计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析

房地产价格影响因素的实证分析随着城市化进程的加速，房地产作为城市发展的重要标志，一直备受关注。

房价高低与城市的经济、社会、政治等诸多方面息息相关。

本文将从房地产价格的影响因素角度出发，对其进行实证分析。

一、经济因素经济因素是影响房地产价格的重要因素之一。

在市场经济中，供求关系决定着价格。

无论是商品房还是二手房，其价格都会受到整体经济环境的影响。

在低手续费、低税率的政策下，短期内会爆发大量购房需求，房价暴涨。

比如2010年至2011年间，中国房地产市场迎来了一波“疯狂涨价”，这与当时的政策、经济环境、人口密集度等因素密切相关。

二、政策因素政策因素是影响房地产价格的另一重要因素。

政策可以是宏观调控的规定，也可以是地方政府的具体行动。

政策的实施对于房地产市场的繁荣与萎靡都有较大的影响。

比如2015年以来，随着中国政府的调控政策的不断升级，二三线城市的房价逐渐平稳。

同时，政策也对房地产市场的投资热度产生了一定的影响。

投资者往往会通过关注宏观政策，来预测房价体系的变化动向，进而调整自己的投资策略。

三、地理因素地理因素是影响房地产价格的另一重要因素。

不同城市具有不同的区位、人口、环境、交通等不同的地理特点，从而影响到了房价。

首先，城市区域的特性会影响房价。

例如，新楼盘在城市中心与周边新开发的地区的售价有很大的差别。

其次，在不同的城市之间，地理离其纬度位置的高低、地理结构的差异也会影响该城市的人口规模与居住质量，间接影响了房价。

此外，环境和交通等因素也是影响房价的重要地理因素。

四、社会因素社会因素是影响房地产价格的不可忽视的因素。

其中，产业升级的理念、国民收入变化、人口流动等都会对房地产市场的供需和价格产生影响。

例如随着经济的发展，人们的消费升级愈发明显，购房也更多考虑住房本身的品质而非面积，这分化了不同价位的房型的价格。

此外，随着年轻人日益拥有实力自如地在城市不同地段间流动，地价逐渐继承活动的趋势也正在形成，对房价造成了巨大的影响。

房地产计量经济学论文房地产市场是经济活动中一个重要的领域，对于房地产价格的变动和影响因素进行研究具有重要的实践意义。

本文主要运用了计量经济学的方法，通过对房地产市场数据的实证分析，探讨了影响房地产价格的各种因素，并对其进行了分析和解释。

首先，本文对房地产价格的影响因素进行了理论分析。

在理论分析中，本文考虑了宏观经济因素、政策因素、房地产市场供需关系等因素对房地产价格的影响。

然后，本文采用了多元线性回归模型，对中国某城市的房地产价格数据进行了实证分析。

通过对模型的检验和变量的显著性分析，得出了一些重要的结论。

在结果分析中，本文发现了一些对房地产价格具有重要影响的因素。

首先，宏观经济因素对房地产价格具有显著影响，比如国民经济总量、金融政策等因素对房地产价格的影响。

其次，政策因素也对房地产价格有重要的影响，比如地方政府出台的各种政策对房地产价格的影响。

最后，供需关系也是影响房地产价格的重要因素，房屋的供求关系对房地产价格影响巨大。

通过对房地产价格的影响因素进行了实证分析和解释，本文得出了一些结论和政策建议。

首先，政府应该加强对房地产市场的监管，防范因素对房地产市场的影响。

其次，政府应该加大对房地产市场的调控力度，有效控制房地产价格的波动。

最后，政府应该调整经济政策，促进房地产市场的健康发展。

总之，本文通过对房地产价格的影响因素进行了理论分析和实证分析，得出了一些重要的结论和政策建议。

这对于理解房地产价格的变动和影响因素，促进房地产市场的健康发展具有一定的理论和实践意义。

房地产市场对经济的稳定与发展具有重要作用。

本文的研究成果可以为制定未来的政策和规划提供参考，有助于有效调控房地产市场，确保房地产市场稳定和健康发展。

另外，本文的研究也有一些不足之处。

首先，由于数据的局限性，本文只对中国某城市的房地产市场进行了分析，结果可能不具有普遍适用性。

未来研究可以扩大样本范围，对更多地区的房地产市场进行研究，使研究结果更具有普适性。

我国房价影响因素的实证分析【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。

近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。

在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。

【关键词】房价 Eviews回归分析一、引言住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。

经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。

但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。

房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。

如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。

写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。

并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。

选择拟和效果最好的最为结论。

二、文献综述近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。

关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。

中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。

经济计量学实习报告我国房地产价格影响因素分析学院：经济管理学院班级：12级市营3班姓名：朱凰瑜学号：201231142033我国房地产几个影响因素实证分析一、摘要近几年来，突飞猛进的房地产市场带动了其他行业的发展，然而，由于当前我国房地产市场发展尚不健全，存在许多问题，尤其是房地产价格备受社会各界关注。

一路飙升的的房地产价格严重脱离居民的收入水平，影响了房地产市场的健康、稳定与持续发展。

相关学者对此也进行了一系列研究，以期能找出解决房价过快增长的途径。

但目前的相关研究大多以定性分析为主，缺乏定量的研究，没能形成相关理论体系，对于抑制房价过快增长的作用也没有预期的效果理想。

为了更好的促进房地产市场的健康、稳定与持续发展，需要定量的分析房地产价格的影响因素。

二、理论综述房地产价格是房地产经济中的一个核心问题，它关系到房地产所有权和使用权在经济上的实现，房地产市场运行的秩序和房地产资源的优化配置。

按西方效用价格理论，房地产价格可表述为：房地产的效用、房地产的相对稀少性及房地产的有效需求三者共同作用而产生的对房地产经济价值的货币表现。

因此，研究房地产价格的影响因素必须先研究房地产价格的决定理论。

对于房地产价格的决定理论从目前的研究看，学术界比较认同供求决定论、价值决定论、效用决定论和收益决定论。

1、劳动价值论房地产商品的价格是由其价值决定的，也即是由社会必要劳动时间决定的。

这种理论是从房地产开发的角度讨论价格形成。

2、效用决定论由于房地产商品的特殊性，现实中房地产的价格取决于其效用，而非花费的成本，成本的增加一定要对效用有所作用才能形成价格。

这种理论是从房地产消费的角度讨论价格形成。

3、供求决定论所有的价值能够实现，都依赖于商品交换，即房地产商品的消费者愿意购买。

因此，供求决定论的学者认为，供求才是房地产价格形成的最直接原因。

这种理论是从房地产市场的角度讨论价格形成。

4、收益决定论对于一个房地产商品的投资需求者，最关心的就是，投资的房产能够在未来给他带来多少收益。

《计量经济学》课程论文论文题目:中国商品房价格影响因素分析-------基于2014年31个省市自治区的截面数据的实证分析学院名称：经济与管理学院、中非国际商学院学科专业：区域经济学目录目录 (I)摘要 (1)一．引言 (1)二．国内相关文献综述 (1)三．房地产价格驱动因素分析 (3)四．实证分析 (5)（一）模型构建 (5)（二）数据来源 (6)（三）利用OLS得到回归结果 (6)（四）模型的检验 (7)五．结论 (11)六．参考文献： (11)摘要:房价调控是关乎我国民生的政策之一，研究房地产价格上涨的原因无疑有着非常重要的意义。

文章通过经济学的供求理论，对2014年我国的31个省市自治区的商品房价格波动进行了比较，并通过计量经济学的方法对这一截面数据进行了实证分析，分析发现，影响房价的波动的主要因素有城镇人均可支配收入，单位土地购置费用以及单位房屋竣工价值，其中城镇人均可支配收入属于需求方面的因素，后两个因素则是属于供给方面因素。

并据此提出了政府应该紧缩“地根”，以及政府应该提供更多的投资渠道以及投资产品的宏观调控政策。

一．引言经过十几年的发展，朝着市场化改革方向快步前进的房地产业渐渐成为我国国民经济的支柱产业，房地产业成为推动我国宏观经济的重要力量的同时，也成为决定千万家庭生活福利的重要因素。

而据相关数据显示，从2002年起我国房地产价格快速上涨，致2014年，全国房屋销售均价上涨了将近1.5倍，部分一线城市甚至上涨了3倍左右。

为了避免房地产价格过快上涨以及由此造成的对国内宏观经济稳定的潜在危害，我国政府也不断地采取宏观调控措施抑制房地产价格过快上涨。

从2002年的“土地改革”，到2005年的“国八条”、2006年的“国六条”，再到2009年的“国四条”以及以2010年的“新国十条”和2011年的“新国八条”、2013年的“试点房产税”为代表的一系列的房地产新政。

这些调控政策从信贷政策、货币政策、土地政策、税收政策等各个方面入手以抑制房地产价格的过快上涨，表明我国政府不断寻求调控房地产价格的有效措施。

我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究共3篇我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究1随着我国经济的快速发展，房地产行业也得到了巨大的发展和支持。

然而，房地产价格的波动也成为社会关注的热点话题之一。

本文将探讨我国房地产价格的变动特征以及影响因素，通过实证研究来深入分析其内在原因。

一、房地产价格变动特征在近年来，我国房地产市场呈现出较为明显的价格波动特征。

从全国范围来看，2008年到2017年，房地产价格呈现出先上涨后回落的趋势，其中2008年至2014年期间房价持续上涨，2014年之后房价略有下降。

在地区范围上，一线城市的房价一直保持在相对较高的水平，而二线城市的房价则经历了中高速上涨的阶段，最近开始逐渐趋于平稳。

二、影响因素分析1、宏观经济政策因素宏观经济政策对房地产市场影响颇大。

例如，在2008年全球金融危机之后，国家出台了一系列刺激经济发展的政策，其中包括放松货币政策。

此时，大量流动性进入房地产市场，导致房价水平开始抬升。

而后，国家又出台了一系列房地产调控政策，包括限购、限价、贷款政策等，此时房价出现了一定程度的回落。

2、市场供需因素市场供求关系是影响房价波动的最主要因素之一。

当市场供大于求时，房价就会下降；当市场需求大于供给时，房价就会上涨。

近年来，房地产市场供求关系的改变主要得益于人口结构的转变、城镇化进程的加速以及房地产市场的进一步完善。

3、城市化进程因素随着城市化进程的加速，越来越多的人涌入城市寻找工作，导致了城市居民的需求量大幅增加，楼市供应量偏少，这也为楼市的上涨提供了基础条件。

随着国家一系列积极的城镇化政策的推行，城市化将会得到进一步的推动，因此，房地产市场也有望在此基础之上持续稳定增长。

三、结论通过实证研究和理论分析，发现我国房地产价格变动受到多种因素的影响，其中宏观政策、市场供需和城市化进程是主要因素。

因此，我们应该在总结房地产价格变动规律的同时充分考虑其影响因素，以更好地指导房地产市场经济运行，推动经济的持续稳定发展综上所述，我国房地产价格变动受制于多方面因素，包括宏观政策、市场供需、城市化进程等。

对我国房价影响因素的计量经济学分析对我国房价影响因素的计量经济学分析摘要：商品房价格增长过快是当前我国城市与社会经济发展中最突出的问题之一，如何合理控制商品房价格平稳增长值得深入研究。

本文选取2011年中国统计年鉴的数据，建立起影响商品房价格因素的多元线性回归模型，进行进一步分析，并且在此基础之上提出相关政策建议。

关键字：商品房价格影响因素多元线性回归模型一、问题的提出近年来，中国房价持续走高。

尽管国家政策层已经启动了几轮调控，但房价丝毫没有要稳定下来的迹象，房价高涨，一房难求的情况仍在持续。

房地产行业已经成为我国国民经济的支柱产业，不仅影响着国民经济的增长，也牵动着千家万户的心。

虽然随着经济的发展，商品房价格的增长是必然趋势，但是目前国内商品房价格增长速度却远远超过平均水准，房价如此之高，会对现在与未来产生多大的影响？为了研究这个问题，我们需要建立计量经济学模型。

二、理论分析影响房价的因素有：土地购置费：土地资源的稀缺性导致土地购置费不断上涨，而土地购置费在相当大的程度上影响了房屋的售价。

随着开发的商品房不断增加，土地也越来越稀缺，房屋价格也会随着上涨，两者存在正相关性。

居民人均可支配收入，代表一个地区的人民的经济实力，人均可支配收入越多，人们提高生活质量和进行投资的欲望和能力就越强。

房屋相对于其他商品来说，具有保值性和增值性，这种特点导致人们用大量的资金进行投资，促使房屋价格上升。

理论上该变量和房价存在正相关性。

商品房销售面积：商品房的销售面积即为购房者所购买的套内或单元内建筑面积(以下简称套内建筑面积)与应分摊的公用建筑面积之和。

一个地区商品房销售面积也能间接反应一个地区商品房的供应热度。

商品房施工面积：报告期内施工的房屋建筑面积商品房竣工面积：报告期内竣工的房屋建筑面积建筑业总产值：建筑业在一定时期内完成的以价值表现的生产总量，是反映建筑业生产成果的综合指标。

通过它可以了解建筑业的生产规模、发展速度、经营成果，并为国家制订经济建设计划提供依据。

影响商品住房价格因素的实证分析随着经济的快速发展和城市化进程的加速，商品住房价格在中国各地都呈现出不同幅度的上涨，高昂的房价已经成为社会热议的焦点之一。

因此，了解商品住房价格的变化及其影响因素对于个人的投资决策和政府的房地产调控具有重要意义。

本文旨在通过实证分析商品住房价格影响因素的研究，从多个角度探究影响商品住房价格的因素。

一、市场总体因素1、宏观经济指标宏观经济指标是影响商品住房价格的最重要因素之一，其中较为关键的有GDP、CPI、金融利率等。

GDP是一个国家或地区国民经济运行总体状况的反映，对商品住房价格有着重要影响。

当GDP增长率高时，人们的收入水平相应增加，对住房的购买力会提高，从而推高房价。

CPI则是衡量一定时期内居民消费价格水平变化情况的指标。

当CPI上升时，代表着货币购买力下降，导致房地产市场需求减少，房价会出现下跌。

利率则会直接影响人们购房的借贷成本，当市场利率提高时，购房人的按揭成本也相应增加，进而降低购房需求。

2、人口变化人口变化对商品住房价格亦有着不可忽略的影响。

随着人口的增多，使得城市产生了更多的财富，这样的结果是带动了房地产市场的需求和价格的上涨。

例如在中国一线城市中，由于大量人口的流入，这导致了城市的土地供不应求，地价上涨明显。

而当城市老龄化严重，或者人口外流增多，都会导致城市的房地产市场出现较大程度的调整，房价同样会下降。

二、政策因素1、供求关系在政策方面，其中最主要的政策与商品住房价格的关系在于供求关系。

供求关系的变化对房市有着直接而重要的影响。

如果市场供应充沛，政策中出台的支持楼市的政策能够充分发挥作用，这将使得房价更加稳定、可持续。

反之，如果市场供应短缺，房价可能会出现大幅度上涨。

2、政策监管力度政府对于房地产市场的监管力度和政策的调节措施对于房价走势同样有着直接的影响。

例如2010年后，政府连续出台了多项房地产调控政策，对首套购房者和二套购房者都采取了一些楼市调控的措施，较明显的是实施了限购以及提高了对房地产开发企业的限制。

计量经济学课程论文我国城镇商品房销售的影响因素实证分析学号：201401460005学院：工商管理学院专业：企业管理姓名：于杨我国城镇商品房销售面积的影响因素实证分析目录一、引言 (4)二、模型的设定 (6)2.1变量选取 (6)2.2模型数学形式的确定 (7)2.3计量经济学模型的设定 (8)2.4确定参数估计范围 (8)三、参数估计 (9)3.1经济意义检验 (9)3.2计量经济意义检验 (10)3.2.1多重共线性的检验 (10)3.2.2.序列相关性的检验 (12)3.3异方差性的检验与消除 (14)3.3.1图示法 (14)3.1.2怀特检验 (16)四、对策与建议 (17)4.1加强预警，确保房地产健康平稳 (17)4.2优化结构，加大住房供给力度 (17)4.3转变方式，实现房地产业可持续发展 (18)我国城镇商品房销售的影响因素实证分析摘要:改革开放以来，我国每6—7年构成一个经济循环周期。

1999年第四季度经济增长进入谷底，这标志着从1993年开始连续7年的一个完整的循环周期已经完成，从2001年开始，经济运行将进入一个新一轮的稳定增长期。

另据国务院发展研究中心的一份研究报告，我国未来20年的经济增长的基本走势是：“十五”期间GDP的增长率在7．0％～8．1％之间，2010—2020年，GDP增长率将降至5．5％～6．6％。

房地产发展与宏观经济的发展具有正相关性。

宏观经济的持续发展，将对房地产业发展提供强力的支撑，有利于放大房地产上游的生产要素供给总量，并拉动房地产的终端市场需求。

因此，未来几年内，宏观经济发展对房地产具有推动和拉动双重效应。

房地产行业作为我国国民经济的支柱产业，在工业化和城市化快速发展的带动下已经进入快速发展的阶段，商品房的销售与宏观经济保持高度正相关，具有明显的周期性。

通过本文研究可以得出：稳定的经济增长是商品房销售行业健康发展的重要因素。

稳定增加居民收入，增强居民消费信心，营造良好的市场环境，深化改革无疑不是促使商品房销售市场稳定健康发展的有效途径。

成都理工大学课程论文题目：关于中国房价的实证分析学院商学院＿专业经济学班级 10级课程名称计量经济学学号＿ 201008030310学生姓名屈彬指导教师高辉成绩2012.11目录一、引言 (3)二、文献综述 (4)（一）国外的研究 (4)（二）国内的研究 (4)（1）关于房价的影响因素 (4)（2）关于房价的政策措施方面 (5)三、变量选取与模型设定 (5)（一）被解释变量的选取 (5)（二）解释变量的选取 (5)四、数据的收集与模型的估计 (6)（一）数据的收集 (6)(二)参数估计 (7)（三）模型检验 (9)⑴经济意义检验 (9)⑵拟合优度和统计检验 (9)（3）计量经济学检验 (10)五、依赖于实证分析的结论 (15)六、对策建议 (16)七、参考文献 (17)关于中国房价的实证分析摘要：进入新世纪以来，我国房价持续不断的上涨，尤其是2008年以来房价更是成为很多中国人不能承受之重。

房价远远超出了一般工薪阶层经济承载能力，房价的持续上涨成为居民购房一大难题。

普遍认为土地财政政策和民间过度投机性投资是造成房价上涨的重要原因，本文对房价上涨的典型影响因素进行计量经济分析，通过Eviews软件建立计量经济模型，确定房价上涨的影响因素。

分析结果表明房价的上涨主要受城镇居民人均消费性支出和房价收入比两大因素的影响，其中房价收入比起到决定性作用，对房价的上涨具有重大影响，城镇居民人均消费性支的变动对房价的上涨也起到一定的作用。

关键字：房价收入比OLS 估计商品房房价一、引言改革开放以来，特别是1998年推行城镇住房制度改革以来，我国国民经济取得了飞速发展，住房消费占我国城镇居民消费的比重越来越高。

同时，随着城镇居民住房观念的重大转变，住房商品化新体制的基本确立，以及房地产产业投资的持续快速增长，使得以商品住宅为主的房地产业成为了国民经济的重要支柱产业。

经济发展越来越快，人民生活水平日益提高，也就开始有能力去尝试买房了，所以房产商才有利可图，但社会保障体制发育不健全，人们的社会生活有很大的不确定性，例如对养老的担忧，对通货贬值的担忧，对子女未来命运的担忧等等。

对我国商品住房的价格进行计量实证分析一、价格趋势分析随着我国经济水平的提高以及人民收入的增加，住房价格也一直呈上涨趋势。

本篇报告将对我国商品住房的价格趋势进行实证分析。

首先，我们可以从国家统计局公布的数据中得出，从2000年至今，全国商品房销售价格指数增长幅度始终高于CPI，这说明在长期的时间跨度里，住房价格呈现出普遍上涨的趋势。

其次，我们发现，房价的上涨速度在近年来更加迅猛。

据国家统计局公布的2019年数据，全国新建商品房销售价格同比增长约10.3%。

而根据中原地产研究中心公布的数据，2019年1月至9月三季度，全国房价涨幅排名前十的城市中，最高涨幅已达到了42.5%。

因此，可以看出我国商品住房价格呈现持续上涨的趋势。

二、经济背景下的价格变动我国商品住房价格的快速上涨背后也可以找到一些经济上的原因。

首先，我国经济的快速发展以及人口的增长加速了城市化进程和移民规模，导致房地产市场供需关系的不断变化。

其次，金融政策的松弛也加速了住房价格的上涨。

最后，政策的调控也会对住房市场价格产生影响。

三、购房需求变化与价格的关系住房价格除了受到宏观经济环境的影响，也会受到购房需求变化的影响。

近年来，随着城市化进程的加快，购房需求逐渐增加，对住房价格带来更多压力。

而且，随着中产阶级收入水平的提高，人们对品质和舒适感的需求也越来越高，这也会对住房价格产生影响。

此外，政策的调控和外界因素如自然灾害等也会对购房需求产生影响，从而间接地影响住房价格。

四、供需关系分析商品住房市场的价格也与供需关系息息相关。

近年来，房地产企业进入市场竞争的程度越来越激烈，供给和需求可以在短时间内相互影响。

根据网易房产发布的数据，目前全国新建商品房住宅供应面积累计增长率为15.76%，而同期累计成交面积增长率为14.55%，成交面积增速低于供应增速，说明市场中存在供大于求的情况，这对住房价格产生了抑制作用。

五、地域价格差异分析我国的商品住房价格存在着明显的地域差异。

计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析计量经济学实践报告：影响我国房地产价格因素的分析学生姓名：学号：学院：商学院专业: 国际贸易指导教师：摘要：房地产，一个与社会大众息息相关的名词，一个牵动许多购房者神经的名词。

眼下的房价无疑是最火热的焦点。

本文选取1991-2005年相关的数据，应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响我国房地产价格的各因素进行检验，并对其影响程度的大小进行定量分析，修正等一系列的工作，最后确定一个较好的拟合模型，进一步明确和完善相关的经济学知识。

以上过程都通过EVIEWS在计算机上实现。

最后，对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。

关键词：房地产价格物价城镇居民收入建材价格一、问题的提出近几年来，房地产价格急剧上涨，使得房地产问题变得异常尖锐。

今年的经济工作会议和十七大以及年初的两会，对房地产行业的发展持有肯定的表述，房地产业在促进国民经济稳定健康增长，全面改善城乡居民居住状况发挥了巨大的作用，最近几年房地产发展的情况可以看得出来，城乡住宅的建筑量每年保持在13亿平方米，城镇是5.5—6亿平方米，竣工量是很大的。

过去有厂房集中建房，商品房的比例不大，最近的比例很多，达到了80%。

人均住房面积大幅度的提升，1978年人均居住面积是 2.6平方米左右，现在已经达到了27平方米/人均，这在世界上也是令人瞩目的。

人均住房面积的增长是伴随着人口快速增加提升的，房地产业发展给国民经济以及人民生活带来的积极影响，包括对GDP的贡献率，最高峰达到了 5.2%，平均水平是4.5%。

我国房地产还是一个年轻产业，自从1990年国务院55号令对土地交易的法律承认开始，标志着我国房地产商品化的开始，到目前为止，已经有17年的发展历史了。

这15年来，我国房地产大体经历了三个阶段，就是说1990至1996年为一个阶段，这时的消费者对产品的要求不高，还仅仅只是提供一个居所，对劣质产品、市场需求不是太看重，但市场在起步，总的来说是卖方市场；第二个阶段是从1996年至2000年，随着1998年取消福利分房以后，房地产市场的购房主体发生了变化，集团购买基本退出市场，而个人消费成为主体，购房主体个人化已是一种不可逆转的趋势。

影响房价因素实证分析摘要：影响房地产价格的因素很多，从根本上讲其影响因素在于房地产的供求关系。

本文从城镇人口变动的角度研究其对房地产价格变动的影响，运用全国平均数据和31个省市的分地区数据分别进行了实证分析，得出了房地产价格与城镇人口变动之间的内在规律性以及不同地区之间存在的差异性。

关键词：城镇人口，房地产价格，协整模型，面板数据一.引言近几年房地产价格的高速上涨成为人们最关注的经济问题之一。

1997-2006这十年来，商品房的销售金额平均的年增长速度达到30.74%，销售面积平均年增长速度为22.85%，价格平均每年上涨6.42%。

其中住宅的销售额平均年增长速度达到31.63%，销售面积平均每年增长23.17%，价格平均每年上涨6.86%。

如此高速的增长使得房地产这一行业对GDP 的贡献率也逐年增加，由1997年的20.9%上升至2006年的67.7%,成为带动经济增长的重要因素之一。

是什么带动房地产价格如此快速的增长?众说纷纭。

从宏观经济的角度讲，影响房价的因素有很多，国家的调控政策、国际经济环境、经济周期的轮回等，都会直接或间接影响到房价的涨跌，但是从根本上看，最后决定着中国房价涨跌的关键，仍是供给与需求的关系。

本文着力于需求层面分析导致房价上涨的人口因素。

中国住宅总量需求可归纳为两个方面：第一，现有城镇居民要求改善住房条件，包括旧宅拆迁；第二，城镇人口数量增加形成的住房需求，包括原有城镇居民其子女未来长大成人对住房的需求，以及外来流动人口对当地住房的需求。

中国每年高于 1.2%的人口出生率,如果按13亿人来算，每年增加的人口就达1600万之多。

同时，大量流动性人口涌进城市，我国城镇化水平保持长期的高速发展，1997年到2006年的10年中，我国城镇人口增加1.8257亿，平均每年增长4.46%；城镇化率从31.91%增加到43.9%，平均每年城镇化水平增加一个百分点，平均每年的城镇新增人口大约1826万人，这必将扩大对城镇住宅的需求量。

我国房价影响因素的实证分析摘要：近几年，飞速上涨的房价成了人们口中热议的话题。

本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积、房屋竣工面积和地区因素五方面入手．依据2009年31个省市的样本数据，利用计量经济学软件对房价影响因素进行回归分析，并采用逐步回归法进行回归估计。

研究结果表明房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响。

关键词：房价人均可支配收入房屋平均造价房屋销售面积房屋竣工面积地区因素一、引言：目前，我国房地产业的发展蒸蒸日上，这确实有利于我国经济的持续发展以及GDP的不断增加。

然而，如今商品住宅价格过高，已经成为广大市民以及政府高度关注的问题。

房价高，买房难，已是“无房”一族的一块心病。

众所周知，房价的居高不下且节节攀升，不仅导致了人民生活质量下降，更是社会上许多不和谐因素的根源。

中外学者们也一直很热衷于房价问题的探讨，厉以宁、商寅泉、曾培炎等等著名经济学家都做过相关研究。

乔志敏(2002)实证分析表明生产成本的波动对房地产价格的波动有较强作用;巨虹(2004)研究了持有成本和生产成本对商品住宅价格的影响;平新乔和陈敏彦(2004)对中国房地产业的投资、销售价格、土地价格和政府信贷作用的效果进行了实证分析;沈悦，刘洪玉(2004)采用混合样本回归和添加城市年度哑变量等方法，得出我国住宅市场不符合有效市场假说，房价可以部分被预测，我国房地产价格明显存在着城市的特殊影响和年度影响;段中东(2007)基于中国数据研究了房地产价格与通货膨胀产出的关系，房价与通胀产出之间存在正反馈作用机制。

本文根据内蒙财经的时维阔、张坤所做的《我国房价影响因素的实证分析》进一步研究了2009年我国房价影响因素,采用逐步回归法，添加了表示东中西部的地区虚拟变量，数据具有时效性。

文章结构现安排如下：第二部分变量假设，第三部分模型的设计与参数估计，第四部分实证结果，第五部分进一步研究方向二、变量假设：影响房价的因素很多。

计量经济学课程论文我国房价宏观影响因素的计量分析[摘要]本文主要运用OLS法，采取截面数据对中国全社会的住宅价格进行宏观因素分析。

由此得出影响住宅价格最主要的因素，以解释中国房地产近年来的一些现象，并对国家制定宏观经济政策调节房地产市场的健康发展和房地产开发商的合理战略决策提出一些参考意见。

[关键词]多因素分析截面数据 OLS法一、引言住宅业是国民经济的基础性、先导性产业。

住宅既是生产和生活的必需品 , 同时也是一种资产或者说财富。

它是家庭消费中最重要、最特殊、最复杂、最敏感的商品。

可以说,世界上没有两片相同的树叶,也没有两间完全相同的住宅。

商品住宅基本上是一房一价，有许多因素影响其定价。

住宅的价格既关系到一般老百姓的生产和生活问题，也关系到一个城市发展潜力和竞争力，更关系到国家的金融稳定、宏观经济政策等。

定性和定量研究住宅价格的影响因素和住宅业的发展态势，可以为政府进行宏观调控提供依据，为消费者提供信息支持，为住宅开发企业项目运作时提供参考。

二、文献综述我对国内近年在各期刊上发表的关于房地产价格影响因素研究的文章进行了分析，并选择对同一问题的研究较具代表性的文章，提炼了他们的观点。

1. 姚先国、黄炜华进行了“地价与房价的关系”研究，他们认为地价与房价有关联，但并非线性关系，即使地价上涨，房价也并不一定随之上涨。

只有其他成本都呈刚性再无下降空间，而开发商已到了无利可图的地步，地价的上升才会全部反映到房价上，成为房价上涨的直接原因。

现有房价取决于居民有支付能力的需求，房价上涨主要是由于需求推动而非成本推动。

2．尚梅对“宏观经济因素对建筑产品价格的影响”进行了分析，认为如果建筑产品价格的时间序列与某宏观经济变量的时间序列密切相关，且这些经济变量的变化周期超前于建筑产品价格的变化周期，那么这些宏观经济变量就可能成为建筑产品价格变化的晴雨表。

所列举的对建筑产品价格水平具有影响的宏观经济变量有: 建筑业投资、失业率、工业品产出、人均国民收入、银行贷款利率等等。

房价的计量经济分析引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。

是什么造就了这样的状况。

房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。

而这场博弈的焦点则是房价问题。

如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。

先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。

而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。

公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。

房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。

写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。

并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。

选择拟和效果最好的最为结论。

在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。

当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。

仅仅就几个因素进行分析。

写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。

关键词：房价成本计量假设检验最小二乘法拟合优度现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。

在Eviews软件中选择建立截面数据。

现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。

令Y=各地区建筑业总产值。

（万元）X1=各地区房屋竣工面积。

（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。

（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。

（元/人）X4=各地区人均住宅面积。

（平方米）X5=各地区人均可支配收入。

（元）数据如下：Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49 27949354 17730.00 2727006. 100569.0 24.43530 9262.460 31272779 16183.90 2429352. 127430.0 31.02330 13179.53 6227073. 4017.600 910691.0 66407.00 20.75480 6778.0305493441. 2952.100 553611.0 108288.0 30.29870 9999.5403593356. 2750.900 574705.0 70826.00 22.61980 6901.42014813618 9139.800 2072530. 60728.00 24.48080 8399.9106345217. 3433.600 932901.0 66056.00 20.20090 6926.1208729958. 4840.800 1048763. 81761.00 22.90280 7321.9808188402. 4969.700 1119106. 74553.00 24.42580 7674.20015163242 8105.000 1492820. 101932.0 24.93280 12380.432818466. 1721.600 353700.0 77472.00 24.17320 7785.040394053.0 121.5000 61210.00 55361.00 23.43200 7259.2505862095. 4939.600 817997.0 69432.00 25.72440 8093.67012253374 8784.600 2070534. 59748.00 26.35850 7041.8702122907. 980.3000 293310.0 72152.00 18.19430 6569.2303967957. 2248.700 522470.0 69238.00 24.92940 7643.570293427.0 121.3000 36593.00 73205.00 19.92990 8765.4504404362. 1580.000 410311.0 93212.00 21.75050 6806.3502236860. 1327.200 449409.0 46857.00 21.11380 6657.240747325.0 242.9000 101501.0 61046.00 19.10550 6745.3201080546. 578.7000 88225.00 61459.00 22.25500 6530.4803196774. 1450.800 203375.0 95835.00 20.78110 7173.540做多重共线性检验：引入的变量太多，可能存在变量间的共线性，影响方程的估计。