考量空间关系异质性影响的房价预测模型研究.docx资源-CSDN文库

版权申诉

198 浏览量 2023-02-23 20:24:29 上传评论收藏 288KB DOCX 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

摘要

利用武汉市中心城区 2017 年 8 370 个二手房房价数据，基于特征价格法对房价从房屋的位置特

征、结构特征和邻域特征等方面进行解释性建模。在利用分布回归进行模型变量选择的基础上，分

别采用线性回归和地理加权回归对房价进行预测分析。为了保证结果的鲁棒性和普适性，分别进行

了 5 次独立实验，在每次实验将数据集划分为训练数据和测试数据。结果表明，地理加权回归模型

得到的结果能精细地解释优势特征，相较于线性回归模型，预测精度显著改进。验证了在预测房价

过程中考虑空间关系异质性的重要性和必要性，为今后房地产市场研究和房价预测提供了良好的理

论与实践基础。

Abstract

In this article, we conducted a case study with the Wuhan second-hand house price

data of 8 370 properties sold in 2017, and hedonic price model to explain the house

prices with the locational, structural and neighborhood characteristics. We specified

the model via the step-wise regression approach, and calibrated it by the ordinary

linear square(OLS) and geographically weighted regression(GWR), respectively. To

ensure the robustness and universality of the results, the data is resampled

independently by 5 times, which is divided separately into training data and test

data. Results show that the GWR technique does not only present apparent

advantage in interpreting the relationships locally, but also shows significant

improvement in prediction accuracy in comparison to the OLS model. This article

verifies the importance and necessity of concerning the spatial heterogeneities for

predicting the house price, which provides good theoretical and practical foundations

for future studies on real estate market and housing price prediction.

译

关键词

特征价格模型; 空间异质性; 地理加权回归分析; 房价预测

Keywords

hedonic price model; spatial heterogeneity; geographically weighted

regression; house price prediction

译

近年来，房价走势是政府和群众持续关注的焦点。而如何准确预测房价走势及建立其影响要素模型

也是近些年国内外学者研究的热点问题。目前，针对房地产市场的分析主要有两种方法：①从宏观

角度对房地产市场供需关系动态进行分析，同时从社会、经济及人口等方面对房价进行分析

[1]

；②

从微观的角度研究影响房价的各种变量，采用特征价格模型来分析房屋价格变化规律

[2]

。早期的空

间分析多从“全局假设”的角度出发，认为变量关系在研究区域内是固定的，不随空间位置的变化而

改变

[3]

。但是，现实地理空间中不确定性或异质性无处不在，尤其对于房价而言，由于房型、小区

环境、学区、楼层等多个因素的不同，可能造成不同区域内的房屋单价存在很大差异。因此，区别

剩余12页未读，继续阅读

内容反馈

版权申诉

罗伯特之技术屋

粉丝: 3675
资源: 1万+

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈

feedback-tip