计量经济学北京地区房价影响因素回归分析

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我国房价的影响因素分析——以北京市为例

现代经济信息492我国房价的影响因素分析——以北京市为例罗冬霞罗　茜四川大学锦城学院摘要：房地产又称不动产，因其自身的自然、经济和社会属性使其具有较高的经济价值。

自1998年结束分配住房制度，我国房地产价格持续攀升，因此有必要研究影响房地产价格的因素及其影响程度。

本文从影响房地产需求和供给的因素出发，采用北京市1999年至2016年的统计数据，建立北京市住宅商品房平均销售价格和其影响因素的多元回归模型，采用逐步分析方法，得出结论，并结合实际提出相应的政策建议。

关键词：房地产价格；影响因素；逐步分析方法中图分类号：F293.3 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)006-0492-01一、引言自1998年的《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》发布后，正式标志着我国分配住房制度结束，住房市场化的开始。

随着时间的推进，我国房地产商品市场不断完善，自2000年开始，中国房地产出现了空前的持续繁荣局面，几乎每年都以超过5%的幅度在涨。

更为值得关注的是在2016年和2017年，我国一线二线房价飙升，出现房地产泡沫的特性。

与此同时，中央经济工作会议提出，要坚持“房子是用来住的，不是用来炒的”的定位，要求回归住房居住属性，政府随之采取了一系列抑制房价过快上涨的措施。

因此，在这样一个社会形势下，有必要深入研究房地产市场特点，找出房价上涨的根本原因，再采取相应的调控措施，遏制房价的快速上涨。

二、国内外文献综述国外的土地和房屋归私人所有，房地产是完全的商品，因此由市场的供给和需求决定。

ArthurC.Nelson 等(2006)提出如果土地管制实施的是控制政策，这样就会限制土地供应，房价就会上涨。

Knight John(2009)发现灵敏度在卖方的市场远远高于买方市场，说明目前房产价格主要反映了卖者的信号，而买者只是被动的接受者。

我国的土地归国家所有，与西方国家的情况不同。

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。

房价的影响因素分析及预测模型

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。

本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见：问题一，建立影响房价的指标体系，利用SPSS16.0软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：居民家庭人均收入，房地产开发投资额,北京市生产总值，经济适用房销售价格，人均住宅建筑面积，新增保障性住房面积。

问题二，建立逐步回归模型，根据SPSS16.0软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。

建立多元回归分析模型，由SPSS16.0软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为：。

问题三，建立曲线估计模型，通过SPSS16.0软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为5.14%，说明预测效果良好。

利用MATLAB7.0软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。

问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。

最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。

关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。

同时，随着改革开放以来我国经济的高速发展，人民生活质量得到了极大提高，对住房质量、住房环境、小区配套服务等的要求也随之不断提高。

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]。

房价变动影响因素分析——以北京市为例

The Industrial Study | 产业研究MODERN BUSINESS现代商业32房价变动影响因素分析——以北京市为例成　倩南京信息工程大学　江苏南京　210044摘要:北京市作为我国的首都，其便利的交通以及丰富的资源吸引广大农村人口和青年人口的涌入，人口的增长使得房屋需求量增加，若房屋的需求量超过市场上的供给量时，房价便会不断飙升。

通过本文的分析研究，不仅可以预测未来的房价水平，还可以通过控制这些因素来抑制房价的不断飙升。

关键词:北京市房价；影响因素；多元回归模型中图分类号:F062.9 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2020)031-0032-03一、引言目前我国经济的持续增长有很大一部分来自于房地产行业的拉动，根据国家统计局的数据，2018年商品房销售额占GDP的比值为16.66%，这是历年来的最高值。

这说明该领域迎来了其繁荣时代。

这同样表明目前房地产行业是我国GDP的主要贡献者，要想拉动GDP的增长，应当大力促进房地产行业的发展。

但若房价上涨到难以承担的地步，则可能会产生“泡沫经济”。

本文从从理论和实证出发，全面分析房价变动影响因素是如何推动房地产行业发展的。

二、北京市房价变动影响因素的实证研究(一)数据的选择本文选择的数据如表1所示：Y:住宅商品房平均销售价格；X1:住宅商品房销售面积；X2:房地产开发企业竣工面积；X3：房地产开发住宅投资额；X4：年末常住人口；X5：15～64岁人口占当年总人口的百分比；X6：人均国内生产总值；X7：货币供应量；X8：居民消费价格指数；X9：房地产开发企业购置土地面积；X10：通货膨胀率。

各个数据均从国家统计局中搜集而来。

(二)北京市房价变动影响因素的回归模型将从供给、需求和国家三面层面出发选择的影响因素作为解释变量，将北京市住宅商品房平均销售价格为被解释变量，构建多元回归模型：Ｙ=β0+β1Χ1+β2Χ2+β3Χ3+β4Χ4+β5Χ5+β6Χ6+β7Χ7+β8Χ8+β9Χ9+β10Χ10+μ为了不该变原始数据的性质和关系，同时消除数据间的异方差性，故而将各个数据取对数，得到的模型为：Ｙ=β0+β1lnΧ1+β2lnΧ2+β3lnΧ3+β4lnΧ4+β5lnΧ5+β6ln Χ6+β7lnΧ7+β8lnΧ8+β9lnΧ9+β10lnΧ10+μ利用E V I E W S 软件做多元线性回归，根据E V I E W S 得出的结果，可以看出该回归方程的拟合优度非常好，R2=0.996384,无限接近于1。

全国主要城市房价影响因素的回归分析

全国主要城市房价影响因素的回归分析栾天怡（中国人民大学经济学院，北京100872）[摘要]采用2000-2014年全国18个主要城市的面板数据，以住宅商品房平均销售价格为因变量，以住宅商品房销售额、房地产住宅开发投资额、住宅商品房施工房屋面积、住宅商品房竣工面积、住宅商品房新开工面积、住宅商品房销售面积、总人口数、年份为自变量进行回归分析。

通过豪斯曼等检验，得出结论：影响全国主要城市住房价格最重要的因素是住宅商品房销售额和房地产住宅开发投资额。

政策建议：政府应促进房地产开发商加大开发住宅投资额；政策调控应符合当地地产结构和当年市场情形；货币政策调控房价要注重实际变量。

[关键词]房价；销售额；投资额；影响因素；结论；政策建议[中图分类号]F620[文献标识码]B[收稿日期]2016-02-18[文章编号]1009-6043（2016）01-0005-04（总第473期）SHANGYE JINGJITotal No.473一、研究意义自古以来房子就在中国人心中占有极其重要的地位，所谓安土重迁，人们不愿意离开家乡，主要原因就是不想离开自己的住房。

人们更希望有一个自己的家，一个固定的长期的家，而短期的租房并不能满足人们对于家的追求，人们会尽可能的买一套属于自己的房子。

房子不仅是居住的场所，也是一种投资，是最大的不动产，有保值增值的能力，这时房价就成了全社会都极其关注的一项价格指标，而不仅仅是针对有居住需要的人。

众所周知，全国中总体房价较贵的就是北京、上海、广州这样的一线城市，且城市越发达，房价普遍越贵，然而除了一线城市的其他城市房价普遍都高，日益上涨的房价早已超出了大多数人们的可负担范围，同时也引发了固定投资占比过大、信贷危机加深等一系列问题。

有数据表明，2008年我国房价收入比1(平均为11.06，其中北京为22.6，上海为13.9，远远超过了国际公认的3到6年的合理标准[1]。

尽管国家曾出台过国六条、国八条等相关方案，可是效果却不明显，并没有遏制住房价大幅上涨的趋势。

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究房价是影响一个城市房地产市场的重要指标之一、它受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、政策因素和市场因素等。

本文将从这些方面进行房价的影响因素分析，并构建相应的预测模型来预测北京市的房价。

一、宏观经济因素宏观经济因素是房价的重要决定因素之一，包括经济增长、通货膨胀率、利率水平和人口增长等。

经济增长是房价上涨的基础，经济增长意味着人们的收入水平提高，购买力增强，从而推动了房价的上涨。

通货膨胀率的上升会导致货币贬值，进而推高了房价。

利率水平的变化也会直接影响房价，当利率上升时，购买房产的成本也会增加，从而抑制了房价的上涨。

人口增长也会对房价产生影响，当人口持续增长时，对住房的需求也会增加，从而推动了房价的上涨。

二、政策因素政策因素是影响房价的关键因素之一、政府的相关政策措施对房价具有重大的影响。

例如，房地产调控政策的出台会直接影响房价的波动。

当政府采取严格的调控政策时，会抑制投资投机需求，从而稳定房价。

另外，政府还会出台土地供应政策、建筑规划政策等，这些政策也会直接或间接地影响着房价的波动。

三、市场因素市场因素也是影响房价的重要因素之一，包括供需关系、市场预期和交易成本等。

供需关系是房价波动的基础，当供大于求时，房价会下降；当需大于供时，房价会上涨。

市场预期也会对房价产生影响，市场预期房价上涨时，会促使购房者提前购买，从而推高了房价。

交易成本的变动也会对房价产生影响，例如涉及房地产的税费、手续费等，这些成本的减少会刺激购房需求，从而推高了房价。

基于以上分析，我们可以构建一个预测模型来预测北京市的房价。

首先，我们可以收集并整理相应的数据，包括历史房价数据、宏观经济数据、政策数据和市场数据等。

然后，我们可以利用回归分析的方法来构建预测模型。

以房价为因变量，宏观经济数据、政策数据和市场数据为自变量，利用历史数据进行回归分析，得到回归方程。

最后，我们可以利用该回归方程来进行房价的预测。

房价的影响因素分析及预测模型完整版

房价的影响因素分析及预测模型标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。

本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见：问题一，建立影响房价的指标体系，利用软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：X4居民家庭人均收入，X10房地产开发投资额,X2北京市生产总值，X1经济适用房销售价格，X6人均住宅建筑面积，X5新增保障性住房面积。

问题二，建立逐步回归模型，根据软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。

建立多元回归分析模型，由软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为：Y=4846.453+0.843X1+1.719X2+0.028X4−4.652X5−278.822X6−3.564X10。

问题三，建立曲线估计模型，通过软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为%，说明预测效果良好。

利用软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。

问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。

最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。

基于多元线性回归的北京住宅价格影响因素分析

基于多元线性回归的北京住宅价格影响因素分析作者：刘佳丽彭柳柳来源：《科学与财富》2019年第11期摘要：根据1999-2015连续17年的历史数据对北京的住宅价格与北京地区生产总值、在岗职工平均工资、总人口等3个因素进行研究，建立多元线性回归模型，通过分析得出具有显著性影响的因素。

分析结果显示，整体而言，北京住宅房价受总人口和平均工资的影响作用大，根据分析，从城镇化和公积金发放角度提出建议。

关键词：北京；线性回归；影响因素；住宅价格引言2016年的中央經济工作会议，将“促进房地产市场平稳健康发展”纳入到继续深化供给侧结构性改革的四项任务之一，并明确提出“房子是用来住的、不是用来炒的”的定位，标志着我国住宅市场有望真正进入理性发展时代。

北京地区住宅市场整体发展不平稳，住宅价格整体上涨，市场的供需不均衡，投资额逐年增加。

胡炜（2005），通过对北京的住房市场研究，发现居民购买力不足，消费者社会层次与购房主体层次一致，户型和销售率的相关性最高，住宅的总价影响客户的购买决策[1]。

申晓峰认为（2007），认为收入与房价不相关，城镇化和抵押贷款余额影响房价较大[2]。

魏艳（2012），对迁徙的人口的收入和支付意愿进行了回归分析，认为有无户口影响新移民购房支出比例，且学历越高，住房投资越大[3]。

焦裕鑫（2013）对城镇居民住房差异的分析基础上，对居民住房空间和住房产权的获取机制及影响因素进行了实证研究，人力资本以及政治资本对于住房有促进作用，但资本比人力资本影响更大[4]。

丁军（2016），对2010-2015年的北京、上海、深圳的房价进行研究，得出住房与投资需求直接拉动北上深房价上涨，其次是财政和金融。

北上深各自主要因素分别是产业结构与消费、财政与金融、金融与市场环境[5]。

综合上述文献，诸多专家、学者对住宅价格的影响因素做了大量的探究。

研究者在探究宏观指标对房价的影响和预测时，常选取GDP、人口、收入、利率等指标；在探究微观指标时，往往考虑住宅周边的的教育资源、交通等区位因素。

北京近十年房价变动原因与数据分析报告

北京近十年房价变动原因与数据分析报告近年来，北京的房价一直是社会关注的焦点，而十年间的房价变动更是备受关注。

本文将通过数据分析和相关因素探讨，解析北京近十年房价的变动原因。

一、宏观经济因素的影响宏观经济因素是影响房价变动的主要因素之一。

近十年来，中国经济的快速增长、城市化进程的推进以及人口流动等因素对北京房价产生了较大的影响。

例如，随着中国经济的持续增长，北京成为了国际交流和商业中心，吸引了大量外来人口和企业，对房地产市场供需产生了巨大的冲击。

此外，政府的宏观调控政策也在一定程度上影响了北京房价的波动。

二、供需关系的变化供需关系是房价波动的重要因素。

近年来，北京的房地产市场供应量远远滞后于市场需求，导致房价居高不下。

随着城市人口的增加和居民收入水平的提高，购房需求持续增加，而房地产开发商的供应速度却未能跟上，造成供需关系紧张。

此外，限购、限售等政策也对需求和供应关系产生了影响。

尽管政府出台了一系列调控政策，但供需矛盾依然较为突出。

三、土地供应限制北京土地供应受限也是导致房价上涨的重要原因之一。

由于土地资源有限，政府对土地的供应进行了限制。

这导致了房地产开发商在争夺土地资源时价格竞争激烈，进而推高了房价。

此外，土地供应限制也导致了房屋建设的空间压缩，进一步加剧了供需矛盾。

四、金融政策和利率变动金融政策和利率的波动也对北京房价产生了影响。

贷款利率的升降以及信贷政策的收紧或放松都会直接影响购房者的购买能力。

近年来，央行出台了多轮调控政策，通过提高利率和收紧信贷政策等手段，抑制了购房者的购买能力，进而对房价起到了一定的抑制作用。

五、投资投机需求的影响房地产市场一直是投资者追逐高收益的重要领域，投资投机需求也是北京房价波动的关键因素之一。

近十年来，投资投机需求高涨，使得房市成为一种投机品种，进一步推动了房价上涨。

然而，房地产市场也存在较高的投机风险，政府的调控政策也旨在遏制过高的投资投机需求。

六、数据分析结果通过对近十年的数据分析，可以看出北京房价的变动趋势。

北京房地产价格的影响因素分析

当的。由上面分析可知，目前这一组数据能找到解释房价的不断上涨的因素，因此可以继续分析，并找出对应的系数，看是否能得出拟合方程。模型一中: GDP、年人均可支配收入、年末常住人口、五年以上贷款利率 0335 、 0． 223 、 0． 666 。模型二中: GDP、对应的 P 值分别是 0． 081 、年人均 0． 331 、 0． 215 。模可支配收入、年末常住人口对应的 P 值分别是 0． 065 、 0． 038．型三中: GDP、年末常住人口对应的 P 值分别是 0． 002 、 2 的 F 值均大于 α，可见，取 α 为 0． 05 ，模型 1 、故不显著，方程不可 GDP 与年末常住人口的回归系数显著性用。第 3 个模型是最终方程，检验的 P 值小于 α，因此它们与被解释变量间的线性关系显著。所以，建立回归方程: Y = 31688． 607 + 2． 11X1 － 25． 694X2 X1 : GDP; X2 : 年末常住人口为更直观的展示本方程的拟合状况，本文进行了标准化残差的非参数检验。结论表明，随着标准化预测值的变化，残差点在 0 线周围较均匀的分布，满足等方差性。
实证分析

北京房地产价格的影响因素分析
黄乙峰中国政法大学商学院企业管理专业
【摘要】随着中国经济的迅猛发展，房地产对经济社会的推动作用进一步释放，房地产价格及其影响因素也日益成为社会关注的重点和热点。 GDP、本文选取了 1999 至 2009 年间的北京房价、年人均可支配收入、年末常住人口、了各影响因素对房价的贡献程度。【关键词】房地产价格多元回归分析需求

北京房价影响因素spss多元线性回归分析[Word文档]

北京房价影响因素spss多元线性回归分析[Word文档] 北京房价影响因素spss多元线性回归分析关键字: 北京房价影响因素spss多元线性回归分析本文为Word文档，感谢你的关注,摘要:在经济高速发展的当今时代，房价问题一直是所有人关注的重点问题。

我国房地产事业从20世纪80-90年代开始建立到如今，作为国民经济新的增长点，为中国经济的快速增长做出了贡献，对我国的经济增长产生了很大的影响，一度影响着国家经济的发展快速与否。

然而房地产事业在为国家做着贡献的同时，又存在着许多令政府和群众堪忧的问题――房价问题。

近年来，房价的飞速发展一直在政府和群众的关注之下，其带来的一系列问题将对房地产行业的良性发展、政府的调控能力以及国民经济的可持续发展带来影响。

因此研究住宅商品房价格的影响因素，有助于在事实的基础上一定程度的把握房地产市场的发展规律，对整个国家经济的发展具有很大的意义。

本篇论文主要以北京为中国房地产市场的代表城市进行分析，通过对2005―2013年的相关经济数据整理分析建立起多元线性回归模型。

通过在网络上搜索可以知道，从理论上来讲，房价的波动主要受政府的一系列政策、市场和资金、土地和房产以及房地产企业和购房人等指标因素的影响。

本篇论文中主要选取住宅商品房平均售价作为因变量，以城市人均可支配收入，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spss多元线性回归等一系列相关方法来了解商品房价格的影响因素，从结果中可大致得出:房价与城市人口密度和人均可支配收入可建立较好的回归模型。

关键词:房价;多元线性回归;spss人们常说的“衣食住行”，泛指穿衣、吃饭、住房、行路等生活上的基本需要，而住房作为人类生活休息的场所，是每个人在生活中所必须拥有的，因此住房是事关民生的一个大问题。

由此而兴起的房地产行业也在国民经济的发展中起到很大的作用。

作为国民经济的支柱性产业，住房问题解决的好与坏直接影响国民经济的持续稳定的发展以及社会的安定团结。

对房价的计量经济学分析

计量经济学作业——对房价的计量经济学分析2011年5月目录一················问题的提出二················理论分析三················模型的设定四················数据的收集五················参数的估计六················统计标准检验七················多重共线性检验八················自相关性检验九················异方差检验十················经济意义检验及分析十一························预测一、问题的提出近年来，中国房价持续走高。

基于地理加权回归模型的房价影响因素研究

基于地理加权回归模型的房价影响因素研究随着房地产市场的发展，房价成为了人们关注的热点问题。

不同地区的房价水平存在差异，可能受到多种因素的影响。

本文将基于地理加权回归模型，探究房价的影响因素及其空间分布特征。

首先，收集了北京市朝阳区2016年的房价数据和相关指标，包括房屋面积、所在楼层、交通便利度、周边配套设施等共10个变量。

其中，所在地理位置是一个重要的因素。

我们选用三个不同的指标来描述房屋所在位置的特征，分别是距离市中心的距离、距离地铁站的距离和所在区域的城市化水平。

接着，利用地理加权回归模型对数据进行回归分析。

该模型对数据的权重进行了加权，使得空间上相近点的权重更大，以体现地理位置对房价的影响。

最终的模型结果表明，房价受到的主要影响因素是房屋面积、所在楼层、周边教育资源和所在区域的城市化水平。

其中，房屋面积是最重要的因素，每增加1平米，房价会增加约0.14万元。

与市中心距离越近的房屋价格越高，而距离地铁站越近的房屋价格越低，表明便捷的交通网络对房价的影响呈现出不同的空间差异。

此外，周边配套设施和教育资源也对房价具有一定的影响，未来还可以从这些因素入手，继续深入研究。

最后，我们对模型结果进行了空间分析。

通过绘制热度图，可以清晰地发现不同区域房价的差异，以及影响因素在空间上的分布规律。

例如，市中心和靠近地铁站的地区房价相对较高，而人口密度较大的地区房价也较高。

这些分布规律为城市规划和房地产投资提供了一定的参考。

综上所述，基于地理加权回归模型，我们探究了房价的影响因素及其空间分布特征。

房屋面积、所在楼层、周边配套设施和所在区域的城市化水平对房价具有重要的影响。

未来的研究可以结合更多的因素，深入挖掘房价形成机制，为城市规划和房地产投资提供更加准确的分析和预测。

计量经济学北京地区房价影响因素回归分析

北京房价影响因素回归分析摘要研究选择北京地区房价与多个可能相关的变量, 建立计量经济学模型从而估计各因素的影响程度。

通过数据采集后，画图，看走势，合理建立多元回归公式化的预测模型, 借助SAS软件,首先对模型进行共线性检验，筛选变量，得到共线性处理后的多元回归模型。

然后进行经济意义检验，统计学检验（拟合优度，显著性检验），计量经济学检验（异方差检验，序列相关性检验），最后基于模型对房价进行了预测检验。

关键词房价多元回归线性模型计量经济学检验统计检验1 引言改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的房价也一直在快速增长。

为了研究房价增长的主要因素，分析房价的变动规律，从数字上进行更加严密的分析，需要建立计量经济学模型，从而找出谁是影响房价的最重要的因素。

我平常看《财经郎眼》节目，最近的一期讨论了中国房价的未来走势问题，郎咸平教授说，房价他不敢预测，因为无法预测。

并且强调自己擅长逻辑分析，对于计量并不擅长。

在三剑客环节，马光远教授提出影响房价的五大因素是：一货币发行量，二供求关系，三中国经济的发展，四城镇化水平，五土地政策。

对此我要做出更深的探究，到底它们是如何影响的呢，影响多大程度。

其中对于土地政策无法量化，暂不研究。

本文主要针对1997—2012年间，北京房价的变化及其影响因素进行分析，通过收集北京地区生产总值，北京人均收入，常住人口，常住外来人口，商品房施工面积，竣工面积，销售面积，待销售面积，以及全国GDP，货币和准货币(M2)供应量（以下简称人民币发行量），城镇化水平的数据，建立统计模型。

（全国性的房价我个人认为数据并不合理，不具有代表性，所以研究地方）2 计量经济学方程设定线性回归模型为：t i i i u X X X Y +++++=ββββ 22110 （1）t u 随机误差项3 数据收集从国家统计局《统计年鉴》获取以下数据：全国GDP ，货币和准货币(M2)供应量，城镇化水平。

影响北京商品房价格的多因素逐步回归分析

1
年末常住人口（万人） 19.437
2761.126 1.462
0.978
t
-8.332 13.291
Sig.
0.000 0.000
（常量）
-51496.51
2 年末常住人口（万人） 41.120
Y=-51496.51+41.120X2+0.777X3 （1）
由方程可知，这两个因素与房价都是正相关关系，就是年末常住人口、土地购置费的数值越大，对（下转第 9 页）
表 1 方差分析
模型
平方和
均方
F
sig.
R2
1
12448755.21
12448455.21
0.618
0.454
-0.044
2
166058973.1
Hale Waihona Puke 166058973.1176.638
0.000
0.951
3
155726474.7
155726474.7
69.780
0.000
0.884
4
158961441.5
158961441.5
86.993
0.000
0.905
5
107023990.8
107023990.8
12.864
0.007
0.569
6
156309681.6
步检验（见表 1）。将剩余的 7 个变量进行逐步回归分
析（见表 2），方程的拟合效果较好，最终的回归方程包括常数项，自变量 X2、X3，方程自变量 T 检验的显著性水平值小于 0.05，拒绝回归系数为 0 的假设，方程成立。由于模型中的计量单位不统一，因此回归系数不能说明对因变量的影响程度。为了能分析变量之间的关系，就用标准化后的回归系数 b* 进行比较分析，标准回归系数 b* 绝对值的大小代表着不同指标对房价的影响大小。调整后的 R2 由 0.951 变成 0.975，误差值在减少，方程的拟合度提高，因此影响北京商品房价格因素 Y 的回归方程为：

基于相关分析和回归分析的地区房价影响因素分析

基于多元回归分析的北京商品房均价的影响因素研究苏蕾摘要：在过去几年中房价一路上涨，纵然政府出台政策，但却遏制不住其上涨势头。

那是什么在支撑着房价一直上涨呢？本文从统计学的角度并以北京市为例，分析了GDP和房地产开发投资额对房价的是否有影响以及影响程度。

关键字：北京房均价 GDP 房地产开发投资额相关分析回归分析一、引言房地产作为国民经济中的一个重要行业，其发展状况会影响到居民的生活水平。

在房地产市场中，房价作为一个重要的变量，直接左右整个房地产市场的变化。

伴随着房地产市场的快速发展，住房价格不断上升，出现了过度上涨的现象。

为何房价会如此之高？首先从2009年说起，推动房价的一大动力就是政策的刺激。

为了应对国际金融危机，我国从2008年底开始先后出台了各种优惠政策，加上开发商的降价促销，大大刺激了楼市，让楼市迅速回暖，并且进一步升温，进而超速增长。

商品房也是一种商品。

商品的价格很大程度上是由供求双方决定的。

但是商品房具有建设周期长、价值量大、空间固定性等特点，这就使得商品房的供给在短时期内是缺乏弹性的，也就是说其在很大程度上取决于商品房的需求。

就需求方面来说，需求者除了考虑自己的购房需求和支付能力外，还要对未来房价的走向作出判断，形成心理预期。

如果当大多数人对未来的房价走势的预期大致相同，就会使选择也趋于相同。

所以当大多数人做出买或者不买的行动时，就会对市场价格产生十分大的影响，会显著地影响房价。

今年来，我国大中城市，尤其是东南沿海城市，外来人口的大量涌入，在促进了沿海城市的经济增长、房地产市场的快速发展的同时，也给这些城市带来了较大的住房压力。

基于我国“人多地少，人多房少”的具体情况，从而在客观上导致了我国整体房价的不断上涨。

我国在快速城市化和全球化的进程中，为了寻求更好的发展机会和更高的生活质量，资本和劳动力向中心城市流动。

在这些城市中，房地产市场不再仅仅使本地人的市场，城市住房价格与当地居民的住房支付能力背离程度不断提高。

《2024年北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究》范文

《北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究》篇一北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型（MGWR）的研究摘要：本文旨在研究北京市二手住宅价格的影响机制，并运用多尺度地理加权回归模型（MGWR）对影响二手住宅价格的各种因素进行量化分析。

通过深入分析，我们希望揭示北京市内不同区域、不同尺度上影响二手住宅价格的关键因素及其作用机制，为政策制定者和市场参与者提供有价值的参考信息。

一、引言北京市作为中国的一线城市，其二手住宅市场的发展与价格变化一直备受关注。

二手住宅价格受多种因素影响，包括地理位置、房屋条件、经济状况、政策调控等。

为了更准确地把握这些影响因素及其在不同空间尺度上的作用机制，本文采用多尺度地理加权回归模型（MGWR）进行深入研究。

二、文献综述在过去的研究中，学者们普遍认为影响二手住宅价格的主要因素包括地理位置、房屋条件、经济状况等。

不同的学者使用不同的研究方法，得出了各自的观点和结论。

然而，很少有研究在不同空间尺度上全面地探讨这些因素的影响机制。

因此，本文旨在填补这一研究空白。

三、研究方法与数据来源本研究采用多尺度地理加权回归模型（MGWR）进行分析。

该模型能够根据不同空间尺度的数据特征，对影响因素进行加权回归分析。

数据来源主要包括北京市的二手住宅交易数据、地理位置信息、经济指标等。

四、模型构建与分析（一）模型构建多尺度地理加权回归模型（MGWR）是一种空间回归分析方法，它允许在不同空间尺度上对影响因素进行加权回归分析。

该模型可以捕捉空间异质性，即在不同地区，各种影响因素的权重可能有所不同。

（二）变量选择本研究选取了多个可能影响二手住宅价格的变量，包括房屋面积、房屋年龄、交通便利程度、学区划分、周边环境等。

这些变量在过去的文献中已被广泛证明对二手住宅价格有显著影响。

（三）模型分析通过MGWR模型的分析，我们发现北京市的二手住宅价格受多种因素的综合影响。

北京房地产市场价格影响因素分析

北京房地产市场价格影响因素分析赵啟麟　刘鑫颖首都经济贸易大学经济学院摘　要：房地产市场改革以来，房价问题日益成为人们关注的焦点，本文通过实证分析的方法，通过主成分分析、回归分析等方法，对影响房地产价格的因素进行了筛选和定性的分析。

从内容来看，本文首先对选题的背景、研究意义进行陈述，并简要的阐述前人对于此问题的研究成果。

然后，通过主成分分析法和多元回归法定量的分析各个影响因素对房地产市场价格的影响，以期在最大程度上符合统计意义的检验同时突显其经济意义。

并对模型可能出现的问题进行检测和修改。

最后，对模型所得结果进行分析和探究，并对文章进行总结和分析。

关键词：房地产价格　主成分分析法　实证分析一、引言近些年来，伴随着中国大陆发地产市场的持续走强，房地产价格的升高逐渐成为了影响民生的重点问题，由于房价的变动涉及到众多的利益群体，房地产价格的变动会影响到普通民众的基本生活需求，影响到中国财政政策与经济政策的走势，影响到各个地方政府的财政收入，又由于房地产业大量的银行存贷款，使得房价甚至影响到了我国的银行业乃至整个中国金融系统的稳定运营，正是由于这些原因，使得房地产价格受到了社会各个群体的关注。

人们试图通过不同的方式来探究中国房地产行业的影响因素，尝试着通过数学的手段预测未来一段时间房地产价格的走向。

而本文也正是从影响房地产价格的因素出发，试图利用统计学的方法探究影响房价的主要因素，并且定量的确定这些因素对房地产价格有着怎样的影响以及其影响程度。

二、文献综述人类最早对于房地产价格的理论基本集中在对地租理论的研究，早在17世纪末期William Petty便提出了级差地租理论，在他之后，Adam Smith等人分别就地租理论进行了研究，使得西方经济学在对房地产价格的研究上形成了一套较为成熟的系统，下面是研究的主要方面：1.居民收入因素的分析：亚伯拉罕在他们的文章中提出了一套预测房地产未来价格的模型，其中表示房地产的价格与居民的人均收入、房屋的建造成本以及就业率呈现一种正相关，对利率则呈现负相关的关系。