房价指数在房地产市场研究和对宏观经济的分析指导中扮演着极其重要的角色。国际上房价指数在经历以中位数和简单加权平均为代表的第1代方法和以拉氏加权平均法为代表的第2代方法后,第3代方法即同质可比方法逐渐成为主流的房价指数的编制方法。国内新建住宅商品房价格指数大多采用简单的平均法、中位数法或加权平均法,相当于国外的前两代方法,理论的落后使得其在准确性方面存在不足。国外有关房屋的概念、房屋特征、居民对房屋的观念以及有关数据等与国内存在明显的差别,第3代房价指数编制方法并不能完全适合国内情况。因此,利用第3代房价指数编制的理论方法,结合中国特色,编制出更符合中国新建住宅商品房市场的价格指数,具有重要的意义。首先,在前人提出的基于楼层的虚拟交易数据产生方法的基础上,本文提出基于朝向的虚拟交易数据产生方法,并给出两种方法所产生的虚拟交易数据融合的处理方法。以襄阳2012年的房贷按揭数据为例,产生虚拟重复交易数据,运用BMN模型、Case-Shiller模型、OFHEO模型计算出房价指数与统计局发布的指数进行对比。得出虚拟重复交易法适用于中国新建住宅商品房价格指数的编制的结论。其次,在以时间为固定效应、区域为随机效应的混合效应模型的基础上,考虑楼层的标准高度、楼栋总高度的类型以及标准高度与楼栋总高度类型之间的交互项对房价的影响,建立交互混合效应模型。利用襄阳2012年的房贷按揭数据进行实证分析,并将两个模型计算的结果进行对比。得出交互混合效应模型更优的结论。最后,在交互混合效应模型的基础上,提出自回归混合效应模型,充分利用产生的虚拟重复交易数据及单次交易数据,并考虑到前期交易与当前交易的相关性。给出自回归混合效应模型的EM算法推导过程。利用襄阳2012年的房贷按揭数据进行实际计算,将自回归混合效应模型与交互混合效应模型的结果进行了比较研究。得出自回归混合效应模型计算的房价指数更准确、更符合实际的结论。