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新建住宅虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù)的生成方法

2018-03-21 09:20:37金升平
統(tǒng)計(jì)與決策 2018年1期
關(guān)鍵詞:規(guī)則方法模型

劉 宇,蘇 攀,金升平

(武漢理工大學(xué) 理學(xué)院,武漢 430070)

0 引言

房地產(chǎn)的最大特點(diǎn)就是異質(zhì)性。科學(xué)的房?jī)r(jià)指數(shù)編制模型,必須考察同質(zhì)房產(chǎn)的價(jià)格變化,剝離品質(zhì)變化對(duì)銷售成交價(jià)格的影響。國(guó)外房?jī)r(jià)指數(shù)的編制方法在經(jīng)歷以中位數(shù)和簡(jiǎn)單加權(quán)平均為代表的第一代方法、以樣本匹配法和拉氏加權(quán)為代表的第二代方法之后,建立在現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上的第三代房?jī)r(jià)指數(shù)編制方法為同質(zhì)性房?jī)r(jià)指數(shù),其主要模型與方法有兩個(gè):一個(gè)是特征價(jià)格法,直接把房子價(jià)格和一系列主要品質(zhì)聯(lián)系起來(lái)。另一個(gè)是重復(fù)交易法,考察同一棟房子不同時(shí)期的成交價(jià)格變動(dòng)[1,2]。

近年來(lái),我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格明顯上漲,相關(guān)房?jī)r(jià)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)卻與大眾普遍的感知存在較大偏離,這暴露出房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)編制在反映房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格水平變化程度方面的缺陷。目前我國(guó)新建住宅房?jī)r(jià)格指數(shù)大多采用簡(jiǎn)單的平均法、中位數(shù)法或加權(quán)平均法,只相當(dāng)于國(guó)外的第一代和第二代方法,無(wú)法滿足同質(zhì)可比的要求,在準(zhǔn)確性等方面存在明顯不足。這就需要結(jié)合我國(guó)新建商品住宅的特點(diǎn),運(yùn)用國(guó)外的先進(jìn)方法進(jìn)行房?jī)r(jià)指數(shù)的編制方法研究。

房?jī)r(jià)指數(shù)的特征價(jià)格法,在理論上和學(xué)術(shù)界相對(duì)占有優(yōu)勢(shì),但在實(shí)際應(yīng)用上有一定的困難,因?yàn)檩^為全面地收集每套住宅的特征數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性難以保證,且代價(jià)很大。因此特征價(jià)格法不能很好地適用于我國(guó)新建住宅的房?jī)r(jià)指數(shù)的編制。長(zhǎng)期以來(lái),學(xué)術(shù)界認(rèn)為,我國(guó)新建商品房只有一次交易,新建住宅的房?jī)r(jià)指數(shù)的編制不能應(yīng)用重復(fù)交易法。但中國(guó)房地產(chǎn)有其特點(diǎn),除少量原有的獨(dú)立自建房和別墅外,新建住宅都是樓宇結(jié)構(gòu)且一個(gè)小區(qū)一個(gè)樓盤的成片開發(fā)。出于樓宇穩(wěn)定性需要,樓宇除頂層之外其他樓層的戶型配比是一樣的,各種戶型在朝向位置上是一致的,樓上樓下同樣位置對(duì)應(yīng)的戶型都是相同的[3]。從直觀上講,我國(guó)新建商品化住房結(jié)構(gòu)較為單一或者說(shuō)較“同質(zhì)”。

國(guó)內(nèi)有少數(shù)文獻(xiàn)對(duì)這一特點(diǎn)進(jìn)行了研究[3-8],本文將在先倚懿等[5]和Jin W H等[6]提出的基于上下樓集合的虛擬重復(fù)交易的基礎(chǔ)上,利用上下樓的關(guān)系和很多不同上下樓集合對(duì)應(yīng)樓層價(jià)格基本相同的現(xiàn)象,研究不同上下樓集合可匹配的方法,以及兩種方法產(chǎn)生虛擬交易數(shù)據(jù)的融合問(wèn)題。

1 虛擬交易數(shù)據(jù)產(chǎn)生方法模型

1.1 基于同一上下集合的虛擬數(shù)據(jù)產(chǎn)生方法

約定同一樓棟、同一單元、同一朝向的所有房屋為一個(gè)“上下樓集合”,一個(gè)單元一般由兩個(gè)上下樓集合構(gòu)成,也有部分單元由三個(gè)或更多個(gè)上下樓集合構(gòu)成。在同一年同一個(gè)月內(nèi)同一上下樓集合售出了兩層,記為l1,l2( )l1<l2,單價(jià)分別為p1,p2,記該月為t。而且從已有銷售記錄來(lái)看,這個(gè)朝向的所有樓層的總面積都相等。如果另外一個(gè)月此上下樓集合的房產(chǎn)售出了位于第l層,l層與l1和l2滿足一定的鄰近條件時(shí),可以通過(guò)插值的方法計(jì)算出在第t月位于第l層房產(chǎn)的虛擬單價(jià)。

作為推廣,設(shè)同一上下樓集合房產(chǎn)在同一年同一個(gè)月內(nèi)售出了k層,記為l1<l2<…<lk,單價(jià)分別為p1,p2,…,pk,記該月為t。如果另外一個(gè)月上下樓集合房產(chǎn)售出了位于第l層。樓棟為高層或小高層,如總樓(記為ltotal)必須至少為12層。l1≥3,lk<ltotal。當(dāng)l層與所售出的k層中的兩層滿足一定的鄰近條件時(shí),可用插值的方法計(jì)算出在第t月位于第l層房產(chǎn)的虛擬單價(jià)。用方法生成的虛擬交易數(shù)據(jù)稱為基于樓層的虛擬交易數(shù)據(jù)。

1.2 基于上下樓集合的虛擬數(shù)據(jù)產(chǎn)生方法

1.2.1 規(guī)則1基于同一樓棟不同上下樓集合的匹配規(guī)則設(shè)A和B為同一樓棟的不同上下樓集合,其總高度都為n,房產(chǎn)從第1層到第n層分別為A1,A2,…,An和B1,B2,…,Bn,設(shè)樓層集合,在同一年同一個(gè)月售出了方位A和B的第lk層,但不同樓層銷售的年月可以不同(k=1,2,…,s)。Al1,Al2,…,Als和Bl1,Bl2,…,Bls的銷售單價(jià)分別為pl1,pl2,…,pls和ql1,

如果滿足以下3個(gè)條件:

則稱兩個(gè)上下樓集合A和B是匹配的。其中δ11,δ12,δ13的設(shè)置視具體情況而定,例如δ11=4,δ12=0.04,δ13=0.02。

如果兩個(gè)上下樓集合A和B是可匹配的,則上下樓集合A的第i層房產(chǎn)Ai在某年某月的售價(jià)為pi,但Bi在該年該月沒(méi)有銷售記錄,則Bi在Ai對(duì)應(yīng)的年和對(duì)應(yīng)月的虛擬售價(jià)為pi。同理,如果Bi在某年某月的售價(jià)為pi,但Ai在這個(gè)對(duì)應(yīng)的年和月沒(méi)有交易,則Ai在這個(gè)對(duì)應(yīng)的年月的虛擬售價(jià)為pi。

1.2.2 規(guī)則2基于同一樓棟不同上下樓集合的匹配規(guī)則的改進(jìn)

規(guī)則1中要求檢查匹配時(shí),相同樓層都是同年同月銷售的。但有時(shí)相同樓層是相鄰月份銷售的,但相隔的時(shí)間不長(zhǎng)。設(shè)A和B為同一樓棟的不同上下樓集合,其總高度都為n,房產(chǎn)從第1層到第n層分別為A1,A2,…,An和B1,B2,…,Bn,設(shè)樓層集合,在同一年同一個(gè)月或相鄰的月售出了上下樓集合A和B的第lk層,但不同樓層銷售的年月可以不同如果上下樓集合A和B的第li層為同一年或相鄰的月售出的,要求它們銷售日期相差的天數(shù)小于31天。設(shè)Al1,Al2,…,Als和Bl1,Bl2,…,Bls的銷售單價(jià)分別為pl1,pl2,…,pls和ql1,ql2,…,qls,Alk和Blk銷售日期相差的天數(shù)記為dk,k=1,…,s,再記

如果滿足以下3個(gè)條件:

其中w(dk)為房?jī)r(jià)關(guān)于天數(shù)的權(quán)系數(shù),可取w(d)=1-d/300,(0≤d≤30)。則稱兩個(gè)上下樓集合A和B是匹配的。其中δ21,δ22,δ23的設(shè)置視具體情況而定,例如δ21=4,δ22=0.04,δ23=0.02 。

與規(guī)則2一樣,如果兩個(gè)上下樓集合A和B是可匹配的,則上下樓集合A的第i層房產(chǎn)Ai在某年某月的售價(jià)為pi,但Bi在該年該月沒(méi)有銷售記錄,則Bi在Ai對(duì)應(yīng)的年和對(duì)應(yīng)月的虛擬售價(jià)為pi。同理,如果Bi在某年某月的售價(jià)為pi,但Ai在這個(gè)對(duì)應(yīng)的年和月沒(méi)有交易,則Ai在這個(gè)對(duì)應(yīng)的年月的虛擬售價(jià)為pi。

1.2.3 規(guī)則3基于不同樓棟的兩個(gè)上下樓集合的匹配規(guī)則

設(shè)兩個(gè)上下樓集合位于不同的樓棟,但這兩個(gè)樓棟屬于同一小區(qū)的同期樓盤,其總高度(總樓層)相同,也可仿照規(guī)則1或規(guī)則2,類似給出兩個(gè)方位是可匹配的定義。但對(duì)于相應(yīng)參數(shù)的設(shè)置應(yīng)相對(duì)苛刻一些。

1.3 兩種虛擬交易數(shù)據(jù)的融合及虛擬數(shù)據(jù)的處理

對(duì)于高層或小高層,可分別利用基于同一上下樓集合的虛擬交易數(shù)據(jù)模型(記為模型1)和基于不同上下樓集合的虛擬交易數(shù)據(jù)模型(記為模型2)生成虛擬交易數(shù)據(jù),所以就存在兩個(gè)虛擬交易數(shù)據(jù)的融合問(wèn)題。具體方法如下:可將模型1產(chǎn)生的虛擬數(shù)據(jù)再基于模型2產(chǎn)生虛擬數(shù)據(jù),反過(guò)來(lái)亦可。如果一套房產(chǎn)存在相同時(shí)間產(chǎn)生了多條虛擬交易數(shù)據(jù)記錄,則將這幾條記錄合并成一條的虛擬交易數(shù)據(jù)。合并時(shí)交易價(jià)格可采用簡(jiǎn)單平均或加權(quán)平均,其不同數(shù)據(jù)類型的權(quán)系數(shù)進(jìn)行具體數(shù)據(jù)測(cè)算后確定。

2 虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù)產(chǎn)生方法的對(duì)比分析

2.1 虛擬交易數(shù)據(jù)示例

下面以湖北省襄陽(yáng)市2012年1月至12月的83個(gè)樓盤的房地產(chǎn)的商業(yè)銀行按揭房貸數(shù)據(jù)為例,比較本文方法與前期的方法所產(chǎn)生數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行武漢分行,每套房產(chǎn)數(shù)據(jù)其中包括項(xiàng)目名稱、所在小區(qū)、樓棟、單元、樓層、房號(hào),房產(chǎn)總價(jià)、房產(chǎn)面積、房產(chǎn)購(gòu)買時(shí)間、房產(chǎn)交易單位價(jià)格、房產(chǎn)所在區(qū)域編號(hào)等信息。數(shù)據(jù)幾乎包括了襄陽(yáng)市的所有樓盤,并且信息全面,能夠反映出襄陽(yáng)市的房?jī)r(jià)指數(shù)變化情況。

在剔除內(nèi)容不完整的信息后,獲得6354條有效樣本。首先根據(jù)基于同一上下樓集合的匹配規(guī)則產(chǎn)生虛擬數(shù)據(jù)1,產(chǎn)生虛擬交易數(shù)據(jù)4475條,與原始數(shù)據(jù)匹配共得到986條虛擬重復(fù)交易的數(shù)據(jù)。然后根據(jù)基于不同上下樓集合的匹配規(guī)則生成虛擬數(shù)據(jù)2,產(chǎn)生虛擬交易數(shù)據(jù)576條,與原始數(shù)據(jù)相匹配共得到285條虛擬重復(fù)交易的數(shù)據(jù)。對(duì)前兩種規(guī)則產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,得到3862條虛擬交易數(shù)據(jù),把原始數(shù)據(jù)與虛擬數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配找出同一房屋在不同時(shí)間虛擬重復(fù)售出兩次的交易對(duì)共有1178條。在考慮基于不同上下樓集合的匹配之后,多產(chǎn)生了384條重復(fù)交易數(shù)據(jù)。產(chǎn)生的數(shù)據(jù)形式如表1所示,這里只列舉小部分樓盤的部分變量的數(shù)據(jù)。

表1 虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù)

2.2 模型選擇

重復(fù)售出模型[2]的具體形式為:

其中Pi,t是第i套房產(chǎn)在時(shí)期t的交易價(jià)格。t是第1次交易時(shí)期而t'是第2次交易時(shí)期,滿足t'>t。It是房產(chǎn)在時(shí)期t的價(jià)格指數(shù),Uitt'是交易誤差,滿足,這里iid表示獨(dú)立同分布。式(1)取對(duì)數(shù)得:

其中pi,t=logPi,t,βt=logIt,uitt'=logUitt'

類似于重復(fù)交易模型,Case和Shiller[7]假定式(2)有另外的誤差結(jié)構(gòu):

這里t'>t,Hi,t是一個(gè)Guassian隨機(jī)游走(random walk)過(guò)程,所以

Case和Shiller的三階段廣義最小二乘法(3GLS)如下:

(1)對(duì)式(2)運(yùn)用OLS進(jìn)行擬合。得出的結(jié)果為重復(fù)交易指數(shù)。記一對(duì)重復(fù)交易的殘差為εitt'。

(2)對(duì)以下關(guān)于α0,α1回歸問(wèn)題運(yùn)用OLS進(jìn)行擬合:

其擬合值記為',組成矩陣

對(duì)式(2)運(yùn)用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行擬合,其加權(quán)矩陣為W-1。可以看到,加權(quán)后,對(duì)數(shù)交易誤差為常數(shù),不在存在異方差,因此,對(duì)于參數(shù)估計(jì)量,可以得到最優(yōu)的估計(jì)量。因此本文可以運(yùn)用加權(quán)重復(fù)交易法估計(jì)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù):

Case&Shiller的三階段廣義最小二乘法被稱為加權(quán)重復(fù)交易模型,對(duì)重復(fù)交易模型誤差項(xiàng)的異方差問(wèn)題進(jìn)行處理,得到的估計(jì)量更優(yōu),被廣泛應(yīng)用在住房金融研究中。本文選用Case&Shiller模型對(duì)兩種方法產(chǎn)生的虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比研究。

2.3 結(jié)果對(duì)比分析

把基于同一上下樓集合的虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù)方法記為方法1,把本文提出的虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù)產(chǎn)生方法記為方法2。運(yùn)用Case&Shiller模型計(jì)算出兩種產(chǎn)生虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù)的方法所得到的各月份的房?jī)r(jià)指數(shù)如表2所示。

表2 方法1和方法2所得各個(gè)月份的房?jī)r(jià)指數(shù) (單位:%)

由表2可以看出,兩種方法所得的房?jī)r(jià)指數(shù)的變化趨勢(shì)大致相同,相同月份的房?jī)r(jià)指數(shù)相差不是很大,誤差的最大值為0.18。方法2所產(chǎn)生的虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù)與方法1產(chǎn)生的虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù)質(zhì)量相當(dāng),方法2產(chǎn)生的數(shù)據(jù)樣本量較大。兩種方法編制的房?jī)r(jià)指數(shù)如圖1所示。

圖1 房?jī)r(jià)指數(shù)變化圖

由圖1可知,指數(shù)1代表是基于方法1所得的房?jī)r(jià)指數(shù)變化曲線,指數(shù)2是基于方法2產(chǎn)生的房?jī)r(jià)指數(shù)變化曲線。總體來(lái)看,房?jī)r(jià)指數(shù)在不斷增大與我國(guó)房?jī)r(jià)不斷上漲的趨勢(shì)相吻合。兩條曲線的波動(dòng)情況大體一致,但基于后者所得到的房?jī)r(jià)指數(shù)稍高于基于前者所產(chǎn)生的房?jī)r(jià)指數(shù),波動(dòng)性更大一點(diǎn),這比較符合我國(guó)房?jī)r(jià)的變化情況。

圖2 Case&Shiller模型計(jì)算房?jī)r(jià)指數(shù)的殘差圖

圖2給出Case&Shiller模型計(jì)算房?jī)r(jià)指數(shù)的殘差圖,可以看出除個(gè)別異常點(diǎn)之外大部分殘差都在[-2,2]之間圍繞0上下波動(dòng),說(shuō)明模型的擬合效果較好。可以在某些程度上認(rèn)為,本文選擇的虛擬重復(fù)交易模型符合我國(guó)新建住宅的市場(chǎng)情況,在一定程度上反映房?jī)r(jià)指數(shù)的變化。

3 結(jié)論

在房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)編制模型的構(gòu)造過(guò)程中,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)的容量是編制房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的關(guān)鍵性因素。如何獲得足夠的數(shù)據(jù)和可行性高的數(shù)據(jù),是編制房?jī)r(jià)指數(shù)時(shí)必須解決的重要理論問(wèn)題。本文分別基于同一上下樓集合和不同上下樓集合的虛擬交易數(shù)據(jù)產(chǎn)生方法來(lái)產(chǎn)生虛擬交易數(shù)據(jù),并考慮到對(duì)兩種數(shù)據(jù)的融合,增大了樣本容量,提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。將虛擬交易數(shù)據(jù)與原樣本進(jìn)行配對(duì),得到虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù),滿足重復(fù)交易法的數(shù)據(jù)形式,可行性高。通過(guò)運(yùn)用優(yōu)化的重復(fù)交易模型Case&Shiller模型對(duì)房?jī)r(jià)指數(shù)的計(jì)算以及對(duì)殘差的分析,可以認(rèn)為利用虛擬重復(fù)交易數(shù)據(jù),可以更為科學(xué)地編制我國(guó)新建住宅房?jī)r(jià)指數(shù),更為準(zhǔn)確地反映我國(guó)房?jī)r(jià)市場(chǎng)的價(jià)格變化趨勢(shì),本文的方法達(dá)到了國(guó)際上第3代房?jī)r(jià)指數(shù)方法的標(biāo)準(zhǔn)。

[1]楊楠.房?jī)r(jià)指數(shù)的編制、管理與應(yīng)用[M].上海:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2010.

[2]Bailey M J,Muth R F,Nourse H O.A Regression Method for Real Estate Price Index Construction[J].Journal of the American Statistical Association,1963,58(304).

[3]許永洪.住房體格指數(shù)編制理論與應(yīng)用研究[M].北京:中國(guó)社會(huì)科學(xué)出版社,2013.

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[5]先倚懿,金升平.混合效應(yīng)模型在新建住宅房?jī)r(jià)指數(shù)中的應(yīng)用研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2016,(15).

[6]Jin W H,Jin S P.The Virtual Repeat Sale Model for the House Price Index for New Building in China[J].Applied Mathematics,2014,5(22).

[7]Case K E,Shiller R J.The Efficiency of the Market for Single-Family Homes[J].American Economic Review,1989,79(1).

[8]金升平,曾恂,李瓊.中國(guó)新建普通商品房?jī)r(jià)格指數(shù)編制方法研究[J].武漢金融,2017,(6).

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