下载文档原格式
我国房地产价格影响因素分析［摘要］地产业在整个国民经济体系中属于基础性、先导性产业。
房地产业的重要性决定于房地产的重要性。
因此，分析、研究影响房地产价格的因素，将有利于我们分析房地产市场，进而采取行之有效的、有针对性的调控措施，不断满足广大居民有效需求的增长，实现房地产业与整个国民经济的持续、平稳、协调发展。
关键词］房地产价格影响因素1．引言房地产业的运行和发展涉及众多的相关产业，显示出很强的相关性。
房地产业在许多国家和地区成为支柱产业，占dp的比重在10%以上。
在我国，房地产业对全国dp的直接贡献率和间接贡献率约占15％，带动一大批关联产业发展，初步成为国民经济的支柱产业。
然而，房地产业也呈现出投资过热，价格过高的现象。
尽管，政府一次次出台新的政策对房地产价格进行调控，在一定程度上控制了房价上涨的速度，但是，我国的房价依然远远超出了老百姓的购买能力。
因此，认识和掌握房地产市场价格特征、制约因素及其变化规律，将有利于我们分析房地产市场，进而采取行之有效的、有针对性的调控措施，实现房地产业与整个国民经济的持续、平稳、协调发展。
2．房地产价格组成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。
房地产价格是房产价格和地产价格的统一，是房地产商品价值和地租资本化价格的货币表现。
我国房地产价格主要由以下几部分构成：1）土地费用土地费用，包括土地取得费用和土地开发费用。
房价与地价之间的互动关系，在有较多土地供应者的情况下，房价是主动的，地价是被动的，即地价水平主要取决于房价水平，就如同一般情况下地租水平是由农产品价格水平决定的一样。
但在我国目前房地产开发用地由政府独家垄断供应的情况下,土地一级市场上的地价水平，在很大程度上影响着新建商品房的价格水平。
2）建安成本建安成本包括：前期工程费（前期规划、可行性研究、勘察、设计及施工的三通一平等工程前期所发生的费用.）；基础设施建设费（建造小区内的道路、供水、供电、排污、排水、照明、通讯、绿化、环境卫生等的建设费用。
影响房地产价格的因素分析摘要：房地产业是国民经济的支柱产业,与许多行业具有极强的关联性。
合理的房地产价格是保持社会和谐和保障民生的关键。
近年来，我国房地产市场持续高速发展，房地产业的繁荣推进了经济的快速发展。
但是，由于我国房地产市场发展相对不成熟，存在价格持续高涨、市场供求结构不平衡、一二线城市房价涨幅过大等问题影响着我国房地产业的健康发展。
究其原因，高房价的产生主要由经济、政治和社会三大因素决定。
因此，本文从宏观和微观层面分别对房地产价格的影响因素进行了深入而全面的分析,进而提出了相关政策建议。
关键词：房地产价格;微观因素;宏观因素影响房地产价格的因素，有住房和土地使用制度、经济发展状况、城市化进程、财政金融政策，税收政策等宏观因素，也有环境状况、交通设施、建筑物类型与质量、小区环境、住宅的品质、楼层、朝向等微观因素。
因此，本文将分为宏观和微观因素两方面来阐述房地产价格影响因素，微观层面主要是基于房地产行业或者房地产产品属性角度的探讨,宏观层面则主要体现在宏观经济指标对房价波动的影响。
一、影响房地产价格的宏观因素分析1。
1 经济因素经济的高速发展是支撑房价上涨的动力。
影响房价的经济因素很多。
本文主要研究国内生产总值、物价水平、利率对房地产价格的影响。
1.1.1 国内生产总值与房地产价格呈正向关系国内生产总值，即GDP，是指在一定时期内，一个国家和地区的经济中所能生产出的全部最终产品和劳务的价值总和。
国内生产总值主要从以下途径影响房地产价格：一是国内生产总值的增长带动了经济水平的提高和人民生活水平的改善。
当经济水平得到提高，人民生活水平得到改善后，人们会加大对生活必需品的消费,在解决好温饱问题后，人们开始注重对住房的改善。
另外,城市人口和就业人口随着经济水平的提高而上升，从而住宅需求增加。
因此，房地产价格上升.二是国内生产总值的提高反映了一国或者地区宏观经济条件较好，增强了房地产开发商的信心，从而房地产投资增加，拉动经济增长.为了分析房价与GDP之间的关系，我们研究了房地产价格(源于年度数据)增长率与GDP（源于年度数据)增长率之间的关系.如图1所示：展示了房价增长率与GDP 增长率之间的关系.房地产价格增长率与GDP增长率的走势基本相同，说明二者之间确存在正向相关关系。
SPSS房地产因子分析对于的操作，我检查的数据都是基于当年的省市总量，所以不需要换算成人均。
总金额直接用于解决。
1。
对数据进行因子分析。
首先，提取因子的数量暂定为4，以查看有多少因子可以用来解释整体数据。
表1显示人员相关系数大于0.62，显著性水平均等于0，表明12个变量之间存在显著相关性。
表2和表3也显示数据可以进行因子分析。
选择两个公共因子可以提取99.65%的公共信息。
9年相关矩阵XX住宅投资10年住宅投资房地产市场需求水平11年住宅投资09年储蓄10年储蓄11年储蓄房地产市场供应水平09年建筑面积10年建筑面积11年建筑面积09年竣工面积10年竣工面积11年竣工面积房地产市场需求水平按住宅投资及其供应水平由每年的新建筑面积和竣工面积共同决定。
5.因子分析结果的聚类分析:因子分析后，生成并保存两个新变量“FAC _ 1”，用“FAC _ 2”记录各省市的因子得分。
散点图是为他们画的。
可以看出，所有的省市可以分为三类。
北田静金河北山Xi内蒙古辽纪宁林黑龙江上江海苏浙江4.00000市名安惠寺川北田静金夫建Xi藏3.00000赣苏新江光冬云南光溪浙江2.00000桂洲冲清海南河北河南1.0 0000黑龙江湖北湖南0.00000吉林河苏江西 1.00000辽宁内蒙古宁夏青海-2.00000东山西-2.000000.000002.000004.0000006.000000陕西西部REGR因子得分1为分析1海1.05 -0.25 2河南0.45 0.04 -0.45 -0.37 2湖北0.05 0.13 0.94 -0.37 2湖南0.150.24 0.16 -0.65 2广东4 -1.36 -0.57 -0.33 2广东Xi -0.45 -0.26 0.57 -0.08 2海南-0.98 -0.37 -0.49 -0.41 2重庆-0.53 0.09 -0.15 -0.53 2四川0.57 0.02 0.93 -0.45 2贵州-0 199 Regr因子得分2分析1安惠福建江Xi山东新疆-0.28-0.33-0.44 1.29-0.71 0.15 0.34-0.15 0.26-0.32 22甘熙苏青海宁夏-0.11-0.71-1.08-1.06从表中可以看出，江苏和浙江的供给超过需求，而广东的供给严重不足。
基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素一、本文概述随着经济的发展和城市化进程的加快，房地产行业在中国经济中占据了举足轻重的地位。
房地产价格受到众多因素的影响，包括宏观经济因素、地理位置、基础设施、政策环境等。
为了更好地理解和预测房地产价格的变化，本文旨在通过多元线性回归分析方法，深入探究影响房地产价格的主要因素，并构建预测模型。
本文首先将对多元线性回归分析的基本原理和步骤进行简要介绍，为后续的研究提供理论基础。
随后，将详细阐述房地产价格影响因素的选择原则和方法，确保所选因素能够全面、客观地反映房地产市场的实际情况。
在数据收集和处理方面，本文将采用权威、可靠的数据来源，并对数据进行预处理，以保证分析结果的准确性。
通过多元线性回归分析，本文将揭示各影响因素对房地产价格的贡献程度，以及它们之间的相互作用关系。
在此基础上，本文将构建房地产价格预测模型，并对其进行验证和评估。
将提出相应的政策建议和措施，以期为政府、企业和投资者提供有益的参考和借鉴。
本文的研究不仅有助于深入理解房地产市场的运行规律，还可以为房地产市场的健康发展提供科学支持，具有重要的理论价值和实践意义。
二、文献综述在房地产市场中，价格的形成与变动受到众多因素的影响，这一点已得到了广泛的学术关注。
早期的研究主要集中在单一因素对房地产价格的影响，如地理位置、经济指标、政策调整等。
然而，随着研究的深入，学者们开始意识到单一因素的研究方法可能无法全面揭示房地产价格变动的内在机制。
因此，越来越多的研究开始关注多个因素的综合影响，并尝试使用多元线性回归分析方法进行实证研究。
在多元线性回归分析的框架下，学者们对房地产价格影响因素的研究取得了丰富的成果。
一方面，经济因素如经济增长率、通货膨胀率、利率等被证实对房地产价格有显著影响。
经济增长率和通货膨胀率的上升通常会导致房地产价格上涨，而利率的变动则会对房地产价格产生反向影响。
另一方面，社会因素如人口增长、家庭结构、教育水平等也对房地产价格产生不可忽视的影响。
用STATA进行房价影响因素的分析一、本文概述随着全球经济的不断发展和城市化进程的加速，房价问题已经成为社会各界关注的焦点。
房价不仅关系到居民的居住条件和生活质量，也是宏观经济调控的重要指标。
因此，深入研究房价的影响因素，对于理解房地产市场的运行规律、制定合理的房地产政策具有重要的理论和实践意义。
本文旨在利用STATA统计软件，对房价影响因素进行系统的分析。
我们将对房价影响因素的理论基础进行梳理，包括供求关系、经济基本面、政策因素等。
然后，基于国内外相关文献的研究，筛选出对房价有显著影响的因素，并建立相应的计量经济学模型。
接下来，我们将利用STATA软件对模型进行估计和检验，以揭示各因素对房价的具体影响程度和方向。
根据分析结果，提出针对性的政策建议，以期为房地产市场的健康发展提供有益的参考。
通过本文的研究，我们期望能够更全面地了解房价影响因素的复杂性和多样性，为政策制定者提供科学依据，同时也为投资者和消费者提供决策参考。
本文的研究方法和结论也有助于推动相关领域的学术研究和实践应用。
二、文献综述房价影响因素的研究一直是经济学、房地产学、地理学等多个学科领域的热点和难点问题。
随着全球化和城市化的推进，房价波动对经济发展、社会稳定和居民生活的影响日益显著，因此，深入探讨房价的影响因素及其作用机制具有重要的理论和实践意义。
国内外学者对房价影响因素的研究已经积累了丰富的成果。
从影响因素的类型来看，主要包括经济因素、社会因素、政策因素、地理因素等。
经济因素如经济增长、收入水平、贷款利率等，是影响房价的基础因素。
社会因素如人口结构、教育水平、文化背景等，也会对房价产生影响。
政策因素如土地政策、税收政策、住房政策等，对房价具有直接的调控作用。
地理因素如城市规模、交通状况、自然环境等，也会对房价产生重要影响。
在研究方法上，学者们采用了多种统计方法和计量模型来分析房价影响因素。
其中，STATA作为一种功能强大的统计分析软件，被广泛应用于房价影响因素的研究中。
第四章房地产价格影响(yǐngxiǎng)因素考试(kǎoshì)目的本部分的考试目的是测试应考人员对房地产价格影响因素，包括房地产自身、人口、制度政策、经济、社会、国际等方面因素的了解、熟悉和掌握(zhǎngwò)程度。
第一节房地产价格影响因素(yīn sù)概述1.房地产价格影响因素(yīn sù)的总认识各种因素引起价格变动方向，变动程度不同影响因素与价格变动之间的关系不尽相同有些因素对价格的影响与时间有关，有些无关各种影响因素对同一类型房地产价格影响方向和影响程度不是一成不变的同一因素在不同地区对价格的影响可能不相同各种影响因素在不同水平上的变化对价格影响是不相同的某些影响因素可以用数学模型量化，某些不可以2.房地产价格影响因素的分类□第一种分类体系■自身因素□区位因素□实物因素□权益因素■外部因素□人口因素□制度政策因素□经济因素□社会因素□国际因素□心理因素□其他因素□第二种分类体系■一般因素，对大范围的房地产普遍产生共同影响■区域因素，只对一定区域内的房地产产生影响■个别因素，仅对估价对象房地产产生影响第二节房地产自身因素1.区位因素区位是指一宗房地产与其他房地产或者事物在空间方位和距离上的关系。
房地产的区位，不仅指地球上某一特定的自然地理位置，还指与其相联系的社会经济位置，是与该特定位置相联系的自然因素和人文因素的总和。
不同性质的房地产对于区位的要求不一样。
房地产区位是可变的。
在完全竞争的市场条件下，各个土地使用者按照其产生的经济地租决定自己的付租能力，向土地所有者租用土地土地所有者把土地租给那些出价最高的使用者依据各个行业支付地租能力的差别，形成一个围绕市中心的呈同心圆分布区位因素可以分解为位置：房地产移动后发生变化的因素就是区位因素，移动后不变化的，就不是区位因素。
方位——“山之阳，水之北”距离是用于衡量房地产区位好坏最常见、最简单的指标。
房价的影响因素分析及预测模型标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。
本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见：问题一，建立影响房价的指标体系，利用软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：X4居民家庭人均收入，X10房地产开发投资额,X2北京市生产总值，X1经济适用房销售价格，X6人均住宅建筑面积，X5新增保障性住房面积。
问题二，建立逐步回归模型，根据软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。
建立多元回归分析模型，由软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为：Y=4846.453+0.843X1+1.719X2+0.028X4−4.652X5−278.822X6−3.564X10。
问题三，建立曲线估计模型，通过软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为%，说明预测效果良好。
利用软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。
问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。
最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。
关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。
本科毕业论文福建省房地产市场价格影响因素分析及预测学生姓名：学院：经济学院系：计划统计系专业：统计学（投资决策分析方向）年级：学号：指导教师（校内）：职称：讲师指导教师（校外）：职称：福建省房地产市场价格影响因素分析及预测[摘要]经过十多年的发展，房地产业已经成为我国国民经济重要的支柱产业，它迅猛发展的势头备受世人瞩目。
近年来，房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，超过了经济总体增长水平。
因此对城市房地产价格问题的研究引起了学术界、企业、政府和媒体的高度重视。
是什么因素导致了商品房价格的持续、快速增长？本文以福建省房地产市场为例，就福建省房地产市场价格的影响因素进行定性分析和回归分析，并对福建省的房价进行了预测。
目的在于对福建省房地产市场价格的影响因素形成全面、客观的认识，并为房地产市场的各个参与者的决策提供参考。
[关键词]房地产价格；房价影响因素；回归分析The analysis and predictions of the real estate market price in FujianAbstract: The real estate industry has become an important pillar industry of China afterthe development in the past decade. Its high-speed development has attracted worldwide attention. In the recent years, the real estate price rose rapidly. Especially in some regions, the housing price goes up sharply and its rate has far exceeded the increasing rate of the overall economy. Therefore, the problem of housing price incurs the high attentions of the academic circles, enterprises, governments and public opinions. What’s the factor that cause the real estate price keeps on rising so fast? In this paper, we took the real estate market in Fujian Province as an example, carried on qualitative analysis and regression analysis for factors affecting real estate market price, and estimated the housing price in Fujian. The purpose of this paper is to find out the extraordinary factor to influence the market price in Fujian Province, and provide references for the decisions of each participant of the real estate market.Keywords: The real estate market price Factors affecting price Regression analysis目录一、引言 (1)（一）研究的背景与意义 (1)（二）研究内容与方法 (2)二、房地产价格的相关研究回顾 (2)（一）房地产价格的基本概念 (2)（二）国内外研究的文献综述 (3)三、福建省房地产价格影响因素的定性分析 (4)（一）房地产价格影响因素概述 (4)（二）福建省房地产价格的影响因素分析 (6)四、福建省房地产价格影响因素的定量分析 (10)（一）指标的选择 (10)（二）各变量之间的相互关系 (12)（三）模型估计 (13)（四）模型评价 (15)（五）房价预测 (16)五、结论 (19)（一）实证结果小结 (19)（二）稳定房价的相关政策建议 (19)参考文献 (21)一、引言（一）研究的背景与意义房地产业是国民经济的一个重要产业，是国民经济的基本承载体。
房地产市场的宏观经济影响因素房地产市场作为经济社会的重要组成部分，受到宏观经济因素的影响日益显现。
宏观经济因素的变化不仅对房地产市场供需关系产生直接的影响，还会通过价格传导、金融政策、投资行为等途径对房地产市场产生间接的影响。
本文将从经济增长、货币政策、就业形势和人口因素四个方面，来分析房地产市场的宏观经济影响因素。
一、经济增长经济增长是房地产市场的关键驱动力之一。
随着国民经济的不断发展，人民的收入水平提高，对住房的需求也会随之增加。
特别是在经济高速增长阶段，需求量更加旺盛。
此时，房地产市场的供需关系会发生变化，房价上涨的压力会逐渐增大。
因此，经济增长是房地产市场的宏观经济影响因素之一。
二、货币政策货币政策是宏观调控的重要手段，对房地产市场产生直接的影响。
货币政策的松紧程度决定了市场上资金的流动性和成本。
当货币政策过于宽松时，银行贷款利率下降，购房贷款成本降低，房地产市场需求增加，房价上涨的可能性也会增加；相反，当货币政策收紧时，购房贷款成本增加，房地产市场的需求会减少，进而对房价产生一定的抑制作用。
因此，货币政策的变化对房地产市场的稳定与发展至关重要。
三、就业形势就业形势也是房地产市场的宏观经济影响因素之一。
就业与住房需求密切相关，当就业形势良好时，人们的收入增加，购房能力提高，从而推动了房地产市场的发展；相反，当就业形势不稳定时，人们收入不稳定，购房能力下降，房地产市场需求会受到一定程度的冲击。
因此，就业形势对房地产市场需求的变化具有重要的影响作用。
四、人口因素人口因素也是影响房地产市场的宏观经济因素之一。
人口增长与城市化程度的变化直接关系到房地产市场的供需关系。
人口增长过快，特别是城市化进程加快，会带来对住房的需求大幅度增加，从而推动房地产市场的发展；相反，人口增长缓慢或人口老龄化程度加重，会对房地产市场的需求产生一定程度的压制。
因此，人口因素是影响房地产市场的重要宏观经济因素。
综上所述，房地产市场的宏观经济影响因素主要包括经济增长、货币政策、就业形势和人口因素等。
制度政策因素 影响房地产价格的制度政策因素，主要有房地产制度政策、税收政策、⾦融政策、特殊政策、有关规划和计划等。
⼀、房地产制度政策 房地产制度政策对房地产价格的影响也许是的，特别是房地产的所有制、使⽤制、交易管理制度及价格政策。
⽬前，中国房地产所有制是房屋可以私⼈所有，其中的住宅绝⼤部分为私⼈所有，⽽且可以买卖;但⼟地所有权属于国家或者农民集体，不能买卖，仅能通过征收⽅式由农民集体所有变为国家所有这种单向流动。
因此，⼟地仍然没有所有权价格，所谓的⼟地价格均是⼟地使⽤权价格。
如果同时存在着所有权价格和使⽤权价格，则使⽤权价格⼀般会低于所有权价格。
另外，⼟地使⽤权是有限期的，因此⼟地及房地产价格的⾼低⼜与⼟地使⽤期限的长短有关。
⼀般情况下，⼟地使⽤期限越长，⼟地及房地产的价格会越⾼，反之会越低。
中国的城市建设⽤地还是政府垄断供应的，供地政策(包括供应量、供应结构和供应⽅式等)的变化会引起⼟地及房地产价格的变动。
此句话为重要结论。
在房地产制度政策中，房地产价格政策对房地产价格的影响也很⼤。
房地产价格政策是指政府对房地产价格⾼低与涨落的态度及采取的相应管制或⼲预⽅式、措施等，包括对房地产是实⾏市场调节价、政府指导价还是政府定价。
房地产价格政策抽象来看可分为两类，⼀类是⾼价格政策，另⼀类是低价格政策。
所谓⾼价格政策，⼀般是指政府对房地产价格放任不管，或者有意通过某些措施来抬⾼房地产价格;低价格政策，⼀般是指政府采取种种措施来抑制房地产价格上涨。
因此，⾼价格政策促进房地产价格上涨，低价格政策造成房地产价格下降。
但值得注意的是，低价格政策并不意味着造成房地产价格的绝对⽔平低下;同理，⾼价格政策也不意味着造成房地产价格的绝对⽔平很⾼。
政府对房地产价格的管制或⼲预⽅式，可能是直接定价或者制定限价或最低限价，也可能是通过⼀些其他措施或⼿段来调节价格。
其中，抑制房地产价格的措施是多种多样的，它们导致房地产价格下降的速度和幅度不尽相同，这些措施主要有：①政府在房地产价格上涨过快时通过增加⼟地供应或者加⼤、加快房屋建设，以增加房地产供给，从⽽平抑房地产价格;②规定按照合理的房地产开发建设成本和利润率来定价;③制定限价，规定房地产交易时不得突破此价格;④建⽴⼀套房地产交易管理制度，遏制房地产投机炒作。
聚类分析和因子分析在房地产股票中的应用1. 引言1.1 研究背景房地产行业一直是各国经济发展的重要组成部分，而股票市场则是反映经济状况和投资情绪的重要指标。
在当前复杂多变的市场环境下，如何有效地对房地产股票进行分类和分析成为了投资者和研究者们关注的焦点。
因子分析则是一种多变量统计方法，可以帮助我们发现背后隐藏的因素和关系。
在房地产股票中的应用，因子分析可以帮助我们识别潜在的市场因素和风险因素，从而更好地把握投资机会和规避风险。
聚类分析和因子分析在房地产股票中的应用具有重要的理论意义和实践价值。
通过深入研究这两种方法在房地产股票领域的应用，可以帮助我们更好地理解市场，提高投资效率，促进经济的稳定发展。
1.2 研究意义我们对房地产股票进行聚类分析和因子分析的研究意义在于可以帮助投资者更好地理解和评估房地产股票市场的结构和特点。
通过聚类分析，我们可以将不同类型的房地产股票进行分类，帮助投资者识别出市场中的热点和潜在的投资机会，从而优化投资组合。
而因子分析可以帮助我们识别出影响房地产股票价格波动的关键因素，帮助投资者更好地把握市场变化。
这样的研究对于投资者制定有效的投资策略、降低投资风险具有重要的指导意义。
深入研究房地产股票市场的特点和规律，还可以为相关政府部门和监管机构提供参考意见，帮助他们更好地监管和引导房地产市场的健康发展。
对房地产股票进行聚类分析和因子分析的研究具有重要的理论和实践意义。
2. 正文2.1 聚类分析在房地产股票中的应用聚类分析是一种常用的数据分析方法，通过将数据集中的个体或变量根据其相似性分成不同的组别或类别。
在房地产股票中，聚类分析可以帮助投资者发现潜在的投资机会或风险因素。
聚类分析可以帮助投资者识别不同类型的房地产股票。
通过将股票按照其收益率、市值、成交量等指标聚类，投资者可以更清晰地了解市场上不同类型股票的特征和表现。
这有助于投资者制定更有效的投资策略，提高投资收益。
聚类分析还可以帮助投资者发现行业内的潜在机会或风险。
影响房地产价格的因素房地产策划界关于“地产项目策划”有句经典名言，叫做“破译地产价值‘密码’”。
的确，在房地产项目策划工作中，无论是前期调研、中期定位/研发/论证、后期营销等各个环节无一不是在围绕项目“价值”在进行。
因此，从这个意义上说，发现、确认、传达“房地产价值”是房地产项目策划工作的核心。
而要准确把握“房地产价值”，则必须从房地产价值影响因素分析入手。
一般地讲，房地产价值影响因素分为一般因素与个别因素两类：一、房地产价格影响的一般因素在影响房地产具体市场价格众多因素之中，从总体上影响某地区、某类房地产的价格水平的因素，我们称之为“房地产价格影响的一般因素”。
如：1、市场供求状况按经济学原理，房地产价格一般来说也是由市场供给和需求决定的，与需求正相关，与供给负相关。
在策划工作中，应主要考察如下四种类型房地产供求状况：（1）某地区房地产总的供求状况；（2）某地域房地产的供求状况；（3）某地区某类房地产的供求状况；（4）某地域某类房地产的供求状况。
由于房地产的不可移动性及变更使用功能的困难性，决定了某一房地产的价格高低主要取决于某城市某区域的这类房地产市场供求状况。
2、经济因素影响房地产价格的经济因素主要有：经济发展状况、储蓄、消费、投资水平、财政收支以及金融状况、物价、建筑人工费、利率、居民收入、房地产投资等。
这些因素对房地产价格的影响都比较复杂，主要表现在以下几方面：（1）经济发展：经济发展预示着投资、生产、经营活动活跃，对各类房地产的需求增加，从而引起房地产价格上涨，尤其是引起地价上涨。
如80年代，亚太地区的日本、新加坡、韩国、台湾、香港等国家和地区以及近几年中国经济的持续高速增长，其地价也相应地大幅度上涨。
（2）物价：房地产价格与一般物价之间的关系非常复杂。
通常物价波动，表明货币购买力的变动，即币值发生变动，此时房地产价格也将随之变动。
宏观上看地价上涨与物价上涨的因果关系，存在两种看法：一种观点重视“地价上涨——抵押力量增大——信用膨胀——物价上涨”这种因果关系；另一种观点则注重“货币量的增加——物价上涨——地价上涨’这种因果关系。
房地产价格影响因素分析研究论文（共5篇）第1篇：我国房地产价格的影响因素分析自1998年实施城镇住房制度改革以来，我国房地产市场取得突飞猛进的发展，房地产业在我国国民经济中占有举足轻重的地位，2016年房地产开发投资更是高达100847亿元，对GDP增长贡献率提升至78%。
这些对于提高人民生活水平、改善人民居住条件，推动城市化进程起到了极大地推动作用。
然而，房地产市场在促进经济发展的同时，也带来了诸多问题：高昂房价超出居民消费水平，“房奴”成为一大社会现象；房地产空置率迅速增长；房地产投资过度；一些城市房地产结构矛盾突出；高价房产易加大贫富差距等。
房价的过快上涨既波及社会的稳定又危害国民经济的健康发展，成为我国公众关注的焦点。
因此，研究影响房地产价格的因素并分析这些因素的影响程度，对于稳定我国房地产价格具有重要的意义。
一、理论模型由于传统的结构性模型不能明确给出变量之间的动态关系，而且当变量为非平稳时，会带来严重的伪回归问题。
因此，本文采用向量自回归模型对我国房地产价格的影响因素进行分析。
VAR模型是1980年由西姆斯最先提出，基于数据的统计性质，把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的向量自回归模型；VAR模型作为一种非结构性的模型，主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击，冲击的大小、正负及持续的时间。
VAR理论模型如下：Yt=A1Yt|1+…+ApYt|p+BXt+εt其中，Yt为k维内生变量向量，Xt是d维外生变量向量，矩阵A1，…，Ap为要被估计的系数矩阵，t为样本个数，P为滞后阶数，ε为k维冲击向量。
在VAR模型中，将房地产价格（P）作为被解释变量，将国内生产总值（GDP）、货币供应量（M2）、存款基准利率（BDR）、贷款基准利率（LOAN）、城镇居民可支配收入（INC）、居民消费价格指数（CPI）和商品房销售面积（SA）作为解释变量。
