基于特征价格模型的房地产价格影响因素研究
基于Hedonic理论的住宅特征价格模型
基于Hedonic理论的住宅特征价格模型作者：刘璧婷李星野来源：《金融经济·学术版》2013年第06期摘要：本文将Hedonic理论应用于上海市住宅市场，从住宅具有的特征属性的隐含价格出发，取得住宅特征和住宅价格之间的数量关系，避免了评估人员因主观原因引起的评估偏差。
文中采用线性模型、对数模型、半对数模型等函数形式分别进行分析，分析得出半对数模型的解释能力最强。
通过运用半对数模型建立适用于上海市住宅市场的Hedonic模型，并分析影响住宅价格的因素及半弹性系数，同时进一步优化该Hedonic模型，以提高其精度及适用性。
关键词：Hedonic模型；住宅特征；量化分析；半对数模型1.引言城市的住宅价格不但与人民的生活水平息息相关，而且也是衡量一个城市或地区综合竞争力的重要指标。
近年来，我国房地产业飞速发展的同时，由于发展的不平衡，个别城市及地区房价增长尤为迅速，如北京、上海等地。
引起了人们对住宅价格问题的广泛关注，因此，对于城市住宅价格问题的讨论，比如哪些因素影响住房价格的高低，目前住宅价格的制定是否合理，房地产泡沫是否存在等问题，一直是政府、民众、开发商及购房者关注的焦点问题。
房地产商品是异质性的商品，具有地理位置的不可移动性，长期使用性，受环境影响等特点。
两套住宅在特征上均不可能会完全相同，如位置，朝向，层次，所在区域的交通环境等，造成不同的住宅商品之间无法加以比较，缺乏统一的价格标准。
国内关于城市住宅价格方面的研究很多，但大多是从城市居民收入水平与物价水平，房地产的成本构成，房地产市场的供求关系，房地产政策等方面进行定性的研究。
而国外普遍采用特征价格模型（Hedonic Price Model）对城市的住宅价格进行定量分析研究。
该模型充分包括了不同住宅特征的边际价格或者说隐含价格，能够比较好的解释住宅商品的异质性及消费者偏好等。
国内学者对于特征价格模型的研究是近十年才发展起来，而对住宅特征及价格之间进行数量关系的实证研究并不多。
容积率对住房价格的影响及实例分析
（ 6） 式（6）中，P 表示住房价格，xi 代表影响价格 的特征因素变量。 本 研 究 主 要 选 取 以 下 特 征 变 量 ：F A R（ 容 积率）、CBD（到最近商业中心距离）、HSP（到最 近综合性医院距离）、PARK（到最近公园距离）、 MTR（到最近地铁站距离）、EDU（到最近中学和 小学的平均距离）。其中，P 和 FAR 来自乐居网、 安居客、智房网和搜狐焦点网等网站，CBD、HSP、 PARK、MTR 和 EDU 等特征变量数据通过 GIS 工 具获取。 为了降低数据离散程度、减少异方差对回归 结果的影响，对住房价格及特征变量分别作对数
化处理：
（ 7） 式（7）中，α0 表示截距，αi 表示各特征变量 的影响系数，ε 表示随机误差。 4.2 研究数据 目前对于住房价格或地价与容积率之间的 关系研究多是基于大范围尺度，而对于容积率和 住房价格在小范围内的关系研究甚少。在大范围 内更容易得出容积率与住房价格之间的定性关 系，然而由于各区域的开发强度、供求关系、配 套设施、未来规划等因素不同、不同因素对于住 房价格的影响力也不尽相同，因此，要在大范围 内确定二者之间的定量关系比较困难。故而本研 究在选择案例时主要遵循以下两个原则：第一， 选取相似度较高的样本，以尽可能消除容积率之 外的因素对住房价格的影响；第二，选取用地类 型、地块所处的级别等基本一致的样本。 基于以上原则，选取上海市奉贤区南桥板块 的 20 个住宅楼盘（见表 1），以及黄浦区的 16 个 住宅楼盘（见表 2）分组对容积率和住房价格的
基于Hedonic模型的房地产价格差异影响因素研究
基于Hedonic模型的房地产价格差异影响因素研究本文主要研究影响天津市地铁2号线沿线房地产价格差异的因素，首先通过市场调研和借鉴前人经验，选取了11个特征变量指标，然后采用Hedonic模型进一步筛选出6个对房地产价格起显著性影响的特征变量指标，最终得出结论：区位特征因素仍然显著影响房地产价格，其中距市中心CBD的距离影响最为明显；天津市地铁2号线显著提升沿线的房地产价格，且其最佳影响范围为0-800m；与此同时，周边医院、大型商场或超市、公园等基础设施建设状况及物业费也是居民在购房时会考虑的因素。
标签：房地产；价格差异；Hedonic模型引言随着我国城镇化进程的推进，大量农村人口涌入城市，导致城市人口剧增，不仅给城市交通带来巨大挑战，同时也对城市公共交通系统的运营发展提出了更高要求。
城市轨道交通以其高速、便捷、大客运、低污染等特点成为公共交通系统的必然发展趋势，我国许多城市也都开始建设与运营城市地铁。
城市轨道交通不仅推动城市传统区位的变革和改善居民可达性，同时也对商业和城市基础设施的聚集、城市住宅区的选址和价格等产生着重要影响。
然而城市轨道交通也面临着投资金额大、运作成本高、建设周期长等问题，严重影响其发展。
为有效解决该矛盾，促进轨道交通与沿线房地产开发的协调发展，我们应该科学评估城市轨道交通对周边住宅价格差异的影响。
本文以天津市地铁二号线为例，研究地铁对沿线房地产价格差异的影响及地铁各个站点对周边小区住宅价格的影响范围，以此为天津市地铁系统建设和周边土地一体化开发提供理论支持。
一、文献综述城市轨道交通对沿线周边房地产价格差异的影响一直是国内外学者关注的焦点。
国外相关研究早已开始，研究结论却多种多样，如Benjamin 和Sirmans 〔1〕，Al- Mosaind等〔2〕都发现城市轨道交通对沿线房地产价格有着积极影响，但不同地区轨道交通的影响程度和范围却有所不同。
而Gatzlaff和Smith〔3〕，Cervero和Landis〔4〕则得出了相反的结论。
基于特征价格模型的住宅需求价格弹性分析——深圳住宅市场实证研究
成 部分 ， 而第二 部分 是 满 足居 住 必需 之 后 的额外 部
分 即“ 资” 投 组成 部分 。 外部 因素会 对 ｈ ｄ ｎｃ 衡 价格 产 生影 响 。例 ｅｏ ｉ 均 如， 如果 开征 物 业税 （ 房 产税 ） 预 期 将 对 住 宅 价 或 ，
Ｐｌｏ ａ ｎ和 Ｓ ｉ （ ９ ８ 通过采 用税 收 资本 化方 法来 ｍ ｍｔ １９ ） ｈ 估计 ｈ ｄｎｃ模型 中房地 产 税 对住 宅 价 格 的影 响程 ｅｏｉ 度 。Ｌ ｕ ｇ Ｌ ｏ ｇ和 Ｗｏ ｇ ２ ０ ） ｅｎ ， ｅｎ ｎ （ ０ ６ 尝试 采用 香港高层 住宅 交易样 本进 行 了实证 研究 。 本文 采用 深 圳 福 田 和龙 岗两 区 的住 宅交 易样 本来 估计 住 宅 购 买 者 效 用 函数 中 的 各 重 要 特 征 度 量 。该 样本 数据 时间跨度 为 ２ ０ ０ ４年 ８月至 ２ ０ ０ ６年
１月 。每 条 交 易 记 录 均 包 含 交 易 时 间 ， 以 通 过 实 可
衡 价格 随着 住 宅 的重 要 特 征 变 量 一 一 面 积 变 化 的
趋 势 。考 虑一个 １０ 的住 宅样 本 ， 设 实证 研 究 ０ｍ 假 发 现前 ６ ｍ ０ 的均衡 价格 曲线显 示 每单 位 面 积增 加
证分 析来 跟 踪 和 比较 样 本期 间深 圳 经 济 特 区 内外
房 价的逐 月变动 情况 。 第 １ 部分 将 简要讨论 深圳住 房 的发展情 况 。第 ２部 分讨论 ｈ ｄ ｎｃ ｅ ｏ ｉ 均衡 理论 以及住宅 需求 中的 “ 住 所 ” 投资 ” 和“ 两个组 成部 分 。第 ３ 分讨论 ｈ ｄｎｃ 部 ｅ ｏｉ 回归模 型 。第 ４部 分讨论 样本数 据 和实证 结果 。第
基于TSA-BP的商品住宅价格研究
基于TSA-BP的商品住宅价格研究
胡支滨;秦宇;韩阳
【期刊名称】《华北理工大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(44)3
【摘要】基于海南省主要城市的房地产行业发展,利用因子分析对其商品住宅价格的影响因素做定性与定量分析。
结合SPSS软件并通过建立多元回归模型实现商品住宅房价与其主要因素之间的线性关系,然后再基于所得到的指标体系与数据,构建灰色预测与TSA-BP相结合的组合预测模型,并结合海南省出台的限购政策,验证组合预测模型两者之间的算法精度。
结果表明,构建的TSA-BP模型具有显著的预测效果,且可以得到很好的应用推广。
【总页数】8页(P111-118)
【作者】胡支滨;秦宇;韩阳
【作者单位】华北理工大学理学院;华北理工大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于空间分析的城市商品住宅价格空间分布研究——以南京市2007年开盘在售商品住宅为例
2.基于经济学软件运算环境下商品住宅价格的宏观研究综述——以国内研究为例
3.基于特征价格模型的商品住宅价格影响因素研究——以银川市为例
4.基于灰度模型的商品住宅价格分析与预测研究
——以安徽合肥市为例5.存量发展阶段城市更新模式对商品住宅价格的影响——基于深圳样本的实证研究
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基于特征价格理论的宜春市住宅价格研究
江西
丰城
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要 】 文 以 宜春 市 为研 究 对 象 ， 过 调 研 收 集住 宅 交 易 资 料 ， 建 宜 春 市 住 宅 特 征 价 格 模 型 ， 用 Ｓ Ｓ 本 通 构 运 Ｐ Ｓ软 件 对模 型进 行 多 元 回 归 分
析 ， 到 了各 主要 属 性 的 隐含 价 格 ， 对 各 属性 价 格 进 行 了简 要 弹 性 分 析 ， 得 并 为供 求双 方和 政 府 相 关 部 门的 决 策 提 供 参 考 。
２１ 年 ００
第 １ 期 ５
ＳＩＮ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ ＩＦ Ｒ Ａ ＩＮ ＣＥ Ｃ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ Ｙ Ｎ Ｏ Ｍ ＴＯ
０本刊重稿 ０
科技信息
基于特征价格理论的宜春市住宅价格研究
邱 爱 保 ’ 甘 永 红
（。 学 院数学 与计算 机科 学学 院 １宜春
【 摘
江西
宜春
３ ６ ０ ２丰城市 淘沙 中学 ３ ０ ０：．
【 键词】 关 特征 价 格 ； 多元 回 归分 析 ； 性价 格 ； 策 属 决
住 宅 是 城 市 居 民家 庭 生 活 的 必 需 品 ， 居 民 消 费 中 占 有 很 大 的 比 ２ 宜 春 市 住 宅价 格 属 性 分 析 与 变 量 量 化 在 重 。 随着 国家 经 济 的不 断 增 长 和 人 民 生 活水 平 的 提 高 ， 房 质 量 不 断 住 鉴 于 宜 春 市 城 市建 设 的情 况 ，城 市 中心 由城 南 渐 渐 向城 北 发 展 ， 完 善 ， 们 的 住 房 需 求 也 不 断发 生 变 化 ， 性 需 求 、 善性 需求 不断 被 人 剐 改 宜春 城 区构 成 了 以环 城 路 为 主 体 向 周 边 辐 射 的 交 通 体 系 ， 以将 区 位 所 提 出 。住 房 价 格 是 人 们关 注 的 中心 ， 理 评 估 住 房 价 格 是 供 求 双 方 达 合 建 建 建 成 共 识 的基 础 。 根 据 《 房地 产 估 价 规 范 》 通 行 的评 估 方 法 有 市 场 比较 特征 定 义为 环 城 路 以 内或 两 侧 ； 筑 结 构 则 括 建 筑 面 积 、 筑 类 型 、 ， 筑 年 龄 、 层 、 间 数 目 、 厅 数 目 、 修 程 度 、 否 有 车 位 、 库 或 柴 楼 房 客 装 是 车 法 、 益法 、 余法 、 本 法、 准地价修正法等【 收 剩 成 基 １ １ 些 方 法 使 用 相 对 。这 棚 问 等 ； 里 环 境 包 括 小 区环 境 、 活 配 套 、 育 配 套 、 业 管 理 质 量 、 邻 生 教 物 简 便 ， 于 操 作 ， 带 有教 强 的主 观 性 。 易 但 自然 景 观等 。根 据 宜 春 市 城 区的 实 际 情 况 ， 取 如 下 主 要 特 征 作 为 特 选 特征价格 理论 ， 又称 Ｈ ｄｎｃｍ ｄ ｌ ｅ ｏｉ ｏ ｅ（ 简称 Ｈ Ｍ ， 数学 手段科学 Ｐ １用 征 变 量 并进 行 量 化 （ 表 １ 。 见 ） 地 将 质 量 变 化 过 程 加 以量 化 ， 免 了主 观 原 因引 起 的 测 量误 差［ 它 的 避 ３ １ 。 个 重 要 应 用 就是 它 可 以运 用 价 格 回归 ， 定 对 商 品价 格 有 直 接 影 响 ３ 模 型 的 估 计 和 检 验 确
浅析特征价格法在房地产评估中的优势
浅析特征价格法在房地产评估中的优势张心扬 杨双粹（四川大学锦城学院，四川 成都 611731）摘 要：房地产行业蓬勃发展，对房地产评估方法的研究也在不断与时俱进，不同评估方法所产生结果的差异，引起了业界人士的广泛关注。
在研读了相关理论研究之后，本文从特征价格法入手，与传统评估方法，如市场法、收益法、成本法三大传统方法相比较，得出特征价格法在房地产评估中的适用性与优势，以期为房地产评估的实务工作提供些许思路。
关键词：特征价格法；房地产价值评估；传统评估方法在全球未来之大变局下，我国经济体制呈现出显著优势，经济的发展带动了国内内需，资产评估行业也随之日新月异，向好发展。
房地产评估作为资产评估体系中不可或缺的一环，是一项具有极强实操性的专业活动，对现代房地产开发、交易、课税及投资等服务行为具有指导意义。
房地产行业的市场化，正是印证了房地产评估的重要性和前瞻性。
根据房地产评估中常见评估方法的特点和优势，建立符合我国房地产评估发展的评估体系，推动我国房地产评估事业的发展。
当然，只有在正确地把握各种评估方法的基础上，加以综合运用，才能适应我国房地产评估的要求。
对于特征价格法，该方法的起步研究时间较晚，于1996年由中国人民大学蒋一军等率先将特征价格法应用于异质性的产品研究中，并将该法逐步引向房地产行业，在获得广泛认可后才将该方法应用在房地产价值评估中。
随后，经过不断改进及实践，特征价格法成为房地产评估中举足轻重的评估方法之一。
一、特征价格法概要分析特征价格法（Hedonic Pricing Method， HPM）是一种用特征价格来反映商品或者服务的价格的方法。
特征价格的核心思想是同类差异产品的价格是由产品内包含的各个特征所对应的效用组成的，在保持产品特征不变的情况下，通过将产品内所包含的各个特征对应的价格从总价格中分离出来即能判断出各个特征对产品价格做出的贡献。
特征价格法是一种综合性的评估方法，在房地产评估中，它将房地产看作包含着众多不同因素的评估对象，以内在的特殊属性和自身性质的差异为切入点，再以消费者效用及偏好基本理论为基础，对房地产价值进行细分评估。
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究论文
毕业论文房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。
本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见：问题一，建立影响房价的指标体系，利用SPSS16.0软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：居民家庭人均收入，房地产开发投资额,北京市生产总值，经济适用房销售价格，人均住宅建筑面积，新增保障性住房面积。
问题二，建立逐步回归模型，根据SPSS16.0软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。
建立多元回归分析模型，由SPSS16.0软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为：。
问题三，建立曲线估计模型，通过SPSS16.0软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为5.14%，说明预测效果良好。
利用MATLAB7.0软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。
问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。
最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。
关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。
同时，随着改革开放以来我国经济的高速发展，人民生活质量得到了极大提高，对住房质量、住房环境、小区配套服务等的要求也随之不断提高。
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本科毕业论文（设计）基于特征价格模型的房地产价格影响因素研究——以贵阳市为例Research on influencing factors of real estate pricing based onhedonic price equation-an case of Guiyang作者专业指导教师分院二〇一三年五月致谢本论文是在xx老师的亲切关怀和悉心指导下完成的。
开题之初，导师就为我们每一位同学指点论文写作思路，让我心里感到踏实。
导师严肃的治学精神，严谨的治学态度，兢兢业业的工作作风，深深地影响和感染者我。
在论文设计期间，导师十分关心我们的论文进度，初稿刚刚交完就提出修改意见，为我指点迷津，帮助我开拓思路，精心点拨，热忱鼓励，使我最终得以顺利完成此文。
衷心感谢xx老师，这篇论文的每个细节都离不开您的细心指导。
您的敬业精神和治学态度都对我今后的工作和人生道路产生深远的影响，使我终身受益。
我所取得的进步都与导师的帮助密不可分。
在此谨向xx老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。
我还要给予我引用参考文献的所有者，让我在写作过程中得到很多启发和知识。
同时感谢我的同学，在我的四年大学生活中，他们给予我很多帮助，让我大学生活过的很充实，也让我收获了纯真珍贵的友情。
最后，我要感谢我的父母，感谢他们在背后默默的支持着我，督促我，是他们的辛勤培养使我顺利完成四年学业，他们的养育之恩我讲永远记在心底。
今后，我将努力工作回报他们。
基于特征价格模型的房地产价格影响因素研究——以贵阳市为例摘要：随着花果园等大盘的诞生，“中心地段，郊区房价”让许多外地购房者都慕名而来，贵阳的房地产市场已经闻名全国。
因此我们有必要对贵阳市房地产价格影响因素进行研究。
本文以贵阳市23个在售楼盘为样本，选取了一系列特征变量，运用统计软件SPSS进行多元回归分析。
定量研究了影响贵阳市住宅价格的特征因素，构造出贵阳市住宅特征价格模型，揭示了不同特征因素对贵阳市住宅价格的影响，有利于买卖双方各自实现自己的需求。
结果表明，楼盘的物业费、交房类型、占地面积和均价调整对楼盘的均价有显著影响。
关键词: 特征价格模型，房地产价格，贵阳市，回归分析Research on influencing factors of real estate pricing based on hedonic price equation-an case of GuiyangAbstract：With the birth of big buildings, such as the garland--"center areas, suburban housing" has attracted a lot of buyers who are from other provinces，and let Guiyang real estate market becoming national famous city. So it is necessary for us to study Guiyang real estate price influencing factors. Taking Guiyang city 23 the property as sample, this paper selects a series of variables, which build hedonic price equation of Guiyang, and uses statistical software of SPSS for multiple regression analysis. Quantitative characteristics of the influencing factors of housing prices in Guiyang revealed the characteristics of different factors impact on Guiyang city housing prices. This model lets buyers and sellers achieve each implement of their own needs. The results show that the building property management fee, payment type, the building space and the average price of adjustment has a significant influence on building of the average price.Key words: hedonic price equation，real estate price，Guiyang city，regression analysis目录致谢 (2)摘要 (3)1．引言 (5)2．特征价格模型理论及应用研究现状 (1)2.1特征价格模型应用研究现状 (1)2.2特征价格模型理论 (1)2.2.1特征价格函数形式 (2)2.2.2 特征变量类型 (2)3．贵阳市特征价格模型的建立 (2)3.1 特征价格模型 (2)3.1.1模型的选择 (2)3.1.2特征变量的量化 (2)3.2数据收集 (3)4．贵阳市特征价格模型分析 (4)4.1 变量的筛选 (4)4.2 模型拟合度检验 (5)4.3方差分析显著性F检验 (5)4.4 回归变量相关系数 (6)4..5 对比实例分析 (7)5．结论和不足 (7)5.1 结论 (7)5.2 建议 (7)5.3 不足之处 (8)参考文献 (9)附表1：样本楼盘数据 (10)附表2：预测楼盘数据 (12)1 引言住宅是由一系列的特征和属性构成的，正如世界上没有两片完全相同的树叶，世界上也没有完全相同的两块土地和住宅。
住宅的异质性使得不同住宅的价格缺少可比性。
随着花果园的建设，贵阳房地产市场已在全国名声大振，市场竞争日益增大，所以需要一个更方便、更简洁的方法来衡量不用楼盘的房价和性价比。
目前市场上房地产估价常用的方法有市场比较法，成本法和收益法等，这些方法过多的考虑了供求变化对价格的影响，而没有过多关注住宅给消费者带来的主观感受。
住宅作为一种特殊的商品，在社会经济快速发展的今天，消费者的住宅需要已经开始由简单的生存需求向舒适、享乐需求转变，因此住宅的价格评估应以消费者的主观感受出发，让消费者感到满足，实现效用最大化。
2 特征价格模型应用研究现状及模型理论2.1 特征价格模型应用研究现状在市场经济条件下，城市住宅作为一种重要商品，关联到市场上的各个方面，与我国GDP 的增长更是有千丝万缕的联系。
房价则是房地产市场运行的中心环节，因此，建立合理的住宅价格定价方法对房地产市场的健康发展具有十分重要的意义。
温海珍, 贾生华（2004）根据Lancaster 偏好理论和Rosen 产品特征市场供需均衡模型，通过收集杭州市西湖区278套住宅交易资料，选择15个因素作为住宅特征，建立了住宅特征价格模型，得到了6个主要住宅特征的隐含价格[1]。
陈勇、John M.Clapp、Dogan Tirtiroglu（2011）利用hedonic模型分析特定特征变量与均衡价格变化之间的相互关系，通过深圳住宅交易数据实证分析hedonic均衡价格随着住宅面积变化的趋势[2]。
黄古博、李雨真(2011)提出采用主成分分析法对住宅特征模型进行改进，排除变量间的线性相关对模型产生的误差，以武汉市轻轨沿线楼盘作为研究对象，构建了基于主成分分析的商品住宅特征价格模型[3]。
朱红波、宋渊（2012）以成都市武侯区184个交易样本为例，运用特征价格模型分析了赠送面积对住宅价格的影响，结果表明，在其他因素不变的情况下，每增加一个赠送面积单元住宅价值将会有5.02%的升值[4]。
胡佳焱、胡方(2009)注重规范分析与实证分析的相互结合，系统地选择了一组特征价格变量，构建了北京市住宅特征价格模型[5]。
周丽萍（2008）从特征价格模型建立的理论出发，以西安市住宅市场的数据信息为基础，探讨不同的函数形式建立特征价格模型存在的差别，建立特征价格指数，并比较函数形式对特征价格指数的编制所产生的影响[6]。
而有国外学者Robert运用该研究城市轨道交通对周边房地产价值的影响，得出交通条件的便利是影响价格差异的显著因素之一[7]。
但是，在近几年的研究当中缺乏对贵阳市商品住宅价格的研究。
贵阳作为贵州省的省会城市，是西南地区重要的交通、通信和中心城市之一。
随着贵阳大盘的建设，贵阳的房地产市场开始走向全国，越来越多的知名房地产商进驻贵阳，例如万科、新世界、绿地、保利等，市场竞争如火如荼。
本文正是基于这样的背景情况之下，将特征价格理论方法引入贵阳市房地产市场，增加的楼盘占地面积等变量，探讨大盘主导下的房地产价格影响因素。
2.2特征价格模型理论特征价格模型所应用的对象都是由众多不同的特征组成。
就某一楼盘而言，它价格是由所有特征带给消费者的效用决定的（如楼盘的整体朝向、装修程度、基础设施和交通状况等），效用水平的高低依赖于住宅所包含的各种特征的数量和优劣。
消费者根据对住宅各个特征的需求选择住房，从而获得自身满足。
由于各特征的数量、组合方式不同，使得住宅的价格产生差异。
因此采用一系列价格来对应住宅所包含各种特征，称为特征价格，又因为这些价格包含在住宅总价格中，无法在市场上观测到，所以也称为隐含价格[6]。
2.2.1 特征价格模型函数形式特征价格模型可以将住宅价格表示为各属性的函数：P=f(X1,X2,…X n)，X i为楼盘的各个属性，可能包含有容积率、绿化率、交通状况、基础设施等。
主要有三种函数形式。
线性特征价格方程：P = α+β1X1+β2X2+…+βn X n………………………………… (2.1) α为截距项，表示除特征变量外其他影响价格的常量之和，通常是由影响房价的一般因素决定的；βi反映各属性的隐含价格，即假定其他属性不变，某一属性变动一个单位导致房价平均变动的程度。
因为该方程为线性，假设住宅属性的边际收益不变，即βi不随X i的增加而变化。
双对数特征价格方程：ln P = lnα+β1lnX1+β2lnX2+…+βn lnX n ………………………… (2.2) 系数βi表示住宅价格P对住宅的属性X i的弹性，即X i增加1%住宅价格P增加的百分比。
对数形式解决了住宅属性的边际收益不变的局限。
半对数特征价格方程：ln P = lnα+β1X1+β2X2+…+βn X n …………………………… (2.3) 半对数形式可避免对数形式函数中自变量取值为0时无意义的情况，这是βi表示住宅属性X i增加一个单位，住宅价格P的增长率[8]。