人均GDP与房价的关系
房地产价格上涨的原因
摘要近年来,我国房地产市场持续高速发展,作为国家支柱性产业之一,对国民经济的持续高速增长起到了重要作用。
但是,由于我国房地产市场发展相对不成熟,房地产投资过热、房价收入比过高、房价涨幅过快等问题逐渐暴露出来,不少城市出现了房价增长幅度与城市经济发展水平不相符合、与城市居民收入水平不相协调的现象。
总体来说，房屋价格呈上升趋势，上升幅度高于上年。
房地产价格过快上涨的主要是由供求关系、通货膨胀因素、政策因素、投机因素、心理因素等原因引起的。
过快上涨的房价使普通百姓无力承受,导致现阶段住房矛盾比较突出,在一定程度上影响了社会的和谐发展。
同时房地产价格过快上涨会带来居民购房负担重，抑制了其他消费，贫富差距加大，降低社会生产和资源配置率，影响城乡统筹发展等影响，降低了城市综合竞争力，容易引发金融风险，这些都不利于中国经济良性、持续的发展。
本文分析房地产价格上涨的原因,剖析其危害，并在此基础上探讨相应的对策。
关键词：房地产；房价；通货膨胀；供求不平衡；住房金融体系；保障性住房目录1.价格上涨的原因 (1)1.1 供求不平衡 (1)1.2 通货膨胀因素 (2)1.3 政策因素 (2)1.4 投机因素 (2)1.5 城镇居民人均可支配收入的影响 (3)1.6心理因素 (3)1.6.1 购房者的心理因素 (3)1.6.2 社会的舆论误导 (4)2.价格上涨的危害 (4)2.1居民购房负担重，抑制了其他消费 (4)2.2贫富差距加大 (4)2.3降低社会生产和资源配置率 (5)2.4影响城乡统筹发展 (5)2.5降低了城市综合竞争力 (5)2.6容易引发金融风险 (6)3.缓解价格上涨的对策 (6)3.1抑制不合理住房需求 (6)3.2逐步完善住房金融体系 (6)3.3控制住房抵押贷款风险 (6)3.4改善供应结构 (7)3.5加强住房需求管理，培育多种形式的住房租赁市场供给主体 (7)3.6加强银行监管，防范房地产金融风险 (7)3.7加强保障性住房建设 (8)1.价格上涨的原因1.1供求不平衡房屋的供应和需求力量的相互作用对房价的变动起着主导作用，但是房价的供应和需求同一般的商品相比还有其特殊的地方，如每年新增房产的数量只占房地产市场总量很小的一部分，供应变化相对于其他许多商品较迟缓（从买地到销售需 2- 3 年），因此，从短期看，房产的价格更多的取决于需求数量而不是供应数量。
关于房价与人均可支配收入涨幅的分析--以广东省为例
关于房价与人均可支配收入涨幅的分析--以广东省为例摘要：本文概述了商品房的价格与个人可支配收入的内涵，其后选择商品房销售额来反映房价，从国家统计局网搜集近年来的广东省房价数据和人均可支配收入数据，而后进行数据的单变量相关性分析及多目标整合指标相关性分析，从而得出结论：商品房的价格与人均可支配收入之间呈正相关。
因为居民生活品质提升，居民收入增涨，房价随之增高。
基于本文分析，笔者提出建立公开透明的网络查询系统、推进住房保障体系建设等建议来缓解房价提高与人均可支配收入增幅不匹配的压力。
关键词：房地产价格人均可支配收入正相关一、理论分析与研究假设（一）房价与人均可支配收入的关系当前，人均可支配收入的涨幅跟不上房价的增幅。
尽管人均可支配收入逐步上升，但可支配收入的消费支出范围却越来越窄，因为固定资产的价格越来越高，人们想要安居乐业的条件变得越来越苛刻。
许多研究表示房价与人均可支配收入有着的显著的关系，且人均可支配收入越高，对购房消费中的支出比例就越高，从而促使房价越高。
（二）提出假设据人人网调查显示中国城镇居民可承受房价收入比极限为6.31倍，而我国如今的房价收入比却远高于此。
可见，房价的过高让居民把越来越多的收入投入到买房中，使得房价居高不下。
讨论房价与居民人均可支配收入涨幅的关系，则要探讨人均可支配收入涨幅对房价的影响。
所以本研究决定以房价收入比理论为依据，提出以下假设：城镇居民人均可支配收入与城镇商品房销售价格呈线性关系，同方向变化。
从经济学角度来说，城镇居民人均可支配收入涨幅越大，购房方面的消费支出就会越多，需求越多，房价就越高，两者是正向的关系。
二、实证分析与假设检验（一）数据收集1、数据来源：国家统计局网为客观地获取广东省商品房价格与人均可支配收入的数据，本文从国家统计局网上截取2000年-2014年的数据并以计量经济方法为主进行实证分析，使用EXCEL开展数据的统计分析。
（二）数据分析1、单变量相关性分析利用excel中的correl公式分别分析广东省人均可支配收入与各指标的相关性可知：广东省人均可支配收入与商品房平均销售价格相关性是0.9922，广东省人均可支配收入与住宅商品房平均销售价格的相关性是0.9913，广东省人均可支配收入与别墅、高档公寓平均销售价格的相关性是0.9851。
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。
影响房地产价格的因素分析
影响房地产价格的因素分析摘要：房地产业是国民经济的支柱产业,与许多行业具有极强的关联性。
合理的房地产价格是保持社会和谐和保障民生的关键。
近年来，我国房地产市场持续高速发展，房地产业的繁荣推进了经济的快速发展。
但是，由于我国房地产市场发展相对不成熟，存在价格持续高涨、市场供求结构不平衡、一二线城市房价涨幅过大等问题影响着我国房地产业的健康发展。
究其原因，高房价的产生主要由经济、政治和社会三大因素决定。
因此，本文从宏观和微观层面分别对房地产价格的影响因素进行了深入而全面的分析,进而提出了相关政策建议。
关键词：房地产价格;微观因素;宏观因素影响房地产价格的因素，有住房和土地使用制度、经济发展状况、城市化进程、财政金融政策，税收政策等宏观因素，也有环境状况、交通设施、建筑物类型与质量、小区环境、住宅的品质、楼层、朝向等微观因素。
因此，本文将分为宏观和微观因素两方面来阐述房地产价格影响因素，微观层面主要是基于房地产行业或者房地产产品属性角度的探讨,宏观层面则主要体现在宏观经济指标对房价波动的影响。
一、影响房地产价格的宏观因素分析1。
1 经济因素经济的高速发展是支撑房价上涨的动力。
影响房价的经济因素很多。
本文主要研究国内生产总值、物价水平、利率对房地产价格的影响。
1.1.1 国内生产总值与房地产价格呈正向关系国内生产总值，即GDP，是指在一定时期内，一个国家和地区的经济中所能生产出的全部最终产品和劳务的价值总和。
国内生产总值主要从以下途径影响房地产价格：一是国内生产总值的增长带动了经济水平的提高和人民生活水平的改善。
当经济水平得到提高，人民生活水平得到改善后，人们会加大对生活必需品的消费,在解决好温饱问题后，人们开始注重对住房的改善。
另外,城市人口和就业人口随着经济水平的提高而上升，从而住宅需求增加。
因此，房地产价格上升.二是国内生产总值的提高反映了一国或者地区宏观经济条件较好，增强了房地产开发商的信心，从而房地产投资增加，拉动经济增长.为了分析房价与GDP之间的关系，我们研究了房地产价格(源于年度数据)增长率与GDP（源于年度数据)增长率之间的关系.如图1所示：展示了房价增长率与GDP 增长率之间的关系.房地产价格增长率与GDP增长率的走势基本相同，说明二者之间确存在正向相关关系。
中国房地产市场与宏观经济运行的关联性研究
摘要中国房地产市场与宏观经济运行的关联性研究房地产市场不仅与我国经济发展息息相关，并且与国民经济各部门的发展都有着至关重要的联系。
房地产价格对于房地产市场具有显著影响，不仅关系到人民生活水平，也对国民经济的稳定发展具有十分重要的作用。
我国房地产投资增长率不仅远高于固定资产投资增长率和GDP 增长率，同时我国房地产增加值占国民经济总量的比重也在逐年增加，房地产开发投资额占全社会固定资产投资的比重也呈现出日益增长的趋势，房地产业已经成为我国国民经济的支柱性产业之一。
本文运用了许多动态经济计量和时间序列分析方法研究房地产市场相关变量与宏观经济运行之间的关联性问题。
我们首先通过对我国房地产价格在经济增长过程中存在的结构转变来了解我国房地产市场的走势及其与我国经济增长之间的对应关系。
我们构建双变量结构转变模型，结果发现我国商品房销售价格指数与我国GDP增长率双变量结构转变模型是显著的，从模型的估计结果可以看出我国商品房销售价格指数与我国GDP增长率双变量结构转变模型存在显著的结构转变点。
由结构转变点可以将总样本区间划分为4个子样本区间，我们采用子样本区间参数估计方法分别对4个子样本区间分别进行参数估计，发现截距估计值在第一个子样本区间内最大，在第四个子样本区间内最小，随时间发展呈现出逐级递减的趋势，斜率估计值在第一个子样本区间和第四个子样本区间为负数，而在第二个子样本区间和第三个子样本区间为正数，而可以看出解释能力在第三个子样本区间内解释能力最强，在第一个子样本区间内我国商品房销售价格指数对GDP增长率解释能力最弱。
接下来我们应用单位根检验、V AR 模型、Granger 因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解等计量经济学方法，对我国房地产市场与经济增长之间的相互关系，从多方面、多视角进行进一步的综合实证检验与分析，从而试图探寻我国房地产市场与经济增长之间的关联性和影响程度。
我们使用GDP 增长率和工业增加值增长率两种变量来表征我国经济增长，以商品房销售额同比增长率数据来表征我国房地产市场的发展水平。
关于家庭购房比价系数的研究及应用
二 、人均 GDP 、人均年收入对 家庭购房力 P 的影响
近几年 ,中国进入市场经济社会 ,逐渐引用国际社会公认 的、衡量国家整体富裕与贫穷的重要参数 ———恩格尔系数。
中国城镇居民家庭人均收入 、恩格尔系数与住房消费 支出的比重[1 ] (第320页)
《山东大学学报》(哲学社会科学版)
JOURNAL OF SHANDON G UN IV ERSITY( Philosophy and Social Sciences)
2003 年第 3 期 NO. 3. 2003
关于家庭购房比价系数的研究及应用
崔健伟
(山东电力集团公司 鲁能集团 , 山东 济南 250012)
国 家
冈比亚 巴巴多斯 斯里兰卡 巴布亚新几内亚 塞内加尔 摩洛哥 巴基斯坦 科特迪瓦 埃及 缅甸 博茨瓦纳 葡萄牙 中国 阿尔及利亚 黎巴嫩 智利 布基纳法索 乌拉圭 肯尼亚
年份
1983 1980 1980 1970 1980 1973 1972 1969 1975 1974 1980 1974 2001 1979 1974 1978 1978 1979 1981
恩格尔系数 住房消费支出 %
0. 580
5. 1
0. 587
9. 1
0. 581
7. 1
0. 567
7. 1
0. 560 0. 540 0. 533 0. 511 0. 497 0. 491 0. 482 0. 478
8. 7 7. 0 7. 8 11. 6 8. 8 10. 4 12. 6 10. 5
Abstract : Through the study and analysis of the family members’annual average income of the citizens in cities and towns , the local average GDP per person , and the Engel coefficient , this paper is an attempt to explore closely the relationship between these factors and the prices of houses in cities and towns. We have built a mathematical model to illustrate it , and propose a new conception of the coefficient of the family house n purchasing power (the price of a house / the family’s annual maximum purchasing power) . The model reveals that the prices of commercial resi2 dential buildings and local development level of the national economy and the living standard of the local people , as well as family annual income and the number of the family members , are closely related. This study provides guid2 ance for the numerous house n purchasers and can help them determine the price range of the commercial residential buildings they are going to buy according to their own family purchasing power. Besides , it is of referential value to the real estate development business people. Key words : the coefficient of the family house n purchasing power ; family annual income ; the average GDP per person ; the Engel coefficient.
经济因素
经济因素影响房地产价格的经济因素，主要有经济发展状况、居民收入水平、物价、利率、汇率等。
一、经济发展国内生产总值的增长是反映经济发展的一个重要指标。
也是是对一个国家或地区在一定时期内国民经济生产活动的总成果的一种计量，从总体上反映了一个国家或一个地区的经济活动的总规模、综合实力和人民生活水平的高低程度。
GDP增长说明社会总需求也在增加。
社会总需求增加预示着投资、生产活动活跃，会带动对厂房、写字楼、商店、住宅和各种娱乐设施等的需求增加，由此会引起房地产价格上涨，尤其是引起地价上涨。
二、居民收入居民收入水平及其增长对房地产、特别是住宅的价格有影响。
通常，居民收入的真正增加，意味着人们的生活水平将随之提高，其居住与活动所需要的空间会扩大，从而会增加对房地产的需求，导致房地产价格上升。
至于对房地产价格的影响程度，要看现有的收入水平及边际消费倾向的大小。
所谓边际消费倾向，是指收入每增加一个单位所引起的消费变化，即新增加消费占新增加收入的比例。
如果居民收入的增加是衣食都较困难的低收入者的收入增加，虽然其边际消费倾向较大，但其增加的收入大部分甚至全部会首先用于衣食等基本生活的改善，这对房地产价格的影响就不大。
如果居民收入的增加是中等收入者的收入增加，因为其边际消费倾向较大，且衣食等基本生活已有了较好的基础，其所增加的收入大部分甚至全部此时依消费顺序会用于提高居住水平，这自然会增加对居住房地产的需求，从而会促使居住房地产价格上升。
如果居民收入的增加是高收入者的收入增加，因为其生活上的需要几乎已达到应有尽有的地步，边际消费倾向较小，所以其增加的收入大部分甚至全部可能用于储蓄或其他投资，这对房地产价格的影响就不大。
但是，如果他们利用剩余的收入从事房地产投资资或投机，例如购买房地产用于出租或将持有房地产当做保值增值的手段，则会影响房地产价格。
三、物价反映一般物价变动的主要指标有居民消费价格指数和生产资料价格指数。
居民消费价格指数是反映一定时期内居民消费价格变动趋势和变动程度的相对数。
数模论文最终房价预测版
2010—2011学年第二学期数学建模海市房价预测模型摘要威海地处山东半岛东北角，地理位置特殊。
作为一个沿海城市，威海市积极响应国家政策，经济发展水平不断提高，威海作为最适宜人类居住的城市吸引了一大批人们来这里定居。
同时威海与韩国、日本交流频繁，留学生、外国友人也在这座城市里留下了足迹。
作为一个发展中的城市，房价是影响人们在此定居的一个很重要的因素。
加之全国房价一直在高速上升，在这几年过程，一直有关于房价拐点的争论。
是否楼市的拐点真的到来？我们决定建立数学模型，分析一下威海市的房价发展趋势，给相关机构提供参考。
我们都知道影响房价的因素众多，大的方面有，国家的宏观经济环境，国家的宏观调控，地方政府对宏观调控的执行力，人民的住房需求，热钱的投机。
而宏观调控的手段众多，如廉租房建设，经济适用房建设，提高税收，打击投机，企业房贷资金紧缩，提高准备金率，不批准房地产企业上市圈钱等等。
影响房价的因素不同地区各不相同，影响威海市房价的主要因素是什么？是怎样影响房价的？我们希望通过这次建模找到答案。
关键字：线性模型居民人均年收入建房成本房价一、问题重述全国房价一直在高速上升，威海市也是如此，在这几年过程，一直有关于房价拐点的争论。
是否楼市的拐点真的到来？需要建立模型进行推测。
影响房价的因素众多，大的方面有，国家的宏观经济环境，国家的宏观调控，地方政府对宏观调控的执行力，人民的住房需求，热钱的投机。
而宏观调控的手段众多，如廉租房建设，经济适用房建设，提高税收，打击投机，企业房贷资金紧缩，提高准备金率，不批准房地产企业上市圈钱等等。
除去宏观调控政策，还有城市的自身因素，比如建材价格水平，城市发展水平，GDP总量等等，都会对房价产生影响。
找出影响房价的主要因素对于建立房价短期预测模型尤为重要。
二、问题分析数据收集：影响建模的因素众多，需要忽略次要因素，提取出主要因素建立模型，经过数据分析，我们得出影响房价水平的三个因素，一个是人均存储，一个是GDP水平,，最后一个是建房成本。
高房价带来的社会影响及对策
集美大学高等教育自学考试本科毕业论文（设计）题目：高房价带来的社会影响及对策专业：工程管理准考证号：姓名：指导教师：松教师职称：副教授2014 年 3月高房价带来的社会影响及对策[摘要] 这些年来,中国的房地产市场迅速发展, 房地产已经在国民经济中占据了举足轻重的位置。
但与此同时，不断上涨的房价却远远超出了大部分城镇居民的经济承受能力, 影响了居民消费需求，不利于我国产业结构的调整, 而且有碍于中国经济的健康发展。
因此，了解我国房地产价格高涨的原因,并采取有效的政策措施控制房地产价格的上涨，对实现房地产行业健康、持续、稳定发展以及和谐社会的构建，具有现实而重要的意义。
本文主要通过对房地产行业现状分析，列举影响高房价的因素及其社会影响，并相对应的提出解决措施。
[关键词] 高房价社会影响对策目录引言 (1)1.我国大部分地区房价的现状 (2)2.造成高房价的原因 (4)建安成本上涨 (4)建房用地成本上涨 (4)追逐 (5)投机 (5)3.高房价带来的影响 (6)高房价带来的经济影响 (6)高房价对消费的影响 (7)高房价对产业结构的影响 (7)高房价对物价的影响 (7)增加社会的不安定因素 (8)4.高房价各方的应对措施 (9)政府的应对措施 (9)4.1.1多建公租房、廉租房 (9)4.1.2改革土地出让方式 (10)4.1.3宏观调控及市场引导 (11)房产开发企业的应对措施 (11)4.2.1加强企业的自律性 (11)4.2.2走规模化，集团化道路 (11)4.2.3采取多项措 (11)百姓的应对措施 (12)4.3.1不要加入投机的行列 (12)4.3.2改买房为租房 (12)4.3.3回农村居住 (13)结论 (14)致谢 (15)参考文献 (16)引言城市的高房价问题是世界各国城市化进程普遍遇到的一个难题。
高房价不仅透支国民未来财富，扩大收入分配差距、影响社会和谐，还会使经济发生泡沫，最终可能引发经济危机。
相关系数-多元线性回归
第二届苏北数学建模联赛优秀论文抑制房地产泡沫问题的模型设计朱朝霞，邸苏闯，陈成（中国矿业大学，徐州 221008）摘要:本文讨论了影响房地产价格的主要因素，找出了价格和其主要因素之间近似成线性关系，从而建立表示房地产价格的数学模型——多元线性回归模型，并对模型进行了全方面的论述，得出求解其中各个参数的方法，并最终求出房地产价格。
建模过程中，首先用科学分析的方法，确定主要因素并对其作数学抽象，再针对各因素综合运用多种数学方法进行分析求解。
第一，用概率论与数理统计的方法找出价格和各个因素之间的近似线性关系，确定模型；第二，用最小二乘法求解模型中的参数；第三，用回归分析确定模型精度及检验，从而得出一个完整的数学模型；第四，通过该模型深入分析了影响房地产价格主要因素，提出了一些政策建议，把高的开发成本降下来，同时调整供给结构。
第五，根据模型及建议进行合理的预测，最后分析模型的优缺点并提出了改进方向。
一问题重述所谓房地产泡沫直的是商品房售价远远超过起实际的价值。
近几年来，我国各大城市房价出现了普遍的持续上涨、高居不下的情况。
房价的上涨使生活成本大幅度增加，导致许多低收入人群买房难，目前我国城镇居民的人均居住面积只有发达国家的一半左右，甚至低于不少发展中国家，居民不是没有住房需求，而是现有的货币支付能力无法使其去实现购房的愿望。
尽管现在买房可以贷款，可以分期付款，但这也需要居民有相当好的收入水平，还要用好多年来供房直到中年甚至更晚才可以还清，一生中最好的时光就都交给了房子。
因此如何有效地抑制价格上扬，甚至能够降低房价，是一个备受关注的社会问题。
下面就就这个问题展开分析与建立数学模型，来研究如何有效的抑制房价上扬。
二基本假设影响房价的因素有许多，房屋建造成本、市场供求关系、城市经济发展、城市规模、等等。
现假设房屋价格与各个因素间的关系均为线性关系，且：（1）房屋建造成本用竣工房屋造价来代替。
（2）城市经济发展用人均GDP来表示。
3000美金专题
3647
5486
3906
1995年
人均GDP（美元）
1998年
2001年
2002年
人均GDP（美元）
2004年
2005年
商品房均价（建面元/平方米）
商品房均价（建面元/平方米）
北京房价数据来源亍北京市统计局统计公报 上海市房价数据来源亍上海市房屋土地资源局房地产市场管理处分析报告
15
增长峰值阶段 平稳发展
2010年12月
4年上升113%
价格6677元，创 历叱新高。
6年上升59%
2007年 主城商品住宅 销售均价走势
2010年3月
价格5550元，站 上5000元
80 100
1983年资本输出额
1980年资本输出额
17
城市发展 产业结构 经济外向程度 居民生活方式
18
城市新商业模式的产生
消费细分 城市扩张
商圈 交通瓶颈 租金理论
城市发展
推的力量
汽车时代
+
社区引力
拉的力量
商家 环境围塑 商家 占位
国际觃格社区商业模式出现
小资小调的国际品牌 + 有质感的建筑戒装修
20
居民生活方式
1. 观念革新
诉求碎片化
+
追求品质化
对生活的追求由量向质转变，开 始兲注事物基本价值以外的东西
社会将进入碎片化时期，差异 性诉求将会代替从伒化诉求
21
居民生活方式
社会结构提档升级
汽车
汽车消费逐步发展 私家车数量稳步上升
3口之家拥有2辆车逐渐成为主流， 汽车彰显身份地位的价值逐渐式微， 取而代之成为普遍的代步工具。
关于人均GDP的认识误区
基数中 除了户籍人口外 还要算上外来 常住人口 总人口统一用常住人口来计 算 消除了由于使用指标不一致而带来 的误差 但这并不意味着用人均 ＧＤＰ 指标 来比较地区间经济发展水平就绝对可靠 在交通通讯极度发达的现代社会 区域 间的经济活动密切相关 跨地区工作的 现象比比皆是 大区域间 如国 省级 由人均 ＧＤＰ 指标来比较区域间的经济增长 差异程度还比较可靠 但对小区域 如 市 县级 来说 因为各地的购房价格存 在很大的差异 出于经济原因的考虑 不 少人选择了在非工作地购房的方式 以 珠江三角洲为例 不少人在广州 深圳工 作 却在东莞 佛山等房价相对较低之地 购房 此时由于人们的工作地与居住地 不相同 所以如果还只是简单地按当地 常住人口来计算人均 ＧＤＰ 地区之间同样 不具有可比性
言 物价水平低的地区显然要高于物价 水平高的地区 另一方面 人均 ＧＤＰ 作为 一个强度相对指标 并没有反映国民收 入分配的不平等程度 在一个人均 ＧＤＰ 指 标很高的国家里 如果收入分配很不平 等 就表明该国大部分的财富被极少数 的富人所拥有 该国的贫富差距很大 穷 人从人均 ＧＤＰ 增加中所获得的利益并没有 增加 反而相对减少 因此不能简单地根
设 Ｒ 为因采用造假行为基层单位所 获得的利益 具体表现为避税 奖励 官 阶提升等 Ｒ 是数据质量状况的增函数 即 Ｒ＝ｆ（Ｘ－Ｙ） 设 Ｖ 为由于基层单位造假行 为带给统计部门的损失 体现为最终用 户决策信息不准确付出的成本或损失 Ｑ 为造假行为败露对基层单位的处罚 Ｓ 为统计部门为发现基层单位的造假行为 而付出的调查成本 那么在一次博弈中
误区之三 人均 ＧＤＰ 是比较地区间经 济增长差距的可靠指标
在对各地的经济增长水平进行比较 时 人均 ＧＤＰ 常被视为核心指标 过去 常被用来核算人口总数的两个指标是常 住人口和户籍人口 对于地区核算而言 这两个指标通常是不一致的 特别是流 动人口较多的地区 常住人口要远远大 于户籍人口 从而按户籍人口计算出来 的人均 ＧＤＰ 要远远高于按常住人口计算 出来的人均 ＧＤＰ 如果有两个地区的 ＧＤＰ 总量 常住人口 户籍人口都相同 并且 常住人口都远多于户籍人口 那么这两 个地区的经济发展水平应该是相同的 但是倘若计算人均 ＧＤＰ 时一个地区使用常 住人口数 而另一个地区使用户籍人口 数 此时根据人均 ＧＤＰ 指标比较的结果肯 定会显示这两个地区的经济发展水平有 差异 所以说作为强度相对数的人均 Ｇ Ｄ Ｐ 如果采用不同口径的人口数来计 算 其结果会悬殊很大 使得用其来比较 地区间经济增长的差异程度并不完全可 靠 针对这一现象国家进行了改革 统一 了计算总人口的口径 国家统计局要求 从 ２００４ 年 １ 月 １ 日起 各地区要统一用常 住人口计算人均 ＧＤＰ 也就是说 在统计
数学建模之住房的合理定价问题
住房的合理定价问题摘要房价的合理性已成为当今社会的热门话题。
本文依照题中所给出的数据，对3个问题分别建立模型并求解。
针对问题1，首先利用Excel 建立图表，绘制出历年房价走势图。
然后，对原始数据进行拟合，得出指数型及多项式型拟合方程，并在原图上绘制出趋势线。
同时，求出确定性系数2R ，依据2R 是否接近于1判断拟合程度好坏，即检验拟合方程的有效性。
计算得出的指数型及二阶多项式型拟合方程：0.12811()678.81i x i e =、22()12.5950.274716.38x i i i =++，由此预测出2010年房价分别为4080元/平米、3888元/平米。
为了增加预测的可靠性，再结合二次指数平滑法对2010年房价进行预测。
通过比较实际值与预测值的平均偏差值ME 的大小，选择出合适的α。
预测出2010年的房价为3800元/平米。
最后，建立三元线性回归模型，将上述三种方法对历年房价的预测值分别作为自变量1x 、2x 、3x 的原始数据，以实际房价()P i 作为因变量，用Matlab 软件拟合出多元线性方程：1123()0.02020.1389() 1.1319()0.0084()f P i x i x i x i ∧=--⨯+⨯+⨯。
代入相关数据，求出历年的最终房价预测值为3866元/平米。
针对问题2，通过Excel 绘制出历年平均房价与人均GDP 的关系走势图，且自动生成对原始数据进行拟合后的指数型和自变量为2阶、3阶、4阶的多项式型拟合方程及各自的确定性系数2R 。
2R 的值分别为：0.8673；0.9929；0.9982；0.9986。
由此判断，因2阶多项式型拟合方程的2R 不仅十分接近于1，且相对于3阶、4阶的多项式方程更为简便，故选择：2()(706)[()]0.3236()177.06P i E G i G i ∧=--⨯+⨯-为平均房价与人均GDP 的关系方程。
最后，在联系当下实际状况的基础上对建立的模型进行研究，分析出平均房价与人均GDP 的关系。
北京人均可支配收入和人均GDP与房价关系
ｉ ｎ ｃ ｏ ｍｅ ａ ｎ ｄ ｐ ｅ ｒ ｃ ａ ｐ ｉ ｔ ａ ＧＤ Ｐ ｉ ｎ Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ
Ｗａ ｎ ｇ Ｈａ ｉ ｚ ｉ ，Ｃｕ ｉ Ｅｎ ｚ ｅ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｚ ｈ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｊ ｉ ｎ ｎ ａ ２ ５ ０ １ ０ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
北 京 人 均 可 支 配 收入 和 人 均 Ｇ Ｄ Ｐ与房 价 关 系
王海滋 ， 崔 恩 泽
（ 山东建筑大学 管理工程学 院 ， 山东 济南 ２ ５ ０ １ ０ １ ）
摘要 ： 房价的上涨需要经济基础 发展 的支撑 。文章 基于北 京市 ２ ０ ０ １ －２ ０ １ ２年 间的相关 统计数据 ， 构建 了房 价
ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ｐ ｉｃ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｐｅ ｒ ｃ ａ ｐ ｉ ｔ ａ ＧＤＰ，ｂｕ ｉ ｌ ｄ ｓ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎｔ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ
与人均 可支 配收入 、 房价与人均 Ｇ Ｄ Ｐ的 回归分析 、 弹性分 析和时间序列分析计 量模 型， 揭示 了三者之 间的相关
关 系。结果 表明 ： 北京市房价相对 于人 均可支配收入和人均 Ｇ Ｄ Ｐ的弹性系数为 ２左右 ， 房价增速远高于人均可 支配收入 与人 均 Ｇ Ｄ Ｐ的增长幅度 ； 因此 ， 应严格按 照“ 国五条细则” 严格控制房价增速 ， 使其低 于城镇居 民人 均
如何理解GDP
如何理解GDP作为反映经济活动总量的指标，GDP比任何其他描述某一行业或产业的指标更能反映经济全貌;GDP衡量的是全部生产和服务创造的增加值，比衡量总值的指标(比如总产值)更少重复计算;又因为GDP不用成本、利润等会计方法，因此计算时较少"灵活性"，尽管不能完全避免。
虽然GDP并不完美--比如它不包括闲暇、环境质量和家庭内部经济活动，但仍是在可比的、单一的经济总量指标中最好的。
GDP的确没有直接反映影响人们生活质量的其他因素，这是人们认为不能片面追求GDP增长速度的原因，并试图引进更为全面的指标。
比如联合国开发计划署引入"人类发展指标"(HumanDevelopmentIndex,HDI)，它除了按照购买力平价计算的人均GDP，还包括了"健康与寿命"和"教育与知识"两大内容。
该署2004年的报告按照人均GDP(按购买力平价计算)和HDI分别对177个国家和地区作了排名(见图)。
我们从中发现：第一，两项排名的相关度非常高，人均GDP高的国家或地区HDI也高，反之亦然。
虽然高GDP并不自然导致高HDI，但是高GDP使得提高HDI变得更为可能，因为人均GDP越高的国家越有经济条件提高健康水平、延长寿命、增加教育投入、提高知识水平。
而低的GDP使提高HDI变得困难。
第二，中国的人均GDP(按购买力平价计算)为4580美元(2002年数字)，排名第99位，HDI排名则为94。
代表中国的点非常靠近世界的"平均线"，并且在其下方。
这说明当前中国广义的发展水平与GDP水平并不偏离世界的平均状况，而且GDP水平相对于HDI水平稍微拖后。
因此，至少这并没有显示中国目前的经济发展与其他发展已经失衡。
GDP增速的重要性，不仅仅由于它衡量经济总量本身的发展状况，还因为它与我们关注的其他因素相关。
比如，经济增长是减少贫困的重要推动力。
房地产业PEST分析
房地产业PEST分析目录一、内容描述 (2)1.1 分析目的与意义 (2)1.2 分析方法与数据来源 (4)二、政策环境分析 (5)2.1 国家房地产政策导向 (6)2.2 地方政府政策执行力度 (8)2.3 房地产相关法律法规 (8)2.4 政策对房地产市场的影响 (10)三、经济环境分析 (11)3.1 宏观经济形势 (13)3.2 通货膨胀与利率水平 (14)3.3 居民收入与消费结构 (15)3.4 经济对房地产市场的影响 (16)四、社会环境分析 (17)4.1 人口结构变化 (18)4.2 城市化进程 (20)4.3 居民住房需求与偏好 (21)4.4 社会对房地产市场的态度与影响 (22)五、技术环境分析 (24)5.1 新型建筑技术与材料应用 (25)5.2 智能化与信息化在房地产中的应用 (27)5.3 绿色建筑与可持续发展理念 (27)5.4 技术对房地产市场的影响 (29)六、结论与建议 (30)6.1 PEST分析总结 (31)6.2 对房地产业发展的建议 (32)6.3 对未来研究的展望 (33)一、内容描述政治因素：政府政策和法规对房地产业有重大影响。
土地供应政策、住房补贴政策、税收优惠和房地产市场监管政策等都会对房地产市场的发展产生影响。
经济因素：国内生产总值（GDP）、人均收入水平、通货膨胀率、利率水平和汇率变动等因素会影响房地产市场的需求和供应。
经济繁荣时期，人们购房需求增加，房价上涨；而在经济衰退时期，购房需求减少，房价下跌。
社会因素：人口结构变化、城市化进程、家庭结构和生活方式的变化以及消费者信心等因素会影响房地产市场的需求。
随着城市化进程的推进，城市人口增长，对住房的需求也会相应增加。
技术因素：科技创新、环保理念和建筑技术的进步对房地产业也有重要影响。
绿色建筑和智能家居等技术的发展可以提高房地产项目的附加值，吸引更多购房者。
通过对这些因素的分析，可以更好地了解房地产业的现状和发展趋势，为投资者、开发商和政策制定者提供有价值的参考信息。
2011数学建模竞赛论文
房价的合理性和未来的走势的问题摘 要房价是一个国家在发展过程中与人们生活密切相关的重要指标之一，本文研究房价的合理性和未来的走势的问题，并分析其对经济等方面的影响，以上海市的房价为代表，从多个角度建立了以下三个模型：模型一----多元线性方程模型：通过查阅上海年鉴，收集人均可支配收入、人均GDP 、房屋造价和人均储蓄额四个变量的数据，运用最小二乘法、mathematics 软件求解、matlab 软件拟合等，建立了房价与这四个变量的表达式：12340.453014*0.182798*0.289857*0.426408*y x x x x =++-，通过该表达式预测2010年的房价，与实际的房价进行比较，从而判断其合理性；模型二----房价的构造模型：房地产价格可分为四大块：土地成本、开发成本、政策税费，运用层次分析、主成分分析等方法，建立了房价与这四个变量的表达式: 0P PL C T D =+++(1)()PLt d C r=++⨯+,从表达式中得到房价与他们的关系。
模型三----房价的供需模型：从建造面积和购买面积的角度，运用线性差分方程方法来分析供与求的三种关系：供大于求、供等于求和供小于求对房价的影响，建立了房价与供、求的关系式()()(0)1()d a c d P t P b b d b +⎡⎤=-'+--'⎢⎥+⎣⎦。
关键词: 多元线性方程、构造模型、层次分析、供需模型、差分方程流程图目录一、问题重述1、问题的背景2、问题的提出二、问题分析三、模型的建立、求解及预测1、模型一----多元线性方程1.1模型的假设及说明1.2模型的建立与求解1.2.1模型的建立（1）房价与人均可支配的收入之间的关系（2）房价与建房成本之间的关系（3）房价与人均GDP之间的关系（4）房价与人均储蓄存款之间的关系1.2.2模型的求解1.3模型的修正1.4模型结果的检验与分析1.5利用已建立的模型对上海市的房价进行预测1.6预测房价1.7模型的优缺点分析与改进方向2、模型二----房价的构造模型2.1楼面地价2.2开发成本2.3政策税费2.4预期利润3、模型三----房价的供需模型3.1模型的建立3.2利用已建立的模型对上海市住房的供求关系进行预测3.3关于住房供需模型的讨论和评价四、房价的合理性判断及合理措施4.1 房价的合理性判断4.2 对房价采取的合理措施五、对房价未来走势的分析六、附录一、问题重述1、问题的背景随着中国综合实力的不断发展，人们的生活质量在逐步的提高，同时民生的问题也显得愈发的重要，而房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有着重大的影响，因此一直是各国政府大力关注的问题。
中国城市土地与住房供给效率研究
中国城市土地与住房供给效率研究目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究目的与问题 (3)1.3 文献综述 (4)1.3.1 土地供给与住房市场 (5)1.3.2 供给侧结构性改革 (7)1.3.3 效率分析方法 (8)1.4 研究方法 (10)1.4.1 数据收集与处理 (11)1.4.2 模型选择与参数设定 (12)2. 数据与变量选取 (13)2.1 中国主要城市土地与住房市场概述 (15)2.2 数据来源与处理方法 (16)2.3 所选变量与假设 (18)2.3.1 土地供给变量 (19)2.3.2 住房供给变量 (20)2.3.3 控制变量 (21)3. 实证研究与分析 (22)3.1 土地与住房供给的关系分析 (23)3.2 土地与住房供给效率的计量模型与实证分析 (25)3.2.1 DEA方法及多阶段DEA (26)3.2.2 Malmquist指数分析 (27)3.3 不同规模城市分类研究 (29)3.4 空间异质性分析 (30)3.5 结果讨论与政策建议 (32)4. 结论与未来研究方向 (33)4.1 研究发现与主要结论 (35)4.2 研究限制与未来研究方向 (36)1. 内容描述本研究旨在探讨中国城市土地与住房供给效率的问题，随着城市化进程的加速，城市土地资源的供给与住房需求的平衡问题日益突出，成为政府和社会关注的焦点。
本文首先介绍中国城市土地市场的现状，包括土地供给制度、土地利用状况以及土地价格机制等方面。
然后分析住房市场的需求特点及其变化，以及住房供给的结构与效率问题。
在此基础上，结合国内外相关理论与实践案例，研究如何通过优化土地资源配置、完善住房供给机制，提高中国城市土地与住房供给效率。
本文还将探讨政府在土地和住房市场中的作用，以及如何制定合理的政策来促进市场健康发展。
通过实证分析，提出改善城市土地和住房供给效率的具体措施和建议，以期为中国城市化进程中的土地和住房问题提供有益的参考。
浅析影响昆明房价上涨的因素
浅析影响昆明房价上涨的因素作者：杨红梅来源：《中国经贸》2010年第08期摘要：近30年来，昆明房价“只涨不跌”，为了稳定房价，政府出台了一系列调控政策，但效果甚微。
房价上涨，既有合理因素，收入增长、城市化进程、入口增加、住房制度改革、传统思维消费习惯、购房贷款、银行利率低；有不合理因素，收入差距过大、房地产开发模式存在缺陷、投资渠道不畅、人民币升值、住房社会保障体系不完善都或多或少刺激了住房需求量增长，从而导致房价上涨。
关键词：房价；上涨；因素；需求回观昆明房价多年来的变化趋势，我们会震惊的发现，昆明已经创造出30年“只涨不跌”的神话。
1980年，昆明踏上住宅商品化之路，到1986年，房价基本保持在500元／平米以下。
到1992年，也只在1000元／平米左右。
这十几年，是昆明房价涨幅的平缓期，1993年至1997年，是昆明房价上涨的快速阶段，由于开发商与购房者对品质的要求不断提高，房价明显提上涨，到1997年，均价已接近2400元／平米，但都在二环路内。
到2002年，昆明房价终于冲破3000元大关。
从2003年开始，房价涨幅更是惊人。
田野咨询机构的统计数据显示，2004年，昆明的房屋均价为2916元／平方米，增幅]7，7％，2005年，房价为3012元／平方米，增幅3，，]％2006年，房价为3304元／平方米，增幅9，7％；2007年，房价为4547元／平方米，增幅为37，6％，2008年房价为5131元／平方米，增幅为12，8％，2009年，房价达5533元／平方米，增幅达7，8％。
2010年，房价继续小幅度上涨，前途可谓“扑朔迷离”。
从以上数据不难看出，在过去的30年，昆明的房价一路飙升。
尤其是近五年来，房价增长迅猛，从2004年到2006年，房价每年的增幅都保持在1 0％左右，而房价的爆发性增长发生在2007年。
昆明房价上涨过快会加剧住房分配不公，损害房地产业可持续发展的市场基础，危及宏观经济的稳定。
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等价物哪个稀缺程度更高。
就世界大多数国家特别是中国的情况看，其答案是不言自明的。
根据《中国统计摘要2006》的数据计算，以1999年为基数，2005年居住用地价格累计指数为1. 538,年均上涨7.44%，高于同期房价上涨幅度。
土地价值是房价的组成部分，因此从长期看，从全国平均看，房价不会下跌，能涨得慢一点就不错了。
当然，这不排除个别上涨过快的年份和城市出现暂时性回调。
第二，房价跟随人均GDP上升是完全合理的，而且二者上升不是线性的，它跟人均GDP达到一定水平之后居民消费结构变化有关。
根据《中国统计摘要2006》数据计算，2005年人均G DP13985元，按平均汇率计算为1707美元/人，比1999年提高95.35%,年均提高11.9%（为与房价相对应，这里是按当年价计算的，如按可比价计算累计提高63.9%，年均提高8.5%），而同期全国住宅平均销售价格累计只上涨34.7%，年均上涨5.1%，其中只有2004、2005两年上涨快一些，为9%左右。
同期城镇居民人均居住面积从19.4平方米提高到2006年的26平方米，这是住宅价格涨幅低于GDP增幅与居民收入的更大比例用于住房双重因素共同作用的结果。
有人说目前中国平均住房面积已经达到中等发达国家水平，与经济发展水平不相适应。
但各国有各国的国情，美国与日本人均GDP基本相似但人均居住面积却有很大差别。
而且中国人均GDP按购买力平价衡量也远不是按现实汇率表示的水平。
关键是，人们的购房需求是客观存在的。
现在人们都在讲增加消费比例，增加什么？吃得更好一点，然后再减肥吗？或者让老百姓住着蜗居而去旅游消遣吗？这都不符合人的需求层次变化规律。
人均GDP超过1000美元后居民消费结构开始由吃穿为主向住行为主转化，这是各国普遍的现象。
人们要求有自己的住房及改善居住条件的欲望是不可抑制的。
第三，房地产行业是竞争性行业，根据《中国统计摘要2006》全国有近13万家房地产法人单位，说它是暴利行业没有理论依据，从上市公司房地产板块的净资产利润率看也没有事实根据，因此骂开发商“黑心”没有用，也不合情理，还不如骂骂那些垄断行业。
第四，对所谓“老百姓买不起房”要具体分析，比如没有自有住房的家庭占多大比例？其中住在原单位公房（实质上的“廉租房”）的比例是多少？“买不起房”的人现在住在哪里？其中刚毕业几年的大学生就想几年内轻松置业的占多少？已有住房只是想改善居住条件的占多少？城镇低收入阶层特别是吃“低保”的人群中有多大比例现在没有住房？他们住在什么地方？
对这些问题，都应该通过深入调查弄清真实情况。
否则，不仅会影响政府决策的科学性，还会给一些不负责任的所谓“专家”提供造谣的市场。
比如有位网上知名的教授宣称中国目前“20%的居民占有80%的房产”，这肯定与事实严重不符，不知他依据何在，用意何在。
第五，中国作为发展中国家，期望短期内让所有的人都买得起房，是极不现实的，不要说中国，美国、日本、西欧都做不到。
发达国家现在每年还造大量房产，以至于不少国家把房地产景气指数作为最重要的宏观经济参数之一，恰说明他们的居民中不少还在为购房而奋斗。
第六，抑制房价上涨过快的根本办法在于增加供给，其中重要的是增加土地供给和限制开发商囤地，而不是把房地产发展判定为“过热”而加以限制。
第七，硬性规定小户型面积和比例，不符合市场经济规律，很可能造成不同户型供求关系和比价关系扭曲，导致两三年后又要改变政策的尴尬局面，调控面积宜采用税收这种“柔性手段”，给不同需求层次的消费者从而开发商以自有选择的余地。
第八，限制二手房交易对平抑房价不利的，因为“穷人”大多没有车，无法住到房价便宜的远郊，而多是买“富人”淘汰下来的二手房，政府对二手房交易加了税，最后还是“羊毛出在羊身上”。
第九，限制买“富人”买第二套房也没有道理。
有专家称让30%的人买房，出租给70%没有能力买房的人。
这种说法遭到人们谴责当然在情理之中。
但不可否认中国已经并且将继续变成多元社会，毕竟有一部分人即使把房价降低50%他仍然买不起，比如刚毕业留城就业的大学生。
政府提供廉租房当然是一个办法，但不可能解决所有人的问题，甄别谁该享受也是一个难题。
如果“富人”没有多余的房产，你让这些“穷人”租谁的房？。