计量经济学论文房价影响因素的实证分析
商品住宅价格影响因素分析及实证研究
商品住宅价格影响因素分析及实证研究商品住宅价格是一个复杂的问题，受到多种因素的影响。
以下是商品住宅价格的影响因素分析及实证研究。
首先，供需关系是商品住宅价格的主要影响因素之一。
当供应超过需求，商品住宅价格往往下降；相反，当需求超过供应，价格会上涨。
因此，经济发展水平、人口增长、城市化进程以及购房政策等因素都会对商品住宅价格产生影响。
其次，利率水平也是一个重要的影响因素。
低利率有助于降低购房成本，促进购房需求，从而推高住宅价格。
相反，高利率会增加购房成本，抑制购房需求，导致住宅价格下降。
第三，宏观经济环境对商品住宅价格有着重要的影响。
例如，经济增长率、通货膨胀率、失业率等指标都会对住宅价格产生影响。
经济繁荣期通常会促使住宅价格上涨，而经济衰退期则会导致住宅价格下降。
第四，地理位置也是影响商品住宅价格的重要因素。
通常来说，位于城市中心、交通便利、配套设施完善的房产价格较高；而位于偏远地区或者交通不便的房产价格较低。
第五，政策因素也会对商品住宅价格产生影响。
政府的房地产政策、税收政策以及贷款政策等都会对住宅市场产生影响，从而进一步影响商品住宅价格。
最后，人们对未来房价的预期也会影响商品住宅价格。
当人们对房价的上涨有较强预期时，会增加购房需求，进一步推高住宅价格。
相反，当人们对房价的下跌有较强预期时，会减少购房需求，导致住宅价格下降。
综上所述，商品住宅价格受到供需关系、利率水平、宏观经济环境、地理位置、政策因素以及人们对未来房价的预期等多种因素的影响。
在实证研究中，研究人员可以通过数据分析、计量经济学模型等方法来定量地研究各个影响因素对商品住宅价格的作用，以及它们之间的关系。
商品住宅价格是一个涉及到经济、金融、政策、社会等多个领域的复杂问题，对于广大购房者、房地产开发商、政府以及整个经济系统都有重要的影响。
因此，了解商品住宅价格的影响因素及其实证研究具有重要的理论和实践意义。
供需关系是商品住宅价格的主要影响因素之一。
房价波动对居民消费影响效应的实证检验
房价波动对居民消费影响效应的实证检验房价波动是指房屋市场价格在一定时期内出现的剧烈变化，对于居民的消费行为有着重要的影响。
房价波动不仅会影响居民的购房行为和房屋投资，还会对居民的消费水平和消费结构产生一定的影响。
本文将通过实证检验来探讨房价波动对居民消费的影响效应。
一、房价波动对居民消费的理论影响房价波动对居民消费有着多方面的影响。
房价的上涨会使居民感到财富增加，从而提高其消费欲望，促进居民的消费水平提高。
房价的波动会对居民的投资行为产生影响，当房价上涨时，居民倾向于将资金投入房地产市场，而不是其他领域的投资，从而削弱了其对其他产品和服务的消费需求。
房价的波动还会对居民的借贷行为产生一定的影响，当房价上涨时，居民更容易获得贷款，从而提高了其消费能力。
二、实证检验方法本文采用面板数据模型对房价波动对居民消费的影响效应进行实证检验。
我们将房价指数作为解释变量，居民消费水平作为被解释变量，控制居民收入、财富和信贷条件等因素，建立面板数据模型。
然后，通过固定效应和随机效应模型的比较，确定最适宜的模型，进一步分析房价波动对居民消费的影响效应。
通过计量模型的拟合度和显著性检验等方法，验证实证结果的可靠性。
三、实证结果分析四、政策建议根据实证结果，我们可以得出以下建议：政府应加强对房地产市场的监管，遏制房价的过快上涨，以减少其对居民消费的负面影响。
政府可以通过调整贷款政策和税收政策，引导居民的投资和消费行为，提高其对其他行业的消费需求。
政府还应加大对低收入群体的支持力度，通过扶贫政策和社会福利政策，缓解房价波动对低收入群体的消费影响。
房价波动对居民消费有着显著的影响效应，政府和社会应加强对房价波动的监测和调控，引导居民的消费行为，实现房价波动和居民消费的良性互动。
房地产价格影响因素的实证分析
房地产价格影响因素的实证分析随着城市化进程的加速，房地产作为城市发展的重要标志，一直备受关注。
房价高低与城市的经济、社会、政治等诸多方面息息相关。
本文将从房地产价格的影响因素角度出发，对其进行实证分析。
一、经济因素经济因素是影响房地产价格的重要因素之一。
在市场经济中，供求关系决定着价格。
无论是商品房还是二手房，其价格都会受到整体经济环境的影响。
在低手续费、低税率的政策下，短期内会爆发大量购房需求，房价暴涨。
比如2010年至2011年间，中国房地产市场迎来了一波“疯狂涨价”，这与当时的政策、经济环境、人口密集度等因素密切相关。
二、政策因素政策因素是影响房地产价格的另一重要因素。
政策可以是宏观调控的规定，也可以是地方政府的具体行动。
政策的实施对于房地产市场的繁荣与萎靡都有较大的影响。
比如2015年以来，随着中国政府的调控政策的不断升级，二三线城市的房价逐渐平稳。
同时，政策也对房地产市场的投资热度产生了一定的影响。
投资者往往会通过关注宏观政策，来预测房价体系的变化动向，进而调整自己的投资策略。
三、地理因素地理因素是影响房地产价格的另一重要因素。
不同城市具有不同的区位、人口、环境、交通等不同的地理特点，从而影响到了房价。
首先，城市区域的特性会影响房价。
例如，新楼盘在城市中心与周边新开发的地区的售价有很大的差别。
其次，在不同的城市之间，地理离其纬度位置的高低、地理结构的差异也会影响该城市的人口规模与居住质量，间接影响了房价。
此外，环境和交通等因素也是影响房价的重要地理因素。
四、社会因素社会因素是影响房地产价格的不可忽视的因素。
其中，产业升级的理念、国民收入变化、人口流动等都会对房地产市场的供需和价格产生影响。
例如随着经济的发展，人们的消费升级愈发明显，购房也更多考虑住房本身的品质而非面积，这分化了不同价位的房型的价格。
此外，随着年轻人日益拥有实力自如地在城市不同地段间流动，地价逐渐继承活动的趋势也正在形成，对房价造成了巨大的影响。
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]。
中国住宅房地产价格影响因素实证分析
后性，国家可针对形式采取适当措施。随 着经济的发展，房地产价格形成是一个很 复杂的过程，需要更多更全面的研究。
参考文献： 1、王丽玫,李 广 辉.影 响 房 地 产 价 格 的
表 3 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7 相关系 数表
因素分析[J].廊坊师范学院学报,2008(8). 2、谢经荣.房地产经济学.39
F= 251.6391
Y=（f X2 ，X6， 700
给定显著性水平 5%，自由度为（7，16）
X1，X3）
0.25 - 0.02 0.66 - 252
0.99 1.81
的 F 分 布 的 临 界 值 F0.05（7，14）= 2.85，
t值
2.12
因此 总体上看，X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7 联
16.36497 Probability 0.191656 与 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7 之间的回归：
从模型可以看出，住宅价格与居民收
Obs*R - squared 15.93047 Probability 0.317639
从伴随概率值容易看出，在 5%的显
可见，房地产价格受城镇居民可支配 收入影响最大，因此选 Y=（f X2）为初始回 归模型。
表 1 全国商品房销售价格及相关数据
全国商品 房地产开发 城镇人均 失业率 金融机构贷 住宅建筑面 住宅销售 城镇人口
年份 房平均销 企业竣工房 可支配收 X3 款基准利率 积 X5（万平 额 X6（亿 增长率 X7
售价格 Y 屋造价 X1 入 X2 （100%） X4（100%） 方米）
元） （100%）
实证分析31模型建立下表列出了19922007年全国商品房平均销售价格城镇居民人均可支配收入x城镇人口增长率x年份全国商品房平均销售价格y房地产开发企业竣工房屋造城镇人均可支配收100金融机构贷款基准利率x100住宅建筑面积亿元城镇人口增长1001992994666732026623864858801044731219931291467432577426936789651305231199414086479734962281098975101500930219951590869114283291206107433180132941996180641111483891053121913221536061997199716117551603318641211012879957419982062571218542513170812757233118548199920526115258543158613930636431514200021116111396280315851345294371649320012169721128685963658513042054645472002225018118477028531134002655744472003235951273847224353113016181968431200427781401942164254451248819367736420053168145110493425581328361202263552006336715641175954159851314081728782672007362291702413194279514380925323529本文经验分析运用多元线性数理回归模型
我国房地产价格影响因素的实证分析兼论当前房地产调控政策
在今后的政策制定过程中，我们建议政策制定者应进一步加强市场调研和政 策制定的科学性。他们需要充分了解市场的实际情况和需求，以便制定出更为精 准和有效的调控政策。此外，他们还需要密切房地产市场的发展动态，以及各种 政策实施后的实际效果，以便及时调整和完善相关政策。
在实施调控政策的同时，我们建议政府还应注重建立健全房地产市场的长效 机制。这包括推动土地供给制度的改革、完善住房保障体系、加强房地产市场的 监管等。通过这些措施，我们可以更好地保障市场的公平和稳定，从而实现房地 产市场的可持续发展。
3、区域差异对待不足：未能充分考虑不同地区房地产市场的差异，影响调 控效果。
针对以上不足，本次演示提出以下改进方向：
1、丰富政策手段：在采用行政手段的同时，应发挥市场机制的作用，如通 过税收、补贴等方式调节房地产市场。
2、明确政策目标：制定长期稳定的政策目标，如稳定房价、促进住房刚需 等，以提高调控效果。
1、描述我国房地产市场的发展 历程
自20世纪90年代以来，我国房地产市场经历了快速发展的历程。尤其是近年 来，随着城市化进程的加速和政府政策的支持，房地产价格持续上涨。
2、展示房地产价格和其影响因 素之间的关系
通过计量经济学方法，我们可以定量地展示房地产价格与其影响因素之间的 关系。例如，通过运用回归分析，可以证实政治、经济政策等环境因素对房地产 价格具有显著影响。同样，人口和城市化水平等市场因素，以及房地产企业的自 身因素也与房地产价格存在着密切的关联。
理论分析
1、政治、经济政策等环境因素
政府政策对房地产价格具有显著影响。政府出台的财政政策、货币政策以及 土地政策等，都会对房地产市场产生直接或间接的影响。例如，宽松的货币政策 和财政政策会导致房地产价格的上涨，而紧缩的政策则有助于抑制房价过快增长。
经济计量学报告《我国房地产价格影响因素实证分析》
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。
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。
影响商品住房价格因素的实证分析
影响商品住房价格因素的实证分析随着经济的快速发展和城市化进程的加速，商品住房价格在中国各地都呈现出不同幅度的上涨，高昂的房价已经成为社会热议的焦点之一。
因此，了解商品住房价格的变化及其影响因素对于个人的投资决策和政府的房地产调控具有重要意义。
本文旨在通过实证分析商品住房价格影响因素的研究，从多个角度探究影响商品住房价格的因素。
一、市场总体因素1、宏观经济指标宏观经济指标是影响商品住房价格的最重要因素之一，其中较为关键的有GDP、CPI、金融利率等。
GDP是一个国家或地区国民经济运行总体状况的反映，对商品住房价格有着重要影响。
当GDP增长率高时，人们的收入水平相应增加，对住房的购买力会提高，从而推高房价。
CPI则是衡量一定时期内居民消费价格水平变化情况的指标。
当CPI上升时，代表着货币购买力下降，导致房地产市场需求减少，房价会出现下跌。
利率则会直接影响人们购房的借贷成本，当市场利率提高时，购房人的按揭成本也相应增加，进而降低购房需求。
2、人口变化人口变化对商品住房价格亦有着不可忽略的影响。
随着人口的增多，使得城市产生了更多的财富，这样的结果是带动了房地产市场的需求和价格的上涨。
例如在中国一线城市中，由于大量人口的流入，这导致了城市的土地供不应求，地价上涨明显。
而当城市老龄化严重，或者人口外流增多，都会导致城市的房地产市场出现较大程度的调整，房价同样会下降。
二、政策因素1、供求关系在政策方面，其中最主要的政策与商品住房价格的关系在于供求关系。
供求关系的变化对房市有着直接而重要的影响。
如果市场供应充沛，政策中出台的支持楼市的政策能够充分发挥作用，这将使得房价更加稳定、可持续。
反之，如果市场供应短缺，房价可能会出现大幅度上涨。
2、政策监管力度政府对于房地产市场的监管力度和政策的调节措施对于房价走势同样有着直接的影响。
例如2010年后，政府连续出台了多项房地产调控政策，对首套购房者和二套购房者都采取了一些楼市调控的措施，较明显的是实施了限购以及提高了对房地产开发企业的限制。
房地产价格影响因素分析研究论文(共5篇)
房地产价格影响因素分析研究论文（共5篇）第1篇：我国房地产价格的影响因素分析自1998年实施城镇住房制度改革以来，我国房地产市场取得突飞猛进的发展，房地产业在我国国民经济中占有举足轻重的地位，2016年房地产开发投资更是高达100847亿元，对GDP增长贡献率提升至78%。
这些对于提高人民生活水平、改善人民居住条件，推动城市化进程起到了极大地推动作用。
然而，房地产市场在促进经济发展的同时，也带来了诸多问题：高昂房价超出居民消费水平，“房奴”成为一大社会现象；房地产空置率迅速增长；房地产投资过度；一些城市房地产结构矛盾突出；高价房产易加大贫富差距等。
房价的过快上涨既波及社会的稳定又危害国民经济的健康发展，成为我国公众关注的焦点。
因此，研究影响房地产价格的因素并分析这些因素的影响程度，对于稳定我国房地产价格具有重要的意义。
一、理论模型由于传统的结构性模型不能明确给出变量之间的动态关系，而且当变量为非平稳时，会带来严重的伪回归问题。
因此，本文采用向量自回归模型对我国房地产价格的影响因素进行分析。
VAR模型是1980年由西姆斯最先提出，基于数据的统计性质，把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的向量自回归模型；VAR模型作为一种非结构性的模型，主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击，冲击的大小、正负及持续的时间。
VAR理论模型如下：Yt=A1Yt|1+…+ApYt|p+BXt+εt其中，Yt为k维内生变量向量，Xt是d维外生变量向量，矩阵A1，…，Ap为要被估计的系数矩阵，t为样本个数，P为滞后阶数，ε为k维冲击向量。
在VAR模型中，将房地产价格（P）作为被解释变量，将国内生产总值（GDP）、货币供应量（M2）、存款基准利率（BDR）、贷款基准利率（LOAN）、城镇居民可支配收入（INC）、居民消费价格指数（CPI）和商品房销售面积（SA）作为解释变量。
关于中国房价影响因素的实证分析
成都理工大学课程论文题目：关于中国房价的实证分析学院商学院＿专业经济学班级 10级课程名称计量经济学学号＿ 201008030310学生姓名屈彬指导教师高辉成绩2012.11目录一、引言 (3)二、文献综述 (4)（一）国外的研究 (4)（二）国内的研究 (4)（1）关于房价的影响因素 (4)（2）关于房价的政策措施方面 (5)三、变量选取与模型设定 (5)（一）被解释变量的选取 (5)（二）解释变量的选取 (5)四、数据的收集与模型的估计 (6)（一）数据的收集 (6)(二)参数估计 (7)（三）模型检验 (9)⑴经济意义检验 (9)⑵拟合优度和统计检验 (9)（3）计量经济学检验 (10)五、依赖于实证分析的结论 (15)六、对策建议 (16)七、参考文献 (17)关于中国房价的实证分析摘要：进入新世纪以来，我国房价持续不断的上涨，尤其是2008年以来房价更是成为很多中国人不能承受之重。
房价远远超出了一般工薪阶层经济承载能力，房价的持续上涨成为居民购房一大难题。
普遍认为土地财政政策和民间过度投机性投资是造成房价上涨的重要原因，本文对房价上涨的典型影响因素进行计量经济分析，通过Eviews软件建立计量经济模型，确定房价上涨的影响因素。
分析结果表明房价的上涨主要受城镇居民人均消费性支出和房价收入比两大因素的影响，其中房价收入比起到决定性作用，对房价的上涨具有重大影响，城镇居民人均消费性支的变动对房价的上涨也起到一定的作用。
关键字：房价收入比OLS 估计商品房房价一、引言改革开放以来，特别是1998年推行城镇住房制度改革以来，我国国民经济取得了飞速发展，住房消费占我国城镇居民消费的比重越来越高。
同时，随着城镇居民住房观念的重大转变，住房商品化新体制的基本确立，以及房地产产业投资的持续快速增长，使得以商品住宅为主的房地产业成为了国民经济的重要支柱产业。
经济发展越来越快，人民生活水平日益提高，也就开始有能力去尝试买房了，所以房产商才有利可图，但社会保障体制发育不健全，人们的社会生活有很大的不确定性，例如对养老的担忧，对通货贬值的担忧，对子女未来命运的担忧等等。
房地产价格影响因素的实证分析
ＨＤ＝ｆ （ＰＨ， ＩＮＣ， Ｄ， ｉ， πｅ）
①
ＨＳ＝ｆ （ＰＨ， Ｐｃ， ｉ， Ｅ）
②
ＨＤ＝ｆ （１－ Ｖ） ＨＳ
③
其中 ＨＤ，ＨＳ 分别表示住宅的需求和供给； ＰＨ 为 城镇住宅的购买价格； ＩＮＣ， Ｄ， ｉ， πｅ 分别表示城
镇人均可支配收入、城镇人均住宅消费支出、利率、
住宅价格的期望上涨率； Ｐｃ，Ｈ 分别表示城镇住宅建
左右， 随后震荡幅度越来越弱， 到第八年后影响 基本消失。
商品住宅的购买价格对利率的 １ 个标准新生信 息的脉冲响应： 在前两年迅速下降， 至第二年末下 降到最小值 ０．０３％， 第三年达到最大值 ０．０６％， 其 后基本维持在 ０．０５％的水平。分析表明其他两个变 量对商品住宅的购买价格的影响并不大。
ｌｎ（ＩＮＣ） ｌｎ（ＩＮＣ）ｄｏｅｓ ｎｏｔ Ｇｒａｎｇｅｒ Ｃａｕｓｅｌｎ（ＰＨ） ０．２４１１５９（ ０．６３０４８）
ｌｎ（Ｄ）
ｌｎ（Ｄ）ｄｏｅｓ ｎｏｔ Ｇｒａｎｇｅｒ Ｃａｕｓｅ ｌｎ（ＰＨ） １．２２６４５（ ０．０８４４７）
Ｅ
Ｅｄｏｅｓ ｎｏｔ Ｇｒａｎｇｅｒ Ｃａｕｓｅ ｌｎ（ＰＨ） １０．６９５４（ ０．００４８１）
关键词： 房地产 价格调控 利率 首付比例
房地产价格受多重因素影响， 如利率、首付比 例、住宅价格期望上涨率、城市化程度、人口结构 等， 在这些因素中， 哪些对房地产价格的影响更直 接些？ 或者说， 政府应当针对哪些因素制定政策来 抑制房价上涨？ 本文将对以上问题进行分析研究。
一、经济基本面对房地产价格 解释能力的理论模型
房地产市场
《中 国 物 价 》２ ０ ０ ７ ．１ １
房地产价格影响因素的实证分析 ①
房地产价格影响因素实证分析
房地产价格影响因素实证分析金触工程(2)谭红艳金融工程(2)朱敏一、问题提出房地产业是国民经济体系中的基础性.先导性行业，其运行质量直接影响到国民经济的健康发展，房地产价格问题由于与广大城镇居民的生活息息相关，因此一直是人们关注的焦点。
中国从20世纪90年代开始选择市场经济的取向，中国的房地产市场也在20世纪90年代初期开始逐步形成。
1991〜2005年，中国房地产价格总体处于上升趋势，年均增长％，远远超过同期居民可支配收入的增长率，因此，房地产价格成为人们经常诟病的主要对象。
目前，国内关于房地产价格的研究大体上可以分为两类：第一类主要从微观视角出发，分析经济变量、区位变董对房地产价格变动的影响。
第二类研究主要从宏观视角研究经济基本面和政炭变量对房地产价格的影响。
房地产价格根本上取决于房地产供给和需求，而其供给、需求又受到价格之外的诸多因素的影响，本文将从顾客需求角度，通过分析顾客需求的变化来分析其对房地产价格的影响。
二、理论煤述及模型的设定。
1.商品房是指房地产开发企业(单位)开发建设的供出傳、出租用的住宅、厂房.仓库.饭店、度假村.写字楼、办公楼等房屋工程及其配套的服务设施。
商品房的投资占房地产投资中的绝大部分，且大部分人所关注的房产价格为商品房价格，因此，我们主要研究商品房价格。
即以商品房价格作为被解釋变量。
2.人均可支配收入。
人均可支配收入是房地产需求的正函数，在其他因素不变时，收入越高，需求越大，导致房价上升。
人均可支配收入增长所导致的房地产需求增长表现在三个方面：一是收入的增长加快积累的增长，使得潜在购买力变成现实购买力；二是收入的增长使得消费结构发生变化，房地产成为重要的消费对象，人们会用更好的住宅来代替原有住宅：三是收入的增长导致财富增长，进而对養产需求增加，刺激投•资。
房地产通常被看作一种论产，特别是在通货膨胀或其他養产预期收益率较低时，房地产是良好的投机工具。
即人均可支配收入可作为商品房价格研究的一个解释变董。
影响房价因素实证分析
影响房价因素实证分析摘要：影响房地产价格的因素很多，从根本上讲其影响因素在于房地产的供求关系。
本文从城镇人口变动的角度研究其对房地产价格变动的影响，运用全国平均数据和31个省市的分地区数据分别进行了实证分析，得出了房地产价格与城镇人口变动之间的内在规律性以及不同地区之间存在的差异性。
关键词：城镇人口，房地产价格，协整模型，面板数据一.引言近几年房地产价格的高速上涨成为人们最关注的经济问题之一。
1997-2006这十年来，商品房的销售金额平均的年增长速度达到30.74%，销售面积平均年增长速度为22.85%，价格平均每年上涨6.42%。
其中住宅的销售额平均年增长速度达到31.63%，销售面积平均每年增长23.17%，价格平均每年上涨6.86%。
如此高速的增长使得房地产这一行业对GDP 的贡献率也逐年增加，由1997年的20.9%上升至2006年的67.7%,成为带动经济增长的重要因素之一。
是什么带动房地产价格如此快速的增长?众说纷纭。
从宏观经济的角度讲，影响房价的因素有很多，国家的调控政策、国际经济环境、经济周期的轮回等，都会直接或间接影响到房价的涨跌，但是从根本上看，最后决定着中国房价涨跌的关键，仍是供给与需求的关系。
本文着力于需求层面分析导致房价上涨的人口因素。
中国住宅总量需求可归纳为两个方面：第一，现有城镇居民要求改善住房条件，包括旧宅拆迁；第二，城镇人口数量增加形成的住房需求，包括原有城镇居民其子女未来长大成人对住房的需求，以及外来流动人口对当地住房的需求。
中国每年高于 1.2%的人口出生率,如果按13亿人来算，每年增加的人口就达1600万之多。
同时，大量流动性人口涌进城市，我国城镇化水平保持长期的高速发展，1997年到2006年的10年中，我国城镇人口增加1.8257亿，平均每年增长4.46%；城镇化率从31.91%增加到43.9%，平均每年城镇化水平增加一个百分点，平均每年的城镇新增人口大约1826万人，这必将扩大对城镇住宅的需求量。
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：近几年，飞速上涨的房价成了人们口中热议的话题。
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、房屋竣工面积和地区因素五方面入手．依据2009年31个省市的样本数据，利用计量经济学软件对房价影响因素进行回归分析，并采用逐步回归法进行回归估计。
研究结果表明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。
关键词：房价人均可支配收入房屋平均造价房屋销售面积房屋竣工面积地区因素一、引言：目前，我国房地产业的发展蒸蒸日上，这确实有利于我国经济的持续发展以及GDP的不断增加。
然而，如今商品住宅价格过高，已经成为广大市民以及政府高度关注的问题。
房价高，买房难，已是“无房”一族的一块心病。
众所周知，房价的居高不下且节节攀升，不仅导致了人民生活质量下降，更是社会上许多不和谐因素的根源。
中外学者们也一直很热衷于房价问题的探讨，厉以宁、商寅泉、曾培炎等等著名经济学家都做过相关研究。
乔志敏(2002)实证分析表明生产成本的波动对房地产价格的波动有较强作用;巨虹(2004)研究了持有成本和生产成本对商品住宅价格的影响;平新乔和陈敏彦(2004)对中国房地产业的投资、销售价格、土地价格和政府信贷作用的效果进行了实证分析;沈悦，刘洪玉(2004)采用混合样本回归和添加城市年度哑变量等方法，得出我国住宅市场不符合有效市场假说，房价可以部分被预测，我国房地产价格明显存在着城市的特殊影响和年度影响;段中东(2007)基于中国数据研究了房地产价格与通货膨胀产出的关系，房价与通胀产出之间存在正反馈作用机制。
本文根据内蒙财经的时维阔、张坤所做的《我国房价影响因素的实证分析》进一步研究了2009年我国房价影响因素,采用逐步回归法，添加了表示东中西部的地区虚拟变量，数据具有时效性。
文章结构现安排如下：第二部分变量假设，第三部分模型的设计与参数估计，第四部分实证结果，第五部分进一步研究方向二、变量假设：影响房价的因素很多。
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。
我国房地产价格波动率的影响因素及实证分析(一)
我国房地产价格波动率的影响因素及实证分析(一) 概述房地产市场是我国经济发展中十分重要的一环，房价波动对我们的生产生活都有着深刻的影响。
本文旨在探究我国房地产价格波动率的影响因素及其实证分析。
波动率的定义波动率是反映市场价格波动的风险指标之一，它的计算一般是以某一个时间段内价格变动的标准差平均值为度量。
具体表现为价格波动程度的大小，价格波动越大，波动率就越高。
在房地产市场中，波动率是指房价价格的总体变动程度，反映了市场变动的频率和幅度。
影响因素分析宏观经济环境1.GDP增长率宏观经济环境对房地产市场有着重要的影响，特别是GDP增长率。
在经济增长的环境下，人们的收入增加，购买力增强，房价显然也会上涨。
2.通货膨胀率通货膨胀率是指物价总水平上升的速度，由于物价上涨会导致人们的购买力下降，因此通货膨胀率对于房价也有着很大的影响。
3.利率变动利率对房价波动也有很大的影响，因为房屋的购买和销售往往需要借贷，而房贷利率的变化会直接影响人们的购买力和偿还能力，从而进一步影响房价。
政策环境政策环境对于房地产市场也有着很大的影响，下面我们将从两个方面进行分析。
1.土地政策土地政策的变化可以直接影响房价。
当政府加强对土地的流转管控，土地供应减少，房价自然会上涨；反之，当政府开放土地供应，房价会上涨，但是房价过快上涨会引起经济的泡沫，因此土地流转需要平衡。
2.购房政策购房政策的变化同样会直接影响房价。
当政府出台支持购房人的政策时，房价会增加；相反，当政府出台限购政策时，房价则会下降。
竞争环境其他房地产企业的竞争环境也会对房价产生影响，竞争环境的激烈程度直接影响着开发商的盈利水平，从而影响房价。
实证分析为了验证上述影响因素是否真正对房价波动率产生了影响，本文使用了中原地产数据，并采用了多元回归模型进行实证分析。
具体结果如下：房价波动率 = 0.104 + 0.512 * GDP增长率+ 0.054 * 通货膨胀率+ 0.865 * 利率变动+ 0.066 * 土地政策变化- 0.038 * 购房政策变化+ 0.063 * 竞争环境激烈程度从上述模型结果可以看出，GDP增长率、通货膨胀率、利率变动、土地政策变化、竞争环境激烈程度对于房价波动率均有显著影响，而购房政策变化对于房价波动率的影响不显著。
我国城镇商品房销售的影响因素实证分析(计量经济学).
计量经济学课程论文我国城镇商品房销售的影响因素实证分析学号：201401460005学院：工商管理学院专业：企业管理姓名：于杨我国城镇商品房销售面积的影响因素实证分析目录一、引言 (4)二、模型的设定 (6)2.1变量选取 (6)2.2模型数学形式的确定 (7)2.3计量经济学模型的设定 (8)2.4确定参数估计范围 (8)三、参数估计 (9)3.1经济意义检验 (9)3.2计量经济意义检验 (10)3.2.1多重共线性的检验 (10)3.2.2.序列相关性的检验 (12)3.3异方差性的检验与消除 (14)3.3.1图示法 (14)3.1.2怀特检验 (16)四、对策与建议 (17)4.1加强预警，确保房地产健康平稳 (17)4.2优化结构，加大住房供给力度 (17)4.3转变方式，实现房地产业可持续发展 (18)我国城镇商品房销售的影响因素实证分析摘要:改革开放以来，我国每6—7年构成一个经济循环周期。
1999年第四季度经济增长进入谷底，这标志着从1993年开始连续7年的一个完整的循环周期已经完成，从2001年开始，经济运行将进入一个新一轮的稳定增长期。
另据国务院发展研究中心的一份研究报告，我国未来20年的经济增长的基本走势是：“十五”期间GDP的增长率在7．0％～8．1％之间，2010—2020年，GDP增长率将降至5．5％～6．6％。
房地产发展与宏观经济的发展具有正相关性。
宏观经济的持续发展，将对房地产业发展提供强力的支撑，有利于放大房地产上游的生产要素供给总量，并拉动房地产的终端市场需求。
因此，未来几年内，宏观经济发展对房地产具有推动和拉动双重效应。
房地产行业作为我国国民经济的支柱产业，在工业化和城市化快速发展的带动下已经进入快速发展的阶段，商品房的销售与宏观经济保持高度正相关，具有明显的周期性。
通过本文研究可以得出：稳定的经济增长是商品房销售行业健康发展的重要因素。
稳定增加居民收入，增强居民消费信心，营造良好的市场环境，深化改革无疑不是促使商品房销售市场稳定健康发展的有效途径。
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计量经济学论文房价影响因素的实证分析标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]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]。
沈悦、刘洪玉(2004)认为如果房地产价格的上涨只是投机造成,缺乏相应的经济基础支持,这种价格上涨会向市场发出错误的信号,造成房地产市场和经济的虚假繁荣[3]。
关于房地产市场的调控方式,梁云芳,高铁梅(2006)通过实证认为我国房地产市场只存在局部泡沫,通过利率来调控房地产市场,成效不大,但是信贷规模的变化对房地产投资有较大的影响[4]。
许经勇、马原(2005)认为应当把宏观调控的切入点放在直接调控房地产供求上。
稳定房地产价格的关键在于实现有效供求平衡[5]。
关于房地产市场的调控效果,聂学峰等(2005)运用相关分析、Granger因果关系检验和协整分析方法对我国货币政策影响房地产市场的效应与时滞进行实证分析,表明货币政策能够影响房地产投资和价格,货币供应量对房地产市场的影响比利率政策更为显着[6]。
李健飞等(2005)利用Johansen协整检验分析了银行信贷与房地产价格的长期关系和因果关系[7]。
对这一轮的房地产调控的效果,何艳(2006)认为:一是普通商品房供应增加,小户型房价上涨得到一定控制;二是投机行为得到抑制,外资炒房更为规范;三是信贷收紧,购房者更为谨慎;四是房地产开发企业囤地囤房受到抑制[8]。
杨玉珍、文林峰(2005)认为在金融政策方面,可以采取严控信贷政策的措施。
在土地政策方面可以实施最严格的土地控制政策[9]。
张琦(2006)认为我国房地产业的调控效果不尽如人意的原因有以下几点:决策层对市场判断有分歧;政策执行环节(管理机制)有问题;房价信息失真;宏观调控政策在综合应用中不协调、不规范[10]。
程建胜(2007)认为2003年以来,国家综合运用行政、财税、金融、土地等手段逐步加大了房地产宏观调控力度,但效果并不尽如人意,房价持续上涨、市场秩序混乱等问题依旧比较突出[11]。
从上述文献中可以看出,学者们对房地产市场的判断存在分歧,对房地产市场宏观调控的效果存在争议,本文对我国30个省份的有关资料进行进行理论与实证分析。
以期从中找出影响房地产价格的重要因素，并相应地提出解决措施。
根据一些专家、学者的研究及现实生活经验，我认为这些因素为：1、人均可支配收入人均可支配收入是居民购买力的体现，居民购买房屋一般是在其购买力达到一定水平后．因此分析、房价影响因素需要考虑人均可支配收入2、房屋平均造价，房地产行业属于成本投入比较大的行业．研究房价就必须考虑其单位成本，即房屋平均造价。
3、房屋销售面积，房屋销售面积是房地产市场需求的直观体现4、房屋竣工面积，房屋竣工面积是房地产市场供给的主要体现二、模型的建立（一）模型初步提出为全面反映我国房屋价格的现状，选择分地区的“商品房平均售价”为被解释变量．包括31个省、市、自治区和直辖市的商品房平均售价。
令解释变量“人均可支配收入”为X1．“房屋平均造价”为 X2，“房屋销售面积”X3为，“房屋竣工面积”为X4。
从(2007年中国统计年鉴》收集到如下数据，见表1表1 2006年我国房屋价格及影响因素数据地区人均可支配收入房屋平均造价房屋销售面积房屋竣工面积商品房平均售价北京23938280天津232727234774河北14232111山西13501988内蒙古112042221811辽宁13363073吉林12012010黑龙江12302196上海30897196江苏1502170563592浙江1679149254774安徽12352322福建13723994江西8671708山东12792541河南11002012湖北16082556湖南11721928广东21424853广西9142195海南14913787重庆14152269四川9482271贵州9431780云南 1413 2380 西藏 1620 1976 陕西 1587 2461 甘肃 957 1780 青海 1311 1921 宁夏 1021 2063 新疆10761858建立线性回归模型为：Y= β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+U i （二）参数估计利用Eviews 软件进行回归估计，结果见表2 表2 Eviews 回归结果分析 根据表2数据．模型估计的结果为：y=+++ (381．4455) (0．061330) (0．370257) (0．149396) (0．037343) t=(一5．357468)(5．783840) (2．155982) (O ．621738) (一Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/07/11 Time: 20:17Sample: 1 31X1 X2 X3 Adjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid7018247.Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-WatsonProb(F-statistic)R2=0．907951，F检验值df=（三）多重共线性的检验与修正该模型表明R =，R2=，可决系数较高F检验值=，大于(4,26)=，明显显着。
但是当显着性水平a=时(27)=，x3、x4系数的t检验不显着，可能存在着多重共线性计算各解释变量的相关系数．得相关关系矩阵，结果见表3。
表3 解释变量的关系矩阵X1X2X3X4X1X2X3X4由解释变量的关系矩阵可以看出，有些变量之间的相关关系不明显。
进一步精确地研究该模型的多重共线性．需采用逐步回归的办法。
分别做Y对X1 X2 X3 X4 的一元回归，结果见表4。
表4 解释变量的一元回归变量x1x2x3x4参数估计量t统计量R2Adjusted R-squared其中，加入x1的方程Adjusted R-squared 最大，以x1，为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果见表5比较得知，新加入X2的方程修正的可决系数 =0．8874，改进最大，且各参数的t检验显着，选择保留x2再加入其他新变量逐步回归,结果见表6表6在x1 x2 基础上加入 x4后的方程的修正可决系数明显增大，且当可决系数仅=的时候，(27)=使得各个参数的t检验都显着。
加入X3之后虽然有所增大,当但当可决系数为的时候，参数的t检验不显着。
这说明X3引起多重共线性,应予以剔除。
最后修正多重共线性影响的回归结果为：Yi=+十—t= (一6．3340)(6．4968)(2．1826)(-1．8313)R2 =0．9065 F=87．2759（四）异方差的检验与修正采用怀特检验的估计结果如表7Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 00:16Sample: 1901 1931X1X1^2X2X2^2X3X3^2X4. dependent varAdjusted R-squared. of regression Akaike infocriterionSum squared +12 Schwarz criterionresidLog likelihood F-statisticDurbin-Watson Prob(F-statistic)由表7可以看出Obs*R-squared=<所以不拒绝原假设．表明模型方程不存在异方差性。
六、自相关检验与修正对样本量为31、三个解释变量的模型，在0．05的显着性水平下．查DW 统计表可知dL=．dlx=，模型中DW=，dlx<DW<4一d ，表明模型中不存在自相关性最后得到的模型结果为：Yi=+十—t= (一R2 = F=其经济意义为：在假定其他变量不变的情况下,人均可支配收入每增加1元,商品房销售价格就增加元：在假定其他变量不变的情况下，房屋平均造价每增加1元,商品房售价就增加元,在假定其他变量不变的情况下,房屋房屋竣工面积面积每增加1万平方米商品房售价就减少元结论：经检验结果表明，人均可支配收入、房屋平均造价、房屋竣工面积对房价具有显着性的影响。
其中人均可支配收入和房屋造价对房价具有正相关的关系，房屋竣工面积与房价具有负相关的关系。
面对我国房价飞涨的局面，这个模型对于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。
政策建议一、最高限价法的调控地方政府在土地拍卖时,明确所建房产的房价上限,然后在此基础上以价高者购得。