多元線性回歸在房地產(chǎn)中的應(yīng)用論文

1、<p>　　多元線性回歸分析在房地產(chǎn)中的應(yīng)用</p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　近年來在國家促進中部崛起的政策的支持下，河南省經(jīng)濟近年來取得了快速的發(fā)展，經(jīng)濟的增長推動了房地產(chǎn)的完善和繁榮，然而居高不下的房價對人民的生活產(chǎn)生了重要的影響，也引發(fā)了社會的強烈關(guān)注。</p><p>　　首先本文初步對影響商品

2、房價格的主要因素做定性分析，在定性分析的基礎(chǔ)上并以河南省為背景選取幾個具有代表性的指標，采用多元線性回歸的方法探求這些指標與商品房價格的線性關(guān)系。</p><p>　　通過回歸方程的顯著性檢驗、殘差分析最后建立了商品房價格與河南省GDP、河南省城鎮(zhèn)化率的線性回歸模型，得到結(jié)論：在長期中河南省商品房價格與河南省GDP，河南省城鎮(zhèn)化同方向變化，并且可以預(yù)測在河南省經(jīng)濟不斷發(fā)展的趨勢下，河南省商品房價格依然會有所上漲。

3、最后結(jié)合本文的研究內(nèi)容給出了保證河南省商品房健康發(fā)展的政策建議。</p><p>　　關(guān)鍵詞: 商品房價格，多元線性回歸，顯著性檢驗，殘差分析</p><p>　　APPLICATION OF MULTIPLE LINEAR REGRESSION ANALYSIS IN THE REAL ESTATE</p><p><b>　　ABSTRACT</

4、b></p><p>　　In recent years in countries to promote the support of the policies of central China, Henan Province in recent years rapid development, economic growth has promoted the improvement and prosper

5、ity of the real estate, but the high prices on the lives of people also led to the strong concern of the society. Firstly, qualitative analysis of a variety of factors that affect real estate prices, and then to identify

6、 important quantitative factors by multiple linear regression analysis to explain the re</p><p>　　KEYWORDS: real estate prices, multiple linear regression, the significance test, and residual analysis</p&

7、gt;<p><b>　　目 錄</b></p><p>　　APPLICATION OF MULTIPLE LINEAR REGRESSION ANALYSIS IN THE REAL ESTATEII</p><p><b>　　前 言1</b></p><p>　　一、問題的背景和研究意義1<

8、;/p><p>　　二、國內(nèi)外關(guān)于商品房價格的研究現(xiàn)狀3</p><p>　　第一章研究方法的理論基礎(chǔ)5</p><p>　　§1.1 多元線性回歸模型6</p><p>　　§1.2 多元線性回歸模型的求解6</p><p>　　§1.3 回歸方程的顯著性檢驗檢驗8</p&

9、gt;<p>　　§1.3.1 F檢驗8</p><p>　　§1.3.2 T檢驗9</p><p>　　§1.3.3 擬合優(yōu)度檢驗10</p><p>　　§1.4 殘差分析10</p><p>　　第二章影響商品房價格的因素11</p><p>　　

10、§2.1成本因素11</p><p>　　§2.2經(jīng)濟因素11</p><p>　　§2.3城鎮(zhèn)化水平13</p><p>　　§2.4政府因素14</p><p>　　第三章商品房價格的線性研究15</p><p>　　§3.1 多元線性回歸模型建立15

11、</p><p>　　§3.1.1變量的選擇和數(shù)據(jù)的搜集15</p><p>　　§3.1.2變量的相關(guān)性分析及模型設(shè)定16</p><p>　　§3.1.3模型求解過程18</p><p>　　§4.1.3 殘差分析22</p><p>　　§4.2 多元線性

12、回歸模型解釋25</p><p>　　§4.3 本章小結(jié)26</p><p>　　第四章河南省商品房價格發(fā)展趨勢及建議26</p><p>　　§5.1河南省商品房價格的發(fā)展趨勢26</p><p>　　§5.2河南省商品房價格的建議27</p><p><b>　　

13、結(jié) 論28</b></p><p>　　一、本文的主要結(jié)論28</p><p>　　二、本文不足和有待進一步研究的問題28</p><p><b>　　三、論文體會28</b></p><p><b>　　參考文獻29</b></p><p><b

14、>　　致 謝30</b></p><p><b>　　前 言</b></p><p>　　一、問題的背景和研究意義</p><p>　　改革開放以來，特別是1988年取消福利分配制度以來，我國的房地產(chǎn)業(yè)進入了市場化的新階段。房地產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，使廣大城鎮(zhèn)居民的住房環(huán)境得到較大的改善和提高。房地產(chǎn)已成為我國國民經(jīng)濟中的基礎(chǔ)性、

15、先導(dǎo)性和支柱型產(chǎn)業(yè)。在2001—2010年期間我國GDP快速增長的同時，房地產(chǎn)開發(fā)投資獲得更為強勁的增長，</p><p>　　圖1-1 GDP增長率，房地產(chǎn)投資率走勢圖</p><p>　　這充分說明了我國房地產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，已經(jīng)成為國民經(jīng)濟快速發(fā)展提供了強有力的保障和支撐。</p><p>　　近幾年來，房地產(chǎn)業(yè)受到各種因素的影響，在發(fā)展過程中出現(xiàn)了過熱甚至產(chǎn)生

16、泡沫現(xiàn)象。我國房價達到家庭收入的10-20倍。商品房的銷售均價從1999年的2053元上升到3684元，年均增長7.7%。大中城市商品房的價格上漲幅度更大，城市房價的上漲幅度遠遠超過了工資上漲幅度，中低收入者無力購置住房。房地產(chǎn)市場供給結(jié)構(gòu)不合理房地產(chǎn)價格的非理性上漲，必然會帶來貧富差距的繼續(xù)擴大，對社會的穩(wěn)定帶來負面影響。</p><p>　　河南省作為我國中部經(jīng)濟發(fā)展大省，在國家政策的大力支持下，全省經(jīng)濟迅猛

17、發(fā)展，特別是1990年以后，隨著城市住房制度改革的不斷深入，房地產(chǎn)開發(fā)初步形成了較為完善的市場體系，投資規(guī)模不斷擴大，商品房銷售不斷增加。</p><p>　　圖1-2 河南省房地產(chǎn)開發(fā)投資量，商品房銷售面積圖</p><p>　　2004年以來，國民經(jīng)濟持續(xù)快速健康發(fā)展，為河南房地產(chǎn)業(yè)持續(xù)快速發(fā)展提供了廣闊的市場空間，同時商品房屋價格持續(xù)上揚。在這期間，全省商品房銷售價格不斷攀升，200

18、6年全省商品房銷售均價為2012元/平方米，比2004年增長了28.0%；2008年商品房銷售均價達2342元/平方米，比2004年增長了49.0%。</p><p>　　圖1-3 河南省商品房均價圖</p><p>　　房價的形成及變化是多種因素共同作用的結(jié)果，不同的因素對房價的影響程度和作用機理有很大的不同，各種效應(yīng)交織在一起導(dǎo)致了房價的波動起伏。本文以商品房地產(chǎn)價格作為研究對象，系統(tǒng)

19、地定性分析了引起房價變動的因素，同時通過建立經(jīng)濟模型進一步實證分析了各因素與房價變動的數(shù)量關(guān)系，試圖找出商品房地產(chǎn)發(fā)展過程中決定其價格的關(guān)鍵因素，以及各主要因素影響房地產(chǎn)價格的程度。</p><p>　　房地產(chǎn)行業(yè)是中國經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)如何發(fā)展的問題已日益引起人們的廣泛關(guān)注。越來越多的人從不同的角度來關(guān)注房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及價格走勢，研究房地產(chǎn)的價格走勢規(guī)律有其現(xiàn)實的實踐意義，理論的發(fā)展對于產(chǎn)業(yè)的實際發(fā)展也

20、起到積極的指導(dǎo)作用。同時，作為房地產(chǎn)經(jīng)濟運行中的重要變量，房地產(chǎn)價格的研究更是市場經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實需要。各個房地產(chǎn)市場主體都希望能夠準確及時地預(yù)測房地產(chǎn)的價格趨勢及規(guī)律，從而做出正確的投資經(jīng)營決策。房地產(chǎn)業(yè)價格研究可以為河南省城市房地產(chǎn)制度的制訂，進一步改進和加強房地產(chǎn)宏觀調(diào)控，促進房地產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展，提供更加堅實的理論基礎(chǔ)和實證基礎(chǔ)，具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。</p><p>　　二、國內(nèi)外關(guān)于商品房價格的

21、研究現(xiàn)狀</p><p>　　房地產(chǎn)市場貨幣化改革以來，房價走高并且持續(xù)增長引起普遍關(guān)注，國內(nèi)</p><p>　　學(xué)者掀起了商品房價格問題的研究熱潮，研究成果頗豐。</p><p>　　謝經(jīng)榮、朱勇、曲波等(2002)以貨幣供給量及資本市場有關(guān)指標作為解釋變量，通過回歸分析得出結(jié)論：房價與貨幣供給之間有強正相關(guān)關(guān)系，貨幣供給增加1%房價變動0．625％；房價與股價

22、之間也有較強的正相關(guān)關(guān)系，上證指數(shù)每增加1％，引起房價平均上漲0．979元，深證指數(shù)每增加1％，引起房價平均上漲0．271元。</p><p>　　劉琳、劉洪玉(2003)從因果關(guān)系和數(shù)學(xué)關(guān)系兩個方面，探討了地價與房價的關(guān)系。因果關(guān)系分析結(jié)果認為，從需求的角度來看，房價上漲導(dǎo)致地價的提高：從供給角度來看，地價上漲是導(dǎo)致房價上漲的一個因素；在房地產(chǎn)市場運行過程中地價與房價相互轉(zhuǎn)化。通過對二者的數(shù)學(xué)關(guān)系分析認為，地價

23、與房價之間為線性正相關(guān)關(guān)系；地價與房價之間影響的程度因建安成本、稅費率和容積率的不同而不同。</p><p>　　李愛華(2006)以2004年北京市的相關(guān)數(shù)據(jù)為例，從城鎮(zhèn)居民的消費結(jié)構(gòu)與購房融資方式出發(fā)建立了住宅購買力模型，對高、較高、中、較低、低收入家庭的住宅購買力作了實證分析，并由家庭消費支出矩陣得出了各收入家庭可支付的住宅價格及可支付時的房價收入比。實證結(jié)果顯示中低收入家庭在期房市場上購買力不足。<

24、/p><p>　　國外房地產(chǎn)發(fā)展較早，房地產(chǎn)市場較為成熟。國外學(xué)者對房地產(chǎn)的理論研究也較早。</p><p>　　Sean Holly，Natasha Jones(1997)運用1939年到1994年的數(shù)據(jù)，研究長期以來實際收入、人口變化、利率、住宅存量對英國房價的影響。研究結(jié)果表明，長期影響房價最重要的因素是實際收入，在長達60多年的時間里，房價與實際收入顯著線性相關(guān)。</p>

25、<p>　　Nellis，Longbottom(1981)通過供求定理進行推導(dǎo)，對英國房地產(chǎn)價格的研究結(jié)論表明，收入、貸款利率和貸款存量余額是影響房地產(chǎn)價格的主要因素。 </p><p>　　綜上所訴，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對房地產(chǎn)價格進行了大量的理論和實證分析研究，豐富和發(fā)展了房地產(chǎn)理論，為政府的宏觀調(diào)控政策提供了理論依據(jù)依據(jù)。</p><p>　　三、研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安

26、排</p><p>　　本文共有五章內(nèi)容，具體的安排如下：</p><p>　　第一章：研究方法的理論基礎(chǔ)。主要闡述了多元線性回歸模型、模型求解的過程、回歸方程的顯著性檢驗及殘差分析。</p><p>　　第二章:影響商品房價格的因素。從商品房價格的幾個主要因素出發(fā)，探討這些因素與商品房價格的波動關(guān)系。</p><p>　　第三章：商品房價格

27、的線性研究。在一定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，運用SPSS統(tǒng)計軟件，探求河南省商品房價格與土地價格指數(shù)、河南省DGP、河南城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、河南省物價指數(shù)及河南省城鎮(zhèn)化率的多元線性關(guān)系，通過顯著性檢驗、殘差分析最后確立河南省商品房價格與河南省GDP、河南省城鎮(zhèn)化率的線性模型，并對模型做出分析解釋。</p><p>　　第四章：河南省商品房價格發(fā)展趨勢及建議。結(jié)合第四章的線性模型對未來河南省商品房價格未來發(fā)展趨勢做出預(yù)測并給

28、出一些政策建議。</p><p><b>　　研究方法的理論基礎(chǔ)</b></p><p>　　回歸分析方法是多元統(tǒng)計分析的各種方法中應(yīng)用最廣泛的一種，它是處理多個變量間相互依賴關(guān)系的一種數(shù)理統(tǒng)計方法，變量間的相互依賴關(guān)系在實際問題中是大量存在的，回歸分析是研究這種相互依賴關(guān)系的有效數(shù)學(xué)方法?；貧w分析方法是在眾多相關(guān)的變量中，根據(jù)實際問題的要求，考查其中一個或幾個變量與

29、其余變量的依賴關(guān)系。如果只要考查某一個變量（常稱為響應(yīng)變量、因變量或指標）與其余多個變量（稱為自變量或因素）的相互依賴關(guān)系，我們稱為多元回歸問題。在一元統(tǒng)計分析中討論的多元回歸是只考慮一個因變量的回歸問題?；貧w分析是處理兩個及兩個以上變量間線性依存關(guān)系的一種數(shù)理統(tǒng)計方法?；貧w分析的基本思想是：雖然自變量和因變量之間沒有嚴格的、確定性的函數(shù)關(guān)系, 但可以設(shè)法找出最能代表它們之間關(guān)系的數(shù)學(xué)表達形式[12]。</p><p

30、>　　回歸分析方法是處理變量之間相關(guān)關(guān)系的有理工具，它不僅提供建立變量間關(guān)系的數(shù)學(xué)表達式——經(jīng)驗公式，而且利用概率統(tǒng)計知識進行了分析討論，從而判斷經(jīng)驗公式的正確性。回歸分析主要解決以下幾方面的問題：</p><p>　　a、確定幾個特定變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，如果存在的話，找出它們之間合適的數(shù)學(xué)表達式；</p><p>　　b、根據(jù)一個或幾個變量的值，預(yù)報或控制另一個變量的取值，并

31、且要知道這種預(yù)報或控制的精確度；</p><p>　　c、進行因素分析，確定因素的主次以及因素之間的相互關(guān)系等等</p><p>　　回歸分析中，依據(jù)描述自變量與因變量之間因果關(guān)系的函數(shù)表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。通常線性回歸分析法是最基本的分析方法，遇到非線性回歸問題可以借助數(shù)學(xué)手段化為線性回歸問題處理。同時，在經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)模型首先根據(jù)經(jīng)濟理論和樣本數(shù)

32、據(jù)設(shè)定模型的函數(shù)關(guān)系，然后估計函數(shù)關(guān)系中的參數(shù)并檢驗所設(shè)定的關(guān)系。如果模型的函數(shù)關(guān)系通過檢驗被證明是成立的，那么回歸結(jié)果可以外延，其推斷和預(yù)測都有較高的精度，模型的參數(shù)一般具有明確的經(jīng)濟意義，可以方便于各方面的應(yīng)用。</p><p>　　§1.1 多元線性回歸模型</p><p>　　被解釋變量與多個解釋變量之間具有線性關(guān)系，是解釋變量的多元線性函數(shù)，稱為多元線性回歸模型。即&l

33、t;/p><p>　　其中為被解釋變量，為個解釋變量，為個未知參數(shù)，為隨機誤差項。</p><p>　　對于組觀測值，其方程組形式為：</p><p><b>　　即</b></p><p><b>　　其矩陣形式為</b></p><p><b>　　=+</b

34、></p><p>　　則回歸模型的矩陣形式為</p><p>　　§1.2 多元線性回歸模型的求解</p><p>　　對于含有個解釋變量的多元線性回歸模型</p><p>　　設(shè)分別作為參數(shù)的估計量，得樣本回歸方程為：</p><p>　　觀測值與回歸值的殘差為：</p><p&

35、gt;　　由最小二乘法可知應(yīng)使全部觀測值與回歸值的殘差的平方和最小，即使</p><p>　　取得最小值。根據(jù)多元函數(shù)的極值原理，分別對求一階偏導(dǎo)，并令其等于零，即</p><p><b>　　即</b></p><p><b>　　化簡得下列方程組</b></p><p>　　上述個方程稱為正規(guī)方

36、程，其矩陣形式為</p><p><b>　　因為</b></p><p><b>　　設(shè)為估計值向量</b></p><p>　　樣本回歸模型兩邊同乘樣本觀測值矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣，則有</p><p><b>　　得正規(guī)方程組：</b></p><p>　

37、　由假定，，為階方陣，所以滿秩，的逆矩陣存在。因而</p><p>　　則為向量的OLS估計量。</p><p>　　§1.3 回歸方程的顯著性檢驗檢驗</p><p>　　§1.3.1 F檢驗</p><p>　　對多元線性回歸方程的顯著性檢驗就是要看自變量從整體上對隨機變量是否有顯著性的影響。為此提出原假設(shè)</p

38、><p>　　為了建立對進行檢驗的F統(tǒng)計量，我們利用總離差平方和的分解式，即：</p><p><b>　　簡寫為</b></p><p>　　在成立的條件下，計算統(tǒng)計量</p><p>　　對于假設(shè)，根據(jù)樣本觀測值計算統(tǒng)計量給定顯著水平，查第一個自由度為，第二個自由度為的分布表得臨界值。當(dāng)時，拒絕，則認為回歸方程顯著成立；

39、當(dāng)時，接受，則認為回歸方程無顯著意義。</p><p>　　§1.3.2 T檢驗</p><p>　　回歸方程顯著成立，并不意味著每個解釋變量對被解釋變量的影響都是重要的。如果某個解釋變量對被解釋變量的影響不重要，即可從回歸模型中把它剔除掉，重新建立回歸方程，以利于對經(jīng)濟問題的分析和對進行更準確的預(yù)測。為此需要對每個變量進行考查，如果某個解釋變量對被解釋變量的作用不顯著，那么它在

40、多元線性回歸模型中，其前面的系數(shù)可取值為零。因此必須對是否為零進行顯著性檢驗。</p><p>　　(1)提出原假設(shè)；備擇假設(shè)。</p><p>　　(2)構(gòu)造統(tǒng)計量，當(dāng)成立時,統(tǒng)計量。這里是的標準差，為解釋變量個數(shù)。</p><p>　　(3)給定顯著性水平，查自由度為的分布表，得臨界值。</p><p>　　(4)若，則拒絕，接受，即認為

41、顯著不為零。若，則接受，即認為顯著為零。</p><p>　　§1.3.3 擬合優(yōu)度檢驗</p><p>　　擬合優(yōu)度用于檢驗回歸方程對樣本觀測值的擬合程度。在多元線性回歸中定義樣本決定系數(shù)</p><p>　　樣本決定系數(shù)的取值范圍在區(qū)間內(nèi)，越接近1，表明回歸擬合的效果越好；越接近0，表明回歸擬合的效果越差，因此可以清楚的直觀地反映回歸擬合的效果。

42、 </p

43、><p><b>　　§1.4 殘差分析</b></p><p>　　一個線性回歸方程通過了T檢驗和F檢驗，只是表明變量X和Y之間的線性關(guān)系是顯著的，或者說線性回歸方程是有效的，但不能保證擬合得很好，也不能排除由于意外原因而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不完全可靠，比如有異常值的出現(xiàn)、周期性因素干擾等。殘差分析的目的就在于解決這一問題。所謂殘差是指實際觀察值與回歸估計值的差，即&l

44、t;/p><p>　　只有當(dāng)與模型中的殘差項有關(guān)的假定滿足時，我們才能放心運用回歸模型。因此，在利用回歸方程作分析和預(yù)測之前，我們應(yīng)該用殘差圖幫助我們診斷回歸效果與樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量，檢查模型是否滿足基本假設(shè)，以便對模型做進一步的修改。</p><p>　　一、異方差檢驗。關(guān)于異方差檢驗，統(tǒng)計學(xué)家進行大量研究的研究，提出了許多診斷方法，主要有殘差分析圖分析法與等級系數(shù)法兩種常用方法。本文采用殘差圖

45、分析法。殘差分析圖是一種直觀方便的分析方法。它以殘差為縱坐標，以擬合值為橫坐標，做出殘差散點圖。一般情況下，當(dāng)回歸模型滿足所有假定時，殘差圖上的個點的散布是隨機的，無任何規(guī)律。如果回歸方程存在異方差時，殘差圖上點的散布呈現(xiàn)相應(yīng)的趨勢。</p><p>　　二、自相關(guān)性診斷。由于誤差項存在序列相關(guān)時給普通最小二乘法的應(yīng)用帶來了嚴重的后果，因此，如何診斷誤差項是否存在序列相關(guān)就成為一個極其重要的問題。主要的診斷方法有

46、圖示檢驗法、自相關(guān)系數(shù)法、DW檢驗。本文采用圖示檢驗法。圖示法是一種直觀的診斷方法，它是把給定的回歸模型直接用普通最小二乘法估計參數(shù)，求出殘差項，繪制的散點圖。如果大部分點落在第一、三象限，表明誤差項存在正的序列相關(guān)， 如果大部分點落在地二、四象限，那么誤差項存在負的相關(guān)性，如果大部分點隨機散布，那么誤差項不具有相關(guān)性。</p><p>　　三、正態(tài)性檢驗。如果誤差項不服從正態(tài)分布，就會造成回歸方程一些檢驗無法進

47、行。殘差呈現(xiàn)非正態(tài)分布的原因很多，如模型缺乏代表性、方差不等，因而需要進行正態(tài)性檢驗，其中最切實易行的辦法就是畫出殘差直方圖。如果殘差直方圖近似呈現(xiàn)正態(tài)分布，這可以說明誤差項近似服從正態(tài)分布。</p><p>　　影響商品房價格的因素</p><p>　　近年來不斷上升的商品房價格逐漸成為人民關(guān)注的社會焦點，從政府決策者，研究學(xué)者，到普通民眾都在探討房價膨脹增長的原因。我們知道房價的影響因

48、素是多樣化的，在此我們從以下幾個方面來探討。</p><p><b>　　§2.1成本因素</b></p><p>　　地價是房地產(chǎn)成本的重要組成部分．在房地產(chǎn)價格中，地價一般占有五至六成的比重，其走勢直接影響著房價。隨著國民經(jīng)濟和城市建設(shè)的發(fā)展，相關(guān)土地的出讓價格會上漲，尤其是隨著我國城市化進程的推進，城市土地資源日漸稀缺。房地產(chǎn)總量的有限性主要體現(xiàn)在土地

49、總量的有限性上，土地供給的稀缺性、壟斷性與土地需求的多樣性及投機性，必然會導(dǎo)致土地價格的上揚，如果土地價格增加，那么房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的成本必然增加，則利潤率隨之降低，這勢必引起房地產(chǎn)投資規(guī)模下降，房地產(chǎn)市場的供給相應(yīng)減少；相反，如果地價下降，企業(yè)利潤率提高，則房地產(chǎn)供給相應(yīng)增加。這勢必影響房地產(chǎn)價格的漲跌。</p><p><b>　　§2.2經(jīng)濟因素</b></p>

50、<p>　　房地產(chǎn)業(yè)作為市場經(jīng)濟的重要組成部分，決定了房地產(chǎn)與經(jīng)濟環(huán)境密切的聯(lián)系，這些經(jīng)濟因素的變化在無時無刻不給房地產(chǎn)市場帶來變化。其中主要有一下因素。</p><p><b>　　一、國內(nèi)生產(chǎn)總值</b></p><p>　　房地產(chǎn)業(yè)因其基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性、支柱性的地位為社會創(chuàng)造了巨額的財富，成為國民經(jīng)濟的重要組成部分。高速發(fā)展的國民經(jīng)濟是房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的

51、基礎(chǔ)，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對于整個國民經(jīng)濟有著重大的貢獻。根據(jù)國際經(jīng)驗，人均GDP在i000美元左右時，是一個國家房地產(chǎn)行業(yè)迅猛發(fā)展的黃金階段。2005年我國人均GDP超過1700美元，與此相應(yīng)，房地產(chǎn)行業(yè)進入了一個快速發(fā)展的黃金時期。GDP的波動變化與房地產(chǎn)行業(yè)有著很強的相關(guān)性。</p><p>　　二、城鎮(zhèn)居民個人可支配收入</p><p>　　城鎮(zhèn)居民可支配收入可直接影響房價的波動。顯而易

52、見居民可支配收入提高，意味著住房購買力的提高，若是中、低收入水平者的收入普遍增加，則其邊際消費傾向增大，其收入增加的部分就可能會用于提高居住質(zhì)量，由于這一階層的人數(shù)很多，所以對房地產(chǎn)的需求量大，自然會引起房地產(chǎn)價格的上漲；若是高收入水平者的收入增加，會帶動房地產(chǎn)投資，也會引起房地產(chǎn)價格的上漲。</p><p>　　圖3-1 河南省城鎮(zhèn)居民個人可支配收入，商品房均價走勢圖</p><p>&

53、lt;b>　　三、房地產(chǎn)開發(fā)投資</b></p><p>　　由于我國的國民經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展和城市化的穩(wěn)步推進，潛在的需求引起社會普遍的房價上漲預(yù)期，再加上銀行利率較低等原因，使得大量的資金流入房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)，其他行業(yè)由于投資回報率低，也有部分資金流入房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)。</p><p>　　圖3-2 河南省房地產(chǎn)開放投資圖</p><p>　　絕大多數(shù)時候，當(dāng)

54、投資增長率上升時，房地產(chǎn)的增長率也在上升;反之，當(dāng)投資率增長率下降時，房地產(chǎn)的增長率也在下降?？梢?，投資的變化與房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有著高度的相關(guān)性。</p><p><b>　　四、物價水平</b></p><p>　　物價指數(shù)或通貨膨脹率主要是通過兩個途徑對房地產(chǎn)經(jīng)濟波動產(chǎn)生影響。首先，通脹因素影響房地產(chǎn)名義價格與真實價值變動，物價指數(shù)或通脹率與房地產(chǎn)價格之間存在明顯的

55、正相關(guān)關(guān)系。一方面，當(dāng)物價總體趨向上漲時，房地產(chǎn)名義價格隨之上漲。另一方面建筑材料價格、建筑人工費等的上漲會推動房地產(chǎn)生產(chǎn)成本上漲，從而導(dǎo)致房價上漲。其次，通貨膨脹使得影響房地產(chǎn)商品的保值與增值功能發(fā)生變動，進而影響房地產(chǎn)經(jīng)濟運行波動。通貨膨脹時消費者寧愿持有真實資產(chǎn)而放棄貨幣資產(chǎn)，從而導(dǎo)致房地產(chǎn)投資活動的增加；反之會導(dǎo)致房地產(chǎn)投資活動的減少，這也會對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生影響。</p><p><b>　　&

56、#167;2.3城鎮(zhèn)化水平</b></p><p>　　加快城鎮(zhèn)化進程是我國進入21世紀后的重要任務(wù)，2005年河南城鎮(zhèn)化水平達到30%，已經(jīng)進入城鎮(zhèn)化加速時期，最近四、五年來河南省城鎮(zhèn)化率一直保持快速增長，由此帶來的商品房需求量是相當(dāng)可觀的，如2008年河南城鎮(zhèn)人口為3575萬，新增城鎮(zhèn)人口4.7%，那當(dāng)年人均住房面積22.7平方米計算，則城鎮(zhèn)化帶來了4176萬平方米的潛在需求。國家統(tǒng)計局在全國抽樣

57、調(diào)查顯示，目前中國每年新增1%的城市人口，大約為1800萬-2000萬，新增城市人口的住房需求將會很大。因此在未來隨著河南城鎮(zhèn)化率的不斷提高情況下，對商品房的需求會不可避免的增加，加上國家房地產(chǎn)政策的影響，房地產(chǎn)的供應(yīng)量相對缺乏，房價自然會呈現(xiàn)上漲的趨勢。</p><p>　　表2.1河南省城鎮(zhèn)化率和商品房價格</p><p><b>　　§2.4政府因素</b&

58、gt;</p><p>　　對處于轉(zhuǎn)軌時期的中國來說，政府不但是經(jīng)濟體制改革的推動者，同時還是產(chǎn)業(yè)政策的制定者和宏觀經(jīng)濟的調(diào)控者。中國政府的政策行為強烈的影響著中國地產(chǎn)的發(fā)展。</p><p>　　一、促進地方經(jīng)濟增長</p><p>　　有統(tǒng)計資料表明，在2003年中國GDP增長的9．13個百分點中，有</p><p>　　1．18個百分點

59、是房地產(chǎn)業(yè)直接貢獻的。中國房地產(chǎn)業(yè)還直接帶動了57個相關(guān)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出增加。因而，地方政府在資源約束的條件下，選擇房地產(chǎn)這種操作性、掌控性很強的要素，直接、間接參與房地產(chǎn)市場，加大資源投入，推動GDP增長。</p><p>　　二、增加地方政府財政收入</p><p>　　分稅制改革以后，從現(xiàn)今土地供給制度而言，地方政府可以獲得三種收益：一是土地一級市場由地方政府壟斷，土地出讓金一次性收取；地

60、方政府還可以通過低成本拆遷把獲得的土地出售；稅收及其以外的各種收費。土地有償轉(zhuǎn)讓收入目前已成為各級地方政府的“第二財政"，是地方政府預(yù)算外收入的主要來源。在財政壓力下、在在利益機制誘導(dǎo)下，一些地方政府會利用“有形之手”推市、托市，造成房價上漲，進而地價上漲。通過房價、地價的螺旋式相互推動，地方政府獲得更多的地價收益。</p><p>　　商品房價格的線性研究</p><p>　　

61、上一章分析了可能影響河南省商品房價格的主要因素，為了清楚反映這些因素對房價的影響程度，本章擬用多元線性回歸模型進行實證研究。</p><p>　　§3.1 多元線性回歸模型建立</p><p>　　§3.1.1變量的選擇和數(shù)據(jù)的搜集</p><p>　　選擇變量本著具有代表性和數(shù)據(jù)的可得性為原則，結(jié)合上一章影響房價的因素的定性分析結(jié)果，選取地價指

62、數(shù)（元）、河南省GDP（億元）、河南省城鎮(zhèn)居民個人可支配收入（元）、物價指數(shù)、河南省城鎮(zhèn)化率等因素為自變量，分別用、、、、表示，以河南省商品房均價作為因變量用表示。本文以河南省為研究對象，選取河南省2001—2010年的各種變量的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在相關(guān)數(shù)據(jù)以表格形式給出：</p><p>　　表3-1 自變量和因變量數(shù)據(jù)表</p><p>　　數(shù)據(jù)來源：河南省2011統(tǒng)計年鑒，2011年中國地價指

63、數(shù)報告</p><p>　　§3.1.2變量的相關(guān)性分析及模型設(shè)定</p><p>　　將自變量和因變量數(shù)據(jù)輸入SPSS統(tǒng)計軟件，首先對這些變量進行相關(guān)分析，得到輸出結(jié)果3.1。</p><p><b>　　輸出結(jié)果3.1</b></p><p>　　從輸出結(jié)果可以看出，因變量與自變量，，相關(guān)系數(shù)都達到0.99

64、以上，這說明因變量與自變量，，之間有很高的線性相關(guān)性，盡管因變量與自變量，的相關(guān)系數(shù)值較小，也不能排除因變量與自變量，具有相關(guān)性。因此本文采用多元線性回歸模型來探究因變量與自變量之間的關(guān)系。于是設(shè)定河南省商品房價格與各影響因素的關(guān)系模型用以下模型表示</p><p>　　，其中表示誤差項，誤差項滿足以下假設(shè)；</p><p><b>　　，</b></p>

65、<p>　　§3.1.3模型求解過程</p><p>　　對于多元線性回歸模型，本文中采用SPSS統(tǒng)計分析軟件進行求解，此時我們采用普通回歸方法做多元線性回歸得到輸出結(jié)果4.1。</p><p><b>　　輸出結(jié)果4.1</b></p><p>　?。?）從模型匯總表中可以看到，決定系數(shù),單側(cè)檢驗顯著s值為0.000，

66、說明與有顯著的線性關(guān)系。</p><p>　　（2）從ANOVA方差分析表中看到，F(xiàn)=421.517，顯著性sig值為0.000，說明與線性回歸高度顯著。</p><p>　?。?）從系數(shù)表可以看到，自變量系數(shù)均沒有通過T檢驗，說明自變量對均沒有顯著性影響，并且參數(shù)符號所代表的經(jīng)濟意義也不合理，這說明自變量間存在多重共線性。</p><p>　　§3.1.

67、4 多重共線性的檢驗與處理</p><p>　　為了進一步確認這種共線性存在，在SPSS中計算各個自變量的方差擴大因子，得到輸出結(jié)果4.2。</p><p><b>　　輸出結(jié)果4.2</b></p><p>　　從系數(shù)表可以看到，，，的方差擴大因子大于10，這可以說明自變量間存在多重共線性。自變量多重共線性的存在會造成系數(shù)檢驗無法通過，甚至出

68、現(xiàn)參數(shù)符號的經(jīng)濟意義無法解釋。為了消除自變量之間多重共線性對參數(shù)估計的影響我們運用逐步回歸方法重新進行回歸，得到輸出結(jié)果4.3。</p><p><b>　　輸出結(jié)果4.3</b></p><p>　　從輸出結(jié)果可以看出，由于變量間存在多重共線性，在逐步回歸中，，都被剔除，且剔除變量后的說明回歸方程的擬合程度較好，F(xiàn)檢驗的sig值為0.000說明模型的線性關(guān)系在95%

69、的置信水平下顯著成立。T檢驗中回歸系數(shù)的sig值均小于0.05可以認為自變量對因變量的線性效果是顯著。但是，由于常數(shù)項的sig值為0.826所以常數(shù)項不具備顯著性，所以，我們在后面的“標準系數(shù)”，在標準系數(shù)一列中，可以看見“常數(shù)項”中沒有數(shù)值，已經(jīng)被剔除。最后得到標準化回歸方程為</p><p>　　標準化的河南省商品房價格，標準化的河南省GDP，標準化的河南城鎮(zhèn)化率（）</p><p>

70、　　§4.1.3 殘差分析</p><p>　　在回歸模型中，我們總是假定隨機誤差項，，，具有相同的方差，獨立或不相關(guān)，服從正態(tài)分布，即對于所有樣本點，有</p><p>　　由于實際問題是錯綜復(fù)雜的，因而在建立實際問題的回歸分析模型時，經(jīng)常會出現(xiàn)異方差和自相關(guān)問題。因此建立回歸方程后需要做殘差分析來檢驗是否滿足模型的基本假設(shè)。</p><p>　　在sp

71、ss中計算殘差，并以殘差為縱坐標，以擬合值為橫坐標繪制殘差分析圖如下</p><p>　　圖4-1 殘差分析圖

72、

73、 </p><p>　　從殘差圖上可以看出，殘差在（，）即（-73.786,73.786）范圍內(nèi)圍繞波動，表明回歸模型不存在異方差。再以殘差為(殘差1)為縱坐標，以（殘差2）為橫坐標繪

74、制（，）的散點圖如下</p><p>　　圖4-2 殘差散點圖</p><p>　　從散點圖上可以看出殘差的分布沒有表現(xiàn)出一定規(guī)律，可以說明模型誤差項不存在自相關(guān)。為了做殘差正態(tài)性檢驗，繪制殘差的直方圖如下</p><p>　　圖4-3 殘差直方圖</p><p>　　從殘差直方圖可以看出殘差分布近似于正態(tài)分布。</p><

75、;p>　　從殘差分析可知模型的基本假設(shè)是滿足的，回歸方程有效。</p><p>　　§4.2 多元線性回歸模型解釋</p><p>　　本文通過逐步回歸建立的回歸模型，通過了方程顯著性檢驗很好的顯示了自變量和因變量之間的線性關(guān)系，并且殘差不存在異方差、自相關(guān)，服從正態(tài)分布。得到最終方程為</p><p>　　可見影響河南省商品房均價的主要因素為河南省

76、GDP，河南城鎮(zhèn)化率。回歸方程表明：</p><p>　　其一，河南省GDP與商品房價格呈正相關(guān)，河南省GDP（相對于其標準差）每變化1%引起商品房均價（相對于其標準差）變化0.662%。近些年河南省在國家扶持政策的大力支持下經(jīng)濟迅猛發(fā)展，GDP在2005年破萬億大關(guān)后，商品房價格達到兩千元以上，當(dāng)2010年GDP達到兩萬億時，商品房均價也直逼三千。經(jīng)濟的增長，給房地產(chǎn)業(yè)注入巨大活力，也大幅增加人民的收入，在潛在

77、的需求和持續(xù)的投資刺激下，房地產(chǎn)價格也不免一路走高。</p><p>　　圖4-4 河南省GDP，商品房均價走勢圖</p><p>　　其二，河南省城鎮(zhèn)化率與商品房均價呈正相關(guān)，河南省城鎮(zhèn)化率（相對于其標準差）每變化1%引起商品房均價（相對于標準差）變化0.339%。河南省是人口大省，十年前由于河南經(jīng)濟總體較差，農(nóng)村人口占有大部分，進而對商品房的需求較低，房價一直在比較低的位運行，隨著河南

78、經(jīng)濟的突進，城鎮(zhèn)人口急劇增加，人民對生活質(zhì)量要求的提高直接促使房地產(chǎn)市場的膨脹，商品房價格更是節(jié)節(jié)上漲，特別是河南省一些大城市如鄭州市在2010年12月份商品房均價突破7000元大關(guān)。</p><p><b>　　§4.3 本章小結(jié)</b></p><p>　　本章主要對河南省商品房均價進行回歸分析和模型解釋，在已得到數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上運用spss，首先進行直接回

79、歸，發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)變量間多重共線性，影響回歸的結(jié)果，后采用逐步回歸法，提出一些相關(guān)性很強的變量，得出顯著性較好的回歸方程，在進行殘差分析以進一步診斷回歸方程的擬合效果。最后得出標準化的回歸方程，再進行模型解釋，也為下一章提出建議奠定了基礎(chǔ)。</p><p>　　河南省商品房價格發(fā)展趨勢及建議</p><p>　　§5.1河南省商品房價格的發(fā)展趨勢</p><p>

80、;　　河南省作為中部的經(jīng)濟大省，經(jīng)濟的迅猛增長帶動房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，房地產(chǎn)開發(fā)投資大幅度增加，在2001年房地產(chǎn)開發(fā)投資僅有102.84億元，而到2010年開放投資量高達2114.08億元，增長了近20倍，在當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展熱潮推動下河南房地產(chǎn)業(yè)更是表現(xiàn)了強勁的發(fā)展活力，房地產(chǎn)投資不斷增加。再者由于河南省人口眾多，近些年城鎮(zhèn)人口逐年增加，人民生活水平的逐步提高，越來越多人民對生活質(zhì)量的要求的需求日益增加，這潛在的刺激房地產(chǎn)市場發(fā)展，因此可

81、以預(yù)見河南省房地產(chǎn)業(yè)將會繼續(xù)保持快速發(fā)展的勢頭，商品房價格在經(jīng)濟迅速發(fā)展的背景下也將保持快速的增長。</p><p>　　§5.2河南省商品房價格的建議</p><p>　　隨著河南省居民對商品房消費需求的不斷增加，商品房價格上漲過快已成為目前社會關(guān)注的焦點問題之一。房價合理的上漲是不可避免的，但是當(dāng)前房價過熱過快的增長已經(jīng)影響到人民的正常生活和國民經(jīng)濟的健康發(fā)展，為此本文提出一

82、些建議：</p><p>　　一、提高銀行存款利率．抑制房地產(chǎn)投資需求</p><p>　　由于目前利率水平低于通貨膨脹水平，實際利率為負利率時，在投資品種較少的情況下，必然刺激購房投資，造成房地產(chǎn)價格出現(xiàn)需求拉動型上升。</p><p>　　房地產(chǎn)需求旺盛，價格上漲使房地產(chǎn)商利潤率上升，將會吸引更多的資金投入到房地產(chǎn)市場來分享利潤，最終局部地方形成房地產(chǎn)“泡沫”。

83、現(xiàn)在房地產(chǎn)</p><p>　　發(fā)展出現(xiàn)了局部“泡沫”，必須充分發(fā)揮利率杠桿的調(diào)節(jié)作用，控制貨幣供應(yīng)量，降低居民的投資需求。</p><p>　　二、調(diào)整房地產(chǎn)供應(yīng)結(jié)構(gòu)</p><p>　　針對房地產(chǎn)市場供求結(jié)構(gòu)性矛盾突出的現(xiàn)實，為了滿足廣大中低收入群眾的住房需求，各地應(yīng)因地制宜，加大住房供應(yīng)結(jié)構(gòu)調(diào)整力度，在控制高價位</p><p>　　商

84、品住宅建設(shè)的基礎(chǔ)上，著力增加普通商品住房、經(jīng)濟適用住房和廉租住房建設(shè)規(guī)模，提高其在房地產(chǎn)市場供應(yīng)中的比例。</p><p>　　三、強化土地供應(yīng)管理</p><p>　　在安排年度建設(shè)用地指標時，要優(yōu)先落實經(jīng)濟適用房、拆遷安置房建設(shè)用地。要根據(jù)市場需求，及時調(diào)整房地產(chǎn)開發(fā)用地供應(yīng)結(jié)構(gòu)和總量，增加普通商品房用地，正確引導(dǎo)高檔房地產(chǎn)開發(fā)項目用地。同時，要加強對土地市場的監(jiān)管，盤活存量土地，制止

85、炒買炒賣土地行為。</p><p><b>　　四、引導(dǎo)住房觀念</b></p><p>　　商品房是市場化的產(chǎn)物，商品房的消費也因該考慮個人的經(jīng)濟情況，對于河南省來說大部分人的經(jīng)濟情況不足以承擔(dān)商品房的消費，經(jīng)濟適用房，廉租房對于許多人來說更是一種理性選擇。政府應(yīng)當(dāng)在這方面給與給多的支持的宣傳，借此引導(dǎo)人民的住房觀念。</p><p><

86、;b>　　結(jié) 論</b></p><p><b>　　一、本文的主要結(jié)論</b></p><p>　　河南省商品房價格的影響因素是多樣性的，有成本因素，經(jīng)濟因素，人口因素，政府因素。這些因素之間具有一定的相關(guān)性。通過多元線性回歸分析得出其中與河南省商品房呈明顯線性關(guān)系的因素有河南省GDP，河南省城鎮(zhèn)化率，同時也得出這兩種因素與商品房價格的定量關(guān)系。&

87、lt;/p><p>　　二、本文不足和有待進一步研究的問題</p><p>　　由于時間和數(shù)據(jù)收集能力的有限及研究問題的特殊性，本文只針對2001年至2010年10年的數(shù)據(jù)進行實證分析，必然有一定的局限性，還需要更廣泛更深的研究，因此在將本文的研究成果向更多方向推廣是受到了一定的限制，但本文的研究對近年來河南省商品房價格的研究還是很有意義的。影響商品房的價格因素具有多樣性，本文最終只是選擇了河

88、南省GDP，河南省城鎮(zhèn)化率兩個指標，一些其他的因素可能具有非線性的關(guān)系而被剔除，還有一些定性的因素沒考慮到模型中來。因此關(guān)于商品房價格的問題還需要其他方面的更一步研究。</p><p><b>　　三、論文體會</b></p><p><b>　?。?）數(shù)據(jù)問題</b></p><p>　　在論文的寫作過程中，搜集數(shù)據(jù)是一

89、項瑣碎復(fù)雜的工作，在搜集數(shù)據(jù)時我遇到了各種困難。例如河南省商品房價格的數(shù)據(jù)沒有官方的數(shù)據(jù)，并且時間跨度大，2004年以前的商品房價均價數(shù)據(jù)很難搜到，為此根據(jù)商品房均價等于商品房銷售總額除以商品房銷售總面積的方法得出2001年至2004年河南省商品房均價。又例如在選擇表示河南省城鎮(zhèn)化水平的指標時，考慮到用城鎮(zhèn)人口數(shù)的數(shù)字較大，有可能對回歸方程的顯著性檢驗造成影響，所以采用了城鎮(zhèn)化率來表示城鎮(zhèn)化水平。本文數(shù)據(jù)大部分來至河南省統(tǒng)計年鑒，但由于

90、統(tǒng)計制度的原因有些數(shù)據(jù)無法查到，于是綜合利用網(wǎng)上權(quán)威數(shù)據(jù)資源。</p><p><b>　?。?）指標問題</b></p><p>　　商品房價格是多種因素作用的結(jié)果，指標越多越能說明問題，但有些指標在模型中無法給出解釋，如土地價格指數(shù)，物價指數(shù)，這些指標在影響商品房價格因素中是很重要的因素，可是在方程檢驗時被模型剔除，這對商品房價格的解釋來說是一種遺憾，有些指標如政

91、府因素在商品房價格中也發(fā)揮重要作用，但是由于無法定量也不能給出定量的解釋。</p><p><b>　　參考文獻</b></p><p>　　[1] 何曉群，劉文卿.應(yīng)用回歸分析[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2000.</p><p>　　[2] 李子奈，潘文卿.計量經(jīng)濟學(xué)[M].北京：高等教育出版社，2005.</p>

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95、.武漢：華中師范大學(xué)碩士論文，2006.</p><p>　　[13] 田磊.房地產(chǎn)價格的影響因素分析[D].南昌：江西財經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文，2008.</p><p>　　[14] 許鴻飛.我國房地產(chǎn)價格的影響因素研究[D].廣州：中山大學(xué)碩士學(xué)位論文，2009.</p><p>　　[15] 龍濤，李章寧，白宛昀，韓大濤.房價指數(shù)影響因素的多元線性回歸分析[J]

96、.市場論壇，2011,88（7）:49-51.</p><p>　　[16] 張利峰，閆軍.我國房地產(chǎn)價格上漲因素分析[J].陶瓷研究與職業(yè)教育，2008,6（4）：51-53.</p><p>　　[17] 姜永增.房價影響因素的實證分析[J].價值工程，2011,30（28）：319.</p><p>　　[18] 彭聰，聶遠飛．房價影響因素的實證研究 [J]．

97、建筑經(jīng)濟，2009，(12)：54—56．</p><p>　　[19] 劉東寶．近期我國房價持續(xù)上漲的原因分析[J]．現(xiàn)代經(jīng)濟信息，2009，(22)：80．</p><p>　　[20] 張夕琨，謬小琳．我國房地產(chǎn)價格與居民可支配收入關(guān)系的實證分析[J]．昆明理工大學(xué)學(xué)報，2007，(6)：104—107． </p><p>　　[21] 劉永奇，劉世德.河南統(tǒng)