考量空间关系异质性影响的房价预测模型研究

作者：孙逸,卢宾宾,谢嘉仪

摘要：利用武汉市中心城区2017年8 370个二手房房价数据,基于特征价格法对房价从房屋的位置特征、结构特征和邻域特征等方面进行解释性建模。在利用分布回归进行模型变量选择的基础上,分别采用线性回归和地理加权回归对房价进行预测分析。为了保证结果的鲁棒性和普适性,分别进行了5次独立实验,在每次实验将数据集划分为训练数据和测试数据。结果表明,地理加权回归模型得到的结果能精细地解释优势特征,相较于线性回归模型,预测精度显著改进。验证了在预测房价过程中考虑空间关系异质性的重要性和必要性,为今后房地产市场研究和房价预测提供了良好的理论与实践基础。

发文机构：武汉大学遥感信息工程学院 美国斯坦福大学统计系

关键词：特征价格模型空间异质性地理加权回归分析房价预测hedonic price modelspatial heterogeneitygeographically weighted regressionhouse price prediction

分类号： P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]