长期以来,城市住宅价格问题一直是房地产学术界关注的焦点之一。住宅价格问题的研究,可以直接为政府制定发展规划、管理住宅交易市场、研究城市发展水平和房价是否合理等方面提供决策依据和理论依据。目前国内众多学者均采用特征价格模型对住宅价格及住宅特征进行研究,但均侧重于验证模型的适用性。本文从特征价格模型建立的理论出发,以西安市住宅市场的数据信息为基础,探讨不同的函数形式建立特征价格模型存在的差别,并以该结果建立特征价格指数,比较函数形式对特征价格指数的编制所产生的影响。论文对特征价格模型与指数的应用研究主要由以下部分组成:首先,提出论题研究的意义、方法和技术路线;第二章阐述了论文所涉及到的相关基础理论;第三章介绍了商品住宅的主要特征及特征模型的形式与估计方法;第四章构建了西安市住宅特征价格模型,利用SPSS软件对四种函数进行计算,从而得出各个特征变量的回归系数及特征的边际价格;第五章分析了Box-Cox变换、主成分法和神经网络在特征价格模型中的应用,并比较不同方法所得出的结果;第六章在特征价格模型的基础上建立特征价格指数,分析建立特征价格指数不同方法的异同;最后在总结了本文的研究的成果和研究的不足后,对今后的研究方向作了展望。论文研究的创新之处主要表现在:(1)以特征价格理论和模型为基础研究住宅价格的主要特征,建立了西安市住宅特征价格模型,对政府制定政策、开发商投资决策、消费者选择住宅等提供诸多实践意义的理论工具;(2)首次应用Box-Cox变换来快速选择模型的函数形式,进一步扩展充实国内特征价格模型在函数选择领域的研究;(3)通过实证研究说明进行Box-Cox变换时应关注因变量而非自变量;(4)主成分分析法应用于特征价格模型中,可以明显改进变量间的共线性相关性以及显著性水平;(5)将神经网络应用于特征价格模型中,在预测能力上体现出相对的稳定性和精确性;(6)利用特征价格模型建立住宅特征价格指数,分析不同函数形式的住宅特征价格指数所计算的结果,比较它们之间的差距,为特征价格指数的全面应用提供有价值的理论参考。