基于线性回归的房地产价格影响因素分析

合集下载

基于多元线性回归分析房地产价格影响因素

基于多元线性回归分析房地产价格影响因素作者：赵敬葛学韬来源：《商情》2015年第18期【摘要】从房屋销售实现市场化交易之后，近10年来，房价飞速上涨，并且在政府多次的政策调控下没有得到缓和的趋势，这一现象逐渐引起了社会各界的广泛关注。

本文以济南为例，选取2003年到2012年数据，从人均GDP、总人口、结婚数、城乡居民人民币储蓄存款余额、城镇居民人均可支配收人、土地购置费、房屋销售面积、房屋竣工面积占施工面积的比重，利用SPSS进行线性回归，从而得出房屋销售价格变动最为密切的影响因素，并提出建议。

【关键词】人均GDP ;商品房平均销售价格 ;多元线性回归一、引言随着我国国民经济的飞速发展，我国城市近几年也获得了高速迅猛的发展，房地产住房消费占我国城镇居民消费的比重也越来越高。

同时，随着城镇居民住房观念发生的重大转变、住房消费的有效启动、住房商品化新体制的基本确立、房地产投资的持续快速增长，以商品住宅为主的房地产业成为国民经济的重要支柱产业。

但是，我国房地产市场的发展极为不稳定，城市商品住宅的价格日益增长。

济南是一个二线城市，从很大程度上可以代表二线城市的整体发展水平，而二线城市的发展好坏更能影响国民经济的发展。

本文通过分析济南房价的影响因素，从而使得国家进行更好的调控，相应的提高国家的整体水平。

二、实证分析（一）多元线性回归分析方法回归分析是经济计量分析中使用最多的方法，多元回归分析预测法，是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。

当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。

多元线性回归模型的一般形式为：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…βkXk+εβ0、β1、β2、βk是参数，ε是被称为误差项的随机变量。

（二）影响商品房平均价格的因素分析某一地区的房价是由宏观经济、供给方（房地产厂商）、需求方（购房者）三方共同决定的，因此引入了相应的指标作为自变量。

影响房地产价格因素的计量分析

济环境的影响。（）类分析二分
。
同时．由于面对的消费者支付能力差异巨大，实现者采取价格歧视的策略 — — 对不同收入等房
级的消费者开发质量（往表现为建筑密度、土地容积率、往周
多数投资者认识到这些偏差之前投资于这些证券，后，大多数投资者意识到随当这些错误并投资于这些证券时卖出这些证券。四、于行为金融理论指导下的证券基
者的投资决策能力和市场的运作效率。对
３、切忌对国外现有行为投资策略的简单模仿中国金融市场与发达的金融市场具有共性，同时也具有特殊性。我们在运但
通过行为金融理论对投资者启发式心理偏差的分析，秀的投资者不仅应当优了解市场中的投资者和自己会产生什么
为偏差的众多投资策略，如反向策略、诸动
量策略、盘股策略、均化策略、及其小平以他一些常见的略，果应用得当，帮助投如可
多数投资者认识到这一问题并采取同样
的策略时，策略效果如何体现呢？因此，其
在应用行为金融策略时，要防止教条化，
注意随机应变。２、不同投资者需要有不同的投资策

住房价格影响因素分析及政策建议——以北京市为例

引言随着我国经济持续稳定的增长，人均收入不断提高，使得人们对住房的需求不断增加、房价不断攀升。

在此背景下，首都北京市在经济持续健康发展的同时，房价也达到极高的价位。

北京市房价的高涨已经成为十几年来经济社会主要关注的问题。

从国家统计局官网的数据来看，北京市的商品房均价从2000年的4456元每平方米攀升到2019年的38433元每平方米，是2000年的8.6倍。

房价与民生息息相关，大城市的房价过高使人们生活满意度下降，人们对逐年上涨和居高不下的房价越来越重视。

北京市作为当代年轻人向往的中心，房价过高所导致的居民住房矛盾显得尤为突出。

长久以来不断上涨的房价不仅影响了当地居民的正常消费，同时也对居民生活质量产生了负面影响。

对于城市和地区而言，高昂的房价会导致年轻人没有稳定居所，最终使人才流失，而近年来众多城市人才引进政策中都重点提到的购房补贴及人才公寓，这都是为了缓解这一尴尬局面。

党的十八届三中全会后，住建部明确将北京、上海、广州、深圳列入须从严执行限购限价调控的城市。

然而从土地出让阶段开始，经过房地产开发的一系列流程，其中有多方利益都需要得到保证，因此，单纯的限购限贷政策无法从根本上解决高房价问题。

要从源头上稳住房价，就要分析影响房价变动的主要因素。

本文通过stata 建立多元线性回归模型，实证分析研究北京市房价的主要影响因素，不但具有一定的现实意义，同时可以通过控制影响因素抑制房价的不断飙升，为政府宏观调控提供依据。

自20世纪90年代以来，业界专家学者对我国房地产价格的影响因素进行了多角度的研究。

主要有以下几个方面。

一是从包括房产和地产的角度出发，将房地产价格的影响因素分为土地价格影响因素和地上建筑影响因素，并在此基础上深入分析。

二是直接将房地产设为一个整体，并将其价格影响因素分为直接影响因素和间接影响因素。

三是从微观经济学角度出发，由供需关系分析房地产价格影响因素。

李继玲[1]通过收集2005—2015年与商品房价格有关的数据，得出三个与房价呈负相关的因素及三个与房价呈正相关的因素。

基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素

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

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。

唐山市房价影响因素的多元线性回归分析

二、多元线性回归模型的建立和检验
（一）模型指标和数据的选取在经济学中，研究一个变量的变化受多个因素
Ｒ为０．９９９，决定系数Ｒ方为０．９９７，调整Ｒ方为
第ｌ４卷
第２期
河北联合大学学报（社会科学版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｅｂｅｉＵｎｉｔｅｄＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
２．住宅竣工面积
房地产被称为国民经济的晴雨表，与地区经济
收稿日期：２０１３１１－２１
住宅竣工面积反映了该地学报（社会科学版）
第ｌ４卷
量，竣工面积越大，供给量越大，同样的需求量下，房
北省经济发展速度最快的城市，同样面临着房价攀升的问题。本文就以唐山市为例，运用ＳＰＳＳ软件，对唐山市房价进行多元线性回归分析，研究影响房价的主要因素，并提出相关建议，促进房地产业健康
发展。
一
居民是商品房的需求主体，因此人口数量直接影响了一个地区对房屋的需求量。同时，工业现代化引起城镇人口大量增加，加之我国传统的消费观念影响，推动了对商品住宅的需求。
Ｖｏ１．１４Ｎｏ．２
Ｍａｌ＂．２０１４
２０１４年３月
文章编号：２０９５－２７０８（２０１４）０２－００２１０－５

房价分析实验报告

房价分析实验报告标题：房价分析实验报告一、引言房地产市场是一个重要的宏观经济指标，也是国民经济发展的重要组成部分。

房价的变动不仅直接影响着投资者的决策和消费者的购房决策，还对整个经济运行产生着深远的影响。

因此，对于房价的分析与预测研究非常重要。

本实验旨在通过运用数据分析方法，探究可能影响房价的一些关键因素。

二、方法1. 数据收集：收集了过去5年内某城市的房价、GDP、人口数量、消费水平等相关数据。

2. 数据处理：对于数据处理，进行了缺失值填补、数据标准化等操作，以确保数据的可靠性和一致性。

3. 特征选择：通过相关性分析和主成分分析等方法，选择了可能与房价相关的几个重要因素。

4. 建立模型：选择了多元线性回归模型，并通过交叉验证的方法确定了最佳的回归方程模型。

5. 模型评价：利用均方根误差（RMSE）和决定系数（R-squared）等指标对模型进行评价。

三、实验结果1. 特征选择结果：相关性分析结果表明，GDP、人口数量以及消费水平与房价之间存在显著的正相关关系。

主成分分析结果显示，这三个因素分别占据了总变异的60%、25%和15%。

2. 模型建立与评价结果：将GDP、人口数量和消费水平作为自变量，房价作为因变量，建立了多元线性回归模型。

最佳回归方程为：房价= 0.5 * GDP + 0.3 * 人口数量+ 0.2 * 消费水平。

模型评价结果显示，RMSE为0.05，R-squared 为0.9。

说明模型对于解释房价变异的能力较强。

四、讨论与分析1. 影响因素分析：实验结果表明，GDP、人口数量和消费水平对于房价的变动起着关键作用。

GDP作为国民经济总量的重要指标，能够反映房地产市场的整体供需情况。

人口数量作为一个市场的基本变量，对于房价的需求也有一定的影响。

消费水平则反映着消费者的购买能力和购房意愿，直接影响着房价的波动。

2. 模型可信度分析：通过模型评价指标可知，模型的预测误差较小，解释方差较高，说明该模型可以较好地解释房价变动的规律。

基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素

式中，。，，为（）卢， … 偏回归系数，是Ｎ（，。变￡０）
量．
回归分析首先要做的事情是对回归ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ数进行最小二乘估计，建立回归方程，在此基础上对回归方程
和偏回归系数进行显著性检验以确定随机变量Ｙ的
响因素口，］利用多元线性回归分析建立泉州市商品房平均价格的数学模型，分析房价今后的走势剖．这几年泉州市准备购房的普通消费者大多感到
后，还需要对它进行方差分析，检验Ｙ与Ｘ，以Ｘ，
…
突出．国际上一般认为，宅价格相当于３６倍的住～
居民家庭收入时，比较合理的房价收入比．是从
，间的线性关系是否显著，Ｘ即需要对假设
Ｐ
１多元线性回归模型介绍
１１回归方程组．在现实生活中，人们往往要对某个变量Ｙ进行统计分析，考虑到和变量Ｙ有关的自变量往往不止
一
Ｓ一 ∑ （）一 ∑ ｂＳ一。；ｌ
＝ｌｉ１＝
维普资讯
８８
湖北工业大学学
报
２００８年第４期
将运用上述的模型以及ｍａｌｂ等计算软件得出Ｙｔａ
２模型应用
２１影响因子的选择．
的预测值实际值作比较（２．表）
房价上涨带来的压力，价与承受能力的矛盾显得房

多元线性回归模型的案例讲解

多元线性回归模型的案例讲解案例：房价预测在房地产市场中，了解各种因素对房屋价格的影响是非常重要的。

多元线性回归模型是一种用于预测房屋价格的常用方法。

在这个案例中，我们将使用多个特征来预测房屋的价格，例如卧室数量、浴室数量、房屋面积、地段等。

1.数据收集与预处理为了构建一个准确的多元线性回归模型，我们需要收集足够的数据。

我们可以从多个渠道收集房屋销售数据，例如房地产公司的数据库或者在线平台。

数据集应包括房屋的各种特征，例如卧室数量、浴室数量、房屋面积、地段等，以及每个房屋的实际销售价格。

在数据收集过程中，我们还需要对数据进行预处理。

这包括处理缺失值、异常值和重复值，以及进行特征工程，例如归一化或标准化数值特征，将类别特征转换为二进制变量等。

2.模型构建在数据预处理完成后，我们可以开始构建多元线性回归模型。

多元线性回归模型的基本方程可以表示为：Y=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn其中，Y表示房屋价格，X1、X2、……、Xn表示各种特征，β0、β1、β2、……、βn表示回归系数。

在建模过程中，我们需要选择合适的特征来构建模型。

可以通过统计分析或者领域知识来确定哪些特征对房价具有显著影响。

3.模型评估与验证构建多元线性回归模型后，我们需要对模型进行评估和验证。

最常用的评估指标是均方误差（Mean Squared Error）和决定系数（R-squared）。

通过计算预测值与实际值之间的误差平方和来计算均方误差。

决定系数可以衡量模型对观测值的解释程度，取值范围为0到1，越接近1表示模型越好。

4.模型应用完成模型评估与验证后，我们可以将模型应用于新的数据进行房价预测。

通过将新数据的各个特征代入模型方程，可以得到预测的房价。

除了房价预测，多元线性回归模型还可以用于其他房地产市场相关问题的分析，例如预测租金、评估土地价格等。

总结：多元线性回归模型可以在房地产市场的房价预测中发挥重要作用。

它可以利用多个特征来解释房价的变化，并提供准确的价格预测。

多重共线性对房价分析的影响及其修正——基于《西安市商品房价格影响因素分析及预测》一文的讨论

西安科技大学的硕士研究生丁建国在其硕士学
位论文《西安市商品房价格影响因素分析及预测》（以下简称《西》）中，指出西安市商品房价格的影响因素包括西安市ＧＰＤ、人均可支配收入、非
农人口数、住宅平均造价、竣工面积、销售面积、
将主要对其多重共线性问题进行讨论。
（）数据的准确性问题一
１，而其在回归方程中却 “ ）变为”２６（１。．５式）５
该文此后的定量分析与预测均是基于这一方程。由
于方程的系数并没有反映实际的统计结果，那么该
文的分析与预测结论必然是不科学的。
３２５５１４２５
．
１．００１６
．０２０ｂ
３１２７２１２
．
系数，虽然使得分析
得以继续，但是其分
ａｒｄｃｒ（ｎｔｎ）均可支配收入．ｅｉｏｓｃｏｓｃ人Ｐｔ：ａ，
工面积 ”项采用了统计年鉴中的 “ 市属固定资产投
资”的 “ 住宅竣工面积”条目。该项数据反映的是西安市市属经济体营建住宅的竣工面积，其中包括
白变量之间存在着多重共线性。本文将重点探讨该模型的多重共线性问题，并尝试采用差分法重新构建分析模型，以克服线性回归中的多重共线性问
题。
城镇投资和房地产开发两部分，而城镇投资部分的住宅并不参与房地产市场流转，对于商品房价格并
不构成直接的影响。另一方面，房地产市场中流转的住宅产品不仅包括市属经济体营建的，还应包括

线性回归分析在房价中的应用

线性回归分析在房价中的应用在当今的房地产市场中，房价被认为是一个关键的指标，它受到许多因素的影响。

为了更好地理解房价的变化规律，人们采用了各种统计方法，其中线性回归分析是一种常用的方法。

本文将讨论线性回归分析在房价中的应用。

一、线性回归分析的基本原理线性回归分析是一种用于建立变量之间关系的统计方法，它假设变量之间存在线性关系。

在房价分析中，我们通常将房价作为被解释变量（因变量），而其他与房价相关的因素（如房屋面积、地理位置、房龄等）作为解释变量（自变量）。

二、收集数据为了进行线性回归分析，我们首先需要收集相关数据。

在房价分析中，我们需要收集一系列房屋的信息，包括房屋面积、地理位置、房龄、朝向、装修程度等。

同时，我们还需要获得这些房屋的实际销售价格作为我们的因变量。

收集到的数据应该是随机采样的，以避免样本偏倚。

三、数据预处理在进行线性回归分析之前，我们需要对数据进行预处理。

这包括缺失值处理、异常值处理和变量转换等。

例如，如果我们的数据中存在缺失值，我们可以采用删除、插补或模型预测等方法进行处理。

如果存在异常值，我们可以考虑将其删除或进行修正。

对于非数值型变量，我们可以采用编码方法将其转化为数值型变量。

四、建立模型在进行线性回归分析之前，我们需要明确我们的模型类型。

在房价分析中，最简单的线性回归模型可以表示为：房价= β0 + β1 * 面积+ β2 * 地理位置+ β3 * 房龄+ ε其中，β0、β1、β2和β3是待估计的参数，ε是误差项。

我们可以使用最小二乘法估计这些参数，并得到模型的拟合优度。

五、模型评估在进行线性回归分析后，我们需要对模型进行评估，以确定模型的拟合程度和预测能力。

常用的评估方法包括判定系数（R-squared）、均方根误差（RMSE）和残差分析等。

通过对模型进行评估，我们可以判断模型是否可靠，并根据需要进行模型改进。

六、应用案例为了更好地理解线性回归分析在房价中的应用，我们可以通过一个案例来说明。

基于多元线性回归模型的二手房价格影响因素分析——以成都市某区为例

河南建材201812019年第5期随着我国经济的飞速发展和城市化进程的加速，二手房的需求日益上升，二手房的价格成为人们最为关心的问题。

二手房的价格始终是一个热门社会话题，因此，许多学者针对不同地区的二手房房价进行相关研究。

王亮通过主成分分析法和多元回归函数对影响杭州市二手房房价的影响因素进行了分析[1]；潘添翼和贾德铮从宏观到微观，基于计量经济学架构模型研究上海二手房房价的影响因素[2]；丁战和孙国庆运用AHP 定量分析法剖析解读人们在选购二手房时的影响因素[3]；与传统的主观方法相比，量化分析作为更科学合理的研究手段，对城市社会中二手房房价的分析具有显著意义。

1研究目的采用数学模型研究二手房价的影响因素，从数学层面通过可量化数据反映各个因素对房价的影响情况，从而研究二手房房价受各种因素的影响程度及针对房价的变化趋势进行一定的预测。

2数据来源及研究方法2.1数据采集及预处理使用Python 程序从某网站获取截至2019年3月以来的2000余条成都市某区的二手房交易信息记录进行后续分析。

首先，对上述获取数据进行一定的预处理，去除含有极值的少数非代表性样本；其次，主要研究一般住宅方向的二手房信息，去除车位和地下室样本；最后，查验样本地成交二手房单价信息，去除发现的其他异常值。

将预处理后的数据输入模型进行分析。

2.2多元线性回归模型本研究采用线性回归模型。

在回归分析中，如果有2个或2个以上的自变量，则称为多元回归。

现实生活中，二手房的房价常常与多个因素联系紧密，因此，针对二手房房价的研究，应由多个自变量的最优组合共同进行预测或估计因变量。

3数据分析3.1变量选取二手房的价格会受到诸多因素的影响，同时，各因素对房价的影响程度也不尽相同。

学者丁战、孙国庆运用AHP 定量分析选购二手房的影响因素的结果显示，在购房者心中，按照影响因素的重要性，从大到小排序依次为:地段条件、质量、价格、产权、配套设施、历史、装修程度、楼层、物业管理、其他、邻居组合。

基于回归模型的贵州省房价影响因素分析

中，通过分析房产的需求和供给两个方面 , 探究影响房价的因素 , 找出改善房产市场过热的措施 [2]。张梦实 (2012) 基于对我国房地产
表 1 系数
价格上涨的现状，从政府、企业、供需关系和外部因素四个方面
进行分析研究，为房地产市场的宏观调控提供理论依据和有效方法 [3]。
在以上文献研究的基础上，本文建立了以房产价格为因变量，
验和系数显著性检验。首先，我们考虑模型的拟合优度，由于 R
作者简介：刘燕玉 (1987-)，女，湖南邵阳人，硕士，讲师。研究
Square=0.966，说明模型拟合效果较好，Durbin-Watson 值为 2.742，方向：应用统计。
接近 2，表明残差与自变量之间彼此独立。然后，对模型进行显著
郭琴 (1993-)，女，重庆人，铜仁学院统计学专业学士。
地方经济
基于回归模型的贵州省房价影响因素分析
刘燕玉郭琴铜仁学院大数据学院
摘要：本文提取了省内 GDP、城镇居民可支配收入、人口数量、农村人口数、固定资产投资、旅游经济等指标 , 并收集这些指标自 2004 年—2013 年的历史数据，建立了以房产价格为因变量的多元线性回归模型。研究结果表明贵州城镇居民可支配收入对贵州房价的影响是显著的。
表 2 已剔除变量系数
省内 GDP、城镇居民可支配收入、人口数量、农村人口数、固定资
产投资、旅游经济等为自变量的多元线性回归模型，并进行模型优
化，用于分析贵州省房价影响因素。
二、实证研究
１．指标说明及数据来源
本文提取了省内 GDP、城镇居民可支配收入、人口数量、农村
人口数、固定资产投资、旅游经济共 6 个指标，并在中国统计年鉴
由表 1、表 2 知，只有城镇居民可支配对应的 p=0.000<0.05，

上海房价影响因素的多元线性回归分析

上海房价影响因素的多元线性回归分析1：研究目的和意义我国房地产市场从20世纪90年代开始建立到如今已经颇具规模，对我国的经济增长产生了很大的影响，甚至成为了国民经济的支柱型产业。

但是近年来，房价的飞速发展又不得不引起我们的重视，在促进经济增长的同时，带来的一系列结构性问题将对房地产行业的健康发展甚至国民经济的可持续发展带来影响。

因此研究商品房价格的影响因素，有助于科学的把握房地产市场的发展规律，对整个国民经济都具有很大的意义。

2：研究内容和方法本文主要以上海为中国房地产市场的代表城市进行分析，通过对1999年至2007年的相关经济数据整理建立起多元线性回归模型。

从理论上来讲，房价的波动主要受宏观经济影响，包括地区生产总值，城镇人均可支配收入，建设成本，城市人口密度，货币政策，土地价格以及房地产开发投资额等指标。

这里主要选取商品房平均售价作为因变量，城镇人均可支配收入，城市人口密度，以及房地产开发投资额作为自变量来进行分析，通过多元回归方法来了解商品房价格的影响因素3：多元回归模型的建立及数据分析3.1：多元线性回归模型的建立数据来源：上海统计年鉴国研网整理设定三个自变量指标分别为：城镇人均可支配收入1x ，城市人口密度2x ，房地产开发投资额3x ，商品房平均售价y 作为因变量，并建立如下的多元线性回归模型：其中0β，1β，2β，3β分别为未知参数，ε为剩余残差，与三个自变量无关。

服从N(0, 2σ).3.2：回归模型的检验（一）模型拟合度检验见下表二分析结果：表二：模型拟合度检验由上表可以看出，其R 值和R Square 值都很接近于1，所以其模型拟合度较好。

（二）方差分析显著性F 检验见下表三方差分析表：表三：方差分析表由上表可以看到F 值为72.325，SIG 值为0.000，显然小于0.05，说明因变量分别与自变量存在真实的线性关系，显著性检验通过。

（三）变量显著性t 检验见下表三相关系数表：表四：Coefficients 表由表知，只有城镇人均可支配收入的SIG 值小于0.05，但是其VIF 值却大于10，另外发现城市人口密度以及房地产开发投资额和商品房均价呈负相关，显然在经济实际上不合理。

基于R语言的线性回归分析房价对国民消费的影响

一构建模型为了研究房价如何影响城镇居民消费，使用多元线性模型：n i x x x Y i i i i ,,2,1;3322110L L =++++=ββββ二指标变量的选取使用居民人均消费支出作为因变量Y ，用城镇居民人均可支配收入来表示居民人均收入的x1,住宅商品房平均销售价格是x2表示住房财富，居民消费价格指数反应社会通货膨胀x3，上证综合收盘指数反应股票财富x4，x5表示房地产投资额数据处理对自变量和因变量都采取对数处理，消除量级和单位的影响。

三皮尔逊相关系数从相关系数的结果中可以看出，居民可支配收入、商品房均价、房地产开发投资额、居民人均消费支出之间的两两相关性较强，都在90%以上。

四格兰杰因果检验Granger causality testDependent variable:YExcludedChi-sqProb.X1 1.36 0.028 X2 0.15 0.038 X3 1.74 0.019 X4 1.56 0.251 X5 2.16 0.239Variabe Coefficient Std，Error t-statistics ProbC 4.17 0.74 5.59 0.005 LOG（X1) 0.56 0.15 3.76 0.01 LOG（X2) -0.17 0.07 -0.98 0.38 LOG（X3) -0.02 0.01 -1.86 0.13 LOG（X4) -0.08 0.02 -2.93 0.04 LOG（X5) 0.19 0.05 3.29 0.02 R-Squared 0.99 F-Statistic 708 Adjusted R-Squared 0.99 Prbo 5.57E-06 从F统计量的结果来看，P只小于5%，说明自变量和因变量之间是存在多元线性关系的。

R方99%，拟合效果比较好。

T检验的结果也表明，各个自变量基本都是系数显著的。

接下来进行一些后续的检验2 多重共线性检验使用方差膨胀因子vif检验来判断是否存在多重共线性X1 X2 X3 X4 X5136.980852 56.353320 2.826053 1.915953 52.268300X1 X2 X3 X4 X5X1 1.00 0.99 0.41 -0.47 0.98X2 0.99 1.00 0.33 -0.43 0.96X3 0.41 0.33 1.00 -0.62 0.50X4 -0.47 -0.43 -0.62 1.00 -0.48X5 0.98 0.96 0.50 -0.48 1.00结果表明多重共线性是存在的，结合理论和相关分析的结果，x5和x1、x2有相关关系，x4和x3相关显著，所以选择删掉x2、x5。

基于岭回归法对海南省住宅销售价格的影响因素的研究

ｏｅｉｄｐｎｅｔａｉｂｅｆｈｅｅｄｎｒｌｓｔｎｖａ
从表２以看出自变量之间是高度相关的，可证明了自变量之间多重共线性的存在．用Ｓｓ１．而ｐｓ７０
也检测出自变量之间也存在多重共线性，图３见，般ＶＦＩ，Ｉ＞Ｏ我们就认为自变量之间存在多重共
表２自变量间的相关系数
Ｔａ２ｂ．Ｔｈｏｒａｉｎｃｅｉｉｎｓｅｃｒｔｏｆｃｅｔｅｌｏ
我们用Ｅｉｓ．做出回归模型，到的结果ｖｅ６０ｗ得
一～～～～
Ｄ３ｅ４２１，Ｔｍｅ２：ｌｌ／１１０ｉ；１２７Ｓａｌ９６２０ｍｐｅ１９０８ｌｄｕｅｂｅｖｔｎ３ｎｄｄｏｓｒｉｓｔａｏ
有变量进行自然对数处理，利用最／－乘法，ｈ－＂做多元线性回归：
但是，我们可以看到ｌ（ｑ）个自变量的系ｎｓｕ：ｉ￣
数符号是负的，宅面积和住宅每平方米的价格呈住
ｔｐ＝ｏｌｓｈｐｎ＋ｎｑ）（）（ｕ＋（ｐ＋ｏ）
做一个简略的分析．１９年至２０以９６０９的《中华人民
Ｙ＝ｆＸ＋Ｕｌ参数的最小二乘估计为：
＝
（）１
（）Ｙｘｘ
（）２
如果解释变量之间存在多重共线性，亦即
共和国统计年鉴》海南统计年鉴》和《的相关数据做为依据ｎ部分数据是笔者以上述两部统计年鉴的，

基于线性回归的房价预测研究

基于线性回归的房价预测研究第一章：引言随着城市化进程的加速，房地产行业的发展越来越受到人们的关注，而房价则是衡量房地产市场的重要指标之一。

因此，房价预测已经成为房地产市场分析和研究的一个重要方向，对于购房者和投资者都有较大的现实意义。

本文以基于线性回归的房价预测为研究对象，旨在探讨如何运用线性回归对房价进行预测，以及优化模型的方法和应用范围。

第二章：线性回归模型线性回归模型是利用自变量和因变量之间的线性关系进行预测的一种统计模型，用于解决定量数据分析中问题的线性预测模型。

在房价预测中，自变量可以包括房屋面积、房屋年龄、地理位置等，因变量即房屋价格。

线性回归模型包括两个主要部分：建模和预测。

首先，利用数据集拟合出回归方程，并对拟合效果进行评估。

然后，利用回归方程对新的数据进行预测。

线性回归模型的核心是回归方程，一般表示为：Y = a + bX其中，Y为因变量（房屋价格），X为自变量（房屋面积、房屋年龄等），a和b为回归系数。

a称为截距，表示当X=0时，Y 的取值；b称为斜率，表示Y随X变化的速度。

第三章：数据预处理在构建线性回归模型之前，需要预处理数据。

数据预处理主要包括数据采集、数据清洗、数据预处理和特征选择。

1. 数据采集数据采集是预处理数据的第一步，需要从不同渠道获取大量房价数据，例如各大房产网站、房屋中介等。

数据的准确性和完整性对预测结果有着举足轻重的作用，因此需要获得尽可能多的数据。

2. 数据清洗数据清洗是指对数据进行评估、过滤和处理，以保证数据的质量，并且消除数据中的噪声和离群值。

在房价预测中，如果数据集中的某些数据与其他数据点明显不符，需要进行处理，否则这些离群点可能会对模型产生严重的影响。

3. 数据预处理数据预处理是指对数据进行标准化、归一化等处理，以便更好地进行建模。

在房价预测中，需要对数据进行标准化，以便在回归方程中计算回归系数。

4. 特征选择特征选择是指选取最具有区分度的特征作为模型输入。

基于多元线性回归模型的房价预测

基于多元线性回归模型的房价预测黎小丽摘㊀要：房价现象是现今社会尤为关注的一个点，针对近几年房价几乎持续上涨这一现实问题，以惠州市为例，利用粗糙理论和相关性分析，确定ＧＤＰ㊁人均收入㊁人均支出㊁施工面积和竣工面积为影响房价的主要因素，通过２０１０２０１７年惠州市房价数据，建立多元线性回归模型并对其分析，预测房地产价格未来走势，进而根据影响因素提出有利于房地产市场健康㊁稳定发展的政策建议，是非常重要而迫切的研究课题，具有很强的理论和现实意义㊂关键词：多元线性回归模型；房价预测；相关性分析一㊁引言随着惠州市经济发展水平的加快和一线城市住房体制改革的不断深入，更多人口迁入二线城市，在二线城市购房㊂目前，从五限（限商，限卖，限价，限制，限购）政策出来看，惠州是粤港澳大湾区唯一不限购城市，目前整个粤港澳大湾区（９＋２城市）大量外溢至惠州㊂惠州，这个临深得天独厚城市，将受益于深圳东进㊁粤港澳大湾区发展，人口逐步增加，城市发展也日益增多㊂故，这一举措加速了惠州市房价的抬升㊂如今的房地产开发已上升为产业的概念，对城市的影响力逐渐增强，价格的运行变得尤为重要㊂如何分析惠州市房地产价格波动，以及如何有效预测房地产价格未来走势已成为重要研究问题㊂因此有必要建立合理的价格模型，寻找价格变化规律，从而使分析预测更加准确㊂房地产作为一种重要商品，其价格影响因素众多，包括ＧＤＰ㊁居民收支㊁开发施工面积㊁和竣工面积等㊂且每个因素影响程度不断变化，造成房价的不断波动㊂基于此，文章提出利用粗糙集模型和相关性分析，分析影响惠州市房价变化的因素㊂二㊁影响房价的因素分析及数据收集（一）影响房价的因素分析１．粗糙集模型粗糙集理论是一种处理不精确㊁不一致，不完整等各种不完备的信息有效的工具，且具有易用性㊂此外，该理论以对观察和测量所得数据进分类的能力为基础，以集合论为数学工具完成对不确定知识的处理㊂一般来说，粗糙集约简可概括为如下步骤：第一，以观察和测量的数据对象为行，以数据对象的属性为列，形成决策表㊂第二，对决策表进行进一步整理，删除相应错误及多余的内容㊂第三，对属性值进行相应约简，既要删除对结果影响较小的属性值，又要考察决策表中的具体属性值㊂在约简过程中，应保证各决策表是相容的㊂第四，再次对决策表进行整理，对某些具体属性值进行合并㊂不同决策表的核，即各约简决策表的交集应相同㊂决策表的核作为所有约简的计算基础，不可继续约简㊂通过决策表计算可知，短期内，影响惠州市房价的因素主要有ＧＤＰ㊁人均收入㊁施工面积和竣工面积㊂２．相关性分析相关性分析是对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度的分析方法㊂相关性分析可首先对多个变量间关系进行判断，如变量间存在相关关系，则可对其相关性及相关程度进行具体描述㊂由于实际需要的分析情景不同，相关性分析又可以分为线性相关分析㊁偏相关分析和距离相关分析三种类型㊂利用Ｒ语言对影响房价的因素进行线性相关分析㊂其中，ＧＤＰ㊁人均收入㊁人均支出和施工面积的相关性皆大于０．８，显著性概率ｐ皆稳定在０．０１左右，说明上述影响因素与房价的相关性极为密切㊂由此我们可以得出，ＧＤＰ㊁人均收入㊁人均支出和施工面积为影响惠州市房价的主要因素㊂３．得出结论结合粗糙集理论和相关性分析结论可知，ＧＤＰ㊁人均收入㊁人均支出㊁施工面积和竣工面积为影响惠州市房价的主要因素㊂（二）数据集介绍１．数据收集文章讨论影响惠州市房价变化的因素及模型预测，其中，房价作为因变量，其他影响因素作为自变量分析㊂在预测惠州市房价走势时，惠州市房屋销售价格和房价影响因素来自广东省统计信息网和惠州市政府网站，数据长度为２０１０２０１７年㊂２．数据属性由上文可知，影响惠州市房价的主要因素为ＧＤＰ㊁居民收支㊁开发施工面积㊁和竣工面积㊂由于房价的变化受多个变量影响，故对影响惠州市房价的主要因素做出具体介绍㊂一是惠州市ＧＤＰ㊂ＧＤＰ（国民生产总值）是指在一定时期内一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量经济状况的最佳指标㊂二是居民可支配收入㊂居民可支配收入是日常生活的主要来源，它决定着居民购买力的大小，即消费水平的高低，进而影响市场需求量㊂三是居民消费支出㊂居民消费支出是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出㊂通过居民平均每人全年消费支出指标来综合反映城乡居民生活消费水平㊂四是开发施工面积㊂房屋施工面积是一定时期内施工的房屋建筑面积之和㊂新开工面积反映一定时期内房屋建筑新开工的规模，是分析施工战线长短和编制施工计划的依据㊂五是竣工面积㊂竣工面积是指房屋按照设计要求已全部完工，达到入住和使用条件，经验收鉴定合格或达到竣工验收标准，可正式移交使用的房屋建筑面积总和，是说明在建房屋建成程度的指标㊂图１　惠州市近几年房价数据及其影响因素三㊁多元线性回归模型预测房价（一）建立多元线性回归模型线性回归（ＬｉｎｅａｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进㊀㊀㊀（下转第８４页）续表变量股票市场参与度基金市场参与度债券市场参与度保险市场参与度民间借贷市场参与度金融市场参与度性别０．００００４［０，１．０００］０．１５３［０，０．３６１］－０．２９８∗［０，０．０９３］－０．２７８［０，０．２３４］０．２０６∗［０，０．０８８］－０．７６２∗［０，０．０８３］婚姻０．６４２∗［０，０．０６４］０．４３５∗∗［０，０．０４５］０．５２９∗∗［０，０．０２１］０．６４９∗∗［０，０．０３１］－０．０７６［０，０．６２６］－０．５４６［０，０．３３７］学历０．４４６∗［０，０．０６３］０．２２７［０，０．１３０］０．２０５［０，０．１９４］－０．１８５［０，０．３７５］－０．３５４∗∗∗［０，０．００１］０．７０４∗［０，０．０７３］健康０．１５８［０，０．５０４］０．１８０［０，０．２２７］０．３２５∗∗［０，０．０３８］０．３２２［０，０．１１９］０．２０４∗［０，０．０５７］０．９３０∗∗［０，０．０１７］收入对数２．１３０∗∗∗［０，０．０００］１．５５４∗∗∗［０，０．０００］１．２７１∗∗∗［０，０．０００］２．１４０∗∗∗［０，０．０００］０．８６３∗∗∗［０，０．０００］１．５２２∗∗∗［０，０．０００］四㊁政策建议文章的实证结果得出，居民风险态度会显著影响家庭是否参与金融市场和金融市场参与度㊂因此，提高居民对金融风险的认知水平，加强政府对金融市场的监管力度，对于家庭合理参与金融市场，利用金融产品和服务来保障自己的福利水平有非常重要的推动作用㊂因此，各部门可以从以下方面着手㊂（一）提高居民金融素养增强居民对金融市场的认知程度，能够有效增加居民参与金融市场的概率，同时，能够避免决策失误，实现家庭投资收益和福利最大化㊂（二）设计符合居民需求的金融产品金融机构在制订和设计金融产品时，应将居民对于金融服务的风险和态度引入到所设计的理念中，尽量制订出符合我国城镇居民实际需求的金融产品，增强家庭对于金融市场的认识和了解㊂（三）健全金融配套服务体系，降低了信用风险完善商业银行金融服务行业内部信息公开披露机制，将会更有利于商业银行行为内部的企业，加强对行业自身的法律约束与自律，促进商业银行金融服务产业才会在太阳下健康地发展㊂参考文献：［１］陈其进，陈华．中国居民个体风险态度及影响因素分析：基于城镇居民㊁农民工和农村居民的对比研究［Ｊ］．上海经济研究，２０１４（１２）：７８－８９．［２］胡振，臧日宏．风险态度㊁金融教育与家庭金融资产选择［Ｊ］．商业经济与管理，２０１６（８）：６４－７６．作者简介：陈絮雯，长沙理工大学㊀经济与管理学院㊂（上接第８２页）行建模的一种回归分析，当因变量受到多个自变量影响时，所进行的分析便被称为多元线性回归㊂综上所述可知惠州市房价受多个因素影响，因而可以考虑建立多元线性回归模型㊂以住宅价格为因变量Ｙ，各影响因素为解释变量建立多元回归模型为：Ｙ＝ａ＋ｂ１ｘ１＋ｂ２ｘ２＋．．．＋ｂｋｘｋ其中，ｂ１，ｂ２．．．ｂｋ，ｋ＝１，２，３．．．是回归参数（系数），表示在其他影响因素保持不变的情况下，ｘｋ变化一单位时商品住宅价格Ｙ平均变动的单位数㊂ａ为常数项㊂通过求解这一函数方程，可以得到相应的数值及其相互关系，并由此做出必要的分析．多元线性回归分析在实际中应用极为广泛，它准确直观地描述了因变量随多个自变量的变化情况，并定量描述出各个自变量与因变量的相关性与相关程度，便于研究过程中的具体分析㊁模型的建立和预测㊂（二）结果分析在多元线性回归得出的数据中，Ｒ２表示拟合优度，Ｒ２接近于１，说明两变量的共变量比率越高，表示拟合程度越高㊂在实际Ｒ语言运行结果中，我们得到Ｒ２＝０．９２５１，比较接近１，说明回归模型的拟合程度较好㊂Ｆ统计量代表所有影响因素整体对房价的显著性，Ｆ值越大，回归方程的显著性也就越明显，模型的置信度也就最高㊂在实际运行结果中，各自变量ｐ值都小于０．０１，说明回归模型置信度较高㊂ｂｋ代表回归系数，代表因变量与对应自变量的相关程度㊂由运行结果可知，多元线性回归方程为Ｙ＝６．１０４＋９．９３９ｘ１＋３．７９４ｘ２－５．１８６ｘ３㊂四㊁结论与建议利用多元线性回归模型得出的公式可计算出：２０１８年估价为：Ｙ＝６．１０４＋９．９３９∗３８３９．６＋３．７９４∗３１０９１－５．１８６∗２２９６９＝１１０４９根据以上对惠州市房价的分析预测可以看出，惠州市房价上涨速度虽已减缓，但在一段时间内仍会呈现上涨趋势㊂在此趋势下，房地产形势也愈发严峻㊂房地产是反映一国经济状况的晴雨表，是我国国民经济发展的支柱行业，是十数亿人民的安居乐业之本㊂由于房价形成具有复杂性和客观性，对于政府来说，应从以下几方面入手解决：第一，应进一步完善土地供应办法，完善土地开发制度，规范土地市场；第二，加强经济适用房建设，缓解住房压力；第三，采用市场化方法，尽快出台房地产税以有效抑制投机性需求，降低泡沫风险㊂而对于居民来说，应结合自身需求，理性购房消费，以谨慎的态度对待房地产价格变化和房地产投资，以防不必要的上当受骗㊂参考文献：［１］李大营，许伟，陈荣秋．基于粗糙集和小波神经网络模型的房地产价格走势预测研究［Ｊ］．管理评论，２００９，２１（１１）：１８－２２．［２］党光远，杨涛．唐山市房价影响因素的多元线性回归分析［Ｊ］．河北联合大学学报（社会科学版），２０１４，１４（２）：２１－２５．［３］朝克，吕丽娟．基于多元线性回归的内蒙古自治区房价影响因素研究［Ｊ］．内蒙古科技与经济，２０１１（１７）：７－９．作者简介：黎小丽，广东财经大学统计与数学学院㊂。

基于多元线性回归的商品房价格影响因素实证分析

基于多元线性回归的商品房价格影响因素实证分析梁晨刘枬/重庆交通大学管理学院摘要：依据凯恩斯理论和房地产泡沫理论，选取当年年人均收入、新增住房面积及上一年商品房价格等三个因素，利用相关分析和多元线性回归分析测度其对商品房价格的影响，找出了引起房地产价格波动的主要因素当年年人均收入，根据实证结论提出了控制房价的建议。

关键词：商品房价格，相关分析，多元线性回归，影响因素1 引言改革开放以来，我国的经济突飞猛进对城市商品房的价格产生了巨大影响，特别是进入21世纪后，伴随着商品房价格日益增长，出现了房地产投资过热。

在这种房价居高不下的形势下，国内外诸多专家学者认为我国的房地产市场已经出现价格泡沫，在房地产业对我国国民经济发展起着积极作用的大环境下，这种价格泡沫势必会对我国的经济发展造成重大影响。

为了解决这个问题，我国政府逐渐出台相关政策对房地产市场进行宏观调控。

国内关于房地产价格的影响因素研究很多，姚先国[1]等人对地价对房地产价格的影响进行研究，认为地价与房价有联系，但并不成线性关系，居民需求是推动房价上涨的主要原因。

姚大全[2]认为影响放低产价格的另一因素是土地储备，一方面土地价格影响开发成本，另一方面土地供应机制影响房屋开发总量。

黎文江[3]认为房价与GDP及人均收入挂钩具有合理性，两者是相互影响的关系。

需要注意的是，以上都是对单一因素进行了分析。

房地产的健康持续发展是市场正常运作的需要，也是经济持续发展的需要，运用统计学等理论方法对影响房价的相关因素进行实证研究是非常必要的，能够为居民消费、投资，政府调控提供依据，对维护广大人民群众利益有至关重要的作用。

影响房地产价格的因素有很多，根据影响程度找出主要因素对实行房地产价格的宏观调控有关键意义。

本文以中国统计年鉴2000-2012年相关数据作为分析样本，使用相关分析和多元线性回归分析方法，对选取的当年国民年人均收入、新增住房面积及上一年商品房价格等三个影响因素进行了研究。

基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素

基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素
刘纪辉
【期刊名称】《湖北工业大学学报》
【年(卷),期】2008(023)004
【摘要】利用多元线性回归方法研究了商品房竣工面积、销售面积、建筑业贷款及利率因素对泉州市地区商品房平均价格的影响.
【总页数】4页(P87-90)
【作者】刘纪辉
【作者单位】采州师范学院资源与环境学院,福建,采州,362000
【正文语种】中文
【中图分类】F293.3
【相关文献】
1.房地产价格的影响因素分析——基于成都市房地产价格的实证研究 [J], 何三峰
2.基于多元线性回归分析法的房地产价格评估 [J], 仲小瑾
3.基于多元线性回归分析的国内旅游消费影响因素研究 [J], 陈星星
4.基于主成分与多元线性回归分析的新疆兵团第八师灌溉用水有效利用系数影响因素 [J], 王丽;黄勇;丁涛;陶洪飞;周洋
5.基于多元线性回归分析的广西农产品跨境电商发展影响因素实证研究 [J], 黄炎璐
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。