【地铁线路对沿线住宅的时间效应分析案例4000字】

1地铁线路对沿线住宅的时间效应分析案例地铁线路对沿线住宅的时间效应分析案例 1 1二、模型的构建及函数形式的选择 2三、时间效应定量分析 6 7一、数据的收集及预处理由于9号线修建时间长，前期以准备和局部地区修建为主，并且2007年-2008年时间较早，样本采集量不足，因此选取2009年到2020年9号线沿线实际成交住宅成交价作为样本对象，共即3350个成交案例。并采集包括成交价格、建筑特征变量、2特征类型因变量型的构建区位变量L住宅的绿化率住宅的物业费建筑变量S住宅单元的朝向，按照朝南为3,南北2,东南或西南1,其他0铁站点相同住宅单元属于学区为1,非学区为0下，地铁的时间阶段变量YY建设初期交易数据如果为2009-2011年数据则赋值为1,否则为0Y建设后期交易数据如果为2012-2013年数据则赋值为1,否则为0Y运营初期交易数据如果为2014-2016年数据则赋值为1,否则为0Y运营后期交易数据如果为2017-2020年数据则赋值为1,否则为0期，对周边T建设期*L1房地产价格时间距离交互变量T建设期*L2处于建设期，则赋值为1,否则为0的影响不价格处于建设期，则赋值为1,否则为0同。因此，期，影响的T运营期*L1易价格处于建设期，则赋值为1,否则为0性质和影响处于运营期，则赋值为1,否则为0估价模型，易价格处于运营期，则赋值为1,否则为0究课题。易价格处于运营期，则赋值为1,否则为0研究步骤：1,选取2009~2020年12年间，地铁九号线沿线二手房成交价格及房屋特征，并2,加入时间变量和并将上节空间变量与时间变量进行交互。研究方法仍采用特沿线房地产估值影响的时间效应。从而确定地铁沿线房地3征价格变量以及邻里特征价格变量。时间变量由Y表示，通过交易所在不同时间段进行赋值，处于该时间段则为1,否则为0。而L*T所代表的含义为距离变量L与轨8——误差项。(二)模型试算本模型采用特征价格法，将回归方程以及预先处理好的样本数据导入SPSS软件中，参数估计是运用最小二乘法进行，表4-2所示为所得拟合度检验。线性模型R1b.预测变量：(常量),运营中期，S5容积率，L5五百米公交站个数，S3楼层，区房，T建设期*L4,建设初期，T建设期*L3,T建设期*L1,S1朝向，N2一公里内是否有三级医院，T建设期*L2,T运营期*L4,L6所在区属，N1一公里内是费，T运营期*L2,N3绿化率，T运营期*L1,S2楼龄，L7距市中心距离平方和F总计4b.预测变量：(常量),运营中期，S5容积率，L5五百米公交站个数，S3楼层，S房，T建设期*L4,建设初期，T建设期*L3,T建设期*L1,S1院，T建设期*L2,T运营期*L4,L6所在区属，N1一公里内是否有大型商场，N4物业费，T运营期*L2,N3绿化率，T运营期*L1,S2楼龄，L7距市中心距离，运营初期，T运营期*L3,建表4.10所示D—W值为1.139接近2,优度较好，通过D-W检验。表4.11所示sig值均为0,因此通过F检验。住宅价格于特征变量确实存在关系，调整后的R2为0.726对变量有72%的解释能力。得出模型通过经济学检验，因此认图4-11以及图4-12可以看出模型满足异方差检验且拟合效果较好。频率回归标准化残差图4.11标准化残差直方图回归标准化残差的标准P-P图期望的累积概率观测的累积概率图4.12回归标准化残差P-P图6tB1(常量)S1朝向S4是否为学区房L6所在区属T建设期*L1T运营期*L1a.因变量Inp通过构建时间序列的特征价格模型，得到除地铁因素外相关的建筑、区位以及邻里特征价格变量系数与上一节的效果基本相符。从时间变量方面看，地铁9号线的建设初期，Y建设初期回归系数出现负数，说明9号线的施工建设对于周边住宅价格产生负面影响，主要原因是施工建设期间沿线交通条件下降，环境污染，噪声等问题。在地铁的建设后期，Y建设后期系数最大，达到峰值，沿线房价大幅上涨。这有可能是因为地铁即将投入运营，人们预期未来房价会大幅上涨，从而增加购房热情，导致房价上涨。在运营初期，房价出现了小幅下7城市轨道交通带来的出行便捷性抵消了人们心里的不适应并且还带动了周边基础设房价呈现上涨的趋势。说明9号线开通运营对于沿线二手住宅产生增值效应。lnp=1.664+0.024S1-0.003S2+0.001S3+0.04S4-0.008S5+0.002L5+0.092L6-0.043L7-0.02N1+0.061N2+0.002N3+0.044N4-0设明*L4+0.104T运世期*L1+0.283T本节主要研究的是9号线对于沿线住宅价格影响的时间效应，首先假设9号线在分析9号线2009年至2020年12年的样本数据，加入时间交互变量以及时间变量的特征价格模型。通过将12年沿线住宅的历年价格以及各类特征价格数据带入到已设计好的特征价格模型，得到在时间序列下的9号线沿线住宅价格的特征价格表达式。此外，通过分析时间空间交互变量发现在整个建设期内对于沿线1.6米内住宅小归系数，发现400米内单位距离变量对于价格产生的减值影响最强。在整个运营期内，9号线对于沿线1.6米内的住宅小区整体价