文档介绍：关键词:地统计学,房地产,住宅价格,空间结构
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内容摘要:论文利用地统计学的相关知识,分析了其在房价空间分布应用中应注意的问题,得出了区位因素是形成房价差异的主要因素,并通过实证分析说明利用该方法进行房价空间结构分析具有可操作性和合理性。
目前,对房地产价格的研究主要集中在两个方面,一是从房地产价格构成方面进行研究,分析房价内部组成的合理性和变化,二是从时间规律角度对房价进行研究,其目的是在时间序列的情况下尽可能得出房地产价格的变化趋势。
地统计学处理的对象为区域变化量,即空间分布的变量,而房地产市场价格在空间上的分布,满足地统计学中的两个重要性质:在房地产市场价格的某一点,区域化变量的取值是随机的;在研究的整个房地产价格区域内,存在一个总体或平均的结构,相邻区域化变量的取值具有该结构所表达的相关关系。因区域化变量的特点是结构性和随机性,因此,结构分析和空间局部是地统计学在房地产价格空间分布规律研究的主要内容。结构分析的目的是通过对房地产价格分布建立最优的半方差函数模型,能定量的描述房价区域化变量的随机性和结构性,并进行专业化的分析和解释。而半方差函数模型能描述房价区域变化量空间结构,揭示空间距离的变化使得区域化变量的变异情况。在地统计学中空间局部估计通常采用克立格法,该方法充分考虑房价在空间变化的相关性和随机性,在结构分析和半方差函数模型基础上,对房价空间分析中具有相关性的变量取值在有限的区域内进行无偏最优估计,进而从克立格制图中了解房价空间格局的定量特征。
房价空间上分布的高低反映了房地产市场区域上的区位特征,从本质上说是区域化的变量。由于房地产价格相邻区域的同步发展趋势能形成房屋结构方面趋于相似和相邻区域具有相似的便利性使房价具有空间上的相关性。运用地统计学分析房价空间分布的关键问题在于对所分析区域内房价空间结构的分析和半方差函数模型的建立,并在此基础上对房价进行空间局部估计。在房价空间分布上,在不同的方向建立半方差函数,分析房地产价格在不同方位上的变异情况和房价空间相关距离并确定空间插值范围。
房地产价格空间分布的研究方法
(一)基本模型分析
在房地产价格空间分布上,若用h表示间距,d表示位置,Q(d)表示房地产价格的区域变化量,则利用地统计学中的半方差函数模型构建为:
在理论研究中,对于半变异函数曲线用球状模型、指数模型或直线模型进行拟合,在本文的研究中,用球状拟合模型为B(h)=C0+C1h+C2h2+C3h3(其中为C0为块金值,C1、C2、C3为不同间距的基台值)。针对模型中的克立格插值,若Q(d0)为待估值点,在该待估值点附近有n个已知点di(i=1,2…n),对应房地产价格调查值为Q(xi),Pi为样本点di的权重系数,则Q(d0)=∑Pi(xi) (i=1,2…n),其中Pi可通过半变异函数进行计算,使变量的估计值在点d0处的期望方差最小,且满足条件∑Pi=1。
(二)研究数据来源及修正分析
成都市目前房地产开发主要以住宅为主,类型以普通住宅、电梯公寓、别墅等形式体现。为使所研究的结构尽可能做到准确性、代表性,资料数据选择成都市三环以内房地产市场相对比较活跃的区域(以普通住宅市场为主)。为了使所选取样本点在数量上满足相应的要求,文章选取房地产住宅市场中交易数量较大、交