多元回归分析中国房价
基于多元回归的住宅价格影响因素分析-以成都市为例
基于多元回归的住宅价格影响因素分析■以成都市为例基于多元回归的住宅价格影响因素分析一一以成都市为例房地产价格过快上涨，这主要归根于各地房地产市场影响因素不同，无差别的调控政策不能满足多元化的房地产市场.基于此，通过成都市2 0 0 0〜2 0 11年相关数据，借助S P S S 1 6. 0软件，建立二次多项式回归模型，经过检验，确立了最终模型.结果表明，城市化率、住宅投资额、住宅竣工率是影响成都市住宅价格的主要因素，并据此提出了成都市住宅价格控制的建议0引言房地产作为我国国民经济的先导性和支柱性产业，是推动国民经济发展，带动相关产业发展的重要力量.房屋是人类耐以生存的重要生活资料，因此，有关住房的问题一直是从中央到地方的各级政府关注的重要问题.改革开放以来，我国房地产业取得了长足的进步，不仅带动了国民经济的发展，同时促进了城市化进程，为城市发展做出了巨大贡献.但是，房地产投资规模过大、价格上涨幅度过快等问题却一直影响着房地产业的健康发展.尽管中央政府采取了一系列紧缩性政策加强对房地产市场的宏观调控，但是房价仍然在波动中上升.房价的增长速度已经远远高于城镇居民收入与消费水平的增长速度.房价过热已经成为困扰人们的一大民生问题.从2 0 1 0年的“国十一条"到2 0 1 3年2月的“国五条"，中央政府加大调控力度，力争促使房价合理回归，促进房地产市场长期、稳定、健康发展［1］•在这样严厉的调控政策下，成都房价为何依然居高不下(见图1 ),其具体原因有哪些，是一个值得探讨的问题.本文将通过定量分析的方法，对该问题进行探究.1研究概述房价的影响因素，一直是一个热门的话题.国内外学者都进行了较为详细的研究：(1 )宏观经济要素对房价有着重要的影响：李晨［2］在对中国十五个大中城市进行研究时发现，经济发展水平是推动房价上涨的重要因素.彭聪，聂元飞［3］采用回归分析法对房价影响因素进行分析，结果表明国内生产总值、居民消费价格指数、居民可支配收入、人民银行贷款利率等都是影响未来走势的重要因素.刘莉亚和苏毅［4］研究了上海房价的合理性，认为贷款利率决定了融资成本，贷款利率越低，开发商的成本越低，可获取的利润越高；存款利率影响投资者的资金去向，存款利率越低，消费者越倾向于将钱投入有较髙利润的行业.陈建国［5］在对我国房地产价格影响因素进行实证分析时指出，城镇居民家庭人均收入、城镇人口、土地交易价格对房价有较强的推动作用.而贷款利率则与房价呈负相关的关系.贷款利率上升，会减少人们的购房需求.存贷款利率直接影响着开发商的成本和消费者的购买欲望，对房价有很大影响.（2）地价与房价之间有着密切的关系，而且有着明显的地区差异.杜江，许多，李恒（2011）采用2000〜200 8年中国大中城市的相关数据研究了地价与房价之间的关系.结果表明：直辖市中，北京的房价受地价的影响最大；在西部地区，兰州的房价受地价的影响最大，而成都最小［6］・（3 ）从供给和需求的角度来看房屋竣工面积、消费者刚性需求都对房价有很大影响.张燕通过建立模型和E views, 对广东省1 9 9 2〜2 0 1 0年的相关数据进行了分析，通过实证分析发现：广东省的住房价格主要受城镇居民的储蓄余额和竣工面积的影响，而城镇人口和房地产开发投资额对商品房价格的影响没有预期明显［7］・张海洋，袁小丽［8］等从需求的角度来解释我国房价上涨的原因.通过实证分析得出，消费性需求和投资性需求的比重为5 4. 1 ：45・9,投资性需求对房价有明显的推动作用.（4 ）除此之外，还有其他因素对房价有着很大的影响.李智［9］通过空间模型分析方法，对南京市相关数据进行了实证分析，结果表明区位因素、用地性质对房价有很大影响.通过以上文献，我们发现影响房地产价格的因素有很多，同时各学者采用的方法各异.但是各个地区房地产价格的影响因素由于受到了地区差异的影响，有着明显的特殊性.本文将在前人研究的基础上，结合成都市的具体情况，通过多元回归的方法，探究影响成都市住宅价格的主要因素.2指标选取与数据处理2. 1指标选取成都市作为四川省省会、西部地区的核心城市之一，作为西南地区的科技、商贸、金融中心，经济发展迅速，2 0 1 1年，人均G D P达到3 8 7 9 2元，使其具有巨大的凝聚力和辐射力，吸引大量资金涌入成都；宜人的气候条件成就其独特的居住条件，吸引了大量的人口聚集、落户成都.同时，成都正在深入实施城乡统筹，致力于建设城乡一体化的世界现代田园城市，2 0 1 1年城镇化率已达到6 7%.为了详细刻画这些影响因素，考虑到数据的可得性、可靠性、真实性等，本文选取了人均GD P XI、房地产投资完成额X2、住宅投资额X 3来反映成都市经济发展情况和房地产开发的吸引力；选取城镇人口X4、城镇居民可支配收入X5、施工面积X6、城市化率X7、住宅面积竣工率X8来反映成都市住宅市场的供求关系；选取建安成本X 9等来反映成本对住宅价格的影响.2. 2数据来源及数据处理指标数据X 1〜X 9来源于成都市统计年鉴（2 0 0 0〜2 0 12）,中国城市统计年鉴（2012）； 2 0 0 0 -201 1年房屋销售价格指数来源于中国城市（镇）生活与价格年鉴2 0 12；其中住宅价格通过当年销售额除以当年销售总面积计算所得（见表1 ）・为了消除价格水平的影响，在建立模型之前，对原始数据进行了平减处理[11],以2 0 0 0年作为基期年，第t年的C PI为C P I t , t 年的C P I指数为IDt，那么每年的换乘数M t =M t-lXIDO/IDt；其中，M 0即为基期年数据1 , I D 0为1 0 0・用住宅平均价格乘以住宅价格指数换乘数；GDP、利用外资、住宅投资额、城镇居民可支配收入乘以城市居民消费指数换乘数；建安工程费乘以固定资产投资价格指数换乘数.3回归分析3. 1 —般回归模型多元线性回归分析是根据多个变量的最优组合来揭示因变量与自变量之间相互关系的一种方法，一般数学模型为：y=b 0 +blxl+b2x2 --------------------------- b n x n + e ・(1)其中，y为根据所有自变量x计算出的估计值，bO为常数项，b i ( i = 1 , 2 ,・・・n )为各自变量对应的系数，即待估参数，xn为观测值，e为服从标准正态分布N ( 0 , 1)的随机变量.为了减少多重共线性的影响，本文采用逐步回归的方法，按照因变量的影响程度大小逐次引入回归方程模型，并随时对方程每一步所有变量进行检验，只有当方程显著时，才引入新的变量，剔除不显著的变量来消除多重共线性，求取最终模型 (见表2 )・回归结果显示，模型拟合度较好，显著水平较高(s i gW 0. 01 ),但是模型存在严重的共线性，方差膨胀因子远远大于2,严重影响了模型的解释能力.变量住宅竣工率、城市化率、人均G D P的系数均为负数，但是在实际中，人均G D P增加，并不意味着住宅价格下降，该模型的系数与经济现实不符，不能作为最终模型.3. 2多项式回归模型为了解决变量中一个变量通过另一变量起作用的现象，这里引入平方项和交互项[12],构造多项式回归模型：3. 3结果分析3. 3. 1模型概要运用S P S S 1 6・0软件，通过逐步回归，各项数据见表3・从表3中回归方程的复相关系数（R2）可以看出，随着回归方程中变量数的不断引进，该模型的解释能力逐渐加强，模型2可以解释9 3. 3%的总变异，即住宅价格的变化中有9 3. 3%是由自变量x引起的，说明这里所选取的自变量能够很好地体现p x们与因变量之间的关系.3・3・2方差分析从表3中我们可以看出，该模型中包含自变量：x6*x7 和x 8 2・显著性概率值为0・0 0 0,小于0・001,以此可以得出结论：回归方程的模型是显著的，拒绝回归系数为0的原假设.3. 4模型检验3.4. 1模型系数检验表5给出了该模型的常数项和因变量的系数.通3. 4. 2残差正态性检验从图2、图3可以看出，模型残差基本服从正态分布，说明该模型效果显著，较好地拟合了影响因素与住宅价格之间的关系.住宅价格的影响因素是错综复杂的，而且因素之间具有较为明显的共线性，比如人均G D P对房价的影响会通过房地产完成额、人均可支配收入等表现出来，但是采用传统的多元回归模型，很难区分各因素之间的相互影响关系，从而使模型的解释能力下降.采用多项式回归模型，通过引入交互项，可以找到一个拟合状况较好的曲线，从而更好地描述因变量与自变量之间的关系.。
基于多元线性回归的房价预测模型python
基于多元线性回归的房价预测模型python本文旨在简要介绍基于多元线性回归的房价预测模型在房地产市场中的重要性，并概述本文的目的和结构。
房地产市场中的房价预测对于买卖双方具有重要意义。
了解未来房价的趋势和表现可以帮助买家做出明智的购买决策，同时卖家也可以更准确地定价并制定销售策略。
因此，建立准确可靠的房价预测模型成为了房地产市场中的一个重要课题。
本文的目的是介绍基于多元线性回归的房价预测模型在 Python 中的应用。
通过使用多元线性回归模型，我们可以利用多个自变量（如房屋面积、位置、年龄等）来预测房价。
Python 是一种广泛应用于数据科学领域的编程语言，具有强大的数据处理和分析能力，因此选择 Python 作为实现工具。
本文将按照以下结构进行组织：简介：对基于多元线性回归的房价预测模型进行简要介绍，包括其重要性和应用场景。
数据收集和预处理：介绍如何收集和处理用于构建房价预测模型的数据。
多元线性回归模型：给出多元线性回归模型的理论基础和公式推导。
模型实现：使用 Python 实现多元线性回归模型，并介绍相关的 Python 库和工具。
模型评估和优化：介绍如何对模型进行评估和优化，包括交叉验证和特征选择等方法。
结论：总结本文的主要内容，并对未来的研究方向进行展望。
通过本文的阅读，读者将能够了解基于多元线性回归的房价预测模型在房地产市场中的重要性和应用价值，并学会使用 Python 构建和优化这样的预测模型。
多元线性回归模型是一种用于预测因变量与多个自变量之间关系的统计模型。
该模型基于以下基本原理和公式进行计算：自变量：指影响因变量的多个因素，如房屋面积、房间数量、地理位置等。
因变量：指要预测的变量，即房价。
回归系数：表示自变量对因变量的影响程度，可通过回归分析得到。
通过多元线性回归模型，我们能够利用已有的自变量数据来预测因变量的值，即根据房屋的多个特征来预测其价格。
在Python中，我们可以使用相关的库和函数来实现基于多元线性回归的房价预测模型。
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。
二手房房价影响因素的多元线性回归分析及其应用
二手房房价影响因素的多元线性回归分析及其应用摘要：在房价居高不下的情况下，二手房市场悄然兴起。
目前新品房数量已经不足以满足居民的住房需求，房地产市场供需愈加不平衡。
因此，为了平衡住房的供给和需求，二手房市场的存在就有了意义。
在二手房市场上，出售者和购买者以双方都能接受的价格达成协议，完成住房的出售，对房源进行了再分配。
本文在居民消费水平提高、重庆二手房市场十分活跃的背景下，对重庆市二手房价格进行了统计，分析了影响二手房房价的因素，例如居住条件、周边环境、经济增长等因素，并结合二手房市场所遇困难和政府对策，对适用于二手房市场的政策进行了阐述。
关键词：二手房房价；数据统计；影响因素Abstract：In the case of high housing prices, the secondary housing market quietly emerged. At present, the number of new arrivals is insufficient to meet the housing demand of the residents, and the supply and demand of the real estate market are increasingly unbalanced. Therefore, in order to balance the supply and demand of housing, the existing housing market has a meaning. In the second-hand housing market, the seller and the buyer agree on a price acceptable to both parties, complete the sale of the house and redistribute the house source. Based on the residents' consumption level, chongqing under the background of the secondary market is very active, chongqing second-hand housing prices for the statistics, analyzes the factors influencing the second-hand house prices, for example, living conditions, surrounding environment, factors such as economic growth, and combining with the secondary market encountered difficulties and countermeasures of government, the policy applicable to the secondary market are expounded.Key words：S econd-hand house price；Data statistics；Influence factor目录摘要 (I)Abstract (I)目录 .......................................................................................................................... I I1 引言 (1)1.1 选题的背景和选题的意义 (1)1.1.1 选题的背景 (1)1.1.2 选题的意义 (1)1.2 文献综述 (2)1.3 研究的内容和研究的方法 (2)1.3.1 研究的内容 (2)1.3.2 研究的方法 (3)2 居民消费水平 (3)3 重庆市二手房市场现状及存在的问题 (4)3.1 二手房概念 (4)3.2 二手房市场交易现状 (5)3.3 存在问题分析 (6)3.3.1 供需问题与货币政策 (6)3.3.2 房地产中介行业 (6)4 重庆市二手房价格影响因素 (7)4.1 多重共线性分析 (7)4.2 影响因素分析 (8)4.2.1 居住条件 (8)4.2.2 周边环境 (8)4.2.3 经济增长 (9)4.2.4 消费者心理 (11)5 重庆市二手房市场的政策导向和发展对策 (11)5.1 规范房地产中介管理制度 (11)5.2 发展公租房，完善住房体系 (12)5.3 降低二手房交易所需成本 (13)参考文献 ........................................................................................ 错误！未定义书签。
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２０１０ ２０１７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２０１０ ２０１７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。
用回归分析预测房价走势
用回归分析预测房价走势随着房地产市场的不断发展，对于房价走势的预测也越来越受到关注。
而回归分析作为一种经典的预测方法，被广泛应用于房价预测中。
本文将从回归分析的基本原理、建模方法和预测结果等方面介绍如何用回归分析预测房价走势。
一、回归分析的基本原理回归分析是一种统计学方法，用来研究变量之间的关系。
在房价预测中，回归分析可以用来研究房价与其他变量之间的关系。
假设我们有n个样本数据，每个样本数据包含p个变量，其中一个变量是我们要预测的房价。
我们可以使用回归分析来找到其他变量与房价之间的关系，以此来预测未来房价的走势。
回归分析基于一个最基本的假设，即自变量和因变量之间存在某种确定性的关系，这个关系可以用一个数学函数来表示。
这个数学函数被称为回归方程，它描述了自变量与因变量之间的关系。
回归分析的目的就是通过样本数据找到一个最优的回归方程，以此来预测未知数据的结果。
二、回归分析的建模方法在房价预测中，常常使用多元线性回归分析。
多元线性回归分析可以用来研究多个自变量与因变量之间的关系，以此来预测房价走势。
下面我们将介绍一下多元线性回归建模的具体步骤。
1. 数据准备：收集房价相关的数据，包括自变量和因变量。
自变量可以是房屋面积、位置、年龄、学区等等。
因变量就是我们要预测的房价。
2. 数据分析：对收集到的数据进行探索性分析，查找变量之间的相关关系。
可以使用散点图、相关系数等方法来分析变量之间的关系。
3. 变量筛选：根据数据分析的结果，筛选出与因变量相关性较强的自变量。
可以使用正向选择、逆向选择、向前选择、向后选择等方法进行变量筛选。
4. 建立模型：选择最优的自变量组合，建立多元线性回归模型。
模型的形式为：Y=a+b1X1+b2X2+...+bpXp+ε，其中a为截距，b1~bp为自变量的回归系数，ε为误差项。
5. 模型评估：使用各种评估指标来评估模型的预测能力。
常用的评估指标包括均方误差、可决系数、F检验等。
三、预测房价走势经过以上步骤，我们已经建立了一个房价预测模型。
多元线性回归及logistics回归模型在上海市房价预测中的分析与应用
多元线性回归及logistics回归模型在上海市房价预测中的分析与应用山东大学威海分校吴铖、钟迪威、高利翠摘要国家统计局发布的信息显示，近几年我国房地产价格呈显著上升趋势。
而在全国各大中城市中一线城市如上海、北京、广州等俨然成为房价上涨的领头羊。
房价持续高速增长，无论对房地产业自身运营，还是对国民经济健康发展，乃至整个社会的和谐稳定，都将产生一定的负面影响。
对大中城市，尤其是一线城市的房价进行研究分析和预测，具有很强的实际意义。
本文选取上海为例，对房价的主要影响因素进行研究分析。
基于供求、成本理论及经济因素，本文从上海统计年鉴、国家统计年鉴收集官方数据，通过比较选取2002年至2009年上海市人均GDP、人均消费支出、商品房平均造价、中长期年平均贷款利率、商品房竣工面积、商品房销售面积、房地产业总投资额等作为影响房价的因素，建立多元线性回归模型，运用spss进行参数估计和检验，并利用2010年数据进行预测和检验，从而筛选出对房价影响的主要因素。
并用logistics模型对房价进行预测未来房价上涨的概率。
最后提出相关的控制房价过快上涨的建议。
通过多元线性回归模型我们得到，上海市人均GDP、中长期年平均贷款利率以及商品房销售面积是影响房价的主要因素，其中人均GDP更是首当其冲。
因此，政府若想有效的控制房价过快增长，首先应考虑控制经济过快增长。
同时，由于08年金融危机的到来导致房地产暂时出现平缓，而09年金融浪潮退去后，国家所实施的4万亿投资政策极大的刺激了房地产业，使得上海房地产业出现全面井喷现象，但由于近几年上海商品房销售面积并没有表现出强劲势头，因此未来几年这种势头将不会持续。
通过Logistics回归模型，我们得到房价上涨的概率是87.6%，这将影响经济的发展和加重人民的负担，由此政府必须采取相关政策来加强控制。
未来几年，如何抓住其增长较缓的拐点进行投资，是投资者所需关注的。
关键字：房价预测上海市多元线性回归模型Logistics回归模型目录摘要 (I)一．研究背景及现状 (1)二．问题的提出 (1)三．模型构建前的准备 (2)3.1模型假设 (2)3.2房价影响因素分析及变量选择 (2)3.3数据来源 (3)3.4数据处理 (4)四、多元线性回归预测及logistics回归模型 (5)4.1多元线性模型 (5)4.2 logistics回归模型及logistics回归分析的房地产预测模型 (6)五．实证分析 (6)5.1模型的参数估计 (6)5.2回归模型的检验 (7)5.2.1多元线性回归的残差检验 (7)5.2.2用逐步回归对模型进行分析 (8)5.2.3用Cook统计量进行异常值检验 (10)5.2.4 预测2010房价 (12)5.3结果分析 (12)5.3.1各因素与房价变动的相关关系 (12)5.3.2各因素对房价变动的贡献 (12)5.3.3异常值分析 (12)5.4结论及建议: (13)六．模型优点缺点及模型的改进 (13)参考文献 (13)附录 (14)一．研究背景及现状我国房地产业自20世纪80年代以来得到了快速发展，而且随着人们生活水平的提高和社会城镇化程度的增强，全国各大城市房地产业迅速崛起，这使得房地产业一直处于过热状态。
基于多元线性回归模型的新疆房价影响经济因素的分析
新疆财经大学本科毕业论文基于多元线性回归模型的新疆房价影响经济因素的分析—以乌鲁木齐为例学号：学生姓名：学院：专业：年级：指导教师：完成日期：摘要在国家政策的引导下，近几年的新疆整体经济水平有所提升，乌鲁木齐作为新疆的重要区域，人均可支配收入也有大幅度的增长，为了进一步促进乌鲁木齐经济的发展，对乌鲁木齐市房价增长趋势的研究就显得尤为重要。
本文主要以乌鲁木齐为例，采用Eviews软件，运用多元线性回归模型对影响新疆乌鲁木齐市的房价指标进行分析，采用普通最小二乘法对其进行验证，有效保障获得数据信息的准确性。
对于变量之间存在高度相关，需要采用逐步回归的方法剔除多重共线性，并对修正后的模型检验是否存在自相关和异方差的问题，采用LM检验和White检验的方法进行检验，并通过平稳性与协调检验的方法对时间序列的数据进行检查，从而最大程度的规避“伪回归”问题的发生。
通过实证的方式对影响乌鲁木齐地区房价的未来走势和影响房产价格的因素进行系统的分析。
关键词：多元回归模型；普通最小二乘法；Eviews软件；多重共线性；伪回归基于多元线性回归模型的新疆房价影响经济因素的分析—以乌鲁木齐为例目录1.引言 (3)1.1研究背景及意义 (3)1.1.1研究背景 (3)1.1.2研究意义 (3)1.2国内外研究现状 (3)1.2.1国内研究现状 (3)1.2.2国外研究现状 (4)1.3研究内容和方法 (4)1.3.1研究内容 (4)1.3.2研究方法 (5)2.多元线性回归模型简介 (5)2.1多元线性回归模型 (5)2.2拟合优度检验 (6)2.3变量的显著性检验（t检验） (6)2.4方程的显著性检验（F检验） (6)2.5相关系数的可靠性检验 (7)3.乌鲁木齐市房价经济因素的实证分析 (8)3.1经济因素变量的选取 (8)3.2建立多元线性回归模型 (8)3.3分析回归结果 (9)3.4对参数进行统计检验 (9)3.5利用逐步回归法修正模型 (10)4.结论和建议 (11)4.1结论 (11)4.2建议 (12)参考文献 (12)21.引言1.1研究背景及意义1.1.1研究背景与西方发达国家相比，虽然我国的房地产市场建立时间较短，但是房地产行业的发展速度却是非常迅速的。
合肥市二手房价多元线性回归预测模型
合肥市二手房价多元线性回归预测模型合肥市是中国安徽省的省会城市，也是一座具有深厚历史文化底蕴的城市。
随着城市的发展壮大，房地产市场也日益繁荣。
如今，合肥市的房地产市场已成为吸引投资者和购房者的热门领域，尤其是二手房市场更是备受关注。
对合肥市二手房价的预测和分析也成为了研究的热点之一。
为了更准确地预测合肥市二手房价的走势，我们可以采用多元线性回归模型进行预测。
多元线性回归是一种统计学方法，用于分析一个因变量与两个或两个以上自变量之间的关系。
在这种情况下，我们可以将二手房价格视为因变量，而相关影响因素（如房屋面积、楼层、地段等）则可以视为自变量。
通过建立多元线性回归模型，我们可以利用已知的数据对未来的房价变化进行预测，这对于购房者和投资者来说都具有重要的参考意义。
我们需要收集相关的数据。
合肥市的二手房市场数据可以通过房地产中介公司、政府部门或者专业机构来获取。
这些数据可能包括二手房的成交价格、面积、楼层、地段、交通状况等信息。
通过对这些数据的整理和筛选，我们可以建立起一个完整的数据集，作为我们进行多元线性回归分析的基础。
接下来，我们需要进行数据的清洗和处理。
在数据清洗过程中，我们需要对数据进行筛选、去除异常值，处理缺失值，以保证数据的准确性和完整性。
我们还需要对自变量进行标准化处理，以避免因为自变量尺度不同而造成的误差。
在数据清洗和处理完成之后，我们可以开始建立多元线性回归模型。
多元线性回归模型的建立需要考虑到自变量之间的相关性和多重共线性等因素。
在建立模型之前，我们需要进行自变量的相关性分析，通过相关系数矩阵或者散点图矩阵来观察自变量之间是否存在较强的相关性。
如果存在较强的相关性，我们需要进一步进行变量选择和剔除一些自变量，以避免多重共线性对模型结果的影响。
建立了多元线性回归模型之后，我们需要对模型进行拟合度和显著性检验。
拟合度检验可以通过判定系数（R方值）来进行评估，R方值越接近于1，说明模型对观测数据的拟合程度越高。
上海房价影响因素SPSS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表一：上海1999～2007年相关经济数据数据来源：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：εββββ++++=3322110x x x y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：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。
利用多元回归分析法分析房价的影响因素
利用多元回归分析法分析房价的影响因素正文：现今社会，房价一直是人民关注的焦点之一。
然而，影响房价因素却不尽相同，为了更好地了解房价变动的原因，提高市场参与者的决策效果，多元回归分析法被应用于房价影响因素的研究中，并得出一定的结论。
一、研究背景房价涨跌直接关系到房地产市场的健康发展，分析房价的影响因素成为房地产市场研究的一项重要内容。
房价影响因素包括政府政策、市场供需变化、金融政策等多种因素，这些因素之间存在相互影响，难以直接判断它们对房价变动的影响程度以及权重。
为了深入了解这些因素如何影响房价变动，研究者可以利用多元回归分析法来分析。
二、多元回归分析法多元回归分析法是一种数据分析方法，可以用于分析多个自变量与一个因变量之间的关系。
其基本假设是：自变量与因变量之间存在线性关系，自变量之间相互独立且没有相互影响，误差项服从正态分布。
通过对自变量和因变量之间的关系进行量化，可以建立一个回归方程，预测因变量在不同自变量取值下的值。
三、多元回归分析法与房价研究在房价研究中，多元回归分析法常被用来研究房价与多个因素之间的关系。
例如，研究城市化水平、人口素质、地理位置、房屋建设质量等对房价的影响。
这些因素不能仅用单一因素去研究，而是要综合分析其对房价变动的影响。
常见的多元回归方程为：Y=a+b1X1+b2X2+…+bnXn+ε其中，Y表示因变量，Xi表示自变量，a表示常数，bi表示各自变量对因变量的影响系数，ε表示误差。
四、多元回归分析法实例以某城市房价为例，使用多元回归分析法，研究城市人口素质、交通状况、地理位置等因素对房价的影响。
首先，我们需要收集该城市最近五年的房价数据以及人口素质、交通状况、地理位置等相关数据。
其次，我们将数据进行预处理，处理掉缺失值和异常值。
然后将数据按一定比例分为训练集和测试集，在训练集上运行多元回归模型，然后对测试集进行预测，评估模型的精度。
最后，我们可以得出影响房价的因素及其系数，从而了解各项因素对房价变动的影响程度。
应用多元回归分析预测房价
应用多元回归分析预测房价在如今的社会中，房价一直是人们关注的重点之一。
对于房产买卖者来说，了解一定的房价走势是非常重要的，尤其是当他们打算进入房地产市场的时候。
然而，房产价格的波动与各种因素，如经济、政治、人口、社会等因素密切相关。
因此，了解这些因素对房价的影响是非常必要的。
在现代社会，处理数据的技术与手段越来越先进，统计学方法已被广泛应用于各种领域。
回归分析是统计学方法之一，可以用于探究因变量（例如房价）与多个自变量（例如人口、收入、地理、市场）之间的关系。
多元回归分析是回归分析的一种扩展，允许在模型中添加多个自变量。
因此，多元回归分析是预测房屋价格的有力工具。
在应用多元回归分析预测房价时，首先需要确定哪些自变量是与房价有关系的。
自变量的选择必须考虑市场需求、财务和经济原则，以及其他可能的因素。
根据先前的调查或经验，确定自变量并使用数据进行验证。
这一步骤是非常重要的，因为模型的精度直接取决于自变量的选择。
接下来是数据的收集，必须收集与自变量和因变量相关的数据。
这些数据可以从多个来源获得，如地理、城市规划、购买方和卖方经验等。
经过数据处理，将数据转化为模型中使用的数据格式。
第三步是应用回归方程，这个方程利用多个自变量来预测因变量。
在多元回归方程中，每个自变量都有一个系数，表示该变量对于房价的影响程度。
因此，在确定变量的选择后，需要对样本拟合该方程以确定系数的值，并评估方程的有效性。
如果方程的效果不好，需要重新确定自变量的选择，直到达到预期的结果。
最后一步是利用模型进行预测。
利用拟合的方程式和收集到的数据，可以得出对房价的预测值。
通过对数据和方程式的反复验证，可以优化预测的结果。
在这个阶段，可能会受到市场、政治和经济变化等其他因素的影响。
因此，这个模型需要定期更新以反映市场实际情况。
综上所述，在预测房价时，多元回归分析是一种非常有用的工具。
该方法基于多个自变量来估算房价，从而提高了预测的准确性和精确度。
基于多元线性回归分析房地产价格影响因素—以济南为例
——
◆赵敬 葛学 韬 （ 青岛理 工大学 山东省 ２ ６ ６ ５ ２ ０ ）
【 摘要】 从 房屋 销售 实现 市场化 交易之后 ， 近１ ０ 年来， 房价飞速 上
由数据可知 ， Ｆ ＝ １ ０ ３ ９ ２ ． ３ ２ ５ ， ｓ ｉ ｇ （ Ｆ ） ＝ ０ ． ０ ０ ８ 。 因此 ， 模型整体上解 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 释变量 与被解 释变量之 间的关系显著 。 象逐渐 引起 了社会各界的广泛 关注。本 文以济南为例 ， 选取 ２ ０ ０ ３ 但是 在 Ｔ统计 量 中 ， 只有 ｘ ： 、 Ｘ 、 Ｘ 通过检验 ， 且常数 项 Ｂ 、
年到 ２ ０ １ ２年 数 据 ， 从 人 均 ＧＤ Ｐ 、 总人 口、 结婚数 、 城 乡居 民人 民 币 Ｂ 、 Ｂ 为负数 ， 与其 经济意义迥 然不 同 ， 表 明模型 中解释变 量存 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 在多重共线性 。
面 积 、房 屋 竣 工 面 积 占施 工 面 积 的 比重 ，利 用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 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 Ｇ Ｄ Ｐ 商品房平均销售价格 多元线性回归
２ ． 计量经济学检验和克服 （ １ ） 多重共线性克服 本文 通过 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ采 取逐 步 线性 回归法来 克服 多重 共 线性 问 题 。由 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ得 出， 商品房的平均 售价主要 和人均 Ｇ Ｄ Ｐ有关 系， 其 方程为 ：
Ｙ＝一 ５７． ５ ５５ ＋０． １ ０１ Ｘ１ ＋￡
影响全国房价的多元回归分析
影响全国房价的多元回归分析姓名：学号：班级：[摘要]本文旨在建立我国90年代以来全国房价宏观经济影响因素的线性模型，选取4个宏观经济指标作为方程初始导入自变量，与全国房价进行初步多元线性回归模型分析，并解决了自变量之间多重共线性问题，进而修正为3个自变量与全国房价建立多元线性回归模型，并对回归模型进行分析，得出方程效果良好的结论，指出模型的应用价值。
在此基础上进一步预测房价走势，同时给出相应的对策和建议。
[关键词]宏观经济房屋销售均价回归模型对策建议[引言]房地产行业现状及特点分析房地产业作为我国的一个新兴产业，从90年代初房地产市场的建立，再到今天房地产业已具有相当的规模。
房地产业己成为国民经济发展的新的增长点，然而当前房地产价格快速上涨，使得人们对房地产的泡沫现象产生了疑虑，影响了房地产业的发展。
房地产行业作为国民经济的支柱产业对促进经济增长、推进城镇化进程、改善人民生活发挥了积极作用。
但同时也应看到, 当前房地产市场区域性、结构性问题比较突出。
科学把握房地产市场的发展规律, 客观清醒地认识房地产市场现状, 对于推动房地产市场健康发展, 促进国民经济稳步增长具有重要意义。
经过十几年的发展, 中国房地产行业正处于向规模化、品牌化、规范化运作的转型时期, 房地产业的增长方式正在由偏重速度规模向注重效益和市场细分转变，从主要靠政府调控向依靠市场和企业自身调节的方式转变。
房地产行业是典型的资金密集型行业, 具有投资大、风险高、周期久、供应链长、地域性强等特点。
随着WTO 各项有关条款的兑现和落实, 包括房地产业在内的我国经济各方面都将发生新的变化。
国民经济的持续增长和居民消费结构的提升, 为房地产业提供了高速发展的机会, 也使房地产业面对着更加激烈的竞争。
充分运用信息技术所带来的巨大生产力, 尽快提高自身的信息化应用水平和管理水平, 将成为提升房地产行业竞争力的重点。
[主体]回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。
多元回归模型在房价预测中的实践
多元回归模型在房价预测中的实践在当今的社会经济环境中，房价一直是人们关注的焦点话题。
无论是购房者、卖房者，还是房地产开发商、政府部门，都对房价的走势充满了关注和期待。
而准确预测房价对于各方做出合理的决策具有至关重要的意义。
在众多的预测方法中，多元回归模型因其能够综合考虑多种因素对房价的影响，而在房价预测中得到了广泛的应用。
多元回归模型的基本原理是通过建立多个自变量与因变量（房价）之间的线性或非线性关系，来预测因变量的值。
在房价预测中，这些自变量可以包括房屋的面积、房龄、地理位置、周边配套设施（如学校、医院、商场等）、交通便利性等。
通过收集大量的相关数据，并运用统计分析方法，我们可以确定这些自变量与房价之间的具体数学关系，从而构建出有效的预测模型。
在实际应用中，首先要进行数据的收集和整理。
这是一个至关重要且繁琐的过程。
我们需要从各种渠道获取大量的房屋交易数据，包括房产中介网站、政府部门的房产登记信息等。
同时，还需要对这些数据进行清洗和预处理，以去除异常值和缺失值，保证数据的质量和可靠性。
例如，在某些数据集中，可能会出现面积异常大或价格异常低的房屋交易记录。
这些异常值可能是由于数据录入错误或者特殊的交易情况导致的。
如果不加以处理，它们会对模型的准确性产生严重的影响。
同样，对于存在缺失值的数据，我们需要根据具体情况采用合适的方法进行填充，比如使用平均值、中位数或者基于其他变量的预测值来填补缺失的部分。
在选择自变量时，需要结合实际情况和相关理论知识进行综合考虑。
一方面，要确保所选择的自变量与房价之间存在潜在的逻辑关系；另一方面，也要避免自变量之间存在高度的共线性，以免影响模型的稳定性和准确性。
以地理位置为例，我们可以将其具体化为经纬度、所在的城市区域或者距离市中心的距离等变量。
周边配套设施则可以通过量化指标来表示，如距离最近学校的距离、周边医院的等级、商场的数量等。
交通便利性可以用距离公交站或地铁站的距离、道路拥堵情况等变量来衡量。
我国房地产价格影响因素的多元回归模型分析
根据上表，列出回归方程表达式： Ｙ＝０．５４９ Ｆ１＋０．７８１ Ｆ２＋０．０５３ Ｆ ３ 从 表 达 式 可 以 看 出 ： Ｆ１和Ｆ２对因变量Ｙ的影响远远大于Ｆ３， 就 是 说因变量Ｙ（商品房屋平均价格）主要是受Ｆ１（地区经济发展状况和 房 地 产 供 应 因 素 ） 和 Ｆ２（ 房 地 产 成 本 和 需 求 因 素 ） 共 同 影 响 ， 而 受 Ｆ２（房地产成本和需求因素）的影响最大。但这只是对房地产价格影 响因素的量化分析。同时我们还应看到以下几个不能量化的方面： 第一，地方政府出于自身利益不是很主动去落实国家调整房价 的政策，从而纵容房价飙升。第二，消费升级与消费文化的转变也 促进了房地产价格的上涨。第三，消费者心理预期偏高、炒房行为 已经成为了影响房地产价格的重要因素，许多人争相涉足房地产进 行投资，使得房价呈现“虚高”现象，房地产市场充斥着大量泡 沫。
方米）的信息，可称之为“房地产成本和需求因素”则在第二个主 成分Ｆ２中有较高载荷；第三个主成分Ｆ３主要包含了Ｘ２人均住房面积的 信息。
４．主成分得分系数矩阵 通过主成分得分系数矩阵列出各个主成分的表达式： 第一主成分： Ｆ１＝０．１８８Ｘ１＋０．１１４Ｘ２ ＋０．１４６Ｘ３ ＋０．１３３Ｘ４ ＋０．１８５ Ｘ５ ＋０．１８４ Ｘ６＋０．１９２ Ｘ７＋０．０７５ Ｘ ８ 第二主成分： Ｆ２＝ － ０ ． ０ ６ ７ Ｘ１ －０．１６９ Ｘ２ －０．３４４ Ｘ３＋０．３７１ Ｘ４＋０．０５２ Ｘ５－ ０．１５６ Ｘ６＋０．０８０ Ｘ７＋０．４８５ Ｘ ８ 第三个主成分： Ｆ３＝ ―０．２８８ Ｘ１＋ １ ． ０３９ Ｘ２― ０．１７１ Ｘ３＋０．２８８ Ｘ４― ０．２８９ Ｘ５－ ０．１４９ Ｘ６＋０．０３２ Ｘ７―０．０４１ Ｘ８ 在 第 一 主 成 分 的 表 达 式 中 ， Ｘ７、Ｘ１、Ｘ５、Ｘ６四 项 指 标 的 系 数价格的影响。 在第二个主成分表达式中，指标Ｘ８、Ｘ３、Ｘ ４的影响最大，可将其 综合为房地产成本和需求因素对房地产价格的影响。 在第三个主成分表达式中，指标Ｘ２的影响最大，单独看成是人均 住房面积（平方米／人）的影响。
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。
影响全国房价的多元回归分析.
影响全国房价的多元回归分析一、房地产行业现状及特点分析房地产业作为我国的一个新兴产业，从90年代初房地产市场的建立，再到今天房地产业已具有相当的规模。
房地产业己成为国民经济发展的新的增长点，然而当前房地产价格快速上涨，使得人们对房地产的泡沫现象产生了疑虑，影响了房地产业的发展。
房地产行业作为国民经济的支柱产业对促进经济增长、推进城镇化进程、改善人民生活发挥了积极作用。
但同时也应看到, 当前房地产市场区域性、结构性问题比较突出。
科学把握房地产市场的发展规律, 客观清醒地认识房地产市场现状, 对于推动房地产市场健康发展, 促进国民经济稳步增长具有重要意义。
经过十几年的发展, 中国房地产行业正处于向规模化、品牌化、规范化运作的转型时期, 房地产业的增长方式正在由偏重速度规模向注重效益和市场细分转变，从主要靠政府调控向依靠市场和企业自身调节的方式转变。
房地产行业是典型的资金密集型行业, 具有投资大、风险高、周期久、供应链长、地域性强等特点。
随着WTO 各项有关条款的兑现和落实, 包括房地产业在内的我国经济各方面都将发生新的变化。
国民经济的持续增长和居民消费结构的提升, 为房地产业提供了高速发展的机会, 也使房地产业面对着更加激烈的竞争。
充分运用信息技术所带来的巨大生产力, 尽快提高自身的信息化应用水平和管理水平, 将成为提升房地产行业竞争力的重点。
二、房地产行业发展趋势随着房地产开发及营销模式国际化的趋势更加明显,更多的境外基金将关注并介入国内房地产市场, 今后几年中国房地产开发将从大都市为核心的中心城市向二、三线城市扩展, 并呈现以下发展趋势:（一）低收入人口居住问题将成为新焦点。
目前, 商品房市场的发展速度远远超过住房保障体系的健全速度, 可以说, 两者呈现严重不均衡发展的态势。
低收入人群数量庞大, 低收入人群的住房问题是关乎民生的社会问题, 是政府履行其社会保障职能的重要内容。
也正是这一问题的存在, 致使商品房市场的供应结构出现问题, 同时也成为了政府行政干预商品房市场的诱因。
基于多元二次回归的房地产价格与住房保障规模分析
基于多元二次回归的房地产价格与住房保障规模分析[摘要]本文研究了住房问题严峻形势下的房地产价格与住房保障相关的问题。
运用逐步回归分析确立了影响房地产价格的主要因素，展现了逐步回归分析方法应用于处理多个因素对目标值的影响的情况中存在的独到优势。
建立基于多元二项式回归的纯二次回归模型，明确得出了现阶段的商品房价格与各项主要因素之间的回归模型，并且利用模型对2011年到2015年的商品房价格变化趋势进行了预测，得出商品房价格增长速度总体变缓，短期内出现回落，趋于稳定的结论。
【关键词】房地产；逐步回归；多元二次回归；优化；计算机模拟为了对房地产价格与住房保障规模相关问题进行分析，从影响房地产价格主要因素的选取着手，建立房地产价格与主要因素之间的多元非线性模型，预测未来几年房地产价格趋势。
一、运用逐步回归的方法确定影响房地产价格指数的主要因素收集城市化率、居民消费水平（元）、人均国民收入（元）、人均GDP（元）、年国家税收（亿元）、年贷款利率（%）、土地交易价格指数（上年=100）、年经济适用房建设面积（万平方米）8个指标（分别设为），作为衡量影响商品房价格指数的因素，通过逐步回归分析剔除对商品房价格指数影响小的因素。
逐步回归分析得到如下图1所示逐步回归交互式画面：上图中的4行用红色显示，表明这4个指标已经被剔除，即这4个指标对商品房价格指数的影响比较小，可以忽略。
4行为蓝色显示，表示这4个指标被接收作为影响商品房价格指数的主要因素。
由此我们确定了影响房地产价格的主要因素或指标为，即：城市化率、年贷款利率、土地交易价格指数、年经济适用房建设面积。
二、建立回归模型分析主要因素对商品房价格的影响（一）初等线性回归方程的建立由逐步回归模型得到线性回归方程：（1）分析可得：R2=0.92052，P=0.001883590.9，拟合结果符合要求。
（二）利用产生随机数的方法模拟年贷款利率、土地交易价格指数由于年贷款利率、土地交易价格指数都是随时调整，或者随机性较强的，实际上两者都是围绕在一定范围内的随机数。
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多元回归分析中国房价房地产业是我国的一个新兴产业，而是是典型的资金密集型行业, 具有投资大、风险高、周期久、供应链长、地域性强等特点。
从90年代初房地产市场的建立，再到今天房地产业已具有相当的规模。
房地产业己成为国民经济发展的新的增长点，然而当前房地产价格快速上涨，使得人们对房地产的泡沫现象产生了疑虑，影响了房地产业的发展。
房地产行业作为国民经济的支柱产业对促进经济增长、推进城镇化进程、改善人民生活发挥了积极作用。
但同时也应看到, 当前房地产市场区域性、结构性问题比较突出。
科学把握房地产市场的发展规律, 客观清醒地认识房地产市场现状, 对于推动房地产市场健康发展, 促进国民经济稳步增长具有重要意义。
经过十几年的发展, 中国房地产行业正处于向规模化、品牌化、规范化运作的转型时期, 房地产业的增长方式正在由偏重速度规模向注重效益和市场细分转变，从主要靠政府调控向依靠市场和企业自身调节的方式转变。
一、房地产行业发展趋势随着房地产开发及营销模式国际化的趋势更加明显,更多的境外基金将关注并介入国内房地产市场, 今后几年中国房地产开发将从大都市为核心的中心城市向二、三线城市扩展, 并呈现以下发展趋势: （一）低收入人口居住问题将成为新焦点。
目前, 商品房市场的发展速度远远超过住房保障体系的健全速度, 可以说, 两者呈现严重不均衡发展的态势。
低收入人群数量庞大, 低收入人群的住房问题是关乎民生的社会问题, 是政府履行其社会保障职能的重要内容。
也正是这一问题的存在, 致使商品房市场的供应结构出现问题, 同时也成为了政府行政干预商品房市场的诱因。
因此, 我国房地产市场若想实现真正的健康循环, 住房保障体系的健全是绕不过的门槛, 并可能催生新的产品, 其设计建造标准将低于经济适用房, 开发模式为政府补贴引导下的开发商主导模式。
（二）设计上将有更多新突破。
随着越来越多的楼盘尝试中国传统建筑风格, 今后几年中国楼市的现代中国风格将更加成熟, 新中式住宅将继续在摸索中前进。
它不是简单的复古, 而是加入现代生活理念, 并采用最新的工艺材料和技术。
目前中式建筑有一定的弊端: 首先, 与现代住宅在功能要求上和现代人生活方式上有较大的矛盾; 其次, 技术手段落后, 结构形式、物理性能、建筑材料和施工工艺上均有先天不足; 最后, 传统建筑以低层为主, 现代住宅为多层甚至是高层。
因此, 传统中式建筑不能简单地套用在现代建筑中, 需要革新。
今后几年住宅的户型设计将有较大突破。
三方面因素正导致现有户型模式的新变化。
首先, 居住文化在不断发展; 其次, 住宅个性化需求不断增加。
此外, 先进技术的应用又提供了更多可能性。
住宅户型在功能上将朝着普适性和针对性两极方向发展。
将会出现适合不同面积需求和使房地产行业的现状与发展趋势探讨用需求的全开敞住宅, 以及向不同客户提供的细分产品,如丁克家庭。
（三）高科技节能将成为住宅产品新卖点。
今后几年, 中国住宅品质将继续朝着精细化及指标化方向发展。
随着消费者日趋理性化, 开发商也会更加注重提高住宅产品质量,并提供可量化的住宅品质指标, 关注住宅寿命问题。
预计今后几年在全国范围内将有大量的高科技节能住宅面世。
原因是, 一方面国家提高了住宅节能的标准, 另一方面在政府部门、专家学者、媒体的大力呼吁下, 建筑设计行业、开发商以及消费者也越来越关注住宅节能问题。
高科技节能将成为住宅产品的新卖点。
（四）商业地产盲目开发与运作仍不可避免。
随着WTO 规则的深入实施, 国际零售企业在国内的需求保持了稳定的增长势头。
而这些企业在选择经营场所时, 基本上都是选择只租不售产品, 无法与那些切割分散出售的物业进行合作。
据统计, 目前商业地产项目选择出售的比例仍然高于半数,预计今后商业地产开发与运作的盲目性,及空置浪费的严重后果仍不可能完全避免。
从2007 年全国商业地产供需来看, 一方面空置率快速上升, 另一方面外资零售商找不到合适的商业物业, 这种矛盾状况的出现主要是源于商业规划和需求方没有切实地对接。
真正能够满足市场需要的商业地产项目需要科学专业化的商业运作, 才能够发挥商业资源应有的价值。
预计今后几年一站式消费、体验消费、主题型购物中心将进入消费者的生活中, 这一新的机会也要求开发商迅速提高自己与国际接轨的能力。
（五）总部型写字楼的发展成为一种新趋势。
今后几年, 办公设施的更高需求将导致写字楼市场竞争激烈。
产品主题化、个性化发展趋势突显, 人性化及网络化受到更广泛关注。
未来的办公室将成为一个知识中心。
写字楼从表现公司群体形象转变为表现公司个体形象, 总部型写字楼的发展会成为一种新趋势。
预计今后几年服务式写字楼在一些城市将更快发展, 而公寓式写字楼有望成为中低端写字楼市场的新势力。
（六）工业旅游地产将出现并成为新的增长点。
随着旅游地产项目开发和运作的专业化发展, 以及旅游业本身的广阔前景, 作为旅游和地产两个黄金产业的交叉型产业, 正逐渐为市场关注。
今后几年, 配套设施全面, 有着鲜明的主题、独特的景观形象、深厚的历史积淀以及浓郁的文化气息的产品将成为主流。
在发达国家广受重视的工业旅游将成为国内旅游产业新的增长点。
这种对废旧工业厂房、厂区的改造、利用,在营造特殊体验旅游设施的同时, 对我国老工业基地, 特别是重工业基地的城市复兴, 也提供了有效且可持续发展的解决途径。
今后几年, 全国各地的旅游地产项目将在各种资源的主题创造方面有大的突破。
结合自然环境、文化、经济、交通、区域发展等诸多资源发展的旅游房地产业, 将会有更大的发展。
国家近来接连采取了对房地产业具有震撼力的宏观调控政策。
从理论上讲，房地产价格受建设成本、宏观经济因素、社会因素、人口因素、政策体制及供求变化等多方面的综合影响，其中，作为房地产业发展背景的宏观经济因素起着至关重要的作用。
因此，从宏观经济角度分析预测未来房地产价格市场的发展趋势，对于稳定房价、保持适度开发和建立更合理的市场规则起到参考价值。
本文主要从国内生产总值、全国居民消费水平、房地产投资总额、全社会固定资产投资房屋竣工面积等经济的度出发，建立与全国房屋销售均价的多元线形回归模型，进行房地产市场的经济分析与预测。
房地产价格最近几年一直居高不下，存在严重的泡沫经济，就这一现状的控制提出对策建议。
二、建立初步回归模型 (一)初步回归模型建立1993-2007年相关经济数据如表1所示。
经过对这15年的经济数据进行时间序列分析，设定国内生产总值为X 1,地产投资总额为X 2,全国居民消费水平为X 3、全社会固定资产投资房屋竣工面积为X 4，作为自变量，全国房屋销售均价设为Y ，作为因变量。
根据所选的全国居民消费水平、房地产投资总额、全社会固定资产投资房屋竣工面积(图表中简称为固投房屋竣工面积)、国内生产总值四项指标，建立如下的多元线性回归模型:Y=b 0+b 1×x 1+b 2×x 2+b 3×x 3+b 4×x 4+u 其中 Y ——全国房屋销售均价 Y=b 0+ bixiX 1——全国居民消费水平 X 2——房地产投资总额X 3——全社会固定资产投资房屋竣工面积i=1∑4X4——国内生产总值b0，b1，b2，b3，b4——未知参数u是剩余残差，且E(u)=0,与三个自变量无关。
表1 (1993-2007)年相关经济数据数据来源:中经专网(教育版)(二)初步回归模型检验用SPSS软件对数据进行分析处理，得出如下分析检验结果。
1、拟合优度检验由表2可看出，其相关系数R为0. 986，测定系数R'为0. 972，说明其拟合优度较好。
表2 Model Summarya Predictors: (Constant),国内生产总值(亿元)。
房地产投资额(亿元)，固投房屋竣工面积(万m2) ，全国居民消费水平(元)。
2.方程显著性检验(F检验)如表3所示，F（4, 10）0.001=5.99<86.111，通过了方程显著性检验。
表3 ANOVA(b)a Predictors: (Constant),国内生产总值(亿元)。
房地产投资额(亿元)，固投房屋竣工面积(万m2) ,全国居民消费水平(元)。
b Dependent Variable:房屋销售均价(元/m2)。
3.变量显著性检验(t检验)如表4所示，t (15) 0.3=1.074<1.087，能够通过检验。
表4 Coefficients (a)a Dependent Variable:房屋销售均价(元/m2)(三)初步回归模型分析但是，从表4中可以分析出，国内生产总值、房地产投资额与全国房屋销售均价皆负相关。
在经济意义上存在不合理性，进一步分析，从SPSS输出的数据(表5)可以看出，国内生产总值与全国居民消费水平的相关性很高，这就存在多重共线性，需要对初步回归方程进行修正。
表5 Correlations三、修正回归模型(一)回归模型的修正居民消费水平是指按人口平均计算的居民消费额，其计算公式是报告期国内生产总值中的居民消费总额与报告期年平均人数的比值，考虑到居民消费水平，是按国内生产总值口径计算的，并且与房屋购置有更直接的经济关系，在修正模型时，保留居民消费水平，去掉国民生产总值，采用SPSS分析结果如表6、表7、表8所示。
(二)修正回归模型的检验1.拟合优度检验从表6可以看出，其相关系数R为0.986,测定系数R2= 0.972,说明其拟和优度较好。
表6 Model Summarya Predictors: (Constant),房地产投资额(亿元)，固投房屋竣工面积(万m2) ,全国居民消费水平(元)2.方程显著性检验(F检验)如表7所示, F（4, 10）0.001=5.99<126.024,更好的通过了方程显著性检验。
表7 ANOVA(b)a Predictors: (Constant),房地产投资额(亿元)，固投房屋竣工面积(万m2) ,全国居民消费水平(元)b Dependent Variable:房屋销售均价(元/m2)3、变量显著性检验(t检验)如表8所示，t (15) 0.3=1.074 < 1.166，仍能够通过检验.表8 Coefficients (a)a Dependent Variable:房屋销售均价(元/m2)(三)修正回归模型分析全国房屋销售均价与房地产投资额、全国居民消费水平正相关，与全社会固定资产房屋竣工负相关，较好地体现了实际的经济意义，并且较好地通过了相关的检验。
可见，本文所修正的多元线性回归方程各个方面表现良好，即最终建立的三元线性回归模型为:Y=734.809+0.489X1+0.007X2-0.002X3四、所建多元线性回归模型的意义综上所述，该方程可以用来分析我国房屋销售均价的变动趋势。