特徵价格法【特徵价格法】特徵价格法，又称Hedonic模型法和效用估价法，认为房地产由众多不同的特徵组成，而房地产价格是由所有特徵带给人们的效用决定的 。由于各特徵的数量及组合方式不同，使得房地产的价格产生差异 。因此，如能将房地产的价格影响因素分解，求出各影响因素所隐含的价格，在控制地产的特徵(或品质)数量固定不变时，就能将房地产价格变动的品质因素拆离，以反映纯粹价格的变化 。
特徵价格法的理论基础特徵价格法的基本思路是：将房地产商品的价格分解，以显现出其各项特徵的隐含价格，在保持房地产的特徵不变的情况下，将房地产价格变动中的特徵因素分解，从价格的总变动中逐项剔除特徵变动的影响，剩下的便是纯粹由供求关係引起的价格变动 。特徵价格法：该理论认为，一种多样性商品具有多方面的不同特徵或品质(如房地产商品的面积、楼层、朝向和是否有保全服务等特徵)，商品价格则是所有这些特徵的综合反映和表现 。当商品某一方面的特徵改变时，商品的价格也会随之改变 。当商品的某一方面的特徵改变时，其价格也会随之发生改变 。对函式的各个特徵变数分别求偏导数，就取得各特徵的变动对商品价格的影响幅度，并假定这种影响的关係在一定的时间内固定不变 。这样，在缺乏同质商品的情况下，可以用非同质的房地产在基期与报告期之间进行比较，从价格的总变动中逐项剔除特徵变动的影响，最后剩下的便是纯粹由供求关係引起的价格变动了，这样计算的价格指数便是基于特徵价格法的房地产价格指数 。根据这一理论，房地产价格与各特徵因素之间的关係可以表示为：
文章插图
式中：V：房价；Xi ：房屋的品质(特徵)因素；Bi ：各房屋的品质与房价关係的係数；Tj ：房屋在j期售出的哑元变数，即在j期出售，则Tj = 1，否则，Tj = 0 ；rj ：在j期售出的房屋的价格变动係数；e：随机误差变数 。通过回归分析，可以得出各期的r值，并编制出房地产价格指数 。特徵价格模型的优缺点特徵价格模型的优点是：容易取样，可以得到大量价格资料；模型的经济意义比较直观；计算相对简单 。但同时，运用特徵价格法编制价格指数也存在多重共线性问题和因房地产的个别性而掩盖市场供求关係对房地产价格的影响等问题 。特徵价格法的主要形式1.时间哑元法其基本思路是，利用基期和多个报告期的样本建立统一的特徵价格模型，并在模型中以时间哑元变数标识样本所属的报告期，即：
文章插图
文章插图
2.特徵价格指数法其基本思路是，各个报告期分别建立特徵价格模型，以计算各住房特徵在各报告期内的特徵价格值，再选定一定的“标準单元”（即固定各住房特徵在各报告期内的取值） 。将计算得到的特徵价格值和设定的标準单元值分别代入（2）后，即可得到“标準单元”在各报告期的同质价格，并以此为基础进行指数编制 。
文章插图
3.模拟价格法模拟价格法是基于特徵价格模型对样本匹配法的改进 。样本匹配法是普通商品价格统计中的一种常用方法，其基本思路是严格控制考察样本在各报告期内一致，以满足同质可比的要求 。但由于住房具有高度异质性特点，同一住房单元几乎不可能在各报告期内均发生交易，而各期交易的住房单元在质量上又存在不可忽略的差异，因此传统的样本匹配法不能简单套用到住房价格指数编制过程中 。模拟价格法对样本匹配法的改进思路是，计算第t期指数时，首先利用第t－1期的特徵价格模型，推测第t期交易的住房单元（相当于第t期的“新增单元”）在第t-1期的价格，再利用第t期的特徵价格模型，推测第t-1期交易的住房单元（相当于第t期的“退出单元”）在第t期的价格，从而实现第t-1期和第t期内住房单元的完全匹配，进而引入传统的样本匹配法进行指数计算 。4.价格调整法价格调整法同样是利用特徵价格模型对样本匹配法进行的一种改进 。其基本思路是，确定某一虚拟的“标準住房单元”作为匹配样本，在各报告期内，均利用当期的特徵价格模型，将所有交易的住房单元的价格调整到统一的“标準住房单元”的基础上，再利用样本匹配法进行指数编制 。