目前我国全国性和地方性的房价指数有十几个,经过不断发展和完善,已初步形成体系,为房地产市场的发展做出了重要贡献。但同时也出现多种差异较大的房价指数并存的状况,而且公布的数据常常让民众感觉失真,这种情形显然不利于房地产市场的稳定和健康发展。而当前国内关于房价指数评价体系的研究非常少,且有待更深入的探讨,因此构建房价指数综合评价体系,为房价指数编制方法建立一个量化标准具有重要的理论意义和社会现实意义。房价指数编制方法评价的最大难点是没有准确的指数参考值,本文基于仿真思想并立足基本统计理论,通过预设房价指数并结合统计分布规律产生模拟数据,然后通过相应房价指数编制方法对模拟数据进行计算得到的指数与预设指数进行比较从而建立评价模型。在数据仿真阶段,本文基于2014年襄阳市的商业银行房贷数据,探讨了房价及各特征变量的统计分布规律,建立了仿真模型。首先对中房指数和国房指数的差异性进行了比较分析;其次对数据进行预处理并建立决策树对原始数据进行了初步分析和认识,利用核密度估计探索了各特征变量的分布密度;再次,建立线性混合效应模型分析了楼层与总楼层的交互效应及其对房价的影响。在房价预测上,建立了半参数混合效应模型。当预设初始仿真房价指数后,运用探讨的统计分布规律和仿真模型即可模拟房屋交易信息。文章还建立了仿真数据的数据库,以便有效地管理数据。为了确保对房价指数评价时仿真数据与实际交易市场的吻合程度,文章对仿真模型和仿真数据进行了检验分析,发现仿真效果是令人满意的。在对仿真数据进行检验后,对仿真数据采取了不同抽样方法进行了多次抽样计算,并将计算的房价指数与初始预设的指数进行比较。本文首先采取平均绝对误差和时间序列分析的方法进行了评价,接着运用层次分析法建立房价指数综合评价体系,并提出了基于优势识别动态权重系数的改进方法,对两种指数进行了评价并得出国房指数整体上要优于中房指数的结论,同时两种编制模型都有待改进。该评价方法也为其它各种指数编制方法提供了量化的评价标准。最后,对本文的研究成果和创新点进行了总结,并对本文后续尚待深究的问题进行了一定程度的展望。