【摘 要】
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海外房产投资日趋火热,房产估价需求不断扩大,而常用的估价方法存在一定缺陷——特征价格模型不稳健,而机器学习方法解释性差,难以量化分析。为此,本文提出了权重分位数-自适
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海外房产投资日趋火热,房产估价需求不断扩大,而常用的估价方法存在一定缺陷——特征价格模型不稳健,而机器学习方法解释性差,难以量化分析。为此,本文提出了权重分位数-自适应LASSO方法(WQR-LASSO)对海外房产进行估价,该方法能同时实现稳健的参数估计和变量选择,且无需对误差分布做假设,根据不同分位数能描述房价条件分布的全貌,既丰富了分位数回归理论,也弥补了常用房产估价方法的缺陷,为投资者评估海外房产价格提供了技术支持。模拟结果表明相较于自适应LASSO和中位数-自适应LASSO方法,WQR-LASSO的正确拟合率基本为100%,均方差大多小于1,在有限样本上表现更为良好,具有高度稳健性。在实证分析中,运用WQR-LASSO对波士顿都会区的房产进行估价,与特征价格模型和机器学习方法中备受好评的随机森林相比,WQR-LASSO提供的估价结果更优,如0.75分位点的WQR-LASSO选择出的变量个数为7,均方差为0.13。利用其估计结果探究了波士顿都会区不同水平房价的影响因素,得到以下结论:(1)高、低水平房价住房的异质性更突出,故其影响因素更为多样,中等水平房价的住房具有一定同质性,其影响因素相对就少,而且这种同质性随房价的升高更为明显;(2)教育资源是影响波士顿都会区房价最重要的因素,其次是户型,再者是住房地理位置和社区治安管理;(3)不同水平房价拥有各自的特性影响因素。
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