房地产价格影响因素分析报告内容摘要：本文就现阶段社会关注的热点问题——房地产价格，以计量经济学为工具，对房地产价格的影响因素做了具体的分析。在分析过程中，建立了三种模型，并对其有效性做了全面的检验。
一、目标：通过对房地产价格影响因素的分析，能更好地掌握计量经济学的具体应用。从模型的建立，回归分析，序列相关检验，到异方差检验及多重共线性检验等，最后选择出最佳的模型，即对房地产价格影响最相关的因素。从而使我们更加熟练计量经济学的应用以及更熟练地掌握Eviews的操作。
二、参考文献：
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[7] 鲜超.中国房地产发展现状分析.合作经济与科技,2007..
[8] 赵国庆 .《计量经济学》中国人民大学出版社.
三、样本变量的选取与模型设定
房屋价格的影响因素很多，本模型只要考虑的因素有，房屋面积(S)、房屋的房龄(A)、房屋的卧室数目(DE)、社区质量(N)(1—4,1最好，4最差)、房屋的梳洗间数目（BA）、房屋有无中央空调(CA)（1 有，0 无）、有无花园或绿池(SP)（1 有，0 无）、整个房屋占地面积(Y)。八种因素在楼盘最终定价种所起的作用显然不一样，一般来说房屋的卧室数目、梳洗间数目、有无中央空调等只是参考因素，而房屋面积、社区质量等才是房屋价格的根本决定因素。对此，我选取了不同的解释变量，建立了三个模型。
1、模型一
房屋面积是影响房屋价格最重要的一个因素。本模型是把房屋面积作为解释变量来解释房屋价格，并采用线性回归方法进行分析。
把房屋面积作为变量S，房屋价格作为被解释变量P，建立起房屋平均价格的单方程计量经济学模型：
P=c+
S x1+i e
I
其中，c，x1为待估计参数，i =1，2，3...n，
e为随机误差项，它包
i
含了房屋面积以外的因素对房屋平均价格的影响。
通过Eviews软件，得到输出的结果如图1所示。
Dependent Variable: P
Method: Least Squares
Date: 01/02/11 Time: 10:10
Sample: 1 43
Included observations: 43
Variable Coefficie
nt Std. Error t-Statistic Prob.??
S
C
R-squared????Mean dependent var
Adjusted R-squared????. dependent var
. of regression????Akaike info criterion
Sum squared resid????Schwarz criterion
Log likelihood????F-statistic
Durbin-Watson stat????Prob(F-statistic)
房屋面积与房屋价格的关系回归分析，由结果可得房屋平均价格的单方程计量经济学模型为：
P=+
T统计量：（）（）
可决系数2R：
:
回归分析：
回归结果表明，P变化的%可由其他解释变量解释
