价格指数分析是对市场进行有效分析的一种重要工具,在房地产价格指数分析中,应用Hedonic价格方程是一种行之有效的方法,并且它还可以应用于其它许多耐用性消费品的价格指数分析中。与在房地产价格指数研究中所使用的其它几种方法相比,Hedonic方法是一种严密、含有较少主观色彩的方法。它使用一种定量方法,用数学手段科学地将质量变化程度加以量化,避免了由于主观原因引起的测量偏差,并且Hedonic方法可以单独计算出价格指数,相对于其它几种方法有其独特的优越性。 现有关于Hedonic价格方程的研究大多局限于传统的参数估计方法—最小二乘法(OLS),其中对时间效应的处理是通过在模型中包含多个虚拟变量或时间的高阶多项式来实现的。价格指数的变化是连续性的,而虚拟变量只能描述价格指数的离散变化,比如在销售淡季虚拟变量法就不能提供精度较高的分析结果。特别是当时间、路径为高度非线性时,多项式法则变得复杂且很难操作。因为当价格指数随着地点的变化而变化时,必须要对模型中的参数形式予以扩展使其包含地点效应及时间与地点相互影响效应,此时参数模型总体显得比较笨拙,因此我们考虑使用半参数回归方法对其进行分析研究。 本文结合实际数据对所构筑的Hedonic价格方程先用传统的OLS方法进行回归分析,再使用半参数回归方法对其进行分析,通过实证分析,对两种方法所得到的结果加以对比,从而得到一种更为合理有效的应用Hedonic价格方程进行价格指数分析的模型方法。 本文按照以下框架展开: 第一章,引言。对本文所选课题研究的意义、选题的国内外研究现状和发展,以及文中拟解决的问题进行论述。 第二章,半参数回归模型和Hedonic价格方程。对本文中所要使用的半参数回归模型和Hedonic价格方程进行相关描述。 第三章,模型的建立与估计。作为本文的主要创新部分,在这一章针对第二章中所提出的问题建立相应的模型,再使用传统参数方法和半参数方法对模型进行相关分析,并提出相关的检验方法。 第四章,数据与估计结果。这一部分是本文的实证分析部分,使用MATLAB软件,结合实际数据的运算,对前面所使用的两种方法进行比较分析,证明理论的正确性,并得出较好的指数价格分析方法。 第五章,结论。对全文进行总结性的综述。