基于互联网大数据的实时房屋租赁价格指数编制研究——以济南、青岛为例

为实时反映房屋租赁价格的动态演化特征,从房屋租赁价格形成的影响因素及其传导机制入手,借鉴最佳指数编制理论的思想,运用网络爬虫技术自动化采集与解析开源互联网房屋租赁挂牌交易大数据,筛选出适用于开源数据模式的最佳组合指数编制方法:Hedonic-Fisher链式指数模型,并利用济南、青岛两市2017年12月至2018年3月房屋租赁交易经验数据,实证分析了该方法的有效性且进行了指数质量检验。研究表明:该实时房屋租赁价格指数能够揭示房产属性变量与房屋租赁价格之间的异质关系,相比于双加权平均法和中位数价格法具有较好的计算质量;与传统的月度房地产价格指数不同的是该指数具有较强的实时性,领先70个大中城市商品住宅销售价格指数约35~45天,能够先行准确地反映租赁价格总水平的变动;指数的实时性从可视化的角度检验了宏观经济政策的微观效度:经验数据检验前期,济青两地房屋租赁价格水平较为稳定,随着2018年初“租购并举”住房制度的提出,经验数据检验后期,济青两市受政策影响房屋租赁价格上涨明显,所以实时房屋租赁价格呈现出先平稳后适度上涨的走势。