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对房地产价格影响因素的调查研究【摘要】房地产业是国民经济的基础性、先导性产业，房地产价格的形成具有众多的影响因素。
本文选取了成都市房屋竣工面积、房屋投资完成额、地区生产总值、辖区人口数、职工平均工资和城乡居民存款余额等指标，以2009年1月到2011年6月为样本期间，进行了多元回归的实证分析，分析了各因素对房地产价格的影响。
【关键词】房地产价格；成都市；随着“成渝经济区”纳入国家“十二五规划”，该区域必将成为中国经济新的增长极，未来成都将建设成为世界级国际化城市，西部地区现代化特大中心城市，人与自然和谐相融、城乡一体的“世界级现代田园城市”。
川西民居、欧陆风情……各种建筑风格此起彼伏；大盘时代、地产巨鳄……外来地产文化在成都生根发芽。
当这一切交织在一起后，便构成了成都房地产产业发展史上最为辉煌的黄金时代。
作为国民经济的支柱产业，房地产市场的发展变化是关系国计民生的重大问题，房地产市场是否正常运营，关系到金融稳定和社会安定。
影响房地产价格波动的究竟是哪些主要因素？国内外的研究者从人均收入水平、土地价格、货币政策变量等方面给予了很大的关注。
本文在以往文献研究成果的基础上，选择成都市2009年1月到2011年6月的房地产相关数据作为样本对象，采用计量经济学的相关分析技术，深入进行实证研究。
1 文献综述刘合群、许芳（2011）研究认为影响郑州市房地产价格的因素很多，比较重要的五个因素分别是人口众多和消费观念新、区位优势明显、通货膨胀、产业转移、城中村改造。
[1] 张颖、刘志杰（2011）对影响河南省安阳市房价的因素进行模糊聚类分析，实证结果认为在城市化水平、房地产开发投资额、gdp、城镇居民人均可支配收入和人口密度五个因素中，城镇居民收入对房价最为敏感。
[2] 黄乙峰（2011）选取1999 至2009 年间的北京房价、gdp、年人均可支配收入、年末常住人口、五年以上贷款利率等指标，进行了多元回归分析，并利用方差分解技术解释各个自变量对房价的贡献程度。
房地产市场的价格预测模型与建模分析房地产市场是一个重要的产业，对于政府经济政策的制定和投资者的决策具有重要影响。
因此，对于该市场的价格预测模型与建模分析显得尤为重要。
本文将讨论房地产市场价格预测模型的建立与分析方法，以帮助投资者和政府决策者更好地理解市场趋势和未来走势。
一、房地产市场价格预测模型的建立方法房地产市场价格预测模型的建立可以采用多种方法，包括回归分析、时间序列分析和机器学习等。
下面将分别介绍这些方法的原理和应用。
1. 回归分析回归分析是一种常用的统计方法，用于探索变量之间的关系。
在房地产市场中，可以选择影响房价的相关变量，如地理位置、楼层、面积、楼龄等，作为自变量，房价作为因变量，建立回归模型进行预测。
通过分析各个自变量的系数和显著性水平，可以了解各因素对房价的影响程度和方向。
2. 时间序列分析时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的方法，适用于预测具有一定规律性和趋势性的数据。
在房地产市场中，可以将历史的房价数据作为时间序列数据，通过分析趋势、周期性和季节性等特征，建立时间序列模型进行预测。
3. 机器学习机器学习是一种基于数据的自动化建模方法，可以利用大量的历史数据进行模型训练和预测。
在房地产市场中，可以使用机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等，根据房产特征数据和历史价格数据进行训练，建立预测模型。
机器学习有着良好的拟合能力和预测性能，可以提供较为准确的房价预测结果。
二、房地产市场价格模型的分析方法建立价格预测模型之后，需要对模型进行分析以评估其准确性和稳定性，进而为投资者和政府决策者提供决策支持。
下面将介绍几种常见的模型分析方法。
1. 模型拟合度分析模型拟合度分析用于评估模型对观测数据的拟合程度，可以通过计算拟合优度指标（如R方值）来衡量模型的拟合效果。
拟合度分析可以帮助我们了解模型的预测能力和稳定性。
2. 模型参数显著性检验模型参数显著性检验可以用于评估各个自变量对因变量的影响是否显著。
SPSS 统计分析多元线性回归分析方法操作与分析实验目的：引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。
实验变量：以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。
实验方法：多元线性回归分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2.Opening excel data s ource——OK.第二步：1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear，Depende n（t因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method 选择Stepwise.进入如下界面：2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics 默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue.3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDN T（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plo t（s标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.5.点击右侧Options，默认，点击Continue.a. Predictors: (Constant), 城市人口密度 (人/平方公里)b. Predictors: (Constant), 城市人口密度 (人/平方公里), 城市居民人均可支配收入(元)c. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）Variables Entered/Removed aModel 1Variables Entered 城市人口密度 (人/平方公里)Variables Removed2城市居民人均可支配收入(元)Method. Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050,Probability-of-F-to-remove >= .100).. Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050,Probability-of-F-to-remove >= .100).a. Dependent Variable: 商品房平均售价（元/平方米）该表显示模型的拟合情况。
基于地理加权回归模型的房价影响因素研究摘要：本文基于地理加权回归模型，研究了房价的影响因素，并利用地理加权回归模型对影响因素进行了空间分析。
通过搜集相关数据，比较了不同地区的房价差异，分析了房价受到的地理、社会和经济因素的影响程度。
研究结果表明，地理因素对于房价的影响具有显著的空间异质性，并且地理加权回归模型在解释房价影响因素时具有很好的效果。
关键词：地理加权回归；房价；影响因素；空间分析引言：房价的高低不仅仅是财产价值的体现，也是城市经济、社会和人文等多种因素的综合体现。
近年来，房地产市场的快速发展和房价的快速上涨已经成为社会各界关注的焦点。
为了更好地了解房价的形成机制，很多学者开始使用地理加权回归模型来研究房价的影响因素，以期能够更加精确地解释各种因素对于房价的影响程度。
一、相关理论1.1 地理加权回归模型地理加权回归模型是一种特殊的回归分析方法，它将空间异质性考虑在内，通过给予不同地理位置的数据不同的权重，来提高模型的解释能力。
该模型的基本思想是在传统的线性回归模型的基础上，引入地理距离的权重，从而能够更加准确地反映地理位置对于因变量的影响程度。
地理加权回归模型的数学表达式如下：Y = Xβ + εY 为因变量的观测值，X 为自变量的观测值，β 为参数向量，ε 为误差项。
地理加权回归模型在求解过程中，引入了地理距离的权重矩阵 W，其数学表达式如下：1.2 房价影响因素在之前的研究中，学者们总结了影响房价的因素主要包括地理因素、社会因素和经济因素。
地理因素主要指地理位置、交通、自然环境等因素；社会因素主要指居民数量、教育资源、医疗资源等因素；经济因素主要指城市经济发展水平、就业机会、产业结构等因素。
这些因素的复杂交织使得房价的形成机制变得非常复杂，需要通过科学的方法来进行分析和研究。
二、数据与模型在本文中，我们选择了城市居民房价、居民数量、交通便利度和城市经济发展水平等因素作为研究对象，共采集了100个城市的相关数据。
计量经济学多元回归分析案例引言计量经济学是运用数理统计和经济学方法研究经济现象的一门学科。
在实际研究中，多元回归分析是一种常用的方法。
本文将通过一个实际案例来介绍计量经济学中的多元回归分析方法和应用。
研究背景单因素回归分析在计量经济学中，单因素回归分析是最基本的方法之一。
它通过确定一个因变量和一个自变量之间的关系，来解释因变量的变化。
然而，在现实世界中，经济现象往往受到多个因素的影响，因此需要使用多元回归分析来更全面地解释经济现象的变化。
问题陈述本研究的问题是探究某个城市的房价与多个因素之间的关系。
具体来说，我们感兴趣的因变量是房价，自变量包括房屋面积、地理位置、周边设施等。
我们希望通过建立一个多元回归模型来解释房价的变化，并分析不同因素对房价的影响程度。
数据收集为了进行多元回归分析，我们需要收集相关的数据。
在本案例中，我们采集了以下数据：1.房价：通过不同的房地产网站获取该城市的房屋销售数据，包括每个房屋的售价信息。
2.房屋面积：通过购房广告或房产中介提供的信息收集每个房屋的面积数据。
3.地理位置：通过经纬度或邮政编码信息获取每个房屋的地理位置信息。
4.周边设施：通过地图应用或开放的公共数据接口获取每个房屋周边设施（如学校、医院、商场等）的数量和距离信息。
数据预处理在进行多元回归分析前，我们需要对收集到的数据进行预处理。
缺失值处理在数据收集过程中，可能会出现数据缺失的情况。
对于缺失的数据，我们可以选择删除相应的样本，或者通过插补方法进行填充。
在本案例中，我们选择使用均值填充的方法。
数据转换由于多元回归模型要求变量之间具有线性关系，因此我们需要对非数值型数据进行转换。
在本案例中，地理位置可以通过编码转换为数值型变量。
模型建立在进行多元回归分析时，我们需要选择适当的模型来描述因变量和自变量之间的关系。
在本案例中，我们选择使用普通最小二乘法（OLS）来估计回归模型的参数。
模型表达式我们将房价作为因变量（Y），房屋面积、地理位置和周边设施作为自变量（X）。
四个回归心得体会回归是一种统计学方法，用于预测一个变量与其他多个变量之间的关系。
在我的研究过程中，我使用回归分析来研究了四个不同的问题。
在这篇心得体会中，我将分享我对这四个问题的回归分析的经验和体会。
第一个问题是预测房价与房屋特征的关系。
我使用多元线性回归模型来分析房屋的面积、卧室数量、浴室数量等特征与房价之间的关系。
通过回归分析，我发现房屋面积是最重要的影响因素，而卧室和浴室数量对房价的影响较小。
这个研究让我意识到，对于预测某一变量，关键是找到对它有最大影响的因素进行建模。
第二个问题是预测销售额与广告投入的关系。
我使用了多元线性回归模型来分析广告投入对销售额的影响。
通过回归分析，我发现广告投入对销售额有正向影响，但影响不是很大。
这个研究让我认识到，广告投入只是影响销售额的一个因素，还有其他因素也需要考虑，如产品质量、竞争等。
第三个问题是预测学生成绩与学习时间的关系。
我使用简单线性回归模型来分析学习时间对学生成绩的影响。
通过回归分析，我发现学习时间与学生成绩呈正相关关系，但关系并不是线性的，而是呈现出递增的趋势。
这个研究让我明白到，学习并不是越多越好，关键是学习的质量和效果。
第四个问题是预测员工绩效与工作满意度的关系。
我使用了logistic 回归模型来分析工作满意度对员工绩效的影响。
通过回归分析，我发现工作满意度对员工绩效有正向影响。
这个研究让我意识到，对于员工绩效的提高，除了提供足够的资源和支持外，培养员工的工作满意度也是非常重要的。
通过这四个问题的研究，我对回归分析有了更深的理解。
我明白了回归分析不仅仅是简单地关联变量，而是需要找到对目标变量影响最大的因素，并进行适当的建模。
这些经验让我进一步了解了回归分析在实际问题中的应用范围和局限性。
此外，我还学到了一些回归分析的注意事项和技巧。
首先，数据的质量对回归分析的结果有很大的影响。
因此，在进行回归分析之前，对数据进行清洗和处理是非常重要的。
其次，选择合适的回归模型也是至关重要的。
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。
影响全国房价的多元回归分析本文旨在建立我国90年代以来全国房价宏观经济影响因素的线性模型，选取4个宏观经济指标作为方程初始导入自变量，与全国房价进行初步多元线性回归模型分析，并解决了自变量之间多重共线性问题，进而修正为3个自变量与全国房价建立多元线性回归模型，并对回归模型进行分析，得出方程效果良好的结论，指出模型的应用价值。在此基础上进一步预测房价走势，同时给出相应的对策和建议。[关键词]宏观经济 房屋销售均价 回归模型 对策建议A multi analysis of the factors affecting realty prices of various countries
Abstract: This article is on the purpose of founding a linear model about the macro economic influencing
factors of the national house and the even price since the 90s. Selecting 4 macro economic indicators to induct the independent variable as the equation initial, which Carries on the preliminary multi-dimensional linear regression model analysis with the national house and the even price, we have solved the multiple collinearity question between the independent variable and then we have a revision of a multi-dimensional linear regression model about 3 independent variables and the national house even price. What’s more, after carrying on the analysis to the regression model, we get a conclusion of the equation with good effect and point out the application value of the model. Based on this, we make a further forecast on the price trend of the house and give the corresponding countermeasures.Key Words: Macro economics, the even price of House selling, Regression model, Countermeasures and
suggestions
一、房地产行业现状及特点分析房地产业作为我国的一个新兴产业，从90年代初房地产市场的建立，再到今天房地产业已具有相当的规模。房地产业己成为国民经济发展的新的增长点，然而当前房地产价格快速上涨，使得人们对房地产的泡沫现象产生了疑虑，影响了房地产业的发展。房地产行业作为国民经济的支柱产业对促进经济增长、推进城镇化进程、改善人民生活发挥了积极作用。 但同时也应看到, 当前房地产市场区域性、结构性问题比较突出。科学把握房地产市场的发展规律, 客观清醒地认识房地产市场现状, 对于推动房地产市场健康发展, 促进国民经济稳步增长具有重要意义。经过十几年的发展, 中国房地产行业正处于向规模化、品牌化、规范化运作的转型时期, 房地产业的增长方式正在由偏重速度规模向注重效益和市场细分转变，从主要靠政府调控向依靠市场和企业自身调节的方式转变。房地产行业是典型的资金密集型行业, 具有投资大、风险高、周期久、供应链长、地域性强等特点。随着WTO 各项有关条款的兑现和落实, 包括房地产业在内的我国经济各方面都将发生新的变化。国民经济的持续增长和居民消费结构的提升, 为房地产业提供了高速发展的机会, 也使房地产业面对着更加激烈的竞争。充分运用信息技术所带来的巨大生产力, 尽快提高自身的信息化应用水平和管理水平, 将成为提升房地产行业竞争力的重点。二、房地产行业发展趋势随着房地产开发及营销模式国际化的趋势更加明显,更多的境外基金将关注并介入国内房地产市场, 今后几年中国房地产开发将从大都市为核心的中心城市向二、三线城市扩展, 并呈现以下发展趋势:（一）低收入人口居住问题将成为新焦点。目前, 商品房市场的发展速度远远超过住房保障体系的健全速度, 可以说, 两者呈现严重不均衡发展的态势。低收入人群数量庞大, 低收入人群的住房问题是关乎民生的社会问题, 是政府履行其社会保障职能的重要内容。也正是这一问题的存在, 致使商品房市场的供应结构出现问题, 同时也成为了政府行政干预商品房市场的诱因。因此, 我国房地产市场若想实现真正的健康循环, 住房保障体系的健全是绕不过的门槛, 并可能催生新的产品, 其设计建造标准将低于经济适用房, 开发模式为政府补贴引导下的开发商主导模式。（二）设计上将有更多新突破。随着越来越多的楼盘尝试中国传统建筑风格, 今后几年中国楼市的现代中国风格将更加成熟, 新中式住宅将继续在摸索中前进。它不是简单的复古, 而是加入现代生活理念, 并采用最新的工艺材料和技术。目前中式建筑有一定的弊端: 首先, 与现代住宅在功能要求上和现代人生活方式上有较大的矛盾; 其次, 技术手段落后, 结构形式、物理性能、建筑材料和施工工艺上均有先天不足; 最后, 传统建筑以低层为主, 现代住宅为多层甚至是高层。因此, 传统中式建筑不能简单地套用在现代建筑中, 需要革新。今后几年住宅的户型设计将有较大突破。三方面因素正导致现有户型模式的新变化。首先, 居住文化在不断发展; 其次, 住宅个性化需求不断增加。此外, 先进技术的应用又提供了更多可能性。住宅户型在功能上将朝着普适性和针对性两极方向发展。将会出现适合不同面积需求和使房地产行业的现状与发展趋势探讨用需求的全开敞住宅, 以及向不同客户提供的细分产品,如丁克家庭。（三）高科技节能将成为住宅产品新卖点。今后几年, 中国住宅品质将继续朝着精细化及指标化方向发展。随着消费者日趋理性化, 开发商也会更加注重提高住宅产品质量,并提供可量化的住宅品质指标, 关注住宅寿命问题。预计今后几年在全国范围内将有大量的高科技节能住宅面世。原因是, 一方面国家提高了住宅节能的标准, 另一方面在政府部门、专家学者、媒体的大力呼吁下, 建筑设计行业、开发商以及消费者也越来越关注住宅节能问题。高科技节能将成为住宅产品的新卖点。（四）商业地产盲目开发与运作仍不可避免。随着WTO 规则的深入实施, 国际零售企业在国内的需求保持了稳定的增长势头。而这些企业在选择经营场所时, 基本上都是选择只租不售产品, 无法与那些切割分散出售的物业进行合作。据统计, 目前商业地产项目选择出售的比例仍然高于半数, 预计今后商业地产开发与运作的盲目性,及空置浪费的严重后果仍不可能完全避免。从2007 年全国商业地产供需来看, 一方面空置率快速上升, 另一方面外资零售商找不到合适的商业物业, 这种矛盾状况的出现主要是源于商业规划和需求方没有切实地对接。真正能够满足市场需要的商业地产项目需要科学专业化的商业运作, 才能够发挥商业资源应有的价值。预计今后几年一站式消费、体验消费、主题型购物中心将进入消费者的生活中, 这一新的机会也要求开发商迅速提高自己与国际接轨的能力。（五）总部型写字楼的发展成为一种新趋势。今后几年, 办公设施的更高需求将导致写字楼市场竞争激烈。产品主题化、个性化发展趋势突显, 人性化及网络化受到更广泛关注。未来的办公室将成为一个知识中心。写字楼从表现公司群体形象转变为表现公司个体形象, 总部型写字楼的发展会成为一种新趋势。预计今后几年服务式写字楼在一些城市将更快发展, 而公寓式写字楼有望成为中低端写字楼市场的新势力。（六）工业旅游地产将出现并成为新的增长点。随着旅游地产项目开发和运作的专业化发展, 以及旅游业本身的广阔前景, 作为旅游和地产两个黄金产业的交叉型产业, 正逐渐为市场关注。今后几年, 配套设施全面, 有着鲜明的主题、独特的景观形象、深厚的历史积淀以及浓郁的文化气息的产品将成为主流。在发达国家广受重视的工业旅游将成为国内旅游产业新的增长点。这种对废旧工业厂房、厂区的改造、利用,在营造特殊体验旅游设施的同时, 对我国老工业基地, 特别是重工业基地的城市复兴, 也提供了有效且可持续发展的解决途径。今后几年, 全国各地的旅游地产项目将在各种资源的主题创造方面有大的突破。结合自然环境、文化、经济、交通、区域发展等诸多资源发展的旅游房地产业, 将会有更大的发展。国家近来接连采取了对房地产业具有震撼力的宏观调控政策。从理论上讲，房地产价格受建设成本、宏观经济因素、社会因素、人口因素、政策体制及供求变化等多方面的综合影响，其中，作为房地产业发展背景的宏观经济因素起着至关重要的作用。因此，从宏观经济角度分析预测未来房地产价格市场的发展趋势，对于稳定房价、保持适度开发和建立更合理的市场规则起到参考价值。本文主要从国内生产总值、全国居民消费水平、房地产投资总额、全社会固定资产投资房屋竣工面积等经济的度出发，建立与全国房屋销售均价的多元线形回归模型，进行房地产市场的经济分析与预测。房地产价格最近几
