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摘要:随着近些年来我国经济的快速发展,城市化程度加大、人源不断流入,住房需求加剧,房地产市场迎来了发展的高潮。传统的二手房估价方法基本上都是从供给和需求方面进行分析,住宅带给消费者的主观满足程度很难得到体现。本文运用国外比较成熟的Hedonic模型来对二手房住宅进行定量研究,选取影响二手房价格的主要因素进行分析,得出市场价格估计模型,以期为买卖双方提供合理的房价定位。
关键词:二手房;特征价格模型;多元回归分析;郑州市
1引言
自古以来安居乐业是我们崇尚的理想生活,居无定所的日子很难稳定下来求发展。在城市建造面积一定的情况下,一级房地产市场最终将会达到饱和状态,而只要房屋在,二手房市场一定不会消失。近几年来郑州市经济发展迅速,城市化步伐加快,房价也高的让中等收入的市民难以承受。郑州作为人口大省的河南省省会,大量的外地人蜂拥而至,对于事业刚刚起步的年轻人来说二手房是很好的选择,满足了自住性需求,而且在未来可增值。这在一定程度上促进了郑州市房地产市场的发展。
2变量数据的选取
Hedonic模型法,认为房地产价格是由所有特征带给人们的效用决定的,它将房地产的价格影响因素分解,得出各影响因素所隐含的价格,以此反映相对纯粹的价格变化。本文用Hedonic模型对郑州市二手房住宅市场进行研究,因变量为一套二手房的具体签约价格,而非官网上公布的二手房均价。为方便研究,本文假设所有的消费者家庭的偏好和收入水平相似,故这个市场中所有的房屋价格应该是这些特征值的一个函数。本通过阅读大量文献,本文选取二手房价格影响因素包括:(1)区位特征:住宅到市中心和CBD的距离以及公交、地铁情况。(2)建筑特征:户型、建筑面积、房龄、房屋朝向、装修情况、容积率、绿化率。(3)邻里特征:教育配套、物管费用、生活服务设施。其中具体变量数据的获取主要来自房天下官网(www.fang.com)公布的郑州市二手房成交信息。文中有些特征变量是定性数据,为了方便分析,这些变量需通过主观识别用数字代码表示,如房屋的装修等级,把精装修、高档装修、中档装修、简单装修及未装修分别赋值4、3、2、1、0;生活服务设施的齐备情况可用该小区1000m之内的商场、医院、花园的个数来表示。
3具体实例分析
通过SPSS19.0显示的结果,本文的61个样本数据分析结果表明到市中心的距离、公交条数、户型、房龄、朝向、容积率、教育设施、物管费用、生活服务设施的显著性检验结果都大于0.1,对因变量的影响不显著,剔除这些变量对模型做进一步调整。选取如下自变量:X1表示住宅到郑州市CBD中央商务中心的距离(km);X2表示小区周围1000m之内的地铁条数;X3表示房屋的总建筑面积(m2);X4表示房间的装修程度;X5表示小区绿化率(%)。用SPSS19.0对新变量进行分析,复相关系数R=0.944,与1较接近,表明解释变量和被解释变量之间的线性关系较强,调整的R2为0.882,整体模型解释能力较强。DW值非常接近2,可表明数据之间不存在序列相关。在α=0.05的显著性水平下,F的临界值Fα<90.582,显著性检验结果表明Sig=0.000<0.05,表明回归模型显著性强,推翻了各变量系数全为0的原假设,线性总体通过显著性检验。所有的特征变量回归系数都通过了t检验,回归方程是有效的。所有变量中VIF的值都小于5,新的每个变量均通过了显著性检验,说明变量之间不存在共线性。综上所述,得出其回归表达式为:Y=-89.916-2.454X1+10.739X2+1.413X3+26.538X4+1.693X5表明影响郑州市二手房住宅价格的主要因素为住宅到郑州市CBD中央商务中心的距离、小区周围地铁的条数、房屋的总建筑面积、房间的装修程度还有小区的绿化程度。其中装修程度对二手房住宅价格的影响最为突出,装修的档次越高,房价就会越往上涨。此外,人们购买住宅是不仅看中房屋自身的建筑特征,而且还比较关注小区的环境以及周边的交通情况。
4结语
郑州市这几年的二手房市场发展趋势较好,而且二手房交易在很大程度上促进了房地产市场的发展,成了房地产行业发展的润滑剂。反过来二手房市场的交易,必须紧紧依托于房地产整体市场,时刻关注和掌握房地产市场的行情和趋势,在充分把握房地产市场走势的情况下,灵活运用二手房交易的方法和策略,才能有效促进二手房市场发展,是经济发展的重要组成部分,对于个人也是受益良多。本文在研究过程中对样本数据量化中依据作者的主观性较强,样本容量较少,所以体现出数据的代表性较差。
参考文献
[1]段丹桂.基于Hedonic模型的清远二手住宅价格评估[J].科技资讯,2010(20).
[2]吴亚楠,葛鹏,高聪.房地产行业的数学建模分析[J].数学的实践与认识,2012(15).
[3]温海珍,贾生华.市场细分与城市住宅特征价格分析[J].浙江大学学报(人文社会科学版),2006(2).
作者:袁文宜 单位:西安财经学院