2.3.4 供求因素
在完全自由市场中，一般商品的价格取决于需求与供给的均衡点，如果价格低于此均衡点，需求便超过供给，价格就随之提高；反之，如果价格高于此均衡点，供给便超过需求，价格就随之下降。
房地产的价格与需求呈正向变动，与供给呈反向变动。即当供给不变，需求增加时，则房地产价格上升；需求减少，则房地产价格下降。当需求不变，供给增加时，房地产价格下降；供给减少，房地产价格上升。当需求与供给同比率增加时，价格不变，但房地产成交量增加；当需求与供给同比率减少时，价格也不变，但房地产成交量减少。当需求量增加的比率大于供给量增加的比率时，房地产价格上升，成交量增加；当供给量减少的比率大于需求量减少的比率时，房地产价格也上升，但成交量减少；当需求量增加的比率小于供给量增加的比率时，房地产价格也下降，但成交量增加；当需求量减少的比率大于供给量减少的比率时，房地产价格下降，成交量也减少。
由此可以看出，影响房地产价格的因素众多，其中一般因素以人文为中心，是决定房地产价格的外在因素；区域因素是确定各地区的房地产价格水平基础；个别因素是以房地产本身物理特性为中心，是决定房地产的内在因素。房地产价格是由其效用、相对稀少性及有效需求三者相互作用、相互影响所形成的，这些因素常处于变动中。供给和需求是形成房地产价格的两个最终因素，其他一切因素，要么通过影响供给、要么通过影响需求来影响价格。
2.4 商品住宅价格模型
2.4.1 GWR模型
（1） 名词解释
区域科学模型，指明确将区域、位置及空间交互影响综合在模型中，并且它们的估计及确定也是基于参照地理的（即：截面的或时空的）数据，数据可能来自于空间上的点，也可能是来自于某个区域，前者对应于经纬坐标，后者对应于区域之间的相对位置。
（2） 基本原理
区位因素是影响住宅地价的重要因素之一，在目前土地估价工作中对于区位因素的分析、土地价格与区位因素关系的建立等通常采用特征价格模型等线性或非线性回归方程形式。然而，由于土地位置的固定性，区位因素在空间分布极不均衡，从而致使其对于土地价格的影响应具有一定的跳跃性与个别性，并非整体一致。因此，基于城镇内部均质区域假设，通过最小二乘法所得出的估价因子对于地价的影响程度，缺少现实性及应用价值。
（3） 模型特点
由于方法自身的特性，GWR 模型要求数据一定具有空间的度量指标，如空间坐标、空间相邻关系的定义。鉴于此，GWR 模型较之全局回归模型在分析空间数据时具有明显优势，第一，在分析结果上，全局模型忽略了变量间关系的局部特性，通常只能得出整个区域内的平均状态，每个自变量对应一个系数值；而GWR 模型能够灵活地局域调整优化权重，每一个研究样点都对应一个系数值，形成一个值区间，从而使估计结果更能真实反映每一点的具体情况；第二，在模型方法上，GWR 模型也能够与计量经济学贯通，如设置多变量、进行严格的计量检验等；另外，GWR 模型较之一般模型最突出的优点在于除了能形成参数估计值外，还能借助于GIS 将结果反映于地图之上，对研究者感兴趣的空间“热点”进行深入探索。
2.4.2 特征价格模型（Hedonic 模型）
（1） 名词解释
Hedonic模型，又称特征价格模型，认为房地产由众多不同的特征组成，而房地产价格是由所有特征带给人们的效用决定的。由于各特征的数量及组合方式不同，使得房地产的价格产生差异。因此，如能将房地产的价格影响因素分解，求出各影响因素所隐含的价格，在控制地产的特征(或品质)数量固定不变时，就能将房地产价格变动的品质因素拆离，以反映纯粹价格的变化。
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