&&&&&&&&&&&&空间hedonic模型理论建模技术研究
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空间hedonic模型理论建模技术研究
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Aofiu30074,P.R.2012独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名日期年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本论文属于在___年解密后适用本授权书。（请在以上方框内打√）学位论文作者签名指导老师签名日期年月日日期年月日保密□不保密□I华中科技大学硕士学位论文摘要定量分析方法很多都是采用的对分析对象直接建模的方式。一般而言，个体表现会被定为被解释变量，并被一组解释变量表示成一个方程的形式。但是在很多情况下而言，个体的表现并不会完全取决于个体特征，而是取决于社会结构以及个体之间的相互作用。这种现象其实在其他的很多领域也同样适用，例如房地产领域。对于房地产定价而言，最常见的方式莫过于就是特征向量法。如果房地产资产样本是相互关联的，那么单由房地产的属性和特征对房地产进行定价将是有偏误的，因为它忽略了周边房地产的价格对其的影响。对房地产受到周边的影响进行建模的技术即为空间计量的主要研究领域。值得注意的是，已经有很多实证研究证明，样本可能表现出一定空间上的相关性。本文主要对四种空间效应进行分析空间依赖性、空间异质性、空间外溢性以及呈现出空间依赖的自变量遗漏问题进行建模的技术，主要集中于空间滞后模型，空间误差模型、广义空间模型和空间杜宾模型在这些空间效应存在的情况下进行建模的技术的讨论和比较。本文的工作在于，通过理论推导分析了不同空间模型对不同类型空间效应进行建模的方式的区别及其限制条件，并对每个模型的建模特征在理论上进行了分析和比较，同时也讨论了这些模型在实践中的适用程度。依据此研究思路以及本文研究结论，本文认为对于以上四种空间效应而言，空间杜宾模型的适用范围最广且限制条件最少，与其他三种模型相比其优势最为明显。关键词空间间依赖性空间异质性空间外部性变量遗漏科技大学硕士学位论文tistoonasbyaofanonisbyisinaofistoistoofofofifofbytoasitbyTooftobeisitbytoofweitInweonofoftoofofagInwetooftoisofasofitis中科技大学硕士学位论文目录摘要I绪论1间2文研究内容及研究路线72空间间9间滞后模型的基本理论12间误差模型的基本理论143扩展的空间义空间模型研究18间杜宾模型研究19间234空间33据分析36例分析375全文总结与展望41致谢44参考文献45附录1攻读硕士期间参研课题目录491华中科技大学硕士学位论文1绪论统的定量分析方法很多都是采用的对对象直接建模的方式。个体表现被视为被解释变量，并被一组解释变量表示成一个方程的形式。但是在很多情况下而言，个体的表现并不会完全取决于个体特征，而是取决于社会结构以及社会地位，还有个体之间的相互作用。这种现象其实在其他的很多领域也同样适用，例如房地产领域。对于房地产定价而言，最常见的方式莫过于值方程，也就是特征向量法。如果房地产资产样本是相互关联的，那么单由房地产的属性和特征对房地产进行定价将是有偏误的，因为它忽略了周边房地产的价格对其的影响。值得注意的是，已经有很多研究证明，样本可能呈现出一些空间上的相关性质，例如空间外部性、空间异质性和空间依赖性。因此，在通过型对房屋价值进行估计的过程中，就有必要将房屋价格及其呈现的空间趋势进行建模。实际上，在分析土地和房屋价格结构时，空间隐藏特征的分析对于提高归模型来说也非常重要。如果重要的并体现出空间分布特征的空间征变量在模型中丢失，残差项和系数估计常常会展现一些类型的空间性质。而使用正确的空间建模技术可以帮助研究者察觉空间特征的遗漏，并通过建模的方式对呈现空间性质的遗漏变量进行处理。因此在专门对房地产价值进行估计的型中考虑对其呈现的空间效应进行建模就显得尤为重要。虽然国外的使用也非常广泛，但是别是对于中国房地产市场。1998年以前，中国的公司需要给员工提供高的房屋补助，在级别和资历的基础上分配住房。1998年的改革终止了这项房屋分配的福利。市场价格从那时起开始盛行。但是，对于很多城市而言，关于房地产的统计数据是有限的，这些限制约束了中国的房地产研究。由于房屋市场存在时间太短以及房地产邻里及区位属性上的缺失，中国城市房屋研究领域2华中科技大学硕士学位论文的文献很少。考虑到型在国外广泛而成功的使用现状，以及房屋本身会存在的空间特征，在空间模型基础上探讨模技术将有助于中国房地产价值评估技术的发展。同时也为中国现阶段经济发展变迁提供了新的视角。由于中国处在经济发展的特别过渡阶段，有关中国的城市房地产研究对政策的制定以及研究者们对房地产的认识起到重要的辅助作用。例如业主对于绿化和公园的支付意愿。虽然现在大多数中国地区对绿化是比较不敏感的，政府或者房产商对其关注度也有限。但是，城市居住的质量需求实质上正在随着时间的推移以及教育的推广不断增加，最近几年城市发展的趋势无论在经济上、还是在环境上，都取得了跨越式的进步。然而，中国仍然是一个发展中国家，城市家庭的收入分配是复杂且差异巨大的2011。因此，不同的收入阶层对绿化程度的要求也有所不同，如何进行绿化地区的设计以提高周边建筑设施的价值，满足附近居民的要求就是一个现今社会非常需要解决的问题。如果要考虑公园、人工湖泊、绿化带等环境设施对周边房屋价值的影响，空间而这样的需要使用空间计量估计周边属性对房价影响的研究及社会需求实际上还有很多，例如犯罪、噪音、空气污染等，也都必须通过空间模型建模技术才能将其融入到房地产价值分析的框架中。总的说来，空间型为房屋价值以及周边设施的布局提供了非常有价值的评估标准，将会对未来中国房地产市场的定价以及周边环境的布局和设计起到决定性作用。间空间格模型，也叫特征价格模型，其基础是建立在认为房地产由不同的特征组成，而房地产的价格是由其所拥有的特征决定的，它是所有这些特征的综合反映和表现。型在研究城市住房市场动态时有广泛的应用。它普遍被用于以下领域估计住房和邻域属性的需求构建住房价格指数分析邻域外部性对住房价格的影响。为特征价格模型提供了理论基础。3华中科技大学硕士学位论文对特征价格模型的文献进行了综述。该方法如此受欢迎，很大程度上是因为它是一个显示偏好的方法。且它按照价值和房产特性对房产开支进行分解。但是不同文献中估计系数的量级、显著性和符号各不相同。et2005对近期的125篇文献进行了回顾，发现即便是在最常见的特征上，差异依然普遍存在。比如，十五篇研究房产单位距离中央商务区的距离对房价的影响。五篇得出了负面影响，五篇认为有积极影响，还有五篇则认为影响不大。得出不同结果的原因有很多，最明显的一个原因是各个研究特定于某个市场，而每个市场的性质是完全不一样的。比如大城市和小城市的结果就可能相反在美国得出的结论就不一定适应中国市场。因此不见得每一个特征变量都存在一个普遍的结论。空间依赖同样可能导致这些问题。因为位置属性是住房价格一个重要的决定因子。空间依赖在于观察对象依赖于其周围的对象。周边房产价格的溢出效应，空间相关变量缺失，度量误差以及模型偏差是导致问题产生的原因。由于房价常常包含空间依赖，房产定价研究需要考虑引入空间计量技术。2009对该方法进行了详细的介绍。间般样本会呈现出的空间性质可归类为以下几种空间异质性、空间依赖性、空间外部性以及空间相关的变量遗漏问题。空间异质性指的是空间上呈现的差异性，是指每一个空间区位上的样本值都和其他区位上的样本值相区别1988，这种情况一般可以通过加入空间固定效应或者通过地理权重回归型进行解决，以突出不同区域的特殊性。而空间依赖性指样本在空间上的取值会受到周边样本影响的一种性质，是样本本身所固有的属性，它被000定义为观测值及区位之间的一致性。一些文献也证实了研究样本中存在的空间效应并对此进行了研究。006通过空间价模型对开放空间对房屋销售价格的影响，发现了样本中空间滞后和空间自相关存在的很强的证据。不仅如此，文章4华中科技大学硕士学位论文还发现厨房面积的增加对公寓价格的贡献比住宅面积的边际增加量更大，也反映了传统的俄罗斯厨房不仅是一个吃饭的场所，也是一个交流的场所的角色。再者，传统的型一般只估计发达土地的价值，而忽略了不发达地区对发达地区的影响。为了对发达的和不发达土地都进行估计，此文通过空间模型研究了溢出效应是否在房屋和土地市场中被资本化。研究发现，开阔空间在土地还没有开发前其价值已经加入到土地价值中，不仅如此，研究结果还表明土地的发展过程和其环境设施有明显的相关性。005在分析土地和房屋价格结构时，发现空间隐藏特征的分析对于提高归模型来说非常重要。如果重要的并且可以代表空间特征的变量在模型中丢失，残差项以及自变量系数估计常常会展现出一些类型的空间性质。不仅如此，对空间模式和空间特征的关系的探索会使我们发现遗漏的变量。同时通过对全局回归模型和地理权重回归模型差的分析，此文还发现，型中，由于回归系数允许随地理位置的不同而改变，从而相对于全局回归模型而言，它展现出了更好的预测能力。当样本呈现出空间依赖性或者异质性时，这些空间效应在分析过程中将是不可忽略的，因为它的存在导致样本集不能用经典的统计学方法进行分析。在很多情况下，检验可能存在的空间依赖效应都是非常重要的，它有助于发现我们有可能忽略的、即使表面无关却内在相互影响的社会活动关系。不仅如此，当观测值之间的空间序列相关时，使用平面模型分析得到的误差将会是有偏的。一般来说，如果临近的观测值之间在时间上或者空间上存在正向的相关性，那么得到的标准误差将会偏小，而对于负向序列相关的序列标准误差将会偏大，从而导致经典检验方法的失效。不仅如此，当空间依赖存在的情况下，残差一般无法满足经典检验方法的假设，例如残差项不呈现正态分布，方差不一致，这也会导致经典统计方法在分析过程中不再适用010。为解决这一问题，空间模型应运而生。空间模型主要从空间分析的角度帮助研究者处理观测值之间的依赖关系，并给出了如何处理空间现象的方法。在空间的视角上研究社会科学其实是大有裨益的，很简单的容易观察到的一个现象是，很多社会现象都是呈现出地理上的聚集性的。个人、群体和国家的行为和特征并不是完全5华中科技大学硕士学位论文取决于本身的特征，还取决于社会结构、社会位置以及地理位置等其他因素。对房价而言也是一样。因此，简单的使用平面模型对同样存在空间依赖性的房价进行分析和研究容易得到有偏差的结果，因为平面模型仅仅对房屋的各种属性进行定价，而忽略了周边的房价对它的影响。和平面模型不同的是，空间模型不仅仅将房屋的各种属性进行定价，它还将周边的房屋价格对其的影响等一些空间效应也包括进去。例如，i分析了不同公共设施对房价的影响。提供了一些分析技术来检测和处理计量模拟中的空间效应。到目前为止，一些空间993利用空间模型估计了美国各州年的财政支出的溢出效应，发现高达70的部分都可以由邻近州的收支状况的增长和减少来解释，而文章所定义的邻近不仅包括了地理位置上的相邻，还包括了人均收入、黑人所占比例上的邻近。005利用美国年的各州财政支出数据发现一个州的财政支出会随着邻近州的财政支出的增加而增加，其邻近州的财政支出每增加一美元，本州相应的也会增加一美元。尽管如此，房地产金融领域和城市住房格模型研究领域在模型设定和估计方面却鲜少涵盖这些先进的空间技术。在空间计量领域中，虽然空间模型的建模形式多种多样，最广泛使用的两个模型还是空间滞后模型空间误差模型空间滞后指的是样本中的每个样本不仅由自身的特征属性定价，而且还会受到来自周边的样本值的影响。空间滞后模型通过引入因变量的空间滞后形式，通过空间临近权重矩阵将任何一个样本值的变化同周边的样本值的变化联系在一起，从而在一定程度上解释了这种形式的空间依赖性。而空间误差模型假设因变量没有直接受到周围值的影响，而是因为某些在模型识别中忽略的空间聚集特征同时影响了个体样本以及其周围值。这两个模型首先在1979的文章中以系统的形式提出，之后也得到了很广泛的使用2010。这两个模型在别是在房价和交通之间相互关系的研究方向上。009和2009使用6华中科技大学硕士学位论文了一个空间自回归模型检验了房地产价值受到基础设施和地铁的影响，这个估计模型可以捕捉观测值和房价之间的空间依赖性。2009检验了葡萄牙里斯本交通基础设施和房地产之间的相关性，以得到建立新的公共交通设施的方法。作者使用了一个是，且因为低，导致作者得到et2010将型进行比较并基于地理权重回归模型。这个比较是为了建立最好的者选择型有大量的不显著变量，而起个现象在其他文章中也有出现et。间模型现今面对问题及限制空间模型所需要面临的一个重要的问题是如何建立权重矩阵。在空间模型中，权重矩阵作为在模型系数估计前就必须建立的、表示邻里之间相互依赖关系的矩阵，对于空间模型的估计准确程度和拟合性有非常大的影响。到现在为止，还没有一个普遍适用的权重矩阵的生成过程作为参考2009。不仅如此，权重矩阵还会因为研究目的的不同而不同。例如2001研究各国此研究目的下邻近国家被设定为最小距离小于200公里的国家。et997提出了另一种比较常用的定义邻近矩阵的方法，即以距离定义的权重矩阵的元素。具体为令于区域i，如果，否则等于0。并且0。假设?1???存在，从之前空间自回归过程的讨论中，每一个于空间数据样本，直觉上会认为诸如当地公共设施，上高速公路的便利性，或者邻居的声望会显示出如将公式入到公式就得到了公式它表示的是没有空间误差项的线性回归模型????1nyxIW??????????1nyxIW???????其中，θ的存在会导致γ方差的改变。因此在公式我们定义????，因此公式以表示为公式间异质性建模技术研究假设在面板数据中，每一个样本的性质都不相同。因此，对每一个样本设置一个截距项是有必要的，这种做法在面板数据的研究中也很普遍。就如公式表示的，其中1的向量，它表示每个样本的截距项。yaX???传统上，面板数据对于每个样本都有多个观测值，因此以这样的方式估计截距项是适用的。假设观测到的样本会受到临近样本的影响，并且会在一定程度上趋同，这就为空间异质性的建模提供了方法。假设a?????1W?????16华中科技大学硕士学位论文??20,??将公式入到公式，即得到了公式??1nyxIW???????实际上，这就是空间误差模型其标准的表达形式如公式示yxa???a?????20,??总的说来，空间异质性提供了另一种空间建模方式，在此例中，这种空间依赖性就是误差依赖性。可以发现，当观测值之间不存在空间上的相互依赖关系时，公式的?为0。此时公式化简成为传统的多重线性回归形式，即普通的平面回归模型。此时就可以使用传统的方法，例如进行参数估计。然而，当λ不为0时，表示邻近观测值之间的误差存在空间依赖。空间误差模型和空间滞后模型在模型的形式上看起来很相似，因为他们都表达了样本之间的空间相互依赖性。但是这两种模型所表达的实际意义却是截然不同的。空间滞后模型认为观测值之间会相互反馈，也就是说，是当种改变又会反过来影响此一个样本值的改变会在空间中传播，并最终反馈回来影响自己。与之不同的是，空间误差模型中空间依赖关系仅仅反应在误差项中。样本此，空间滞后模型可以反映样本中存在的空间溢出效应，而空间误差模型则无法反映这种效应。这种情况可能是来源于模型中缺失主要成分，或者样本的误差项表现出空间异质性等原因，就如本文所揭示的一样。如果样本j之间存在正向的空间相关关系，说明相邻的样本的误差存在聚集性。样本具体的说，当样本近样本之亦然。这种残差在空间上的聚集性违背了误差项相互独立的假设。而当误17华中科技大学硕士学位论文差项存在空间相关性时，明显的它违背了然使用而估计得到的系数的标准差是有偏的。当误差项空间正相关时，系数的方差将偏小，从而导致统计检验量的偏误2011。这种统计上的偏差和时间序列相关时的误差估计情况类似。18华中科技大学硕士学位论文3扩展的空间义空间模型研究另一个比较常用的空间回归模型是广义空间模型者其模型形式如公式示1yXa?????2aWa????20,???111112nnWXIWIW?????????????如公式示，相对于空间误差模型和空间依赖模型而言，它同时考虑了误差项中的空间依赖关系以及因变量的空间依赖关系。误差项的空间依赖关系由权重矩阵因变量在空间上的依赖关系由矩阵于此两个权重矩阵可以不相同。由于广义空间模型中同时包含了空间滞后模型的因变量滞后项和空间误差模型误差滞后项，因此明显的有，当?0时，广义空间模型的形式则简化为空间误差模型，而当?0时，广义空间模型则简化为空间滞后模型。因此广义空间模型可以解决所有空间滞后模型和空间误差模型可以解决的问题，同时也可以为空间滞后模型和空间误差模型的选择提供了检验依据。一般来说，如果空间滞后模型的误差项中仍然存在空间依赖，那么广义空间模型就是一个针对该模型误差依赖关系的正确的模型形式。如果无法单独使用空间滞后模型消除误差项中的空间依赖关系，则有必要在模型中增加误差项的空间滞后项。在此两种情况下，正确的模型均为广义空间模型。因此，广义空间模型可以对存在空间依赖性，空间自相关变量遗漏，以及空间19华中科技大学硕士学位论文异质性的样本集进行正确的建模，因为空间误差模型以及空间滞后模型可以对应的解决以上空间问题。但是广义空间模型并不能解决空间外部性的问题，为了解决此问题，需要建立空间杜宾模型。间杜宾模型研究关于格函数设定的一个重要考量因素就是怎么将外部的影响加入住房价格模型中，也就是如何对周边领域的空间依赖建模。我们能够区分两种层面的外部性，第一种也就是之前所提到的邻域效应，例如共享的邻域特征对住房价格的影响，以及空间界限导致的区位、距离对空间的特征的影响，这一特征在为在同一小区中的个体分享相同的邻里属性，因此型实际上是建立在假设在同一小区中的住户对邻里属性定价相同的基础之上。第二种外部性指的是空间溢出效应，也就是空间要素并不拘泥于区域的划分，跨过区域边界在空间之间的流动效应。这种影响可以是正向的也可以是负向的。例如，如果周边草丛很多，这就给老鼠和蛇提供了居住和影藏的场所，而这些动物是会到附近的地区活动，从而减少被波及地区的房屋价值的。但是，同样的人们会认为被美丽的自然风景包围的房屋应该具有更高的价值。因此在建模方面，这些领域效应的平均影响该会直接的影响房屋价格，当住房价格可以通过共享的领域特征来解释时，周边邻里的溢出效应也应该被资本化入房屋价格中，以此形式显示房屋样本中存在的空间依赖性。如公式示12yaX??????其中，1的矢量，表示截距项。这个模型叫做因为模型中的这种自变量表现出来的外部性际上已经包含在空间杜宾模型中，因此空间杜宾模型也可以对存在自变量的空间溢出效应的样本进行建模。并且在外部性存在的情况下，空间杜宾模型中的两个矩阵可以不同。空间杜宾模型不仅可以对外部性进行建模，实际上，和广义空间模型一样，空间杜宾模型也是空间误差模型和空间滞后模型的一种嵌套形式。20华中科技大学硕士学位论文空间滞后模型和空间误差模型的数据生成过程分别如下11anWXIW??????????1b
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资源描述： A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Management A Study into the Specification and the Modeling Technology in Spatial Hedonic Model Candidate : LU Yi Major : Management Science and Technology Supervisor : Prof. Gong Pu Huazhong University of Science and Technology Wuhan, Hubei 430074, P. R. China December, 2012 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本论文属于 在___年解密后适用本授权书。 （请在以上方框内打“√”） 学位论文作者签名： 指导老师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 保 密□ 不保密□ I 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 摘 要 定量分析方法很多都是采用的对分析对象直接建模的方式。一般而言，个体表现会被定为被解释变量，并被一组解释变量表示成一个方程的形式。但是在很多情况下而言，个体的表现并不会完全取决于个体特征，而是取决于社会结构以及个体之间的相互作用。这种现象其实在其他的很多领域也同样适用，例如房地产领域。对于房地产定价而言，最常见的方式莫过于hedonic价值方程，也就是特征向量法。如果房地产资产样本是相互关联的，那么单由房地产的属性和特征对房地产进行定价将是有偏误的，因为它忽略了周边房地产的价格对其的影响。 对房地产受到周边的影响进行建模的技术即为空间计量的主要研究领域。值得注意的是，已经有很多实证研究证明，样本可能表现出一定空间上的相关性。本文主要对四种空间效应进行分析：空间依赖性、空间异质性、空间外溢性以及呈现出空间依赖的自变量遗漏问题进行建模的技术，主要集中于空间滞后模型，空间误差模型、广义空间模型和空间杜宾模型在这些空间效应存在的情况下进行建模的技术的讨论和比较。 本文的工作在于，通过理论推导分析了不同空间模型对不同类型空间效应进行建模的方式的区别及其限制条件，并对每个模型的建模特征在理论上进行了分析和比较，同时也讨论了这些模型在实践中的适用程度。依据此研究思路以及本文研究结论，本文认为对于以上四种空间效应而言，空间杜宾模型的适用范围最广且限制条件最少，与其他三种模型相比其优势最为明显。 关键词：空间hedonic模型 空间依赖性 空间异质性 空间外部性 变量遗漏 II华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 Abstract It is the common methodology for quantitative methods to build models directly on studying target. Generally, the targets are defined as the explanatory variables and interpreted by a variety of independent variables with an equation. However, sometimes the target not only depends on its attributes, but is also influenced by its neighbors. This phenomenon is applicable in a wide range of areas, and the real estate market is not excluded. The most prevailing approach to value properties is to use the hedonic pricing model, which divide the house price into its attributes and regard the whole price of property the sum of the values of them. But if the prices of the properties are connected with each other, merely interpreting the house prices by its attributes would lead to biases, as it overlooks the influence exerted by the adjacent house prices. To quantify the influences from the near observations are the main focus of spatial econometrics. Worth to be concentrated is that it has been widely proved by empirical evidences that data samples are likely to present some sort of connections among its neighborhoods, which we name it spatial effects altogether. In this article, we focus on four kinds of spatial effects: the spatial dependence, spatial heterogeneity, spatial externality and the omission of spatially connected variables, and the modeling technology to catch these effects and the theoretical analysis of four kinds of spatial models: the Spatial Lag model, Spatial Error model, General Spatial model and the Spatial Durbin model. In this article, we studied the different modeling technology for different spatial models to catch the trends of the sample data and its different constrains and hypotheses back to it, and then figure out the best model is the Spatial Durbin Model when facing these four kinds of spatial effects as the constrains of it is the least among the four. Key word: Spatial hedonic Modeling technology, spatial dependence, spatial heterogeneity, spatial externality, omitted variables III 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 目 录 摘 要 ··················································································································· I Abstract ················································································································· II 1 绪论 1.1问题的提出 ·································································································· (1) 1.2 空间hedonic模型文献综述 ················ 相关资源
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