随着城镇化的推进以及城镇人口的增加,我国房地产市场份额持续增加,城市更新改造和居住条件改善也扩大了房地产市场发展潜力。房地产行业的不断发展壮大,对于房地产评估的质量、成本和速度都有了更高的要求。特征价格模型具有客观、准确、可批量操作等优点,在房地产评估中得到了广泛应用。但是现有研究存在特征变量处理不当,数据缺乏市场代表性,房价评估缺少实际预测等问题。因此本文采用特征价格模型对柳州市二手房的住宅价格进行评估,并且针对住宅多特征的特点,运用主成分分析提取主要公共因子。本文通过收集柳州市2020年7月到12月的二手房交易数据,筛选出364份完整的市场交易数据,对柳北区、柳南区、城中区和鱼峰区的二手住宅价格进行了评估、检测、分析与预测。在实证方面,首先,运用主成分分析提取建筑结构与邻里环境的公共因子,根据各因子的主要构成进行命名;其次,将提取后的数据分为训练样本与预测样本,采用三种函数形式对训练样本进行特征价格模型拟合、检验与分析;最后,利用预测样本检验三种模型的预测能力,综合对比三种模型的拟合优度和预测效果。研究发现:1)经过主成分分析所得到的住宅因子、小区因子、景点因子这些特征变量对柳州市二手房价格具有正向显著影响,符合预期,具有良好的经济学解释意义。2)江景、商圈两个具有地域特色的特征变量对于住宅价格具有显著的正向影响,并且在所有影响房价的特征变量中排名靠前。3)教育因子对房价的影响不符合预期。柳北区是主导负向影响的主要因素,而柳南区与鱼峰区是主导不显著的主要因素,以及本文收集到的原始数据并未进行重点学校的划分,这些因素导致了教育因子不符合预期。4)三种模型的拟合优度相差不大,但是四种预测指标都显示半对数模型的预测精度最高,说明半对数函数形式的特征价格模型是柳州市二手住宅价格评估的最佳模型。