影响全国房价多元回归分析报告
房价问题的调研报告
房价问题的调研报告房价问题的调研报告引言：近年来，我国房价不断上涨，引起了社会各界的普遍关注。
为了深入了解房价问题的成因和影响因素，我们进行了一次调研，并撰写了该报告，以期能为相关政策的制定和房地产市场的发展提供参考。
一、调研目的和方法调研目的：了解房价上涨的原因，分析影响因素，探讨可能的解决办法。
调研方法：采用问卷调查和个别访谈相结合的方式，对购房者、房地产开发商、政府官员等各方进行访问，并对相关数据进行分析。
二、调查结果分析1.需求过剩导致的供需失衡根据我们的调查结果显示，需求过剩是导致房价上涨的重要原因之一。
随着城市化进程的加快，越来越多的人涌入大城市，对住房的需求剧增。
而供应方面，由于政府政策限制、土地供应不足等原因，导致住房供应量无法满足市场需求，从而使得房价不断攀升。
2.土地供给不足加剧房价上涨土地是房地产市场的核心资源，土地供给不足是房价上涨的重要因素之一。
通过个别访谈和数据调查，我们了解到政府对土地使用的严格限制措施，不仅影响了房地产开发商的进一步扩大房屋产量，也促使开发商们热衷于拿地高价，进一步推高了房价。
3.投资需求推动房价上涨房地产作为一种重要的投资方式，吸引了大量的投资者。
不少投资者将房地产作为投资标的，炒房成为了投资的一种趋势。
与此同时，政府出台的一系列金融政策支持房地产投资，使得住房投机现象愈发严重，进一步推高了房价。
三、解决办法1.加大土地供应政府可以在优化土地供应政策上下功夫，提供更多的土地资源，增加房地产市场的供给，从而减轻房价上涨的压力。
2.调整金融政策政府应该加强对房地产市场的监管，采取相关的调控政策，限制住房投机活动，遏制投资需求的过度增加。
3.加快住房保障体系建设政府应该加大对住房保障工作的投入，提高公共住房的供给，满足低收入群体的住房需求，减轻市场上租金和购房压力。
结论：通过以上调研结果和解决办法的建议，我们认为房价上涨问题是一个复杂的系统性问题，需要政府、开发商、投资者等各方共同努力才能解决。
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。
报告中的多元回归和相关性分析
报告中的多元回归和相关性分析引言：多元回归和相关性分析是统计学中常用的分析方法，它们能够帮助我们理解变量之间的关系，从而做出科学的预测和决策。
本文将详细讨论多元回归和相关性分析的相关概念、方法和应用，并结合实际案例进行解析。
一、多元回归分析多元回归分析是一种建立数学模型，通过统计方法探究因变量与多个自变量之间的关系的分析方法。
它可以帮助我们确定自变量对因变量的影响程度，并揭示变量之间的相互作用。
在多元回归分析中，我们需要解决共线性、选择合适的变量和模型拟合等问题，通过逐步回归法和变量筛选等方法进行优化。
二、多元回归的应用1. 预测房价通过多元回归分析来预测房价是房地产行业常用的方法。
我们可以将房价作为因变量，面积、位置、房屋年龄等因素作为自变量，建立回归模型来预测房价。
通过分析模型的系数和显著性水平，我们可以了解各自变量对房价的影响程度，为购房者和开发商提供决策依据。
2. 分析消费者行为在市场营销中，多元回归分析可以帮助企业了解消费者行为和购买决策的影响因素。
例如，我们可以将销售量作为因变量，广告投入、促销力度、竞争对手销售量等因素作为自变量，建立回归模型来分析各个因素对销售量的影响。
通过分析模型结果，企业可以制定有针对性的市场策略，以提高销售业绩。
三、相关性分析相关性分析是一种用于测量两个变量之间关系强度的统计方法。
它可以帮助我们了解变量之间的相关关系，进一步了解变量的影响机制。
在相关性分析中，我们通常使用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等指标来度量相关关系的程度。
四、相关性分析的应用1. 测量市场风险在金融领域，相关性分析可以帮助投资者测量不同资产的相关关系，从而评估市场风险。
通过计算各资产之间的相关系数，投资者可以了解资产之间的关联程度，从而进行风险分散和资产配置。
2. 确定特征与目标的相关性在机器学习和数据挖掘领域，相关性分析可以帮助我们确定输入特征与目标变量之间的相关性。
通过分析各个特征与目标变量的相关系数，我们可以选择最有价值的特征，提高机器学习模型的准确性和解释能力。
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。
线性回归实验报告
线性回归实验报告线性回归实验报告引言：线性回归是一种常见的统计分析方法，用于研究两个变量之间的关系。
通过建立一个线性方程，我们可以预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。
本实验旨在通过实际数据的线性回归分析，探讨变量之间的关系和预测能力。
实验方法：我们选择了一组与房价相关的数据进行线性回归实验。
首先，我们收集了一些房屋的特征数据，如面积、房间数量、地理位置等。
然后，我们使用这些数据来建立一个线性回归模型，以预测房价。
结果分析：通过对数据的分析和建模，我们得到了一个线性回归方程：房价 = 5000 + 50 * 面积 + 100 * 房间数量 + 200 * 地理位置。
其中，房价是我们要预测的变量，面积、房间数量和地理位置是自变量。
根据回归方程，我们可以得出以下结论：1. 面积、房间数量和地理位置对房价有显著影响。
面积和房间数量的系数分别为50和100，说明每增加一个单位的面积和房间数量，房价分别增加50和100。
2. 地理位置对房价的影响最大，其系数为200。
这意味着地理位置的变化对房价的影响更为显著，每增加一个单位的地理位置，房价增加200。
3. 房价的截距项为5000，表示当面积、房间数量和地理位置都为0时，房价的基准值为5000。
通过对回归方程的分析，我们可以根据房屋的特征数据预测其价格。
例如，如果一套房子的面积为100平方米，房间数量为3个，地理位置为2，那么根据回归方程，我们可以估计该房子的价格为：房价 = 5000 + 50 * 100 + 100 * 3 + 200 * 2 = 10,700。
讨论与结论：本实验通过线性回归分析，研究了房价与面积、房间数量和地理位置之间的关系。
通过建立回归方程，我们可以预测房价，并了解各个自变量对房价的影响程度。
然而，需要注意的是，线性回归模型的预测能力有一定的局限性。
在实际应用中，还需要考虑其他因素，如房屋的装修程度、周边环境等。
此外，线性回归模型也假设了自变量与因变量之间的关系是线性的，如果存在非线性关系，可能需要使用其他回归方法。
唐山市房价影响因素的多元线性回归分析
二、 多元线性 回归模型的建立和检验
（ 一） 模 型指标 和数据 的选取 在经 济 学 中 ， 研 究 一个 变 量 的变化 受 多个 因素
Ｒ为 ０ ． ９ ９ ９ ， 决定 系数 Ｒ方 为 ０ ． ９ ９ ７ ， 调整 Ｒ方为
第ｌ ４卷
第 ２期
河 北 联 合 大 学 学 报 （ 社会科 学版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｈｅ ｂ ｅ ｉ Ｕｎ ｉ ｔ ｅ ｄ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ （ Ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
２ ． 住 宅竣 工面积
房地产被称为国民经济的晴雨表 ， 与地区经济
收稿 日期 ： ２ ０ １ ３ １ １ － ２ １
住 宅 竣 工 面 积 反 映 了该 地 学报（ 社会科学版）
第ｌ ４卷
量， 竣工面积越大， 供给量越大， 同样的需求量下 ， 房
北省经济发展速度最快 的城市， 同样 面临着房价攀 升的问题。本文就 以唐山市为例， 运用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ软件 ， 对唐 山市房价 进行 多元 线性 回归 分 析 ， 研 究影 响房 价的主要因素 ， 并提出相关建议 ， 促进房地产业健康
发展 。
一
居 民是商品房的需求主体 ， 因此人 口数量直接 影 响 了一个地 区对 房屋 的需 求 量 。同 时 ， 工业 现 代 化引起城镇人 口大量增加 ， 加之我 国传统的消费观 念影响 ， 推动了对商品住宅的需求。
Ｖｏ １ ． １ ４ Ｎｏ ． ２
Ｍａ ｌ ＂ ． ２ ０１ ４
２ ０ １ ４年 ３月
文章编号 ： ２ ０ ９ ５ － ２ ７ ０ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ － ０ ０ ２ １ ０ － ５
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。
数据分析线性回归报告(3篇)
第1篇一、引言线性回归分析是统计学中一种常用的数据分析方法，主要用于研究两个或多个变量之间的线性关系。
本文以某城市房价数据为例，通过线性回归模型对房价的影响因素进行分析，以期为房地产市场的决策提供数据支持。
二、数据来源与处理1. 数据来源本文所采用的数据来源于某城市房地产交易中心，包括该城市2010年至2020年的房价、建筑面积、交通便利度、配套设施、环境质量等指标。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除缺失值、异常值等。
（2）数据转换：对部分指标进行转换，如交通便利度、配套设施、环境质量等指标采用五分制评分。
（3）变量选择：根据研究目的，选取建筑面积、交通便利度、配套设施、环境质量等指标作为自变量，房价作为因变量。
三、线性回归模型构建1. 模型假设（1）因变量与自变量之间存在线性关系；（2）自变量之间不存在多重共线性；（3）误差项服从正态分布。
2. 模型建立（1）选择合适的线性回归模型：根据研究目的和数据特点，采用多元线性回归模型。
（2）计算回归系数：使用最小二乘法计算回归系数。
（3）检验模型：对模型进行显著性检验、方差分析等。
四、结果分析1. 模型检验（1）显著性检验：F检验结果为0.000，P值小于0.05，说明模型整体显著。
（2）回归系数检验：t检验结果显示，所有自变量的回归系数均显著，符合模型假设。
2. 模型结果（1）回归系数：建筑面积、交通便利度、配套设施、环境质量的回归系数分别为0.345、0.456、0.678、0.523，说明这些因素对房价有显著的正向影响。
（2）R²：模型的R²为0.876，说明模型可以解释约87.6%的房价变异。
3. 影响因素分析（1）建筑面积：建筑面积对房价的影响最大，说明在房价构成中，建筑面积所占的比重较大。
（2）交通便利度：交通便利度对房价的影响较大，说明在购房时，消费者对交通便利性的需求较高。
（3）配套设施：配套设施对房价的影响较大，说明在购房时，消费者对生活配套设施的需求较高。
房价分析实验报告
房价分析实验报告标题：房价分析实验报告一、引言房地产市场是一个重要的宏观经济指标，也是国民经济发展的重要组成部分。
房价的变动不仅直接影响着投资者的决策和消费者的购房决策，还对整个经济运行产生着深远的影响。
因此，对于房价的分析与预测研究非常重要。
本实验旨在通过运用数据分析方法，探究可能影响房价的一些关键因素。
二、方法1. 数据收集：收集了过去5年内某城市的房价、GDP、人口数量、消费水平等相关数据。
2. 数据处理：对于数据处理，进行了缺失值填补、数据标准化等操作，以确保数据的可靠性和一致性。
3. 特征选择：通过相关性分析和主成分分析等方法，选择了可能与房价相关的几个重要因素。
4. 建立模型：选择了多元线性回归模型，并通过交叉验证的方法确定了最佳的回归方程模型。
5. 模型评价：利用均方根误差（RMSE）和决定系数（R-squared）等指标对模型进行评价。
三、实验结果1. 特征选择结果：相关性分析结果表明，GDP、人口数量以及消费水平与房价之间存在显著的正相关关系。
主成分分析结果显示，这三个因素分别占据了总变异的60%、25%和15%。
2. 模型建立与评价结果：将GDP、人口数量和消费水平作为自变量，房价作为因变量，建立了多元线性回归模型。
最佳回归方程为：房价= 0.5 * GDP + 0.3 * 人口数量+ 0.2 * 消费水平。
模型评价结果显示，RMSE为0.05，R-squared 为0.9。
说明模型对于解释房价变异的能力较强。
四、讨论与分析1. 影响因素分析：实验结果表明，GDP、人口数量和消费水平对于房价的变动起着关键作用。
GDP作为国民经济总量的重要指标，能够反映房地产市场的整体供需情况。
人口数量作为一个市场的基本变量，对于房价的需求也有一定的影响。
消费水平则反映着消费者的购买能力和购房意愿，直接影响着房价的波动。
2. 模型可信度分析：通过模型评价指标可知，模型的预测误差较小，解释方差较高，说明该模型可以较好地解释房价变动的规律。
基于多元回归分析模型的房地产价格影响因素研究
文献综述
早期的研究主要集中在单一因素对房地产价格的影响上，如经济因素、政策 因素、区位因素等。随着研究的深入，学者们开始运用多元回归分析模型，综合 考虑多种因素对房地产价格的影响。国内外学者的研究结果存在一定差异，但总 体上呈现出多元性、复杂性和区域性的特点。
研究方法
多元回归分析是一种统计学方法，用于研究多个自变量与因变量之间的关系。 在此研究中，我们运用多元回归分析模型，以房地产价格为因变量，以影响房地 产价格的多种因素为自变量，包括经济因素、政策因素、区位因素等，通过建立 数学方程式，对各个因素对房地产价格的影响程度和方向进行定量分析。
4、区位因素中，不同区域的房地产价格存在显著差异。一般来说，城市中 心的房地产价格高于郊区和工业区，这主要是由于城市中心的交通、教育、医疗 等配套设施较为完善，吸引了更多的购房者。
根据研究结果，我们提出以下针对房地产市场的建议和策略：
1、经济增长、利率水平等经济因素的变化，以及城市化进程和居民收入水 平的增长趋势，以便更好地把握房地产市场的发展方向。
3、区位因素：城市规模、交通便利程度、居民收入水平等区位因素对房地 产价格具有显著影响。一般情况下，城市规模越大、交通便利程度越高、居民收 入水平越高的地区，房地产价格也越高。
未来研究方向
本研究虽然取得了一定的成果，但仍存在以下限制：首先，本研究仅选取了 部分影响因素进行探讨，可能还存在其他未考虑的因素；其次，本研究的数据来 源于过去几年，未来市场环境的变化可能会影响研究结果；最后，多元回归分析 模型本身也存在一定的局限性，如无法处理非线性关系等问题。
在具体操作中，我们采用SPSS软件进行多元回归分析。首先，进行变量筛选， 选取对房地产价格影响较为显著的变量。然后，运用多元回归分析模型进行拟合， 通过系数估计、t检验、F检验等多种统计方法，检验模型的拟合效果和变量的显 著性。最后，对模型进行解释和讨论。
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。
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。
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。
关于房价影响因素的回归分析
由逐步 回归方法我们得 到回归 方程 多＝０ ． ９ ８ ９ ｘ 。 ，说 明房 价主要 受
２ 肿８ ２ ０ ０ ７
２ ０ ０ ５
考虑各个因素与房价的相关关 系 ，图 １一图 ６是 房价与各个 自 变量之 间的散点图。 图１ 是将房价作为因变量 Ｙ ，地区生产 总值 。 作为 自 变量， 将 ｎ： １ Ｏ组数据进行描点得到的与 ， ， 的 。 散点 图。 同样 ，可 以得到图 ２一图 ５ 。 由散点 图图 １一图 ６可 以看 出， ｎ＝１ ０组 数据大致 位于一条 直线的
４ ０ ０ ０ ３ ３ ０ ０ ４ ３ ２ ４ ２ １ ２ ２ ０ ０ １ ． ５ ｌ ８ ５ ｏ
ｌ ２ ７ ９ ０ １ Ｏ ８ ０ ４ ９ ７ ０ ｏ ８ ７ １ ６ ７ ３ ３ ｌ ７ ２ ２ ３
７ ７ ５ ２ ５ １ ３ ８ ４ ２ ９ ９ ２ ９ ８ ８ ２ ２ ９ ９ ｌ ６ ８ Ｉ
１ ５ ５ ８ ７ ｌ １ ９ Ｓ ． ９ ６ ９ ９ ６ ｌ ０ ９ ７ ９ ８ ０ ０ ８ ６ １ ３ ７
８ ６ ６ ． Ｉ １ ５ ２ １ ７ ４ ３ ６ ７ ３ ５ ６ ７ ２ ４ ３ ７ ｌ ６
６ ３ ６ ２ ６ ３ ４ ６ ２ ． ３ ６ ｌ ６ ｏ ２ ５ ９ ２
但是我们可以发现 ： 、 的系数为负数 ，这与实 际意义不符 ，我们推测 回归方程存 在多重共线性 。用 ｓ ｐ ｓ ｓ软件对房价与影响因素进行 逐步 回归 分析可得。
＝０ ．ｇ ８ ｇ ｘ （ ３ ） 虽然 自变量分别 与有显著 的线性关系 ，但是 在由逐 步回归方法检验 出它们与 自变量 存在线性关系 ， ： 、 ３ 、 、 、 ‰对， ， 的影 响可通过 自变量 与 ｙ的影响来体现。
上海房价影响因素的多元线性回归分析
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： 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：表二：模型拟合度检验由上表可以看出，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。
（三）变量显著性t 检验 见下表三相关系数表：表四：Coefficients 表由表知，只有城镇人均可支配收入的SIG 值小于0.05，但是其VIF 值却大于10，另外发现城市人口密度以及房地产开发投资额和商品房均价呈负相关，显然在经济实际上不合理。
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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。
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。
三、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 X 4——国内生产总值b 0 ，b 1，b 2，b 3，b 4——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i=1∑4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。
Model Summary表2a 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四、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。