郑州市二手房价评估模型研究

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住房市场化以来,房地产行业开始迅速发展,房价的持续上涨问题,备受社会各界的关注.目前一、二线城市的住房市场已经呈现饱和状态,市区内可开发的土地越来越少,因此,很多消费者就把目光转向了二手房,二手房对于补充住宅市场房源,平抑房价等有着重要的作用.随着城市化的不断推进,二手房交易市场也愈发欣欣向荣.针对这一现状,越来越多的学者开始重点关注如何更加准确地预测二手房价,因此建立有效的二手房价格评估体系是非常有必要的.本文基于网络抓取方法从链家网站收集了郑州市近2万条的二手房信息.首先,选取户型、朝向等8个特征变量构建指标体系,将挂牌价格作为被解释变量,通过描述性统计分析,初步得出了影响房价的因素,并结合实际对结果给出相应的解释.然后,分别构建了随机森林和多元线性回归预测模型,同时将这两种模型进行对比,发现随机森林模型的预测效果较优.多元回归模型仅考虑了解释变量与被解释变量呈线性关系的问题,而随机森林模型,没有具体的回归函数形式,解释力度不够.因此考虑建立部分线性模型,部分线性模型是由参数部分和非参数部分两部分组成,通过对特征变量和房价进行灰色关联分析和Pearson相关性分析,分别确定模型的参数部分和非参数部分.最后,以标准化均方误差为模型的评价标准,将随机森林模型和部分线性模型进行对比研究,最终发现基于本文的郑州市二手房数据建立的部分线性模型对房价预测效果最精确,误差较低,能很好的为购房者或投资者提供科学有效的参考价值.
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