、人口红利的集中体现,尤其是北京市二手住宅市场的交易愈加频 繁,原因在于资本和劳动力不断向一线中心城市流动,房价远远超出了居民所能承 受的经济购买力,从而降低了普遍民众对新建房的购买意愿,二手住宅成为广大群 众尤其年轻人的首选。 所谓二手住宅的界定是房主对拥有房产证的房产进行再次出售,包括存量市场 的房产。北京的二手房市场经过近些年的交易和流动,发展也近乎成熟和稳定,尤 其是 2014 年 9.30 房贷新政推出以及 2015 年以来经过央行多次降息降准及 330 房贷 新政、对限购与限贷政策的松绑,降低公积金房贷首付比例至 2 成且住房转让营业 税免征年限 5 改 2,这些政策的出台极
18、大刺激了楼市需求,房地产市场中的二手住宅 的成交量及价格处于动态变化中,二手住宅的频繁交易、北京地区的民生刚需促使 北京市二手住宅的价位研究引起广大房地产研究者的青睐,研究影响因素的特征价 格受到学者和房地产企业家的广泛关注。 另外,二手住宅作为一种特殊的商品,是各个特征的集合,每两个住宅之间都 存在着不一样的特性,则称住宅具有异质性,包括建筑特征(如建筑面积、楼层、 装修、朝向等)、邻里环境(如附近是否有公园、医院、学校、火车站等)、地理 区位(如地铁站、公交等)和交易时间 4 方面的异质性。这些异质性极大地反映着 二手住宅特性的差异化,而异质性 通过消费者的不同偏好和不同需求来影响二手住
19、宅的价格,因此将这 4 方面的异质性作为研究二手住宅价格的 4 方面影响因素,其 中前 3 种因素从微观层面异质性特征来探究的,二手住宅交易时间所处的宏观调控 阶段不同,因此可以用交易时间作为宏观调控对房价影响的因素。二手住宅的价格 是如何受到这几方面因素的影响呢?对于不同价位的二手住宅,各个因素对其影响 2 北京市二手住宅分位数特征价格研究 程度有所差异,如何量化这种影响程度并能直观清晰地显示影响的差异就尤为重 要,本文旨在针对这些问题通过理论解析和实证研究得出结论并提出相应建议。 1.2 研究目标及研究意义 1.2.1 研究目标与研究内容 二手住宅异质性包括建筑、邻里环境、区位和时间异质性
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