房地产价格及其影响因素
内容摘要:房地产业与人们的生活息息相关。近年来,由于房价的不断攀升,房地产行业引起了社会的广泛关注。本文针对房地产提出了几个问
题
快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题
进行
分析
定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析
,在全国和重庆市范围内,房地产价格的影响因素及风险运用SPSS
数学
数学高考答题卡模板高考数学答题卡模板三年级数学混合运算测试卷数学作业设计案例新人教版八年级上数学教学计划
软件进行了比较详细的分析。并对重庆市的房地产销售价格的合理性进行了研究.
对第一个问题,我们对各因素进行了线性回归,得到线性回归方程,与相关系数,经过相关性分析我们发现,无论是全国范围,还是重庆市,这几个变量均与房地产价格有较大的相关性。因此使用多元线性回归模型进行回归。得到关于房价的关系式。
对于风险分析部分,通过查阅相关资料,建立层次模型,并选取了12个因素进行分析,得到全国房地产的风险指数58.81%的结论。最终提出了建议和改进措施。
Real estate is very important in our lives.And people pay more attention to the climbed house price in recent years.In this paper,we analyse the factors which influence the real estate prices and its risks by Mathematical software called SPSS.Then we are study the rationality of the real estate prices of Chongqing.
To the first question ,we did some experiments on these reasons by
Linear regression ,and we got the Linear regression equation.Then,we find that whether in nationwide or in the range of Chongqing , these reasons have very big relations with the real estate prices. So using multivariate linear regression model regression,and get the equation about house prices.
Through consulting material, we analyzed to the part of risks.We built a hierarchy model and analysed the 12 factors we selected .Then we get the conclusion that the risk of real estate nationwide index is 58.81%. Finally puts forward some Suggestions and measures for improvement.
关键词:相关性分析 线性回归模型 层次分析模型 房地产和理性价格函数
一、 问题
自我国1998年实行住房货币化改革以来,我国房地产行业已有巨大的发展,老百姓住房得到极大的改善。但面对房地产业快速发展过程中,也出现了以房地产销售价格持续过高的诸多问题。由于住房花费在人们生活中占有很主要的位置,所以,关于房地产的研究主要集中于以下几个问题:
1、 分析房地产价格影响因素及风险
2、 以重庆房地产价格为例,分析其价格是否合理
3、 提出改善措施
二、 模型的假设
由于影响房地产价格的因素非常多,所以仅对几个因素进行了分析,用spss软件进行了回归分析,其中:
1、 城市经济发展水平由人均GDP代表
2、 忽略了消费者偏好对住房价格的影响
3、 忽略了消费成本等费用对房价的影响
4、 假设在一定时期内人口密度稳定
5、 忽略各种炒房行为以及政府宏观调控对房价的影响
6、 土地价格代替房屋造价成本
三、 符号说明
全国房地产价格(元/平方米)
重庆房地产价格(元/平方米)
全国居民平均消费水平(元/人)
重庆居民平均消费水平(元/人)
全国居民人均GDP占有量(元/人)
重庆居民人均GDP占有量(元/人)
全国人口密度(人/平方千米)
重庆人口密度(人/平方千米)
全国房地产竣工面积(万平方千米)
重庆房地产竣工面积(万平方千米)
全国土地交易价格(元/平方米)
重庆土地交易价格(元/平方米)
层次分析中使用的权重向量
四、问题分析与模型建立
有1998——2008全国及重庆的数据,现分别对单一与阿奴进行分析,在将房屋价格与各关系进行多元线性回归,得出函数关系式:
全国
年份
房地产价格(元/平方米)
居民平均消费水平(元/人)
人均GDP占有量(元/人)
人口密度(人/平方千米)
房地产竣工面积(万平方米)
土地交易价格(元/平方米)
1998
1806.00
2063
6796
133.77
17566.60
1142.75
1999
1997.00
2053
7159
134.87
21410.80
1242.75
2000
2063.00
2112
7858
135.90
25104.90
1345.43
2001
2291.00
2170
8622
136.84
29867.40
1418.31
2002
2449.00
2250
9398
137.73
34975.80
1462.72
2003
2652.00
2359
10542
138.56
41464.10
1584.12
2004
2759.00
2778
12336
139.38
42464.90
1744.12
2005
3005.70
3368
14040
140.20
53417.00
1902.84
2006
3383.00
3367
15931
140.94
55830.90
2013.20
2007
3791.70
3864
18268
141.67
60606.70
2260.82
2008
3882.40
3988
22675
143.39
66544.80
2474.00
重庆
年份
房地产价格(元/平方米)
居民平均消费水平(元/人)
人均GDP占有量(元/人)
人口密度(人/平方千米)
房地产竣工面积(万平方米)
土地交易价格(元/平方米)
1998
1687.00
5442.84
4684
373.13
2837.02
1042.41
1999
1742.00
5828.43
4826
374.68
2974.82
1053.88
2000
1774.00
6176.30
5157
376.96
3083.72
1042.28
2001
1789.00
6572.30
5654
377.79
4341.38
1051.66
2002
1837.00
7238.07
6347
379.74
4711.06
1060.08
2003
1949.00
8093.67
7209
381.72
4939.62
1206.37
2004
2219.00
9220.96
9608
383.44
5167.65
1083.32
2005
2379.00
10243.99
10982
386.48
5155.18
1057.32
2006
2451.00
11569.74
12457
390.11
5309.27
1033.00
2007
2627.00
13715.25
14660
394.55
5751.00
1127.00
2008
2785.00
15708.74
14001
397.20
6485.00
1124.28
进行回归分析:
Depen dent Variable:全国房地产销售价格
Equation
Model Summary
Parameter Estimates
R Square
F
df1
df2
Sig
Constant
b1
Linear
.796
35.170
1
9
.000
482.206
.860
The independent variable is全国居民平均消费水平
相关系数
,F统计量=576.131,F分布自由度df1=1.df2=9,与F相对应的概率sig=0.000.,由图可知两变量之间有较大的相关性,同时与F对应概率sig为P=0<0.5。回归模型成立。.
Depen dent Variable:重庆房地产价格销售水平
Equation
Model Summary
Parameter Estimates
R Square
F
df1
df2
Sig
Constant
b1
Linear
.971
304.176
1
9
.000
1077.077
.114
The independent variable is 重庆居民平均消费水平
与F相对应的概率sig=0.000<0.5,同上例 ,回归方程:
Depen dent Variable:全国房地产销售价格
Equation
Model Summary
Parameter Estimates
R Square
F
df1
df2
Sig
Constant
b1
Linear
.807
37.734
1
9
.000
1369.534
.120
The independent variable is全国人均GDP
由图表知,回归方程为:
Depen dent Variable:重庆房地产价格销售水平
Equation
Model Summary
Parameter Estimates
R Square
F
df1
df2
Sig
Constant
b1
Linear
.979
424.123
1
9
.000
1220.871
.103
The independent variable is重庆人均GDP
有图表分析:回归方程:
Depen dent Variable:全国房地产销售价格
Equation
Model Summary
Parameter Estimates
R Square
F
df1
df2
Sig
Constant
b1
Linear
.790
33.951
1
9
.000
-26736.9
213.621
The independent variable is全国人口密度
有图表分析:回归方程:
Depen dent Variable:重庆房地产价格销售水平
Equation
Model Summary
Parameter Estimates
R Square
F
df1
df2
Sig
Constant
b1
Linear
.966
257.141
1
9
.000
-16455.2
48.448
The independent variable is重庆人口密度
有图表分析:回归方程:
Depen dent Variable:全国房地产销售价格
Equation
Model Summary
Parameter Estimates
R Square
F
df1
df2
Sig
Constant
b1
Linear
.795
34.812
1
9
.000
1332.765
.037
The independent variable is全国房地产竣工面积
有图表分析:回归方程:
Depen dent Variable:重庆房地产价格销售水平
Equation
Model Summary
Parameter Estimates
R Square
F
df1
df2
Sig
Constant
b1
Linear
.786
32.977
1
9
.000
762.152
.293
The independent variable is重庆房地产竣工面积
有图表分析:回归方程:
Depen dent Variable:全国房地产销售价格
Equation
Model Summary
Parameter Estimates
R Square
F
df1
df2
Sig
Constant
b1
Linear
.790
33.761
1
9
.000
245.250
1.506
The independent variable is全国土地交易价格