房地产价格影响因素分析报告

房地产价格影响因素分析报告内容摘要：本文就现阶段社会关注的热点问题——房地产价格，以计量经济学为工具，对房地产价格的影响因素做了具体的分析。在分析过程中，建立了三种模型，并对其有效性做了全面的检验。

一、目标：通过对房地产价格影响因素的分析，能更好地掌握计量经济学的具体应用。从模型的建立，回归分析，序列相关检验，到异方差检验及多重共线性检验等，最后选择出最佳的模型，即对房地产价格影响最相关的因素。从而使我们更加熟练计量经济学的应用以及更熟练地掌握Eviews的操作。

二、参考文献：

[1] 许春青.商品房价格的计量经济分析〔D〕.成都:2006.

[2] 陈于.房地产价格影响因素及房地产发展建议〔D〕.北京:2007.

[3] 肖元真,王虎林.我国发展廉租住房的环境分析和对策研究[J].学习与实践,2008 年第一期:113-118.

[4] 肖晋,马弘.我国发展经济适用住房的政策取向与实施对策[J].学习与实践,2008 年第一期:107-112.

[5] 牛凤瑞、李景国、尚教蔚等.中国房地产发展报告.社会科学文献出版社,2006.

[6] 袁志发、周静芋.多元统计分析.北京:科学出版社,2006.

[7] 鲜超.中国房地产发展现状分析.合作经济与科技,2007..

[8] 赵国庆 .《计量经济学》中国人民大学出版社.

三、样本变量的选取与模型设定

房屋价格的影响因素很多，本模型只要考虑的因素有，房屋面积(S)、房屋的房龄(A)、房屋的卧室数目(DE)、社区质量(N)(1—4,1最好，4最差)、房屋的梳洗间数目（BA）、房屋有无中央空调(CA)（1 有，0 无）、有无花园或绿池(SP)（1 有，0 无）、整个房屋占地面积(Y)。八种因素在楼盘最终定价种所起的作用显然不一样，一般来说房屋的卧室数目、梳洗间数目、有无中央空调等只是参考因素，而房屋面积、社区质量等才是房屋价格的根本决定因素。对此，我选取了不同的解释变量，建立了三个模型。

1、模型一

房屋面积是影响房屋价格最重要的一个因素。本模型是把房屋面积作为解释变量来解释房屋价格，并采用线性回归方法进行分析。

把房屋面积作为变量S，房屋价格作为被解释变量P，建立起房屋平均价格的单方程计量经济学模型：

P=c+

S x1+i e

I

其中，c，x1为待估计参数，i =1，2，3...n，

e为随机误差项，它包

i

含了房屋面积以外的因素对房屋平均价格的影响。

通过Eviews软件，得到输出的结果如图1所示。

Dependent Variable: P

Method: Least Squares

Date: 01/02/11 Time: 10:10

Sample: 1 43

Included observations: 43

Variable Coefficie

nt Std. Error t-Statistic Prob.??

S

C

R-squared????Mean dependent var

Adjusted R-squared????. dependent var

. of regression????Akaike info criterion

Sum squared resid????Schwarz criterion

Log likelihood????F-statistic

Durbin-Watson stat????Prob(F-statistic)

房屋面积与房屋价格的关系回归分析，由结果可得房屋平均价格的单方程计量经济学模型为：

P=+

T统计量：（）（）

可决系数2R：

:

回归分析：

回归结果表明，P变化的%可由其他解释变量解释