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文档简介

住宅小区选房模型研究本文应用离散选择分析的方法对小区内住宅选择行为进行建模,深入研究了购房者对住宅特征的支付意愿,量化了各种住宅特征对选房决策的影响程度,可为房地产开发商制定住宅价格提供依据。小区是中国城市居民最普遍的居住形式,但迄今尚无基于真实市场销售数据的小区选房行为研究。本文所采用的数据是北京某小区的售房记录,提取的住宅特征包括楼房位置、单元位置、楼层、朝向、飘窗、明卫、面积和价格。本文分别构建了MultinomialLogit模型、MixedLogit模型、LatentClass模型,其中,MixedLogit模型采用层次贝叶斯(hierarchicalBayes)方法进行参数估计。MultinomialLogit模型和MixedLogit模型估计得到的支付意愿结果十分接近。但MixedLogit模型表明,住宅之间存在较为复杂的相关性,MultinomialLogit模型的ⅡA(IndependencefromIrrelevantAlternatives)特性与现实不符。同时,MixedLogit模型表明购房者在部分住宅特征上的支付意愿存在较为明显的差异。LatentClass模型对此展开了进一步的探索,发现购房者可以被分为两个类别。两类购房者在楼房远离主路

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