吳園園
【摘要】本文借鑒現有的Hedonic特征價格模型,嘗試構建了城市住宅價格的Hedonic模型。并以“中指指數數據庫”提供的相關數據為基礎,對模型進行了擬合分析,得出了可供實際使用的計量經濟學模型,對研究其他類型房地產的定價問題具有一定的指導意義。
【關鍵詞】Hedonic模型 城市住宅市場 住宅價格 影響因素
一、引言
商品住宅價格的形成受到多種因素影響。基于人們主觀感受進行評價的Hedonic模型定價能夠較為有效地避免常用估價方法的普遍問題,為商品住宅定價提供一條很好的途徑。因此,本文結合了城市住宅市場的發展及影響其價格構成的因素,篩選出了影響比較大的幾個因素,又借鑒了現有的Hedonic特征價格模型,嘗試構建了城市住宅價格的Hedonic模型。并以“中指指數數據庫”提供的關于金科股份和嘉凱城兩個企業的相關數據為基礎,對模型進行了擬合分析,得出了可供實際使用的計量經濟學模型。同時,該模型的經濟意義也與一般的經濟理論保持一致,使得模型具有普遍適用性,對研究其他類型房地產的定價問題具有一定的指導意義。
二、城市住宅價格的特征價格模型
(一)模型構建
Hedonic模型定價的核心內容是要分析物業的各種屬性,通過必要的數據收集和處理,回歸得到其價格。模型的一般形式為:
P=f(x1,x2…xn) 其中,xi表示商品的屬性。
根據微觀經濟學理論,商品的價格與其屬性之間存在邊際效用遞減規律,所以假設函數的具體形式為:
P=α·X ·X …X
再對其進行顯性化處理就得到了Hedonic模型的對數形式模型:
log(P)=α0+α1logX1+α2logX2+…+αnlogXn+μ
此外,還有半對數形式:
log(P)=α0+α1X1+α2X2+…+αnXn+μ
上兩式中μ為隨機誤差項。
經過試算,我們選擇了對數模型的形式。
(二)變量選擇及其賦值
結合從“中指指數數據庫”獲得的有關數據,經過分析,本文從中選擇了以下幾個影響住宅價格的變量,按照理論和現實需要對個各個變量進行賦值:(1)成交價格(y)根據實際每月成交均價計入;(2)城市類別(x1)分別將一線城市賦值為3,二線城市賦值為2,三、四線城市賦值為1,預期符號為正;(3)預售期(x2)根據入住時間和樓盤開盤時間之間的月份間隔計入,預期符號為負;(4)項目總建筑面積(x3)的預期符號為負;(5)物業類別(x4)分別將別墅賦值為3,豪華住宅賦值為2,普通住宅賦值為1,預期符號為正;(6)建筑類型(x5)分別將獨棟賦值為3,板樓賦值為2,塔樓賦值為1,預期符號為正;(7)裝修情況(x7)分別將精裝修賦值為3,全裝修賦值為2,毛坯賦值為1,預期符號為正;(8)容積率(x8)的預期符號為負;(9)綠化率(x9)的預期符號為正;(10)土地成本(x10)根據土地成交價除以土地總面積計入,預期符號為正;(11)成交套數(x11)根據每月成交套數計入,預期符號為負。
(三)回歸過程說明
1.初步擬合。根據最初選擇的因變量和11個解釋變量,通過計量經濟學STATA軟件利用全樣本數據進行初步擬合,根據擬合結果發現,預售期的系數符號為正,項目特色、裝修情況和綠化率三個變量的系數為負值,不滿足模型的經濟假設檢驗,城市類別、裝修情況和綠化率的T統計量和P值都不理想,所以將其從模型中剔除。經過篩選,最終剩下六個顯著性最強且符合經濟學解釋的變量為項目總建筑面積、物業類別、建筑類型、容積率、土地成本和成交套數。
2.根據剩下的六個解釋變量再次進行擬合得到的結果如下1所示:
表1 最終擬合結果
再次擬合后的R2為0.6837,P值為0.0000,方程和各解釋變量的系數均顯著,同時,系數符號也符合預期,繼而對其進行經濟意義檢驗。
(四)經濟意義檢驗
把各變量的系數帶入對數模型并變形,得到如下方程式:
房價=8.876601·項目總建筑面積-0.1976895·物業類別0.1338656·建筑類型0.1306256·容積率-0.3513809·土地成本0.370711·成交套數-0.0349483
從中可以看出,項目總建筑面積、物業類別、建筑類型、容積率、土地成本及每月成交套數即銷量對住宅價格的影響最大。
方程前面的8.876601集中體現了市場環境的變化和系統誤差對價格的影響。各變量指數上的系數反映了該變量對住宅價格的影子價格,即該變量每增加一個單位,消費者愿意為其支出的額外價格,它在一定程度上反映了該項因素對價格的決定程度。
三、結論
本文運用特征價格模型,結合從“中指指數數據庫”獲取的關于金科股份和嘉凱城兩個房地產企業的相關數據,構建了城市住宅特征價格模型,利用計量經濟學Stata軟件進行了多元回歸分析,得出了對城市住宅價格影響較大的六個因素,分別是項目總建筑面積、物業類別、建筑類型、容積率、土地成本及每月成交套數。
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