文档介绍：基于地理加权回归模型的房价影响因素研究
　　【摘要】房地产是我国国民经济的支柱产业，其兴衰对国民经济发展有深远影响，研究住房价格的影响因素有重大意义，本文先分析传统房价影响因素研究模型最小二乘法（OLS）的不足，再基于地理加权回归分析法（GWR）來分析的房价影响因素，定量研究学区、地铁、商圈、水域四因素对江北新区核心区房价的影响程度，揭示了房价与影响因素之间的复杂空间关系。
　　【关键词】房价;影响因素;地理加权回归;江北新区
　　1、概述
　　目前国内外主流研究房价影响因素的研究模型一般基于普通的最小二乘法（OLS），但是该模型是全局性的回归分析[1]，是基于研究区域范围空间均一这一假设前提的，导致基于OLS的房价预测结果在某些区域是准确的，在某些区域可能存在很大的偏差。实际上房价的分布在空间上是异质的，不均匀的，地理加权回归分析法（GWR）更贴合该特点，更加适用于分析影响房价的因素。本文先分析了普通的最小二乘法（OLS）的不足，再基于地理加权回归分析法（GWR）来分析房价影响因素，从学区、地铁、商圈、水域四方面对江北新区核心区房价的空间分异进行研究，探索区域内住房价格的空间分布规律，为相关部门实施城市规划、管理房地产市场提供一定的参考。
　　2、研究数据来源
　　本文房价数据主要来源于中国房地产行业协会主办的中国房价行情网、安居客、南京网上房地产。中国房价行情网数据经过人工核对，排除了异常数据，是比较可靠的。根据房地产估价国家规范，房地产估价时一般可以选择2年以内的交易案例作为可比实例。所以本文选择中均价格和南京网上房地产上备案的楼盘销售均价作为研究数据。公寓的40年国有土地使用权与一般商品房70年国有土地使用权明显不同，安置房的土地取得方式和房屋质量与一般商品房明显不同，考虑到数据的可比性，公寓、安置房没有参与数据分析，本文只研究一般意义上的商品房价格的影响因素。
　　3、模型选择
　　根据相关文献材料[2]和房地产估价规范，本文选择学区、地铁、商圈、水域4个因素来研究其对商品房价格的影响机制。研究区域已经建成的中小学数据点较少，实际只要规划中有配套中小学，开发商就将其作为销售卖点。若某楼盘区域规划配套中有中小学，并正在建设，本文将该楼盘算作学区房。考虑到开发商将已建成的地铁站点和规划近期建设的地铁站点作为卖点，因此本次地铁站点包含已建成的10号线站点和规划近期建设的4号线二期和11号线地铁站点。目前研究范围内主要商圈有：金盛田广场、慕斯荟、红星美凯龙、东方万汇城、以及在建的新金融中心一期等。水域等景观对住房价格的影响也比较显著，本文将该区域内主要河流七里河、定向河、城南河以及长江作为房价影响因素进行研究。
　　基于“近邻分析”来判断楼盘是否在学区、地铁、商圈、水域的影响范围内。据该区域目前已经批复的控制性详细规划，小学、中学的服务半径为1000米。本文选择800米作为地铁房，取800米作为商圈服务半径，取800米作为河流对房价的影响范围。
　　经典的线性回归模型是基于普通的最小二乘法（OLS）的，但是该模型没有考虑房价的空间差异性，是全局性的回归分析，导致基于OLS的房价预测结果在某些区域准确度90%以上，但是某些区域却存在很大的偏差。地理加权回归分