本文是工程管理论文，首先，本文对房地产价格指数理论和特征价格理论有关文献进行了梳理和归纳，并从研究方法上对构建房价指数的相关实证研究做了系统总结。其次，基于2008年到2015年的住宅单套交易数据，2008年到2019年的小区季度均价数据，2008年到2019年的小区年度均价数据，基于特征价格模型分析住宅特征变量对价格的影响，并构建了住宅的特征价格指数。最后，基于分位数回归模型分析住宅特征对不同价格水平的住宅价格影响，在此基础上构建了杭州市住宅月度价格指数、季度价格指数和年度价格指数，对比分析住宅的特征价格指数与分位数回归价格指数的动态变化，结合中房指数进行对比分析。本文的实证研究结果简单的总结为以下几点。将分位数月度价格指数、OLS估计住宅月度价格指数和中房指数对比，三种住宅价格指数的变化趋势相同，但分位数回归的住宅价格指数能反映不同层次的价格变化，其波动幅度更大，更加适用于房地产市场多变的情况。以上的实证结果充分体现了运用分位数构建价格指数的优越性和适用性。从整个房地产市场的发展来看，不同价格水平的住宅价格指数存在显著差异.本文的研究目的是以房地产价格指数编制理论和特征价格理论为基础，以小区住宅平均价格和单套住宅总价为研究对象，采用特征价格模型与分位数回归模型分别构建月度、季度和年度价格指数，将两种模型构建的价格指数进行对比分析，然后再将两类指数与中国指数研究院发布的中房指数对比。总结和归纳随着房地产市场的快速发展消费者的住房需求，探索出更加适合中国房地产市场的可行的价格指数的构建方法。
..........
1绪论
房地产价格指数是反映房地产市场的变化的风向标和晴雨表。我国的房地产指数最早的是1994年中房指数系统，经历过20多年的发展，也形成了多种房地产价格指数。随着我国房地产市场不断的发展成熟，现有流行的中房指数和国房指数存在很多问题，如何准确的测定房价波动成为社会关注的焦点。很多学者对现有的价格指数编制方法提出了不同改进方法，但这些方法几乎都集中于均值回归，并没有对不同价格水平住宅进行区分。因此，本文在以往研究的基础上，采用传统的特征价格模型与分位数回归模型构建价格指数，将分位数价格指数与传统特征价格指数进行对比，结合中房指数进行效率性、公平性和一致性检验，来探讨分位数价格指数的可行性和优越性。这对我国房地产价格指数的发展与完善将具有一定的理论意义。同时也为住宅经济学、城市经济学的研究提供定量分析的工具和模型。对于房价指数的准确测度，一方面对于住宅特征的测度分析能够了解不同购房者的对于住宅的特征关注度，为房地产开发商提供参考，也有利于消费者选择质量称心、价格合理的住宅。另一方面构建的房价指数对于市场的发展的有明确的导向作用，能够反映市场的供求变化，预测未来的变动趋势。构建不同价格水平的房价指数，能够为政府差异化的制定政策提高依据，房地产投资商、开发商可以通过不同价格水平的房价指数了解不同购房者需求，更好地把握市场走势，使投资决策更加合理，减少投资风险。
......
2国内外实践发展与研究进展
2.1实践发展动态
以上是全国性的房地产价格指数，一些城市政府部门或者企业也根据当地的需求编制了一些颇具影响力的行业性或者地方性的房价指数。例如，戴德梁行指数、伟业指数、中原城市指数、西安40指数、大连今朝价格指数、上房50指数、郑州40指数等。这些指数利用地理优势，数据收集及时、准确、采集成本低，能够统计深入的具体的区域市场，编制的房价指数能够反映该地区的独特的市场环境。这些指数都是采用中房指数与国房指数的相似的理论体系，是三大指数的有益补充。具体来说，本文的研究目的有两点：（1）总结国内外关于住宅价格指数的演化历程以及住宅特征对住宅价格影响的研究进展，系统分析和归纳不同方法构建价格指数的优缺点和适用的环境，为其他学者进一步研究价格指数提供经验借鉴。（2）在特征价格模型的基础上，构建分位数回归模型，从时间维度上定量分析城市住宅价格的变化，从微观角度研究房地产市场的发展变化，可以有助于价格指数编制机构拓展思路，为政府政策制定、房地产机构和购房者的决策提供一个更加科学的依据。
住宅年度特征价格指数
2.2理论基础
虽然我国房地产市场起步较晚，但是发展的速度非常的快。现有的房地产价格指数体系分为全国和地方两个方面。这些指数在一定程度上对房地产市场的发展起着监控作用，由于其计算方法的局限性，都是采用平均销售价格的变化来编制价格指数，无法反映房子品质、区域及区域特征的变化。这就造成了房价指数的不真实，与大众实际感偏离；无法为市场参与者提供科学的引导，缺乏实用性；编制方法过于简单，不利于进行系统的研究（代凯歌，2014）。所以有必要借鉴国外先进的房价格指数的编制方法，探索一条适合我国房地产发展现状的房价指数的编制方法。该模型的特点：恃征价格模型和重复交易模型的数据都可用，数据易收集，抽样误差小。克服了重复交易模型的缺点，可估算出折旧系数。克服了特征价格模型的特点，合理的考虑了序列相关问题，估计的效果比其他模型更为优越。但是对数函数形式计算较为复杂，需要进行算法分析，工作量大且成本高。因此还未投入到实践应用中去，大部分的研究还是在理论层面。特征价格法、重复交易法和混合模型法各有优缺点，但是有一点相同，在充分利用数据的基础上构建精确的反映房地产市场变化的房价指数。由于重复交易法和混合模型法需要对数据要求高，需要相同的房产在不同时期的交易价格。
3数据获取与量化.............29
3.1研究区域.............293
3.2数据来源.............30
3.3变量选择与量化.............31
3.4本章小结.............36
4基于特征价格模型的住宅价格指数构建.............37
4.1模型的设定.......................................37
4.2模型的检验.............43
4.3结果与讨论.............47
5基于分位数回归模型的住宅价格指数构建.............57
5.1模型设定.............57
5.2结果与讨论.............58
.......
5基于分位数回归模型的住宅价格指数构建
5.1模型设定
本章是应用传统特征价格模型来构建住宅的价格指数，对住宅的特征对房价的影响。分别从模型的设定、模型的检验以及结果与讨论三方面展开。在模型的设定上，在构建月度住宅价格指数时本文选择了单套住宅的成交的总价为被解释变量，选择了11个住宅的特征为自变量，研究2008年1月到2015年12月的月度价格指数的变化，并利用最小二乘法对特征价格模型的常用的4种函数形式进行了比较，最终选择对数形式。然后对模型进行了方差、共线性等检验。在进行模型检验后，利用2008年1季度至2019年4季度和年度小区均价数据，选取了10个特征变量构建了杭州市六大主城区的季度和年度的住宅价格指数。分析实证结果可以发现，月度、季度、年度特征价格模型的回归系数的符号相同，与预期的符号相符，但是住宅的各特征变量对住宅价格的影响程度存在明显差异。最后基于特征价格模型构建了杭州市住宅的2008年－2015年的月度、2008－2019年的季度和年度的特征价格指数，发现杭州市住宅价指数整体处于上涨状态，在2016年世界性的会议一Ｇ20峰会以后，价格指数大幅度上涨，在2019年处于平缓期。并结合房地产市场调控政策对住宅特征价格指数的波动趋势进行了分析。而我国房地产市场相对落后，房屋重复交易数据收集较为困难，同时我国房地产价格指数的编制主要是针对增量，因此，在实际的运用中并不多见。根据我国房地产市场的复杂的现状来看，以特征价格模型来编制房价指数比较合适。因此本文将重点介绍特征价格法编制房价栺数。
5.2结果与讨论
不同购房者对于住宅的要求不同，因此形成了不同的住房子市场，高收入的购房者倾向于购买高价位的住房，低收入的购房者愿意支付中低价位的住房，并对住宅的特征关注度也存在差异。分位数回归模型中不同分位点代表房价高低水平，低分位点代表低房价，高分位点代表高房价。因此本节将采用分位数回归模型研究不同价位购房者的购房需求，并在此基础上构建分位数住宅价格指数，研究不同分位点的住房价格指数变动，最后对住宅价格指数预测效果进行检验。为了将分位数价格指数、OLS价格指数和中房指数进行比较，本文采取评价比率的方法来评估各类指数的预测效果。本节将选择住宅的月度价格指数与分位点价格指数、中房指数进行效率性＾土平性和一致性检验，主要原因有以下两点：其一月度价格指数是以单套住宅的总价为研究对象，相对于季度和年度价格指数的简化的小区均价为研究对象，其波动性更大。其二月度价格指数的数据更多，拥有96个月的价格指数，同时中房指数也是按月编制，便于同期进行比较分析。
月度0.2分位点价格指数与OLS价格指数线性拟合系数表
.....
6结论与展望
本文的研究成果具有现实的指导意义，能为政府政策的制定、房地产机构和购房者提供科学的决策，以下提出几点建议：（1）推广分位数房价指数在实践中的应用，目前分位数房价指数还处于理论研究阶段。研究发现不同购房者和房地产机构对不同价格水平住房关注度有显著差异性，将不同层次的住宅的价格指数分别编制能为其提供指导建议，更加适合房地产市场发展的需要。（2）政府制定调控政策的可以依据不同层次住宅的影响程度不同，以及不同层次住宅价格指数变化，差异化的细化调控政策，提高楼市调控政策的针对性和有效性，促进房地产市场的健康发展。（3）在编制分位数的住宅价格指数时，对数据要求高。统计部门应补窀所需数据和提供技术支持，进一步扩大数据的来源和控制数据质量，增加数据的开放性，促进价格指数的研究。（4）编制过程的操作程序化，编制方法和细节的常态性公开。相对于国内现有的住宅价格指数编制方法，住宅分位数价格指数的编制过程显得复杂和油象，仅仅依靠編制人员的很难解决问题，并且容易造成横向误差。可采取程序化编制价格指数，该方法降低实际的操作难度，同时将编制方法和细节公开，有利亍提高编制的指数的可信度和收集编制建议，促进住宅价格指数的编制方法的完善和改进。
参考文献（略）
