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摘要：隨著近些年來我國經濟的快速發展，城市化程度加大、人源不斷流入，住房需求加劇，房地產市場迎來了發展的高潮。傳統的二手房估價方法基本上都是從供給和需求方面進行分析，住宅帶給消費者的主觀滿足程度很難得到體現。本文運用國外比較成熟的Hedonic模型來對二手房住宅進行定量研究，選取影響二手房價格的主要因素進行分析，得出市場價格估計模型，以期為買賣雙方提供合理的房價定位。

關鍵詞：二手房；特征價格模型；多元回歸分析；鄭州市

1引言

自古以來安居樂業是我們崇尚的理想生活，居無定所的日子很難穩定下來求發展。在城市建造面積一定的情況下，一級房地產市場最終將會達到飽和狀態，而只要房屋在，二手房市場一定不會消失。近幾年來鄭州市經濟發展迅速，城市化步伐加快，房價也高的讓中等收入的市民難以承受。鄭州作為人口大省的河南省省會，大量的外地人蜂擁而至，對于事業剛剛起步的年輕人來說二手房是很好的選擇，滿足了自住性需求，而且在未來可增值。這在一定程度上促進了鄭州市房地產市場的發展。

2變量數據的選取

Hedonic模型法，認為房地產價格是由所有特征帶給人們的效用決定的，它將房地產的價格影響因素分解，得出各影響因素所隱含的價格，以此反映相對純粹的價格變化。本文用Hedonic模型對鄭州市二手房住宅市場進行研究，因變量為一套二手房的具體簽約價格，而非官網上公布的二手房均價。為方便研究，本文假設所有的消費者家庭的偏好和收入水平相似，故這個市場中所有的房屋價格應該是這些特征值的一個函數。本通過閱讀大量文獻，本文選取二手房價格影響因素包括：（1）區位特征：住宅到市中心和CBD的距離以及公交、地鐵情況。（2）建筑特征：戶型、建筑面積、房齡、房屋朝向、裝修情況、容積率、綠化率。（3）鄰里特征：教育配套、物管費用、生活服務設施。其中具體變量數據的獲取主要來自房天下官網（www.fang.com）公布的鄭州市二手房成交信息。文中有些特征變量是定性數據，為了方便分析，這些變量需通過主觀識別用數字代碼表示，如房屋的裝修等級，把精裝修、高檔裝修、中檔裝修、簡單裝修及未裝修分別賦值4、3、2、1、0；生活服務設施的齊備情況可用該小區1000m之內的商場、醫院、花園的個數來表示。

3具體實例分析

通過SPSS19.0顯示的結果，本文的61個樣本數據分析結果表明到市中心的距離、公交條數、戶型、房齡、朝向、容積率、教育設施、物管費用、生活服務設施的顯著性檢驗結果都大于0.1，對因變量的影響不顯著，剔除這些變量對模型做進一步調整。選取如下自變量：X1表示住宅到鄭州市CBD中央商務中心的距離（km）；X2表示小區周圍1000m之內的地鐵條數；X3表示房屋的總建筑面積（m2）；X4表示房間的裝修程度；X5表示小區綠化率（%）。用SPSS19.0對新變量進行分析，復相關系數R=0.944，與1較接近，表明解釋變量和被解釋變量之間的線性關系較強，調整的R2為0.882，整體模型解釋能力較強。DW值非常接近2，可表明數據之間不存在序列相關。在α=0.05的顯著性水平下，F的臨界值Fα<90.582，顯著性檢驗結果表明Sig=0.000<0.05，表明回歸模型顯著性強，推翻了各變量系數全為0的原假設，線性總體通過顯著性檢驗。所有的特征變量回歸系數都通過了t檢驗，回歸方程是有效的。所有變量中VIF的值都小于5，新的每個變量均通過了顯著性檢驗，說明變量之間不存在共線性。綜上所述，得出其回歸表達式為：Y=-89.916-2.454X1+10.739X2+1.413X3+26.538X4+1.693X5表明影響鄭州市二手房住宅價格的主要因素為住宅到鄭州市CBD中央商務中心的距離、小區周圍地鐵的條數、房屋的總建筑面積、房間的裝修程度還有小區的綠化程度。其中裝修程度對二手房住宅價格的影響最為突出，裝修的檔次越高，房價就會越往上漲。此外，人們購買住宅是不僅看中房屋自身的建筑特征，而且還比較關注小區的環境以及周邊的交通情況。

4結語

鄭州市這幾年的二手房市場發展趨勢較好，而且二手房交易在很大程度上促進了房地產市場的發展，成了房地產行業發展的潤滑劑。反過來二手房市場的交易，必須緊緊依托于房地產整體市場，時刻關注和掌握房地產市場的行情和趨勢，在充分把握房地產市場走勢的情況下，靈活運用二手房交易的方法和策略，才能有效促進二手房市場發展，是經濟發展的重要組成部分，對于個人也是受益良多。本文在研究過程中對樣本數據量化中依據作者的主觀性較強，樣本容量較少，所以體現出數據的代表性較差。

參考文獻

［1］段丹桂.基于Hedonic模型的清遠二手住宅價格評估［J］.科技資訊，2010（20）.

［2］吳亞楠,葛鵬,高聰.房地產行業的數學建模分析［J］.數學的實踐與認識，2012（15）．

［3］溫海珍,賈生華.市場細分與城市住宅特征價格分析［J］.浙江大學學報（人文社會科學版）,2006（2）.

作者：袁文宜 單位：西安財經學院