房地产价格影响因素分析
报告
软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载
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+
x1+
其中，c，x1为待估计参数，i =1，2，3...n，
为随机误差项，它包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
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
S
0.137625
0.010945
12.57366
0.0000
C
39.96205
17.02263
2.347584
0.0238
R-squared
0.794070
Mean dependent var
242.3023
Adjusted R-squared
0.789048
S.D. dependent var
79.24150
S.E. of regression
36.39527
Akaike info criterion
10.07215
Sum squared resid
54309.25
Schwarz criterion
10.15407
Log likelihood
-214.5512
F-statistic
158.0970
Durbin-Watson stat
1.601449
Prob(F-statistic)
0.000000
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=39.96205+0.137625X1
T统计量：（2.347584）（12.57366）
可决系数
：0.789048
D.W: 1.601449
回归分析：
回归结果表明，P变化的78.90%可由其他解释变量解释
浙公网安备 33021202002483