特征价格回归

摘要

特征价格回归（hedonic regression）是根据观测到的交易对特征价格函数进行的估计，得到进入模型的各项特征的隐含价格的经验估计值。本条目是《The Valuation Engineer》《基础概念》栏目的第五篇，使用 R 的 lm() 函数在本期贯穿使用的帕西菲卡（Pacifica）八案例数据集上演练全套机制，并报告包括系数、标准误与残差在内的完整输出。本条目将回归定位为连接理想化特征价格理论与真实估价实务中有限而杂乱数据的桥梁，并利用强劲的联合拟合（调整后 R 平方 = 0.93）与一个巨大的未解释残差相结合的现象，引出下一条目所发展的潜变量视角。