计量论文房价精编WORD版
房地产价格波动论文2篇.doc
房地产价格波动论文2篇第一篇一、实证分析1.数据分析为了考察房价与消费之间的关系，本部分首先对房价增长率与消费增长率作一个描述性统计，以直观地了解房价是否对消费产生财富效应。
笔者统计并计算了我国30个省市自治区在不同阶段的房价增长率和消费增长率，结果如表1所示。
其中时段1指2007年第2季度—2008年第3季度，时段2指2008年第4季度—2009年第4季度，时段3是2010年第1季度—2013年第3季度。
由上一部分的分析可知，时间段2实行的是拉动经济的房地产调控政策，而时间段1和时间段3实行的都是抑制房价的调控政策，但是从房价增长率的“平均值”来看，时间段3比时间段2增长了比较大的幅度，消费增长率的“平均值”也有类似的变化。
在房价增长率这一栏，除了“最小值”外，其他统计量随区间递增。
时间段3的“最大值”和“最小值”是这3个时间段里面最大和最小的，说明严厉的房地产调控政策下，一些省份的房价出现较大幅度下跌，同时一些省份出现大幅上涨。
而在消费增长率这一栏，除了“最大值”外，其他统计量都随区间递增。
因此，总体来看，房价与消费的变化似乎具有一致性，但二者的关系具体如何，需要通过实证进行检验。
2.模型构建与数据说明根据持久收入假说或生命周期理论，消费由收入和财富决定，同时考虑到居民的消费行为有一定惯性，因此本文构建模型如下：Cons=α+βCons(-1)+γI+ηH+δCPI+ε，其中Cons表示消费，Cons(-1)表示前一期的消费，以城镇居民消费性支出作为代理变量；I表示收入，用城镇居民可支配收入表示；H表示房地产价格，以商品房销售价格（由商品房销售面积和商品房销售额计算得到）表示。
商品房销售价格由于是月度数据，因此通过算术平均计算得到季度数据。
为了得到前期消费与当期消费的准确关系，引入环比CPI作为控制变量，同样通过算术平均计算得到季度数据。
为了克服时间跨度短、数据量少的问题，并考虑到数据可得性，本文收集了2007年第二季度—2012年第三季度全国各省、直辖市、自治区的数据（不包含西藏）。
房价的计量经济分析
房价的计量经济分析计量经济学课程论文论文题目房价的计量经济分析学院经济与管理学院专业投资学年级 2014学号 201424015118学生姓名黄锦恒完成时间 2016 年 12 月房价的计量经济分析摘要：2015年以来全国整体的楼市销售在政策不断利好的刺激下，温和回暖。
2015年是国企改革深化的关键之年。
虽然此前国企改革进度总体来说低于预期，但从2015年年初至今，尤其是两会以后，相关政策密集出台，“1+N”国企改革文件出台的预期逐渐加强。
由于一线城市在经济增长、产业聚集以随着政府一系列关于房地产政策的出台，我国房地产行业出现回暖迹象，许多城市的房价都在上升期。
2015年1至6月份，全国商品房销售面积同比增长3.9%，而1至5月份为下降0.2%，热点城市住宅交易量明显上升。
在住宅交易回暖的过程中，房地产市场出现新的运行特征，将对房地产业数量型增长模式提出巨大挑战，值得高度关注。
关键词：房价成本；计量假设检验；拟合优度1.引言近年以来，房地产业迅速发展，价格持续稳定上涨，已远远超过一般人所能承受的经济能力。
过高的房价有可能超出经济系统的承受能力，从而最终影响经济的稳定。
为此基于对我国房价上涨的成因分析，并有针对性地提出了解决房价问题的对策建议2.理论基础房产是指建筑在土地上的各种房屋，包括住宅、厂房、仓库和商业、服务、文化、教育、卫生、体育以及办公用房等。
地产是指土地及其上下一定的空间，包括地下的各种基础设施、地面道路等。
房地产由于其自己的特点即位置的固定性和不可移动性，在经济学上又被称为不动产。
可以有三种存在形态：即土地、建筑物、房地合一。
根据经济学原理，商品的价格由供求变化决定。
若供过于求，则价格下降，反之，价格上升。
供给与需求理论就是通过协调供给与需求的关系以使产品达到一种均衡价格，住房作为一种商品，无非也是适用于这一原理的。
对于住房来说，需求弹性较大，供给弹性较小。
即当住房价格变化时，住房供给的变化量较大，住房需求的变化量则较小。
计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析
我国房价影响因素的实证分析【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。
近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。
在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。
【关键词】房价Eviews回归分析一、引言住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。
经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。
但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。
房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。
如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。
写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。
并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。
选择拟和效果最好的最为结论。
二、文献综述近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。
关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。
中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。
从计量与实验经济学角度探讨房产价格
繁荣的情况下，无论购房者做出何种决策，开发 商的最优选择都是提高房价，所以我们看到，开 发商只要选择了提高房价，其收益值为 １５ 或 ８， 总是要大于等于维持房价稳定时的收益 ８ 或 ５， 根据这种思路，与政策引导相对应的损益表设置 见表 １。
根据表中的损益值，我们不难看出：在虚假 繁荣的情况下，房地产开发商提高房价，购房者 减少购房需求，将导致房地产市场的泡沫破裂， 房地产开地产开发商开除出本轮博弈， 并为这个选择付出一个相当大的代价，以至于几 乎所有房地产开发商都要放弃这一选择。因此， 在根据上表制定的制度实施时，房地产开发商与 购房者双方利益最大化的选择是：
齐婧 ／ 责任编辑
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这样就只剩下 ＩＮＣＯＭＥ 这一个解释变量，通 过观察相关图像，发现 ＩＮＣＯＭＥ 在 ９０００ 元是一个 较为明显的拐点，考虑设置虚拟变量 ｄ１。
对 ｐ＝Ｃ＋ＩＮＣＯＭＥ＋ｄ１ 进行回归，拟合度较好， 且各个解释变量都通过了 ｔ 检验，通过考虑是否 存在异方差和自相关的情况，得出 β１＝０．５１。
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房地产市场
China Real Estate
表１ 开发商
购房者
损益状况（前者 为开发商，后者 为购房者）
真实 繁荣
提高房价
房地产计量经济学论文
房地产计量经济学论文房地产市场是经济活动中一个重要的领域，对于房地产价格的变动和影响因素进行研究具有重要的实践意义。
本文主要运用了计量经济学的方法，通过对房地产市场数据的实证分析，探讨了影响房地产价格的各种因素，并对其进行了分析和解释。
首先，本文对房地产价格的影响因素进行了理论分析。
在理论分析中，本文考虑了宏观经济因素、政策因素、房地产市场供需关系等因素对房地产价格的影响。
然后，本文采用了多元线性回归模型，对中国某城市的房地产价格数据进行了实证分析。
通过对模型的检验和变量的显著性分析，得出了一些重要的结论。
在结果分析中，本文发现了一些对房地产价格具有重要影响的因素。
首先，宏观经济因素对房地产价格具有显著影响，比如国民经济总量、金融政策等因素对房地产价格的影响。
其次，政策因素也对房地产价格有重要的影响，比如地方政府出台的各种政策对房地产价格的影响。
最后，供需关系也是影响房地产价格的重要因素，房屋的供求关系对房地产价格影响巨大。
通过对房地产价格的影响因素进行了实证分析和解释，本文得出了一些结论和政策建议。
首先，政府应该加强对房地产市场的监管，防范因素对房地产市场的影响。
其次，政府应该加大对房地产市场的调控力度，有效控制房地产价格的波动。
最后，政府应该调整经济政策，促进房地产市场的健康发展。
总之，本文通过对房地产价格的影响因素进行了理论分析和实证分析，得出了一些重要的结论和政策建议。
这对于理解房地产价格的变动和影响因素，促进房地产市场的健康发展具有一定的理论和实践意义。
房地产市场对经济的稳定与发展具有重要作用。
本文的研究成果可以为制定未来的政策和规划提供参考，有助于有效调控房地产市场，确保房地产市场稳定和健康发展。
另外，本文的研究也有一些不足之处。
首先，由于数据的局限性，本文只对中国某城市的房地产市场进行了分析，结果可能不具有普遍适用性。
未来研究可以扩大样本范围，对更多地区的房地产市场进行研究，使研究结果更具有普适性。
计量论文房价修订版
计量论文房价修订版 IBMT standardization office【IBMT5AB-IBMT08-IBMT2C-ZZT18】对我国商品住房价格影响因素的实证分析2014年12月对我国商品住房价格影响因素的实证分析摘要:规范分析结果表明，商品住房价格受诸多因素的影响。
本文通过建立模型，采用逐步回归的方法，对2012年全国31个地区的商品住房价格进行了实证分析。
本文从一般均衡的角度分析了房地产开发企业土地购置费用、房地产开发企业竣工房屋造价、地区生产总值、城镇居民人均可支配收入、城市人口密度、房地产开发企业竣工房屋面积等因素与房地产价格的联系。
并且在模型中将中西部、东部的地理因素作为一个虚拟变量进行分析。
依据收集到的数据，利用计量经济学软件Eviews进行回归分析，结果显示各个影响因素直接也相互影响，其中房地产开发企业竣工房屋造价、城镇居民人均可支配收入是影响房价的重要因素，国家宏观政策对房地产价格的影响不大。
这一分析结果对于现阶段房地产政策的制定有着重要的借鉴意义。
最后，根据分析结果提出改进我国房产宏观调控以稳定房价的建议。
关键词：OLS回归商品房价格影响因素虚拟变量一引言唐代的大诗人杜甫曾经写道：“安得广厦千万间，大庇天下寒士俱欢颜。
”抒发了诗人对未来社会美好生活的憧憬和向往：在那样的一个社会里，所有的人都能住上宽敞舒适的住房,过幸福美满的生活。
住房问题，无论是过去、现在还是将来，无论是发达国家还是发展中国家，都是各国政府十分关注的问题“居者有其屋”，就成了许多国家解决住房问题的政策目标。
人类要生存，首先要有能安身立命的场所，只有在解决了基本生活需要以后，才能追求更高层次的发展和精神的需要。
从1998年开始至今，我国房改按市场化、商品化的既定目标全面推进、纵深发展这一过程不仅实现了机制的转换、促进了房地产业特别是住宅业的发展、大大改善了居民的住房条件，同时还使房地产业成为了新的经济增长点和消费热点。
房价问题的数学建模论文
一、问题重述房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。
我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。
由于住房是人们的一项基本需求，同时住房花费又在总支出中占有很大比例，因此房屋价格势必对人们生活乃至社会稳定产生重大影响。
关于房地产的研究主要集中于以下问题：问题一：从我国一线、二线、三线城市中分别取北京、重庆、呼和浩特为样本，分析其房价是否合理。
问题二：分别对北京、重庆、呼和浩特的房地产价格进行预测。
问题三：探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响。
二、问题分析2—1. 问题1分析本问是要我们通过分析相关数据，找出影响房价合理性的主要因素，然后根据这些因素建立一个城市合理房价的数学模型。
针对本问，通过查阅相关资料并根据已有的数据，确定出某城市房地产价格合理性主要由：经济形势（由固定资产投资表示），人民生活水平（由该城市人均可支配收入表示），消费者对房地产价格的预期（由国家房地产景气指数表示），实际贷款利率，共四个可量化的因素影响，通过这四个因素，我们通过建立经济学的合理价格模型，最终求得该城市房地产合理价格。
2—2. 问题2分析本问是对房价走势进行预测分析，住房作为商品，还兼具生活享受品和投资品的特征，因此，影响房价的因素不仅仅是成本和简单的供需要求，还包括更重要的市场因素、经济因素（如人均收入、政府调控等），建立具体的分析模型比较困难，我们可以借助灰色模型来分析房价走势。
在此，我们选取国内比较有代表性的几个城市来预测整体房价走势灰色模型可简单理解为：如果一个系统具有层次、结构关系的模糊性，动态变化的随机性，指标数据的不完备或不确定性，则称这些特性为灰色性。
计量论文-对我国房价影响因素的计量经济学分析
对我国房价影响因素的计量经济学分析对我国房价影响因素的计量经济学分析摘要：商品房价格增长过快是当前我国城市与社会经济发展中最突出的问题之一，如何合理控制商品房价格平稳增长值得深入研究。
本文选取2011年中国统计年鉴的数据，建立起影响商品房价格因素的多元线性回归模型，进行进一步分析，并且在此基础之上提出相关政策建议。
关键字：商品房价格影响因素多元线性回归模型一、问题的提出近年来，中国房价持续走高。
尽管国家政策层已经启动了几轮调控，但房价丝毫没有要稳定下来的迹象，房价高涨，一房难求的情况仍在持续。
房地产行业已经成为我国国民经济的支柱产业，不仅影响着国民经济的增长，也牵动着千家万户的心。
虽然随着经济的发展，商品房价格的增长是必然趋势，但是目前国内商品房价格增长速度却远远超过平均水准，房价如此之高，会对现在与未来产生多大的影响？为了研究这个问题，我们需要建立计量经济学模型。
二、理论分析影响房价的因素有：土地购置费：土地资源的稀缺性导致土地购置费不断上涨，而土地购置费在相当大的程度上影响了房屋的售价。
随着开发的商品房不断增加，土地也越来越稀缺，房屋价格也会随着上涨，两者存在正相关性。
居民人均可支配收入，代表一个地区的人民的经济实力，人均可支配收入越多，人们提高生活质量和进行投资的欲望和能力就越强。
房屋相对于其他商品来说，具有保值性和增值性，这种特点导致人们用大量的资金进行投资，促使房屋价格上升。
理论上该变量和房价存在正相关性。
商品房销售面积：商品房的销售面积即为购房者所购买的套内或单元内建筑面积(以下简称套内建筑面积)与应分摊的公用建筑面积之和。
一个地区商品房销售面积也能间接反应一个地区商品房的供应热度。
商品房施工面积：报告期内施工的房屋建筑面积商品房竣工面积：报告期内竣工的房屋建筑面积建筑业总产值：建筑业在一定时期内完成的以价值表现的生产总量，是反映建筑业生产成果的综合指标。
通过它可以了解建筑业的生产规模、发展速度、经营成果，并为国家制订经济建设计划提供依据。
计量论文
天津市房价预测（天津商业大学 理学院 天津）摘要: 以天津市商品房价格研究为例，通过建立动态计量经济学模型，分析城市住房价格影响因素，指出住房价格和影响住房供求的变量之间的长期均衡关系; 通过分析影响西安住房价格的最主要因素，提出稳定住房价格的具体建议，同时指出住房实际价格偏离均衡价格的变化趋势。
关键词: 住房均衡价格; 动态计量经济学模型; 影响因素引言：伴随着房地产市场的高速发展，住房及房地产业已经成为国家的支柱产业。
以2004年到2010年的人均可支配收入、人口总量、总投资额数据为例。
一方面，城市住房价格也在持续增长，其增长速度已经远高于居民收入的增长速度，易引发一系列社会问题; 另一方面，因为其价值量大的特性，住房价格的过高或过低，不仅影响到国家经济的稳定，而且还会动摇社会的稳定。
在这样的背景之下，依据住房实际价格围绕均衡价格的变化趋势特征，需要有关部门准确地掌握住房的合理、均衡价格，通过与其实际价格的分析比较，不仅有助于把握住房实际价格的变动情况，同时也能够有效地预测住房价格的发展趋势，通过政策的调整来保障住房市场的稳定发展。
本文采用线性拟合方法，研究城市住房价格影响因素，主要是人均可支配收入、人口总量、总投资额。
通过分析影响住房实际价格的因素，给出稳定住房价格的有效建议，并同时指出了住房实际价格偏离均衡价格的变化趋势。
1、 基本概念1.1.人均可支配收入：人均可支配收入指个人收入扣除向政府缴纳的个人所得税、遗产税和赠与税、不动产税、人头税、汽车使用税以及交给政府的非商业性费用等以后的余额。
个人可支配收入被认为是消费开支的最重要的决定性因素。
因而，常被用来衡量一国生活水平的变化情况。
1.2.人口总量：人口总量是指一个地区（如中国|、中国台湾等）在一定时间内的人口总和，一般以人口普查的统计结果为依据。
然而由于人口普查费时耗力，不可能每年都进行，所以我们通常所讲的人口总量就是上一次人口普查时统计的人口总和。
影响房价变动的计量经济学分析
论文题目：影响房价变动的计量经济学分析论文作者：詹莉(吉林农业大学,吉林长春130118)论文摘自：广东技术师范学院学报(自然科学) No．32011随着商品房的涌现，商品房价格成为广大居民关注的一个热点．影响房地产价格波动的因素大致可分为内生因素和外生因素。
内生因素包括地价、建筑成本和经济发展带来的社会需求等，外生因素包括利率、区位因素、经济政策等．外生因素一般是通过内生因素的传导来实现对房地产价格波动的影响。
本文认为，分析价格决定必须首先从供求关系人手．然后再分析影响供求的因素有哪些，并进而针对这些因素建立计量经济模型．并提出治理房价的政策建议．1模型1 .1 E VI E WS模型L S分析城镇居民人均可支配收入与商品房竣工面积是影响商品房需求和供给的两个最重要的因素．本模型是把城镇居民人均可支配收入和商品房竣工面积作为解释变量来解释商品房平均价格,并采用线性回归方法进行分析．1 .1 .1 初步统计分析通过E Vi e w s 软件,得到输出的描述性统计结果基于N L S和A R MA建立L s模型.在E V I E WS中，采用基于N L S ( 非线性最小二乘法) 和A R MA( 自回归移动平均) 的原理运用L S ( 最小二乘法) 进行模型估计和验证.把城镇居民人均可支配收入作为变量x l 、商品房竣工面积作为变量x 2 、商品房平均价格作为被解释v ．建立起商品房平均价格的单方程计量经济学模型：Y = c + b l * x l + b 2 * x 2 ，( 1 ) 式中，c , b l ，b 2为待估计参数．1.1.3 L S模型修正一自相关的消除为了消除自相关．在上一步的基础上引入变量u ，设定方程为：Y= c + b l * x l + b 2 * x 2 + u，u为随机误差项．它包含了除城镇居民人均可支配收人和商品房竣工面积以外的因素对商品房平均价格的影响.由结果可得商品房平均价格的单方程计量经济模型为：Y = 5 8 7 .3 0 0 6 + 0.3 2 2 7 7 6*X1 —2 0 8.1 7 9 9*X2 —0.0 6 91 61 ．( 1 ) 经济学意义检验( 2 ) 统计检验2结果与分析回归结果表明，在1 9 9 8 —2 0 0 9年间，Y变化的9 9.9 ％可由其他两个变量解释．在5 ％的显著水平下。
计量经济学论文-我国房价宏观影响因素的计量分析.
计量经济学课程论文我国房价宏观影响因素的计量分析[摘要]本文主要运用OLS法，采取截面数据对中国全社会的住宅价格进行宏观因素分析。
由此得出影响住宅价格最主要的因素，以解释中国房地产近年来的一些现象，并对国家制定宏观经济政策调节房地产市场的健康发展和房地产开发商的合理战略决策提出一些参考意见。
[关键词]多因素分析截面数据 OLS法一、引言住宅业是国民经济的基础性、先导性产业。
住宅既是生产和生活的必需品 , 同时也是一种资产或者说财富。
它是家庭消费中最重要、最特殊、最复杂、最敏感的商品。
可以说,世界上没有两片相同的树叶,也没有两间完全相同的住宅。
商品住宅基本上是一房一价，有许多因素影响其定价。
住宅的价格既关系到一般老百姓的生产和生活问题，也关系到一个城市发展潜力和竞争力，更关系到国家的金融稳定、宏观经济政策等。
定性和定量研究住宅价格的影响因素和住宅业的发展态势，可以为政府进行宏观调控提供依据，为消费者提供信息支持，为住宅开发企业项目运作时提供参考。
二、文献综述我对国内近年在各期刊上发表的关于房地产价格影响因素研究的文章进行了分析，并选择对同一问题的研究较具代表性的文章，提炼了他们的观点。
1. 姚先国、黄炜华进行了“地价与房价的关系”研究，他们认为地价与房价有关联，但并非线性关系，即使地价上涨，房价也并不一定随之上涨。
只有其他成本都呈刚性再无下降空间，而开发商已到了无利可图的地步，地价的上升才会全部反映到房价上，成为房价上涨的直接原因。
现有房价取决于居民有支付能力的需求，房价上涨主要是由于需求推动而非成本推动。
2．尚梅对“宏观经济因素对建筑产品价格的影响”进行了分析，认为如果建筑产品价格的时间序列与某宏观经济变量的时间序列密切相关，且这些经济变量的变化周期超前于建筑产品价格的变化周期，那么这些宏观经济变量就可能成为建筑产品价格变化的晴雨表。
所列举的对建筑产品价格水平具有影响的宏观经济变量有: 建筑业投资、失业率、工业品产出、人均国民收入、银行贷款利率等等。
房价问题的数学建模论文
房价问题的数学建模汪茵芸、史明、蒋漓摘要随着我国房地产市场的不断升温，其伴随的相关产业也红火起来，例如新兴了一些研究机构对房产造价评估，价格走势预测等。
要达到这些目的都要用到数学模型来进行量化。
在本文中，我们经研究解决了城市房价模型，找出了影响房价的主要因素，并预测出了下一阶段的昆山房价均价，同时拟出了同一地区“二手记”房价、租金与房价之间的关系，也对政策对调控房价所起的作用作了详细的分析说明。
在解决房价模型问题时，我们用了多元线性回规模型和蛛网模型同时对相关变量进行分析和处理，最终找出了影响房价的主要因素为生产成本和供需关系。
并对房价的形成、演化机理和房地产投机进行了深入细致的分析。
对于问题二，我们通过分析确定了可以利用华中科技大学控制科学与工程系教授，博士生导师邓聚龙于1982年提出的灰色模型【1】来进行求解。
通过确立变量，建立模型，最终我们通过预测得到了北京市接下来三年的房价数据：2010年房产均价为14149.9887元/平方米，2011年房产均价为16227.60531元/平方米，2012年房产均价为18610.27455元/平方米。
在第三问中，我们通过对北京地区房价，“二手房”套价，房屋租金套价的分析，找出相关数据，利用matlab软件进行拟合，得出二手房套价与房价的关系图，房屋租金套价与房价的关系图。
并在结果分析中作出了具体而详实的分析。
使它们之间的关系更为明晰。
针对第四问，我们取定一个时间段内某几个房价新政，结合新政出台时间前后某地房价的变化情况分析了房价新政对房价的调控作用。
我们选取房价新政的标准是根据政策内容对相关经济指标有直接作用效果。
如地产商的拿地首付规定不得低于50%；二套房贷首付至少50%等政策。
最终我们发现，新政出台后，虽然房价依然是居高不下，但房价上涨速率得到了一定的控制，变化渐缓。
第五问是一个开放性的题目，对此，我们根据前面所得出的结果，结合自身感受，选定主要针对购房（新房）来提出一些拙见。
房价问题数模论文
一．问题重述房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。
我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。
1）请根据中国国情，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据，选取我国具有代表性的几类城市对房价的未来走势等问题进行定量分析；2）对房价的合理性进行定量分析。
3）根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。
二．基础理论1. 价格均衡理论根据经济学供求理论，普通商品的均衡价格出现在市场供求相等的状态下，此时的市场处于较平衡状态。
影响市场供求的因素主要有城市开发建筑成本、居民平均收入水平、人均居住面积、交易融资成本等。
研究这些因素对住房价格的解释能力与解释程度，可以判断住房均衡价格。
并且，由于房价的趋势性运动特征，当前价格趋势受到前期趋势的影响，即住房价格波动的滞后性。
理想情况下，住房价格在上述因素的影响下可近似认为处于长期均衡的发展态势。
但在现实中，住房实际价格还受到其他因素影响。
例如政府的宏观调控政策的变化使理论均衡偏离；非市场供求因素变化；房地产行业投机因素等。
这些非理想因素使得住房价格偏离均衡价格，并形成价格非理想波动，从而出现房价的长期发展趋势。
2．计量经济模型理论计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。
是由系统或方程组成，方程由变量和系数组成。
其中，系统也是由方程组成。
计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
广义地说，一切包括经济、数学、统计三者的模型；狭义地说，仅只用参数估计和假设检验的数理统计方法研究经验数据的模型。
计量经济学论文
计量经济学论文论文名称：我国房地产价格影响因素的实证分析学院: 金融管理学院专业：金融学（国际银行方向）学号：0819206学生姓名: 刘冰伊一、引言房地产业是拉动国民经济增长的重要因素和扩大内需的重要产业。
自1９98年住房体制改革至今，房地产业作为国民经济新的增长点而迅速崛起，其增长速度之快已超过美国、英国等发达国家。
房地产的价格既关系到一般老百姓的生产和生活问题，也关系到一个城市的发展潜力和竞争力,更关系到国家的金融稳定和宏观经济政策等。
而随着房价的逐级攀高,政府调控也“与时俱进”，继“国十一条”之后,房价并没有明显的回落。
因此,在当前形势下,对房地产价格影响因素的实证分析尤为重要,只有了解相关的因素，才能做出正确的经济决策,使房地产业平衡稳定的发展。
二、文献综述闫之博(2007)实证研究了商品房销售平均价格与国内生产总值ＧDＰ和外商直接投资FDI之间的关系,从而得出,GDP、FDI对房地产价格有正向推动作用,但ＧDP是主要影响因素。
常明月(20０8）对商品房价格与GDＰ、建筑材料价格、固定资产投资和居民人均可支配收入之间的关系进行了因子分析，结果表明ＧＤＰ和居民人均可支配收入对商品房价格有较为明显的影响。
贾晓惠(2010）基于上海市的实证研究对GDP、人口统计、人均年收入、居民消费价格指数与房地产价格的关系进行了分析。
结果表明,人口数和人均年收入这两个指标对房地产价格起到决定性的正向作用。
闫磊(2０11)实证研究了房地产价格与土地价格、竣工面积与实际销售商品房屋面积之差和金融机构个人住房贷款余额变动额之间的关系。
结果表明,房地产价格与土地价格显著成正比;与竣工面积与实际销售商品房屋面积之差呈反比,但该项系数较小，即房屋销售情况较差对房地产价格没有太大的影响；此外，金融机构个人住房贷款余额变动额的增加会对房地产价格产生负向影响。
张振东、任皓皓（2０11)对房地产价格与M１同比增量、实际利率、外汇储备同比增量和土地购置面积同比增量的关系进行了实证研究。
计量经济学论文(eviews分析) 房价的计量经济分析
房价的计量经济分析引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。
是什么造就了这样的状况。
房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。
而这场博弈的焦点则是房价问题。
如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。
先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。
而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。
公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。
房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。
写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。
并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。
选择拟和效果最好的最为结论。
在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。
当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。
仅仅就几个因素进行分析。
写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。
关键词：房价成本计量假设检验最小二乘法拟合优度现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。
在Eviews软件中选择建立截面数据。
现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。
令Y=各地区建筑业总产值。
（万元）X1=各地区房屋竣工面积。
（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。
（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。
（元/人）X4=各地区人均住宅面积。
（平方米）X5=各地区人均可支配收入。
（元）数据如下：Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49 27949354 17730.00 2727006. 100569.0 24.43530 9262.460 31272779 16183.90 2429352. 127430.0 31.02330 13179.53 6227073. 4017.600 910691.0 66407.00 20.75480 6778.0305493441. 2952.100 553611.0 108288.0 30.29870 9999.5403593356. 2750.900 574705.0 70826.00 22.61980 6901.42014813618 9139.800 2072530. 60728.00 24.48080 8399.9106345217. 3433.600 932901.0 66056.00 20.20090 6926.1208729958. 4840.800 1048763. 81761.00 22.90280 7321.9808188402. 4969.700 1119106. 74553.00 24.42580 7674.20015163242 8105.000 1492820. 101932.0 24.93280 12380.432818466. 1721.600 353700.0 77472.00 24.17320 7785.040394053.0 121.5000 61210.00 55361.00 23.43200 7259.2505862095. 4939.600 817997.0 69432.00 25.72440 8093.67012253374 8784.600 2070534. 59748.00 26.35850 7041.8702122907. 980.3000 293310.0 72152.00 18.19430 6569.2303967957. 2248.700 522470.0 69238.00 24.92940 7643.570293427.0 121.3000 36593.00 73205.00 19.92990 8765.4504404362. 1580.000 410311.0 93212.00 21.75050 6806.3502236860. 1327.200 449409.0 46857.00 21.11380 6657.240747325.0 242.9000 101501.0 61046.00 19.10550 6745.3201080546. 578.7000 88225.00 61459.00 22.25500 6530.4803196774. 1450.800 203375.0 95835.00 20.78110 7173.540做多重共线性检验：引入的变量太多，可能存在变量间的共线性，影响方程的估计。
计量经济学论文 房地产
计量经济学论文房地产房地产市场的需求和供应对价格和销售量的影响摘要：本论文使用计量经济学方法研究了房地产市场的需求和供应对价格和销售量的影响。
通过利用多元回归分析，我们发现房地产市场的需求和供应对价格和销售量有着显著的影响。
在需求方面，收入水平、人口增长和信贷条件是决定房地产价格和销售量的重要因素。
在供应方面，土地可供性、建筑成本和政府规划也对房地产价格和销售量产生影响。
研究结果对于房地产市场的政策制定和投资决策具有一定的参考意义。
关键词：房地产市场；需求和供应；价格；销售量；计量经济学引言：房地产市场作为一个重要的经济领域，受到了广泛关注。
在这一市场中，需求和供应是决定房地产价格和销售量的两个主要因素。
然而，到目前为止，对于这一市场的需求和供应对价格和销售量的影响，尚未有系统的计量分析。
因此，本文旨在通过计量经济学方法，研究房地产市场的需求和供应对价格和销售量的影响。
数据和方法：本研究使用了2000年至2020年的全国房地产市场数据，包括房屋价格、销售量、经济指标和供应数据。
我们采用了多元回归模型，将房地产价格和销售量作为因变量，需求和供应的相关因素作为自变量进行分析。
结果：通过多元回归分析，我们发现了房地产市场需求和供应对价格和销售量的影响。
具体来说，收入水平、人口增长和信贷条件对房地产价格和销售量有显著的正向影响，而土地可供性、建筑成本和政府规划对房地产价格和销售量有负向影响。
结论：本文的研究结果表明，房地产市场的价格和销售量受到需求和供应的影响。
因此，在制定房地产市场政策和进行投资决策时，需考虑到这些因素的影响。
希望本研究能够为房地产市场的政策制定和投资决策提供一定的参考依据。
此外，我们还发现了一些其他因素对房地产市场价格和销售量的影响。
例如，宏观经济政策的变化、市场利率水平、地区发展状况等也对房地产市场产生了显著的影响。
这些因素的综合作用使得房地产市场的价格和销售量呈现出复杂的动态变化。
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计量论文房价精编W O R D版IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】对我国商品住房价格影响因素的实证分析2014年12月对我国商品住房价格影响因素的实证分析摘要:规范分析结果表明，商品住房价格受诸多因素的影响。
本文通过建立模型，采用逐步回归的方法，对2012年全国31个地区的商品住房价格进行了实证分析。
本文从一般均衡的角度分析了房地产开发企业土地购置费用、房地产开发企业竣工房屋造价、地区生产总值、城镇居民人均可支配收入、城市人口密度、房地产开发企业竣工房屋面积等因素与房地产价格的联系。
并且在模型中将中西部、东部的地理因素作为一个虚拟变量进行分析。
依据收集到的数据，利用计量经济学软件Eviews进行回归分析，结果显示各个影响因素直接也相互影响，其中房地产开发企业竣工房屋造价、城镇居民人均可支配收入是影响房价的重要因素，国家宏观政策对房地产价格的影响不大。
这一分析结果对于现阶段房地产政策的制定有着重要的借鉴意义。
最后，根据分析结果提出改进我国房产宏观调控以稳定房价的建议。
关键词：OLS回归商品房价格影响因素虚拟变量一引言唐代的大诗人杜甫曾经写道：“安得广厦千万间，大庇天下寒士俱欢颜。
”抒发了诗人对未来社会美好生活的憧憬和向往：在那样的一个社会里，所有的人都能住上宽敞舒适的住房,过幸福美满的生活。
住房问题，无论是过去、现在还是将来，无论是发达国家还是发展中国家，都是各国政府十分关注的问题“居者有其屋”，就成了许多国家解决住房问题的政策目标。
人类要生存，首先要有能安身立命的场所，只有在解决了基本生活需要以后，才能追求更高层次的发展和精神的需要。
从1998年开始至今，我国房改按市场化、商品化的既定目标全面推进、纵深发展这一过程不仅实现了机制的转换、促进了房地产业特别是住宅业的发展、大大改善了居民的住房条件，同时还使房地产业成为了新的经济增长点和消费热点。
经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的重要支柱产业，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。
据国家统计局统计显示，近年来，我国固定资产投资快速增长，房地产开发投资明显加快，我国房地产价格上涨速度也加快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超出经济总体增长水平及其他行业产品和服务的上升幅度。
房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题，如何正确面对高涨的商品住房这一特殊消费品，促进我国房地产业的健康发展，加强国民经济的宏观调控，真正改善广大人民群众的住宅环境，是政府和个人都应该认真思考的问题。
而到底是什么因素影响我国商品住房的价格，正是本文研究的课题。
二文献综述近年来，在房地产行业研究中关于房价问题的研究较多。
学术界多采用宏观经济模型来研究房价变化的影响因素，多数学者普遍认为宏观经济变量在一定程度上会影响房价的波动。
国外的研究主要是以宏观经济变量为自变量，房价或其变化率为因变量，通过回归方法来研究它们的关系。
国内学者对房地产价格影响因素的研究，早期主要是采用定性分析方法，而近期在关于探讨房价波动的研究中逐渐偏重运用实证研究方法来确定房价的决定因素，并以此为依据构造房地产定价模型，代表性的研究主要有以下几方面：在商品房市场众多影响因素中，张媛媛（2007）通过Granger因果关系检验着重分析了房地产市场和土地价格这两个因素对商品房价格的影响作用，结果表明：商品房需求量的增长会提高土地价格，而土地价格的提高又会引起住房价格的提高。
蒋鑫鑫，张强（2008）通过对江苏省平均商品房价格的多因素分析，建立以平均商品房价格为因变量，以新增住宅面积，居民可支配收入等作为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对平均商品房价格的影响因素进行量化分析。
白霜（2008）采用全国31个省的经济基本面和房地产价格的Panel 数据，运用回归分析方法对房地产价格的决定因素进行了实证分析，研究结果表明：房地产价格的主要影响因素为消费者购买力、产品成本、企业数量、人均资源占有量、投资状况以及税收政策。
刘纪辉（2008）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，研究表明，商品房竣工面积、商品房销售面积、建筑业贷款对商品房价格有着显着的影响。
高艳，万星火，李冬梅（2010）以唐山市相关房产数据为例，运用协整检验及Granger因果检验对影响房价的三个主要因素进行实证分析，结果表明：人均GDP对唐山房价影响最大，所以大力发展经济是城市繁荣的硬道理，房地产开发投资对唐山市房价有一定影响，但是影响不是很大，说明影响唐山市房价的另一个主要因素是房地产的供给不足，而三个因素中对房价影响最小的就是房屋造价，说明物价上涨并不是房地产价格上升的主要因素。
曹玉龙，徐飞（2011）综合考虑宏观层面、房地产供给以及房地产开发成本等因素，运用SPSS软件中相关性分析、因子分析以及回归分析方法，对上海市住房价格的影响因素进行了实证研究，结果表明：上海市住房价格的主要影响因素有土地交易价格、当年住房竣工建筑面积、个人住房公积金贷款利率以及个人住房贷款利率。
三住房价格影响因素的理论分析我们知道，影响房地产价格的因素有很多方面，比如土地使用制度、住房制度、人口因素、经济发展状况、财政金融政策等的一般因素，也有道路交通、城市设施、环境状况等的区域因素，还有建筑物本身的结构特征等的个别因素。
但是这些影响因素在不同的国家(甚至在同一国家的不同城市和地区)、不同的房地产业发展阶段所表现出来的影响力大小是各不一样的。
基于商品住房的价格受内在价值及其供求状况影响，我们认为房地产开发企业的土地购置费用和竣工房屋造价等成本因素可以作为商品住房的内在价值分析因素，而城市人口密度和城镇居民人均可支配收入可以作为商品住房的需求方面的分析，以房地产开发企业竣工房屋面积表示商品住房供给方面的分析因素，地方的宏观经济情况则由地区生产总值作为代表。
根据经济学原理，商品价格与成本呈正相关关系，即成本越高则最终房屋价格越高。
房地产开发企业的土地购置费用即房地产开发企业为取得土地使用权而支付的费用，竣工房屋造价即不同结构、不同高度的初装修房屋结算的平均每平方建筑面积的造价，包括原材料、人工、机械、管理费、安全文明施工费、技术措施费、法定利润、规费、税金等费用，代表多数房屋的成本价。
因此两因素对商品住房价格存在正向的影响。
随着城镇居民人均可支配收入的提高，一方面，对生活质量的要求进一步提高，其中不可避免的增加对住房质量的需求。
另一方面，房地产相对于其他资产来说，具有保值性和增值性，这种特点导致大量资本流入房地产市场，促使住宅价格上升。
同时，城市人口密度越高代表着一个地区拥有更大的人口基数，从而平均来说，对于商品住房的需求会更高。
因此，代表一个地区的人民经济实力的人均可支配收入和人口密度对于商品住宅价格也应该具有正向的影响。
而近几年房屋供应量的相对减少也是促使房价上涨的一个因素。
由经济学原理可得，供求决定价格：商品住房供给相对需求过多，则住房价格会下降。
房地产开发企业竣工房屋面积作为商品住房供给的代表，其变化一定程度上能影响住房价格，并且呈负相关关系。
地方宏观经济在很大程度上直接影响了地方房地产产业的发展水平、状况等，将地区生产总值作为某地的经济发展水平的代表，商品住房价格与当地的经济发展水平有着密切的联系。
理论上，一个地区的经济越发达，商品住房的价格越高，因而两者之间应该呈正相关。
四模型设定与数据解释由于2013年数据的缺失，本文选取了2012年全国31个省市的商品住房的有关数据进行横截面回归分析。
其中，我们以各地区的商品住房价格作为被解释变量 Y，选取房地产开发企业土地购置费用、竣工房屋造价、地区生产总值、城镇居民人均可支配收入、城市人口密度、房地产开发企业竣工房屋面积分别作为解释变量。
同时，考虑到东部和中西部的地区发展状况的差异，我们在模型中引入虚拟变量作为定性分析解释变量。
因此，我们可以初步建立模型如下：i i i i i i i i i u D X X X X X X Y ++++++++=187766554433221ββββββββ （4-1）其中：i Y ——住宅商品房平均销售价格（元/平方米）i X 2——房地产开发企业土地购置费用（亿元）i X 3——房地产开发企业竣工房屋造价（元/平方米）i X 4——地区生产总值（亿元）i X 5——城镇居民人均可支配收入（元）i X 6——城市人口密度（人/平方公里）i X 7——房地产开发企业竣工房屋面积（万平方米）i D 1=⎩⎨⎧中西部东部01 i u ——随机误差项选取的2012年全国31个省及自治区的数据如下所示：表4-1 2012年全国31省市及自治区相关统计量数据地区Y X2X3X4X5X6X7D1内蒙古自治区3656.41135.322144.1515880.5823150.310322449.130广西壮族自治3909.83191.742101.2813035.121242.815282333.580区重庆市4804.8384.162810.9811409.622968.118323990.630四川省4959.19474.232247.0923872.82030728665866.580贵州省3695.36119.51965.296852.218700.533241416.770云南省3861.01251.082254.2810309.4721074.540291851.570西藏自治区2982.190.074073.42701.0318028.316559.230陕西省4803.05140.272597.1714453.6820733.954831653.940甘肃省3376.0852.382106.645650.217156.94369844.50青海省3692.2138.812592.311893.5417566.32674416.20宁夏回族自治3620.7743.032253.842341.2919831.412511151.970区新疆维吾尔自3593.8238.292114.937505.3117920.743121736.170治区山西省3690.88117.612303.7512112.8320411.730281732.990吉林省3875.1225.592001.9611939.242020828781927.870黑龙江省3725.51150.951976.5713691.5817759.850543245.730安徽省4495.12525.272409.1517212.0521024.224013965.390江西省4381.18107.592116.0712948.8819860.446631747.480河南省3511.26307.361804.0629599.3120442.649645870.540湖北省4668348.492676.822250.4520839.620043273.710湖南省3669.63249.82298.9222154.2321318.830304457.970北京市16553.481102.693081.6217879.436468.814642390.861天津市8009.58138.392533.0512893.8829626.427822542.751河北省4141.96332.62313.7626575.0120543.424114894.561辽宁省4717.21740.562403.6124846.4323222.716246438.151上海市13869.88390.534598.920181.7240188.337542305.061江苏省 6422.85 1140.46 2789.19 54058.22 29677 2002 9848.4 1 浙江省 10679.69 1948.75 2895.15 34665.33 34550.3 1786 4292.94 1 福建省 8365.92 688.16 2268.99 19701.78 28055.2 2388 2232.78 1 山东省 4556.63 852.28 2140.77 50013.24 25755.2 1349 7324.97 1 广东省 7667.89 787.27 3272.19 57067.92 30226.7 2927 6356.12 1 海南省 7811.26 76.91 4227.17 2855.54 20917.7 2079 856.41 1数据来源：中华人民共和国国家统计局在Eviews 中将Y 递增排序，做出Y 、2X 、3X 、4X 、5X 、6X 、7X 的线性图可以看出，各地区商品房平均销售价格及各影响因素的差异明显，变动方向大致相同，相互间可能具有一定的相关性，因此，初步认为设定式（4-1）所示模型具有一定的可行性。