2019年度估价师继续教育地方课时房地产批量评估技术与应用2019426共59页资料.ppt

08.09.2019 31 ②乘数模型 ( 乘法模型 ) 乘数模型的一般形式： P=a 0 * Z 1 a 1 * Z 2 a2 * …… * Z n an +ε 乘数模型属于 非线性模型 ，其最大优势是能够捕捉到 房地产市场中存在的非线性相关关系，但是无法表示加成 关系，也无法将土地和建筑物的价值区分开来。 通常适用于价格区间变动非常大的房地产类型。通过 对公式两边取对数，可将乘数模型转化为加法模型。※ 08.09.2019 32 ③混合模型 混合模型的一般形式： P =( a 0 + a 1 Z 1 + a 2 Z 2 +……+a i Z i ) * Z i+1 ai+ 1 * Z i+2 ai+2 * …… * Z i+n ai+n +ε 混合模型也属于 非线性方程 ，这种模型可以让模型的 创建者根据不同的假设确定不同的模型形式。 选择模型结构时，大多数研究者都是凭借经验初步设 定模型结构及其相应的函数形式，然后经过不断尝试和修 正，直到认为函数形式能够解释样本数据的差异，并使得 模型对样本数据的拟合满足要求为止。 ※ 08.09.2019 33 (3) 特征价格模型 ( HPM ) 的构建 ①选择模型变量 因变量：房地产价格或单位价格。 自变量：影响房地产价格的各种特征变量。 注意：避免遗漏重要的特征变量或引入不重要的特征 变量；避免出现共线性问题。 国外的研究将影响房地产价格的特征变量分为 建筑特 征 、 邻里特征 和 区位特征 三大类。 ※ 08.09.2019 34 建筑特征 包括：建筑类型、建筑质量、建筑外观、建 筑面积、建筑品牌、住宅年龄、户型布局、房间数目、朝 向情况、装修程度、所在楼层、有无阁楼、有无车位等。 邻里特征 包括：自然环境、小区环境、治安环境、物 业管理、文体设施、生活配套、教育配套、是否邻近大学、 文化娱乐、体育休闲等。 区位特征 包括：交通条件、离市中心 ( 或 CBD) 距离等。 研究我国房地产价格还应该增加 权益特征 和 时间因素 等。 权益特征包括土地年限、容积率等，时间因素是指不 同时期的交易实例处于不同的市场状况。 ※ 08.09.2019 35 ②量化模型变量 常见的模型 自变量 量化方法有四种： 方法一：直接采用变量的实际数值或仅仅对原始数值 进行简单的变换 。这类特征变量有：建筑面积、住宅年龄、 楼层、距市中心 ( 或 CBD) 距离、交通条件、房间数目、时 间因素、土地剩余年限、容积率等。 方法二 ：采用五点 Likert ( 李克特 ) 量表法将特征变量分 为极差、差、一般、好、非常好五个等级，各个等级对应 的得分分别为 1 、 2 、 3 、 4 、 5 分 。这类特征变量有：装修 程度、自然环境、小区环境、物业管理、治安环境。※ 08.09.2019 36 方法三：综合指标打分法。 根据变量所包含的二级特 征指标数量进行打分 ( 比如生活配套包括小区内或附近 1000 米内有无超市、菜场、银行、邮局以及医院，每增加 一项加 1 分，共计 5 分 ) 。这类特征变量有：文体设旅、生 活配套、教育配套、生活设施。文体设施、教育配套等。 方法四：采用虚拟变量进行量化。 这类特征变量有： 朝向情况、有无车位、有无阁楼、是否邻近大学，比如朝 南的得 1 ，其他为 0 ，有车位的得 1 ，其他为 0 。 模型 因变量 为房地产实际成交价格。但实际成交价格 通常很难直接得到，可以通过建立挂牌价格和成交价格的 关系，进一步推算出房地产的实际成交价格。 ※ 08.09.2019 37 ③样本数据处理 样本数据处理主要包括两个方面 : 奇异值和影响点的 查找 ； 删除具有奇异值和影响点的样本 。 奇异值是指标准化残差过大的观测量 ( 残差是指实际观 察值与回归估计值的差 ) 。影响点的通常采用协方差比 ( Covariance Ratio ) 指标进行衡量。 通常采用统计软件 ( 常见的有 SPSS 、 Eviews 等 ) 中默认 的判据 ( 比如标准化残差绝对值大于 3 ) 。 ※ 08.09.2019 38 ④检验模型变量 分析各个特征变量之间的相关系数，找出相关性较强 的各对特征变量，保留更重要的特征变量，删除另一个相 对次要的变量，以 减少共线性