房价影响因素的实证研究
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。
房地产价格影响因素实证研究
房地产价格影响因素实证研究摘要:作为国民经济体系中的基础产业，房地产市场健康有序的发展是构建和谐社会的重要保障。
近年来房地产价格的变化趋势引起了学者们的广泛关注。
鉴于此，笔者利用31个省、自治区、直辖市2004年—2010年的面板数据，对影响城市房地产价格因素进行了实证分析，以期研究影响房地产价格的主要因素，并结合分析结果提出了若干建议。
关键词:房地产价格影响因素回归模型房地产作为国民经济体系中的基础产业，是推动国民经济发展，带动其他产业发展的重要力量，房地产价格波动对居民生活安定及国民经济稳定发展有着不可忽视的影响。
自2003 年以来，中国房地产价格持续上涨，之后政府针对房价过快上涨进行了一系列紧缩性政策的调控，但房价依然保持上升态势，房价的增长速度已经远高于居民收入与消费水平的增长速度。
2008 年在美国金融危机的打击下，房地产市场出现波动。
但随后2009年我国房价又出现过热的现象，住房难已成为困扰人们的一大民生问题。
政府采取了大力度的房价调控政策，从2011年下旬开始，大中城市住房的降价空间逐渐增大，房价呈现出缓慢下降趋势。
一、文献综述近年来，随着我国房价问题的日益突出，国内研究者们纷纷对影响房地产价格的主要因素展开了大讨论。
王金明、高铁梅(2004) 利用变参数模型对我国房地产市场的需求与供给函数进行了动态分析,认为收入是影响需求的主要因素, 房价是影响供给的主要因素, 因此将房地产价格控制在合理的范围是保证房地产发展的根本前提。
周京奎（2006 ）通过对房地产价格、汇率和利率的实证分析研究，得出汇率与房地产价格格正相关，利率与房地产价格负相关的结论。
宋勃和高波（2007 ）认为国外资金长期的涌入是我国住房价格上涨的一个重要因素。
张蓓（2008）建立panel data 模型，实证研究结果明确了居民可支配收入增加、人口增加等因素导致的住宅需求扩张是房价上涨的首要因素。
周建军（2009）以我国 2000年至2007 年每个季度的数据为研究基础，对影响我国住房价格的因素进行了实证研究，结果表明居民可支配收入、土地价格与房价正相关，利率与房价负相关。
南京市房价影响因素的实证研究
南京市房价影响因素的实证研究南京市作为中国东部发达城市之一，房地产市场一直备受关注。
近年来，由于房价一直居高不下，吸引了大量关注。
南京市房价的影响因素也成为了研究的热点之一。
本文将从宏观经济因素、政策因素、土地供应因素和需求因素等方面进行实证研究，以期找出南京市房价的影响因素及其相互关系。
宏观经济因素是影响南京市房价的重要因素之一。
南京市的宏观经济状况直接影响到房地产市场的供求关系，从而影响房价水平。
在宏观经济因素中，南京市的GDP增长、居民收入水平、就业情况等都会对房价产生一定的影响。
通过实证研究，我们可以分析南京市房价与GDP增长率、居民收入水平和就业率之间的相关性，找出它们之间的正负相关程度和影响大小。
政策因素也是南京市房价波动的重要原因。
近年来，政府对于房地产市场的调控政策不断出台，如限购、限贷、限售等措施，这些政策的实施直接影响着南京市房价的波动。
我们可以通过实证研究，分析政策因素在南京市房价中的作用机制和影响程度，以期找出政策对南京市房价的影响规律。
土地供应因素也是南京市房价波动的重要原因之一。
土地供应的增减直接关系到房地产市场的供求关系，从而对房价水平产生一定影响。
我们可以通过实证研究，分析南京市土地供应量与房价之间的关系，找出土地供应对南京市房价的影响机制，从而有效预测房价的波动。
南京市房价的影响因素是多方面的，需要综合考虑宏观经济因素、政策因素、土地供应因素和需求因素等多个方面进行实证研究。
通过分析这些因素在南京市房价中的作用机制和影响程度，我们可以更好地预测南京市房价的波动，为市场参与者提供参考依据。
希望本研究可以为南京市房地产市场的稳定和健康发展提供一定的参考价值。
我国商品房价格影响因素与对策实证研究
内容 摘 要 ： 房 价 问题 作 为 关 乎 国 计 民 生 的 重 点 问 题 ， 有 必 要 进 行 深 入 分 析 研 究 。本 文 以我 国 １９ — ００年住 宅性 ９ １２１ 商 品 房 房 价 以及 相 关 因素 作 为 研 究对 象 。通 过 建 立 多 元 线 性 回 归 模 型 对 其 关 系进行 实证分析 ，并 以此为基础提 出有 助 于 控 制 房 价 恶 性 上 涨 ，增 进 居 民 福 利 的 相 关政 策 建 议 。 关 键 词 ：房 价 实证 分析 回归 模 型 政 策 建 议
可 能 会 造 成 外 国游 资 流 入 我 国 ，并 涌 入 房
市而增大需求 ；同时 ，当利率低 时 ，证券
我 商 房 格 响 素 国 品 价 影 因 与 策 证 究 对 实 研
一 夏 婧 （ 西南财 经大学金 融学院 成都 ６ １０） １ ３ １
◆ 中 图 分 类 号 ：Ｆ ９ 文 献 标 识 码 ： ２３ Ａ
人的力量超过 了法的力量 ，少数特殊权 力 者的声音盖过 了老百姓 的声音 ，而人的欲
入 的小 幅变动 更突出表现 在其生活水 平 、
质量上的提高 ，而对于需要大笔 资金投入
象专 门整治 ， 提高了首付 比例 与贷款利率 ，
同时辅 以限制期房转让 ，提高 交易税等 限
望是无限的 ，当面对低风险高收益的获利
价格较高 ，相 比之下投资者可会把房产视
为一项替代的投资品从而进一步放大需求。
考虑到数据 的完整性 ，模型 中采用汇
率作为利率的替代 变量 。由于 当两者差异
较大时会 存在 无风险套利机会 ，因此一般 来说 ， 二者 的变动具有高度的正相 关性 ， 可 以认为替代是具有经济意义的。
海南房地产价格影响因素的实证研究——基于VAR模型的分析
免房 地产泡沫的产 生 ，这些 问题逐渐成为海南省政府 进 问题 。本文将采用 Ｖ Ｒ模型从实证角度对此 展开研 究 ， Ａ 地方 政府制定相关 的房地产政策提供依据 。
二 、 量 选 择 和 研 究 方 法 变
基 金 项 目 ： 文得 到 海 南海 南省 教 育 厅 高 等 院校 科 学研 究项 目 本
经济 增长水平 ， 通货膨胀率代表海南 的物价水平 ， 贷款利 率表示 国家的宏观政策 ，这三个变量代表宏 观经济对海
南 房 地产 价 格 波 动 的影 响 。 因为 海 南 省 很 多 商 品房 是 作
２１ 年第 １ ０１ ２期
总 第 ２ ７期 ７
南偶
Ｎ０ １ ． ０ １ ． ２ ２ １ Ｓ ｒ ｌＮ ． ７ ｅ ｉ ｏ２ ７ ａ
ＨＡＩ ＮＡＮ Ｉ Ｆ ＮＡＮＣＥ
海南房地产 价格 影响 因素 的实证研 究
基 于 ＶＡＲ 模 型 的 分 析
吴 学 品 ： 明 恒 。 林
平、 住房 私有化率 和教育等 因素 ； 三为 区位 因素 ， 第 如地 行宏 观调控 、实现房地产价格稳定 目标所面临的基础性 为政治 因素 ， 国际 国内的政治局势 ； 如 第五 为住房 本身特 这不 仅 可 以 弥补 相 关 理 论 研 究 的不 足 ．还 可 以 为海 南 省
除土地供应计划 、 规划和信贷政策外 ， 亦包括地方 政府 的
存在格 兰杰 因果关 系； 经济产 出、 货膨胀 率、 游业发展和城镇居 民可 支配收入 对海南房地产价格 波动有 明显的冲 通 旅 击效应 ， 这些 变量 的冲击对 房地产价格 的影响一般是在第 ２至 ３年后 才达到最大。
关键词 ： 地产价格 ； 房 因素 研 究 ； Ａ Ｖ Ｒ模 型
我国房地产价格波动影响因素实证分析
究 了影响房地产价格波动的因素和实证分析 。 关键词 ： 房地产 ； 价格 波动 ； 影响 因素 ； 实证 中图分类号 ： Ｆ ２ ９ ３ ． ３ 文献标识码 ： Ｂ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ０ ０ ３ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ２ ６ — ０ ２ ８ ３ — ０ ２
引 言
化 。此外 ， 通过计算机技术在工程造价领 域之中 的应用 ， 还可 以 时的对 比， 有助于有关部 门的材料价格 的审查 。 全面 的实现建筑市场交 易的网络化 以及资源 的有 效运用 ，使得 信息 网和软件可以得 到更好 的整合和利用。
４结束语
综上所述 ， 根据对 建筑工程造价管理之中计算机技术的运用 （ ２ ） 计算机技术在全过程动态化造价管理之 中的应用 。全过 进行全面 的分析和研究 ， 从实际 的角度 出发 ， 深入并且细致 的对 程的动态化管理 ，指 的是在 建筑 工程造价工作 当中的针对其造 计算机技术在工程造价 管理工作 之中的诸多应用 ， 进 行探 析， 力 价的信息进行全面 的整理和收集 ， 并且对 目标 计划进行整理 ， 通 求更进一步 的为此项工作 的开展 与进 行， 奠定坚 实的理论基础 ， 过 实 际 的 研 究 得 出具 体 的数 据 结 果 ， 对后期 的工作进行指 导， 并 并且 为工程造价管理 的标准化 、 规范化 、 准 确性、 高效 性的提升 ， 且在后续 的诸多商业活动 当中发挥重要的参考价值 。在全过程 做 出积极 的贡献 ，改进传统 的造 价编制工作之 中存在 的诸 多问 动 态 化 的管 理 工 作 当 中 ， 只 有 通 过 多 方 面 的技 术 研 究 应 用 ， 将 所 题和缺陷 ， ： 进一步 的实现造价管理的信息化。 有的数据进行收集和整理 ，将各 个阶段的细节工作进行 全面 的 把握 ， 形 成一个全 过程 的造 价管理 ， 从根本之上增强 建筑 工程 的 项 目管理质 量和水平 ， 提升 企业 的市场竞争力。 参考文献
房地产价格影响因素的实证研究--基于我国各省的面板数据分析
、
中 国房 地产 价格 影 响 因素和理 论假 说
（ 一） 需求方因素 ： 人均 Ｇ Ｄ Ｐ ． 和居 民可支配收入
从理论上看 ， 人均 Ｇ Ｄ Ｐ和居民可支配收入作 为收入水平 的衡量指标 ， 它 的上 升会增强 居民 的购买能力 ， 提供房 屋 的 有效需求 ； 另一 方面 ， 由于房产 本身可 以作 为投资 品的这种 特殊性 ， 会刺激投资性的需求。 理论假说 １ ： 人均 Ｇ Ｄ Ｐ和居民可支配收入同房价应该呈 现明显正相关关 系。 （ －） 供给方因素 ： 房地产投资额和竣 工面积 房地产投资额反映 的是房地产开发情况 ， 代表开发商对 未来楼市 的投资信心 ， 开发商是乐观还是谨慎都切实落在 了 投资额上 ， 投资额 的增加相应使房地 产供 给增加 、 房价下降。 按照房地产开发规律 ， 竣工面积一方面反映 的是房地产 开发情况 ， 另一方 面也反映 了土地供求 因素。 理论假说 ２ ： 房地 产投 资额和竣工 面积同房价的关系 为 负相关 。 （ 三） 金融因素 ： 金融机构贷款额 当房地产市场繁荣 时 ， 以个人住房贷款为 主。如果此 时 个人住房贷款增长 能满足房地产 市场 需求 增长 ， 房地产价格 可能会快 速上升 ； 如果个人 住房贷 款数量控制 严格 ， 价格上 涨的 幅度就不会太大。同样 ， 当房地产市场不景气时 ， 以房 地 产开发贷 款为主 ， 如银行 不能满足 开发商 的资 金需求 ， 其 资 金链 就会 受到影 响 ， 就需 要通过 降价来进行 销售 ； 如果开 发
２ ０ １ ４年第 ５期
经济研究导刊
Ｅ Ｃ０Ｎ ＯＭＩ Ｃ Ｒ ， ２０１ ４
总第 ２ ２ ３ 期
Ｓ ｅ ｉａ ｒ ｌ Ｎｏ ． ２ ２ ３
房地产股票价格走势影响因素的实证分析
房地产股票价格走势影响因素的实证分析房地产股票价格走势影响因素的实证分析引言：股票市场是一个充满波动与不确定性的环境，受到众多因素的影响，其中包括经济指标、政府政策和行业内部因素等。
作为经济的重要组成部分，房地产行业对整体经济的发展起着举足轻重的作用。
因此，研究房地产股票价格走势的影响因素对于投资者和决策者都具有重要意义。
本文旨在通过实证分析，深入探讨房地产股票价格走势中的主要影响因素。
一、宏观经济因素的影响1.1 经济增长率经济增长率是衡量经济发展水平的重要指标。
研究发现，经济增长率的持续上升对于房地产股票价格有积极影响。
当经济增长加速时，社会整体购买力提升，人们对购房需求增加，进而推动房地产市场的发展，提高股票价格。
1.2 通货膨胀率通货膨胀率是货币购买力下降的表现。
研究发现，适度的通货膨胀对于房地产股票价格走势有利。
当通货膨胀率适度增加时，房地产投资被认为是一种避险投资，投资者转向房地产股票，推动股票价格上涨。
1.3 利率水平利率是货币政策的重要工具，对房地产股票价格有直接的影响。
研究发现，利率的下降对于房地产股票价格有积极影响。
当利率水平下降时，借贷成本降低，鼓励个人和企业进行房地产投资，从而推动股票价格上涨。
二、政府政策的影响2.1 房地产调控政策房地产调控政策是为了控制房地产市场供需关系，保持市场平稳发展而制定的政策。
研究发现，房地产调控政策对于房地产股票价格起到决定性作用。
当政府出台严厉的调控政策时，房地产股票价格通常会下降，反之亦然。
2.2 城市化进程城市化进程推动了房地产市场的发展，对房地产股票价格也有积极影响。
随着城市化进程的推进，人口流动增加，对住房需求的扩大拉动房地产市场，进而推动股票价格上涨。
三、内部因素的影响3.1 公司盈利能力公司盈利能力是投资者衡量企业价值的核心指标，对房地产股票价格具有重要影响。
研究发现，公司盈利能力增加会引起投资者对公司前景的乐观情绪，推动股票价格上涨。
用STATA进行房价影响因素的分析
用STATA进行房价影响因素的分析一、本文概述随着全球经济的不断发展和城市化进程的加速，房价问题已经成为社会各界关注的焦点。
房价不仅关系到居民的居住条件和生活质量，也是宏观经济调控的重要指标。
因此，深入研究房价的影响因素，对于理解房地产市场的运行规律、制定合理的房地产政策具有重要的理论和实践意义。
本文旨在利用STATA统计软件，对房价影响因素进行系统的分析。
我们将对房价影响因素的理论基础进行梳理，包括供求关系、经济基本面、政策因素等。
然后，基于国内外相关文献的研究，筛选出对房价有显著影响的因素，并建立相应的计量经济学模型。
接下来，我们将利用STATA软件对模型进行估计和检验，以揭示各因素对房价的具体影响程度和方向。
根据分析结果，提出针对性的政策建议，以期为房地产市场的健康发展提供有益的参考。
通过本文的研究，我们期望能够更全面地了解房价影响因素的复杂性和多样性，为政策制定者提供科学依据，同时也为投资者和消费者提供决策参考。
本文的研究方法和结论也有助于推动相关领域的学术研究和实践应用。
二、文献综述房价影响因素的研究一直是经济学、房地产学、地理学等多个学科领域的热点和难点问题。
随着全球化和城市化的推进，房价波动对经济发展、社会稳定和居民生活的影响日益显著，因此，深入探讨房价的影响因素及其作用机制具有重要的理论和实践意义。
国内外学者对房价影响因素的研究已经积累了丰富的成果。
从影响因素的类型来看，主要包括经济因素、社会因素、政策因素、地理因素等。
经济因素如经济增长、收入水平、贷款利率等，是影响房价的基础因素。
社会因素如人口结构、教育水平、文化背景等，也会对房价产生影响。
政策因素如土地政策、税收政策、住房政策等，对房价具有直接的调控作用。
地理因素如城市规模、交通状况、自然环境等，也会对房价产生重要影响。
在研究方法上，学者们采用了多种统计方法和计量模型来分析房价影响因素。
其中，STATA作为一种功能强大的统计分析软件，被广泛应用于房价影响因素的研究中。
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。
辽源市房地产价格影响因素的实证研究
摘
要： 房地产行业作为 国民经济运 行 中的重要 产业 ， 其 变化 因素一直是该行 业理论及 实证研 究的重点。 因此 。 分
析房地 产价格的影 响因素 ， 对 中国宏观 经济政策及房地 产企业开发 战略具有重要 的意义。 以辽 源市为例 ， 以辽 源市
２ ０ ０ ０ － － ＇ － ２ ０ １ ０年的经济数据 为样本 ， 通过使用 多元统计的方法 ， 对 中国房地产市场进行 实证分析 ， 研 究 中国近年 来房地 产 市场商品房 平均销售价格与各统计指标之 间的 变动关 系， 通过模型和 实证分析房价的影响 因素。 关键词 ： 房地产价格 ； 影响 因素 ； 实证 分析 ； 辽源 市 中图分类号 ： Ｆ ２ ９ ３ ． ３ 文献标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ２ ９ １ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） ｏ ４ — ０ １ ６ ９ — ）
１ ２ ４ ． ８ １ ２ ４ ． ３ １ ２ ４ ． ２ ｌ ２ ４ ． ２ １ ２ ４ １ ２ ３ ． ４ ｌ ２ ３ ． ２ １ ２ ３ ． ４ １ ２ ３ ． ３ １ ２ ３ ． ８
人均 可支
配收入（ 元）
３ ９ ９ ８ ４ ２ ０ ０ ５ ２ ４ ６ ６ ２ ９ ２ ８ ６ ６ ３ ９ ９ ７ ４ ｌ １ ６ ９ ３ ｌ ３ ６ ４ ６ １ ５ ２ ４ ８ １ ５ ９ ８ ０
产开发投 资和建设面积增长 ； 房价总体保持增长 ， 但绝对值不
大， 处于“ 价格洼地” ； 房屋销量增加 ， 房屋交易比较活 。 但与全 国其他城 市相 比， 总量不大 ， 增速 不快 ， 还处 于发 展的初级阶 段， 未来 的发展空 间还很大 ， 房地产业正在逐渐成为辽源市的 重要产业之一 。 对房价波动影响 因素进行实证研究 ， 可以为 当 地政府进行宏观调控提供依据 ， 为消费者提供信息支持 ， 为房
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论文
毕业论文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。
中国房地产价格影响因素——基于中国省级面板数据的实证分析
表 １基 本 检 验 结 果与 分 析
目标 变 量
ｐｒｉｃｅ１ ａｎｄ Ｏ
．
§ｍ
Ｏ ４ １ ８ ９ ｌ
Ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｌ ： Ｆ ｉ ａ ［ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｌ产 业 研 究
中国房地产价格影响 因素
— —
基于 中国省级 面板数据的实证分析
李 艳 萍 合肥 工业 大 学 安 徽 合肥 ２ ３ ０ ０ ３ １
摘要 ： 文章应 用２ ０ ０ ０ － ２ ０ １ １ 年 全国５ Ｏ 个省市 的面板数据 ， 运 用极值 边界分析（ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｍ ｅ ｂ ｏ ｕ ｎ ｄ ｓ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ， Ｅ Ｂ Ａ ） 模型探 索
一
、
国 内外研究综 述
国外研究综述
１
、
极值边界分析模型（ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｍｅ ｂ ｏ ｕ ｎ ｄ ｓ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ， 即Ｅ Ｂ Ａ 模型） 由Ｌ ｅ ａ ｍｅ ｒ （ １ ９ ８ ５ ） 、Ｌ ｅ ｖ ｉ ｎ ｅ和Ｒ ｅ ｎ ｅ １ ｔ （ １ ９ ９ ２ ） 提出的多元线性 回归模型，
国外 的房 地 产市 场 化进 程 进行 的相对 比较 早 ， Ｍｕ ｅ ｌ ｌ ｅ ｒ ． 是随着条件变量集的逐步改变来检验回归系数 的稳健性 ， 主要功能 Ｇ． Ｒ （ １ ９ ９ ９ ） 提 供求变化 、人口迁移 、货 币政策等因素在影响房地 是灵敏ｌ 生分析。其回归方程如下 ： 广： 价格的同时 ， 也会使房地产市场出现周期性 的波动。Ｌ ｏ ｋ Ｓ ａ ｎ ｇ △Ｙ ＝ｄ＋ｐ Ｉ ＋Ｄ ｍ Ｍ＋Ｄ Ｚ ＋Ｉ Ｊ （ １ ） Ｈｏ 和 Ｇ ａ ｒ ｙ Ｗａ ｉ — ｃ ｈ ｕ ｎ ｇ Ｗｏ ｎ ｇ （ ２ ０ ０ ３ ） 采用分布滞后模型 ， 协整检 其中△Ｙ表示增长率向量 ， ０ ｔ 为常数向量 ， Ｉ 为模型中始终包括 验和误差修正模型 ， 深入研究 了香港房地产价格与宏观经济的关 的变量 ， 是一个核心变量信息集 。Ｍ为待研究的 目标变量 ， ｚ 为可改 系， 结果发现出口、利率及通胀率对房地产价格都有长期的影响。 变 的重要解释变量。Ｌ ｅ ｖ ｉ ｎ ｅ和Ｒ ｅ ｎ ｅ ｌ ｔ （ １ ９ ９ ２ ） 研究表 明变量信息集Ｉ 和 Ａｎ ｇ ｌ ｉ ｎ （ ２ ０ ０ ６ ） ￣ Ｊ 人平均房价增长率、Ｃ Ｐ Ｉ 等， 采用时间序列法建立 Ｚ 的改变不直接影响模型分析的结论。 Ｖ ＡＲ 模型， 并预测了多伦多房价的变动情况。 现有 文献Ｅ Ｂ Ａ模型主要有三种检验方法 ：“ 严格 ”的Ｅ Ｂ Ａ检 ２ 国内研究综述 验 、Ｓ ａ ｌ ａ － Ｉ — Ｍａ Ｎｎ 准￣ １ ］ （ Ｓ ａ ｌ ａ － Ｉ — Ｍａ ｒ ｔ ｉ ｎ ， １ ９ ９ ７ ） 、大Ｒ ２ 准则 。本 文拟
南京市房价影响因素的实证研究
南京市房价影响因素的实证研究引言随着城市化进程的加速和人口不断增加，房地产市场一直是人们关注的焦点。
南京作为中国东部重要的城市之一，其房地产市场备受关注。
随着城市化的加速和楼市的火爆，南京的房价也一直居高不下。
研究南京市房价的影响因素对了解城市房地产市场运行规律，指导政府制定相关政策具有重要意义。
本文将从经济、政策、环境等多个角度对南京市房价的影响因素进行实证研究。
一、宏观经济因素的影响宏观经济因素是决定房地产市场供需关系和价格走势的最重要因素之一。
南京市的GDP增长率、收入水平、就业率等都会对房价产生影响。
经济发展水平是影响南京市房价的重要因素。
随着南京市经济的不断发展和人们收入水平的提高，购房需求也在不断增加，导致房价水平上升。
就业率也是南京市房价走势的重要因素。
南京市的高就业率意味着有更多的人口需要购房，房地产市场需求量大，导致房价水平上升。
货币政策也会对南京市房价产生影响。
货币宽松政策会刺激购房需求，使得房价水平上升。
二、政策因素的影响政策因素是决定房地产市场供给和需求关系的重要因素。
南京市的宏观调控政策、土地供应政策以及房地产政策都会对房价产生影响。
宏观调控政策是南京市房价影响因素之一。
政府通过调控房地产市场的宏观政策来影响市场价格，包括贷款政策、购房限制政策等。
土地供应政策也是南京市房价走势的重要因素。
土地供应的增加能够有效缓解南京市房地产市场的价格波动。
房地产政策也对南京市房价产生影响。
政府出台的房地产调控政策会直接影响南京市的房价走势。
三、市场供求关系的影响市场供求关系是决定南京市房价的基本因素之一。
南京市房地产市场的供求关系受到人口、土地资源、区位条件等影响。
人口因素会对南京市房价产生重要影响。
随着人口的增加，购房需求也相应增加，房价水平上升。
土地资源是决定南京市房价的重要因素之一。
土地资源的稀缺性会直接影响到南京市的房价水平。
区位条件也会对南京市房价产生影响。
南京市的交通、教育、医疗等基础设施条件的优劣直接影响到房价走势。
房价上涨影响因素实证分析的开题报告
房价上涨影响因素实证分析的开题报告
一、选题背景和意义
近年来，房价成为了社会关注的焦点之一。
随着城市化进程的加速和人口增加，房价愈发受到了各方关注，而房价上涨同样也会对经济、社会和政治方面造成影响。
了解房价上涨的影响因素对政府实现宏观调控、提高市场的稳定性以及普通民众的财
产安全都有着重要意义。
因此，对房价上涨所影响因素进行实证分析，可以帮助我们
更好地了解房价上涨的机制和影响，为政策制定提供科学依据，进一步促进城市的可
持续发展。
二、选题目的
本论文旨在通过实证分析，探究当下房价上涨的主要影响因素，并提出相应的解决方案，从而为政府和市场提供参考依据。
三、研究内容
1.房价上涨的经济背景分析。
主要分析国内外房地产形势和当下经济状况，了解房价上涨的经济背景。
2.房价上涨的影响因素。
通过实证研究，提取主要的影响因素，包括：资金流动性、土地政策、人口增长、经济发展水平等。
3.解决方案的探讨。
根据研究结果，提出相应的解决方案，包括：增加住房供给、推动房地产税法制化、完善土地政策等。
四、研究方法
本研究将采用实证分析，首先收集相关数据构建回归模型，并利用SPSS软件进
行数据处理和分析，最终得出房价上涨的影响因素以及相应的解决方案。
五、预期成果
通过这次研究，我们可以更深入地了解房价上涨的机制和影响因素，为市场的稳定性提供科学依据，并为政府提供实现宏观调控的研究参考。
同时，也将为普通民众
提供保障房产安全的思路。
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。
我国城市住房价格影响因素以及影响贡献度的实证分析
内容 摘 要 ：本 文 通 过 建 立 住 房 价 格 影
影响居民的生活 ，成为社会 各界 关注 的焦 点 问题。 本文正是基于上述问题 ，对影响我国
响 因素 模 型 ，利 用 ２ ０ ２ ０ 年 １ 年 ０ ０— ０ ９ ０ 间我 国 ３ ３个城 市 面板 数 据 来 实证 检 验 我 国住 房 价 格 高 涨 的 影 响 因 素 ，并 利 用 因素 贡 献 度 方 法衡 量 各 影 响 因素 对 房 价 的 影 响 程 度 ．在 此 基 础 上 分 析 提 高 房 地 产调 控 政 策 有 效 性 、 实 现 住 房 价 格 平 稳 的 途 径 。 结 果 表 明 ，从 全 国
黄振宇 （ ０ 借助 Ｓ Ｄ模型分析了 ２１ １） — 我 国土地 出让制度 、政府的 “ 招拍挂”制 度 和地 方政府 的逐利行 为对地价 的影响。 结果显示 ，土地 出让制度形成的政府垄断 供 地格局和 房地产税 费设
住房衔 接有漏洞 ，长期忽视夹心层 人群 ；
三是政府缺 乏提供保 障性住房 的动 力，保
林 博士 初春莉 博士 （ 、对外经济 贸易大 学国际经 济贸易 １ 学院 北京 １０ ２ 、中央财经大学经济 学院 北京 １０ ８ ） ００ ９ ２ ００１
究 ，结果表 明住房价格 的波动主要是需 求 变化 引起 的 ，主要影响 因素是收入和住房 使 用成本 。Ｒ ｊ ｅ Ｐ ｎ ＆ Ｗ…ｉｍ Ｃ ｕｉ ｅ ｇ ｕ ａ Ｗｈ ａｏ １ ９ 利 用住房需 求和供给模 ｅ ｔｎ（ ９ ４）
对影响住房供给 、需求和收益的因素 ，如
财政制度 、土地供给 、收入 、利率 以及投
资投机行为等进行研究。
重庆市房地产价格变动影响因素的实证分析
由上表中 ，可以看 出 由于经济 的增 长，人们 的生活 水平 不 断的提 高 ，人均可支配收入在不断的增加 ，又由于现在社会的发展需 要人们对
房屋的需求也在不断的增加 。需求拉动供给 ，这就使得房屋 的竣工面积
也逐年的增长。虽然房屋的竣 工面积在不断 的增加 ，但是在整 个房地产 市场还是出现一种供 不应求 的现象 ，这样房价也就不断上涨 近几年还 出 现了一种居高不下的势态。房 价的波动是 由于多种原 因共 同影响的 ，而 不是其 中一种可以决定 的，它不仅与房 屋本身有关 ，还和政 府的政策 、 购房者喜好等众多因素都有着密不可分的关 系。 （ 二 ）房地产的价格 的影 响因素 房地产是一个 比较综合的行业 ，它与百姓生 活的各个 方面都有着 密 切 的联 系。从上面也 可 以看出影 响它 价格 的 因素有许 多 。有 微观 、宏
３ ５ ３ ２ ６ ４ ｏ Ｏ ４ ２
房屋竣 工面积 Ｇ Ｄ Ｐ （ 万ｍ ２ ） （ 亿元 ）
７ ４ ７ ３
８ ２ ９ ２ ８ ９ ８ ９
人 均可支配 收入 （ 元）
ｌ ５ ７ ４ ８
１ ７ ５ ３ ２ ２ ０ ２ ４ ９
４ １ ７ ９
５ ７ ６ ２ ６ ３ ９ ０
５ 、贷款的利率。一个房 地产项 目的投资是 非常之 巨大 的 ，房地产 企业的一个项 目的运作就需 要巨大 的资金来进行周转 。而在 房地产企业 中，其项 目资金除了 自已筹 备的以外 ，还有很大一部分 的资 金来源于银 行的贷款。因此 ，银行 的贷 款 的利率对 于房 地产 价格来 说影 响也 是很
裹１ ２ Ｏ Ｏ ９年 － ２ ０ １ ３ 年Ｉ庆市统计指标裹
而成 的 ， 所以， 房地产 的价格也就 间接 的受到 了煤 、石油 、天然气等天 然原材料价格 的影 响。但是最近几年 ，由于这些天然原材料 的稀缺性 而 造就 了这些原材料 的价格持续 的上涨 ，从而也就推动了房地 产市场价格 的持续上涨 。 ３ 、工人 的工 资水平 。人力资源是房地产行业不可或缺 的主要资源 ， 房地产从最初 的拿地 到最后 的售 出及售后 的物业服务 ，都需要 不断 的有 人的参与。这就意味着要不 断的对人力资源进行投入 ，因此 ，人力资 源 成本 也是房产成本 的主要构成要素之一 。 ４ 、房地产 的开发 的投资 。通常 的情 况下房地 产的开 发投资包 含对 土地 的开发投 资和对房屋 开发 的投资 。对土地开发的投资一般 是指的在 房地 产开发的前期 的工作 ，通常有新 增加 的土地 的开 发和对原 有的老 、 旧建筑物的改造。在 实际操作 的过程 中，这两种开发投资都是 一笔 巨大 的投 资 ， 在 房地产 的价格影 响的程度上也是非常 巨大 的，但是 开发的规 模很 大 ，房地产的 价格 会 稍 稍 的下 降一 些 ，相 反 的话 就 会 有些 许 的 升高。
房地产价格影响因素的实证研究_周海波
2009年10月海南大学学报人文社会科学版Oct.2009第27卷第5期H u m anities&Socia l Sciences Journa l ofH a i n an Un iversity Vo.l27No.5房地产价格影响因素的实证研究周海波(南京大学经济学院,江苏南京210093)[摘要]通过模型推导,选取人口数量、物价指数、收入水平、贷款利率水平及季节虚拟变量5个指标作为方程初始导入自变量,与房地产价格进行初步多元线性回归分析;并检验和修正了回归结果的自相关和多重共线性,通过自变量的分析与筛选,按照逐步回归法,最终选取出3个自变量与房地产价格建立多元线性回归方程,找出影响我国房地产价格波动的最主要因素即人口数量和物价指数,并结合我国情况对其进行原因和结论分析。
[关键词]房地产价格;影响因素;实证研究[中图分类号]F293.3[文献标识码]A[文章编号]1004-1710(2009)05-0537-07近年来,我国房地产市场的持续升温现象受到全社会的广泛关注,直接影响到国民经济的健康发展和人们的社会生活。
政府先后出台了一系列宏观调控政策调控房价,然而,调控政策收效甚微。
笔者认为,房地产价格的波动是多种因素共同作用的结果,各种因素的影响程度也不一样。
因此,深入分析影响我国房地产价格的影响因素及其影响程度,提出具有可操作性的对策建议不仅具有一定的理论价值,还具有明显的实践意义和现实针对性。
一、文献回顾(一)国内研究现状近期,国内具有代表性的研究主要有:房地产周期波动研究课题组2002年首次编制了房地产合成指数,在此基础上研究房地产的周期波动与宏观经济波动的联系,以及引起房地产周期波动的影响因素和变化特征,找出了影响房地产波动的宏观经济因素,为政策调控提供了依据。
皮舜等2004年通过建立不同地区之间的Pane lData模型,研究房地产市场发展与经济增长之间的关系[1]。
研究认为,房地产市场与我国经济发展之间存在双向因果关系,经济的平稳增长离不开房地产市场的健康发展。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
房价影响因素的实证研究【内容摘要】为研究近年房价上涨的重要影响因素，应用SPSS经济数据分析软件对我国房地产销售价格指数与土地交易价格指数，国内生产总值（GDP），居民消费价格指数（CPI），银行贷款利率，国际汇率等变量的关系加以回归分析。
结果表明，汇率、利率是影响近年房价上涨的主要因素。
【关键词】房地产价格；土地价格；GDP；CPI；贷款利率；汇率【Content abstract】This paper makes a regressive analysis on the relationship between housing price and GDP,CPI,land price; loan interest rate;exchange rate in order to study the important influence factors for the housing price.This result indicates that exchange rate and loan interest rate are the main influence factors for the housing price. 【Key word】housing price;land price;GDP;CPI;loan interest rate;exchange rate【正文】一、引言近年来，随着我国经济的快速发展，居民消费水平的不断提高，对住房的需求也逐渐增大。
我国房地产市场也是一路走高，过快增长的房价成为社会讨论的热点，百姓多有抱怨，政府对房价问题也高度重视，频频出台各项和政策，试图抑制房价，但效果不甚明显。
对于房价影响因素，一种观点是从单一的角度解读房价上涨因素，他们认为，高房价是有高地价造成的。
例如：杨慎(2003)、包宗华 (2004)认为地价大幅上涨必然造成房价大幅度提高；另一种观点是从几个不同的角度来探讨房价的影响因素，例如：彭聪，聂元飞（2009）应用OLS法基于GDP、CPI、利率和居民可支配收入视角对房价影响因素进行实证研究，结果表明，经济总量、物价、贷款利率都是影响房价的重要因素；原源（2009）通过应用计量OLS方法对我国房地产销售价格与货币供应量(M2) 、利率和汇率等变量加以回归分析，认为货币供应量上升、低利率和预期本币汇率上升 ,都是促进房价上升的重要因素。
本文首次将这些影响房价上涨的因素结合起来，综合研究影响我国房价增长的主要原因，为抑制房价提供可靠性政策，为此建立计量经济学模型。
影响房价上涨的因素很多，根据一些专家、学者的研究及结合实际情况，个人认为主要因素可能有以下几方面：（一）土地价格由于土地稀缺性和土地用途转换的困难性，土地供给缺乏弹性，且土地的供给由政府垄断，使得近年来土地征用费不断上涨，地价越来越高，从作用机制上讲，土地价格会从成本角度推动房价上涨。
（二）国内生产总值改革开放以来，中国经济的快速增长已经持续了三十多年。
从1978年到2009年，中国的国内生产总值按可比价计算，平均每年增长超过9%。
尽管未来的发展速度可能有若干调整，但是，快速增长的总趋势是很难逆转的。
经济的热和旺，必然传递到住房市场及其价格上来。
理论上，经济增长速度会从需要角度作用于房价。
伴随经济增长，居民收入和消费会增加。
从消费结构上，社会大众的消费已从解决温饱向追求舒适转变，消费开始升级，表现为人均住房面积增加。
（三）居民消费价格指数CPI，它使得建筑原材料价格和劳动力成本上升，进而推动房屋建筑成本上升。
适度的CPI上涨在传导机制的作用下会推动房地产价格的上升，消费物价指数水平表明消费者的购买能力，随着生活是平的提高，人们对住房的质量要求提高，对住房的投资增加，且我国居民“有钱就买房”传统的消费观念，是造成房地产市场上供不应求的一个原因，这也推动了房价的上涨。
（四）贷款利率理论上，利率上升会增加人们的机会成本（凯恩斯，1936），从而抑制人们的消费需求，减缓房价上涨速度。
自2003年起，国家连续出台了多项房地产调控政策，连续上调了个人住房公积金贷款利率和个人商业贷款利率，以减缓房价上涨速度。
但加息举措却并未起到显著的抑制房地产价格上涨的预期效果。
（五）汇率近几年，随着我国经济的快速发展，进出口差额的不断扩大，外汇储备增幅加大，2003底突破4000亿美元，2004年底突破6000亿美元，2005年底突破8189亿美元，2006年底突破10663亿美元，2007年底突破15000亿美元，由于外汇款投放的货币量逐年递增。
与此同时，外汇市场人民币供给小于需求，人民币汇率逐步升值且存在升值预期，种种因素与持续走高的房地产价格呈现正相关关系。
从房地产供给与需求的角度看，在供给方面，劳动力供给的“棘轮”效应使得无论是汇率低估造成的经济结构造成的倾斜还是汇率调整将要引发的经济结构复位都会导致房地产价格的上涨；在需求方面，汇率低估引起的城市化进程过快、经常项目顺差以及升值预期带来的热钱流入共同推动了房地产价格的上涨。
二、数据选取及模型设定研究样本包括2000—2009年间的全国宏观数据。
其中，房价指数、土地交易价格指数和CPI是以1999年为100的调整后指数。
房贷利率因为金数据较难收集在这里取银行五年以上中长期贷款利率代替，年汇率取每年平均汇率，GDP 取其增长速度，数据由国家统计网2009年统计年鉴和财新网国民经济宏观数据整理得来。
为研究土地交易价格指数，GDP，CPI，利率，汇率等是否对房地产价格变动有显著的线性影响，建立以房地产交易价格为被解释变量，以土地交易价格指数(TD)，GDP增长速度,CPI,利率(LL)和汇率(HL)为解释变量的多元线性回归模型。
样本回归模型为：FJ=C(1)+C(2)*GDP+C(3)*TD+C(4)*CPI+C(5)*LL+C(6)*HL三、实证分析由于在进行回归分析时，引入的变量间可能存在多重共线性（实际上，上文设定模型中确实存在多重共线性）。
因此有必要采取一些策略对变量引入回归方程加以控制和筛选，本文采取的是向后筛选策略。
房地产价格影响因素多元线性回归分析结果（向后筛选策略）Model Summary(e)a Predictors: (Constant), GDP增长率, 汇率, 利率, 土地价格指数, CPIb Predictors: (Constant), GDP增长率, 汇率, 利率, CPIc Predictors: (Constant), 汇率, 利率, CPId Predictors: (Constant), 汇率, CPIe Dependent Variable: 房地产价格指数（一）拟合优度检验经过4步完成的回归方程建立，最终结果中，判定系数R2=0.840，调整的判定系数为0.795。
依据该表可进行拟合优度检验，由于该方程中有多个解释变量，因此应参考调整的判定系数。
由于调整的判定系数（0.795）较接近1，因此认为拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多。
利用向后筛选策略共经过4步完成回归方程的建立。
依次剔除的变量是土地价格指数，GDP增长率，利率。
变量的偏F检验的概率p值均大于显著性水平，因此均不能拒绝原假设，这些变量的偏回归系数与0无显著差异，不因保留在方程中。
最终保留在方程中的仅有汇率和CPI。
方程的DW值（1.896）与2 较为接近。
（二）回归方程的显著性检验原假设：C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=C(6)=0ANOVA(e)b Predictors: (Constant), GDP增长率, 汇率, 利率, CPIc Predictors: (Constant), 汇率, 利率, CPId Predictors: (Constant), 汇率, CPIe Dependent Variable: 房地产价格指数上表中第四个模型是最终模型，。
如果显著性水平α为0.05，可以看出地4个回归方程的显著性检验的概率p值（0.002）小于显著性水平α，因此拒绝原假设，，因此被解释变量房地产交易价格与解释变量间汇率、CPI的线性关系是显著的，建立线性模型是恰当的。
（三）回归系数的显著性检验原假设：C(i)=0 ……………………………………………………（i=2,3,4,5,6）Coefficients(a)1.099 1.693 .218 .649 .552 .296 3利率17.803 4.670 3.664 3.812 .019 .036 27汇率-.465 .669 -.326 -.695 .525 .152 6 GDP增长率2 (Constant) -165.413 61.875 -2.673 .0441.073 .230 3.823 4.661 .006 .043 23CPI1.119 1.575 .222 .710 .509 .296 3利率18.563 4.168 3.821 4.454 .007 .039 25汇率-.177 .412 -.124 -.429 .686 .346 2 GDP增长率3 (Constant) -149.276 45.650 -3.270 .0171.016 .175 3.620 5.814 .001 .064 15.567CPI.596 .926 .118 .643 .544 .739 1.353利率17.511 3.131 3.604 5.593 .001 .060 16.670汇率4 (Constant) -138.032 40.368 -3.419 .011.994 .164 3.543 6.058 .001 .067 14.980CPI16.869 2.841 3.472 5.938 .001 .067 14.980汇率a Dependent Variable: 房地产价格指数上表中展示了每个模型中个解释变量的偏回归系数，偏回归系数显著性检验的情况。
假定显著性水平α为0.05，则前三个都存在回归系数不显著的解释变量，因此都不可用。
第四个模型是最终的方程，CPI和汇率的回归系数显著性检验的概率p值为均为0.001，小于显著性水平α，故拒绝原假设，即解释变量CPI和汇率均显著地不为0。
.（五）异方差性检验1、残差图Nomal P-P Plot Regression Standard Dependent Variable:房地产价格标准化残差的非参数检验结果One-Sample Kolmogorov-Smirnov Testa Test distribution is Normal.b Calculated from data.如图所示，数据点围绕基准线还存在一定的规律性，但标准化残差的非参数检验结果（见上表）表明标准化残差与正态分布不存在显著差异，可以认为残差满足了线性模型的前提要求。