基于嶺回歸的昆明二手房價格影響因素分析

【摘 要】 住房是保障民生安定的根本條件之一。相較于新房房價的飆升與波動，二手房的價格更具規(guī)律性，對于民眾更加經(jīng)濟適用。因此，研究二手房價格的影響因素，對于社會住房經(jīng)濟鏈的形態(tài)與穩(wěn)定有重要意義。本文收集昆明二手房價格及面積、朝向、樓層、裝修、區(qū)域、建筑、產(chǎn)權(quán)、結(jié)構(gòu)、物業(yè)費、廳室和衛(wèi)生間數(shù)等變量，對其進行嶺回歸分析，結(jié)果表明，昆明二手房價格與房屋面積、朝向、樓層等有更加密切的關(guān)系

【關(guān)鍵詞】 二手房 嶺回歸 價格

1 引言

隨著社會和經(jīng)濟的發(fā)展，人們對住房的需求更大、要求更高。新樓盤的影響因素復(fù)雜，價格居高或持續(xù)波動，此時，二手房相對來說成為了不錯的備用選擇。

二手房有自己獨特的優(yōu)勢。二手樓盤的小區(qū)或周邊配套多數(shù)比新房成熟，往往生活便利、交通方便；物權(quán)法頒布后，表明二手房和新房在產(chǎn)權(quán)使用年限并無較大區(qū)別，所以在使用權(quán)上無本質(zhì)差異；最重要的是，相對于新房，二手房的價格更加實惠，減輕了民眾的購房壓力，可以有更多自主選擇的可能。因此研究二手房價格的主要影響因素有較大的現(xiàn)實意義，可以為民眾選擇，宏觀調(diào)控提供一定的依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理

本文的數(shù)據(jù)來自房源網(wǎng)站-房天下，首先使用python軟件，以網(wǎng)絡(luò)爬蟲的方式獲取，經(jīng)過清洗整合，得到了房天下網(wǎng)站的964組2017年9月昆明二手房信息，其中包括價格（price）及面積（area）、朝向（orientations）、樓層（floor）、裝修（decoration）、區(qū)域（district）、建筑（district）、產(chǎn)權(quán)（rights）、結(jié)構(gòu)（structure）、物業(yè)費（property costs）、廳室（bedroom）和衛(wèi)生間數(shù)（toilet）等12個變量。其中面積、物業(yè)費是定量變量，其余朝向、樓層等10個變量是分類型的定性變量。

將964組數(shù)據(jù)按0.5的概率劃分成訓練集和測試集，用訓練集來擬合嶺回歸模型，用cew來得出前者模型的預(yù)測誤差。

3 基于嶺回歸的實驗分析

3.1嶺回歸

當設(shè)計陣存在復(fù)共線關(guān)系時，最小二乘回歸的性質(zhì)就會不夠理想，前人提出有偏估計嶺估計，并定義為

嶺回歸，是一種專用于共線性數(shù)據(jù)分析的有偏估計回歸方法，通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息、降低精度為代價，對最小二乘法進行改良，獲得回歸系數(shù)更為符合實際、更可靠的回歸方法。

首先，使用R軟件在上章分好的訓練集上擬合嶺回歸，再使用10折交叉驗證找到使預(yù)測誤差最小的最優(yōu)的參數(shù)lambda。

3.2交叉驗證

10折交叉驗證即將原始數(shù)據(jù)分成10組（一般均分），將每個子集數(shù)據(jù)分別做一次測試集，其余的9組子集數(shù)據(jù)作為訓練集，這樣總共可擬合10個模型，用10個模型最終測試集的預(yù)測準確率的平均數(shù)作為此10折交叉驗證的回歸性能指標。可以有效的避免過學習以及欠學習狀態(tài)的發(fā)生，最后得到的結(jié)果也比較具有說服性。10折交叉驗證得到的均方誤差，見下圖：

3.3 測試誤差

接下來，本節(jié)使用上文通過訓練集擬合的模型以及通過交叉驗證得到的最優(yōu)參數(shù)在測試集上擬合變量，來得到預(yù)測誤差，誤差約為為37.77。

3.4 回歸系數(shù)

本節(jié)使用最優(yōu)lambda擬合全集以得到對昆明二手房價格有顯著影響的變量，以及這些變量的回歸系數(shù)，詳見表1。

由上表可見，最終得到的回歸系數(shù)顯示，面積的系數(shù)為正但很小，說明房屋面積雖對二手房價有一定影響，但較小。朝向中東北、東南、東西、西、西北的都有較大的回歸系數(shù)且為負值，則會說明這些朝向和昆明二手房價格呈負向相關(guān)；而朝向為南或南北布局的系數(shù)較大且為正數(shù)，說明朝南、南北布局對房價有正向影響。高樓層的回歸系數(shù)也較大，但為負數(shù)，說明高樓層對昆明二手房價的影響顯著并且是負方向的。

4 結(jié)論

本文通過通過嶺估計來擬合昆明二手房的價格和面積、朝向、樓層、裝修、區(qū)域、建筑、產(chǎn)權(quán)、結(jié)構(gòu)、物業(yè)費、廳室和衛(wèi)生間數(shù)等其他因素的回歸模型，找到了對昆明二手房價格有明顯影響的因素。綜上得到的結(jié)果可以總結(jié)并作如下解釋：

面積大小對二手房的單價影響不明顯?？赡苡捎谌藗兏晳T傳統(tǒng)南北朝向的房屋、偏愛朝南向陽的居室，所以朝向為南、南北的二手房房價更高。可能由于人們更習慣傳統(tǒng)平樓，故樓層越高，二手房價格越低。關(guān)于其他裝修、區(qū)域、建筑、產(chǎn)權(quán)、結(jié)構(gòu)、物業(yè)費、廳室和衛(wèi)生間數(shù)這些因素，在本研究中未發(fā)現(xiàn)對昆明二手房的價格有明顯影響。

【參考文獻】

[1] 王松桂. 線性模型引論[M]. 科學出版社， 2004.：78-186.

[2] Shao， J. （1993）. Linear model selection by cross-validation. Journal of the American statistical Association 88， 486-494.

作者簡介：姓名：白婧毓，性別：女，出生年月：199205，民族：漢，學歷：在讀碩士，學校：云南財經(jīng)大學，學校郵編：650221，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。