区位作为房地产的重要特征，是形成城市间房地产价格差异和城市内不同区域房地产价格差异的重要原因，但不是唯一原因。国内外学者已经证明人们的预期对房地产价格的变动有着不可忽视的作用，而人们对未来经济和社会发展、收入变动、房价变动的预期更多源于国民经济和社会发展规划、城市规划、生态环境建设规划等的制定和出台，因此，研究区位因素和规划预期因素对房地产价格的作用成为国内外理论界和实务界关注的焦点。区位是空间位置关系的反映，规划是城市未来发展的蓝图，因此，在房地产评估中需要采用空间数据处理技术、空间统计分析方法来实现房地产价格的空间比较分析和规划预期的数字化模拟，以提高评估结果的客观合理性和科学动态性。本文集成应用了3S技术、面板数据模型、空间计量模型和Matlab、Eviews、Stata统计软件包，构建了城市商品住宅宜居性特征空间评价模型、矿业城市商品住宅价格空间评价模型、市场参与者异质预期对房价影响的双固定效应变截距模型、城市房地产预期评估模型、包含宏观调控虚拟变量的房价与租金变系数面板模型，提出了城市房地产空间预期评估方法，通过实证分析得到市场参与者的异质预期、规划预期、自然区位、政治区位、基础设施建设是影响房地产价格的主要因素，不同规划预期因素对商品住宅价格的影响在方向和提前期上存在显著差异，房价变动对宏观经济的影响、宏观调控下房价与租金的关系存在显著的城市差异等研究结论。主要贡献如下：1.提出了城市宜居性特征评价体系和矿业城市商品住宅价格影响因素体系，构建了城市商品住宅宜居性特征和矿业城市商品住宅价格的空间评价模型在国内外关于城市宜居性特征评价体系和商品住宅价格影响因素体系的基础上，通过增加自然、政治、交通和文化四个区位指标和矿业依存度、矿业从业率、资源开采度、矿产资源价格四个资源特征指标，形成了城市宜居性特征评价体系和矿业城市商品住宅价格影响因素体系。通过对2005-2010年中国35个大中城市和2003-2010年中国21个矿业地级市与39个非矿业地级市的实证研究，构建了城市商品住宅宜居性特征空间评价模型和矿业城市商品住宅价格空间评估模型，得出自然区位、政治区位、基础设施投资、气候条件、经济水平是形成城市间商品住宅价格差异的主要原因；环境因素、资源特征、基础设施、自然区位和政治区位是影响矿业城市商品住宅价格的重要因素，而人口数量、交通区位和文化区位是影响非矿业城市商品住宅价格的重要因素。2.分析了收入异质预期和规划预期对房地产价格的影响，构建了异质预期对住宅价格影响的双固定效应变截距模型和房地产预期评估模型以Giovanni Favaray&Zheng Song提出的异质预期为基础，分析了异质预期条件下市场参与者的最优住宅使用数量和市场均衡价格，通过对1999-2011年中国31个省、市、自治区的实证研究，构建了市场参与者异质预期对住宅价格影响的双固定效应变截距模型，得出市场参与者的异质预期程度与商品住宅价格呈正相关关系，且住宅市场存在类似于股市的短期动量和长期反转现象。从城市各种规划对房地产价格的影响出发，建立了城市房地产价格预期因素体系，以张所地构建的“城市不动产动态与预期评估模型”为基础，通过对模型的简化，以及对2000-2011年中国31个地区的实证研究，构建了包含先行因素、现实因素和预期因素的房地产预期评估模型，得出建材价格对商品住宅价格有滞后三期的正影响，老年人口抚养比对商品住宅价格有显著的负影响，而少年人口抚养比对商品住宅价格的影响不显著，不同预期因素对商品住宅价格的影响在方向和提前作用期上存在显著差异。3.系统分析了住房价格变动对居民消费支出、人均GDP、居民人均可支配收入、居民消费水平和开发商住房投资的影响途径，实证研究了住房价格变动对宏观经济影响的区域差异在国内外关于住房价格变动对GDP、居民消费支出的影响研究基础上，增加了人均可支配收入、房地产投资和居民消费水平对住房价格变动的响应过程，系统分析了住房价格变动对宏观经济的影响途径。以面板向量自回归模型为基础，通过对2000-2011年中国31个省、市、自治区的实证研究，得出城镇居民消费支出、人均GDP、城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费水平对住房价格变动在东、中、西部表现出不同的响应过程，只有房地产开发商的住房投资对住房价格变动的响应不存在区域差异。4.构建了包含宏观调控虚拟变量的房价与租金变系数面板模型，分析了宏观调控影响下房价与租金关系的城市差异在国内外关于房价与租金关系模型研究的基础上，增加了房地产宏观调控虚拟变量，通过对1998-2010年中国35个大中城市的实证研究，构建了包含宏观调控虚拟变量的房价与租金变系数面板模型，得出城市的人口构成不同、房地产需求类型不同等导致了房价与租金的关系在不同城市有不同的表现；城市的经济状况、物价变动、人口构成、房地产供给结构、其他扶持性政策等导致了宏观调控对房地产销售市场和租赁市场有不同的影响。