对影响北京市房价重要因素的实证分析

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。

房价波动对居民消费影响效应的实证检验房价波动是指房屋市场价格在一定时期内出现的剧烈变化，对于居民的消费行为有着重要的影响。

房价波动不仅会影响居民的购房行为和房屋投资，还会对居民的消费水平和消费结构产生一定的影响。

本文将通过实证检验来探讨房价波动对居民消费的影响效应。

一、房价波动对居民消费的理论影响房价波动对居民消费有着多方面的影响。

房价的上涨会使居民感到财富增加，从而提高其消费欲望，促进居民的消费水平提高。

房价的波动会对居民的投资行为产生影响，当房价上涨时，居民倾向于将资金投入房地产市场，而不是其他领域的投资，从而削弱了其对其他产品和服务的消费需求。

房价的波动还会对居民的借贷行为产生一定的影响，当房价上涨时，居民更容易获得贷款，从而提高了其消费能力。

二、实证检验方法本文采用面板数据模型对房价波动对居民消费的影响效应进行实证检验。

我们将房价指数作为解释变量，居民消费水平作为被解释变量，控制居民收入、财富和信贷条件等因素，建立面板数据模型。

然后，通过固定效应和随机效应模型的比较，确定最适宜的模型，进一步分析房价波动对居民消费的影响效应。

通过计量模型的拟合度和显著性检验等方法，验证实证结果的可靠性。

三、实证结果分析四、政策建议根据实证结果，我们可以得出以下建议：政府应加强对房地产市场的监管，遏制房价的过快上涨，以减少其对居民消费的负面影响。

政府可以通过调整贷款政策和税收政策，引导居民的投资和消费行为，提高其对其他行业的消费需求。

政府还应加大对低收入群体的支持力度，通过扶贫政策和社会福利政策，缓解房价波动对低收入群体的消费影响。

房价波动对居民消费有着显著的影响效应，政府和社会应加强对房价波动的监测和调控，引导居民的消费行为，实现房价波动和居民消费的良性互动。

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。

我国房产税影响房价及收入分配的实证分析一、房产税的影响1. 对房价的影响房产税是政府通过对房地产进行征税的一种税收方式，其征收方式主要包括按照房产的价值进行征税或者按照房产的租金收入进行征税。

对于房价的影响，房产税主要通过两个方面产生影响：一是增加了购房成本，因为购房者需要承担额外的税费，这可能会导致购房需求的下降；二是促进了房地产市场的供给调整，因为对房产征税会增加房地产开发商的成本，从而影响到市场供给，可能会导致房价的上升或下降。

2. 对收入分配的影响在收入分配方面，房产税的征收方式会直接影响到房产所有者的收入。

如果是按照房产价值征税，那么拥有高价值房产的人将面临更大的税负，进而可能导致收入分配的不公平。

如果是按照房产租金收入征税，那么将影响到房产租赁市场的收入分配，给出租者或承租者都会面临税收的影响，并可能影响到租金水平的变动。

二、实证分析为了探讨房产税对房价和收入分配的影响，我们可以从实证分析的角度出发，采用房地产市场的数据进行分析。

我们可以选择一些代表性城市的房价指数数据，以及房地产开发商的成本数据和房地产租赁市场的收入数据，来分析房产税对房价和收入的影响。

我们可以结合一些政策变动的数据，比如房产税政策的调整等，来考察政策变动对房价和收入的影响。

我们可以利用一些计量经济学的模型，比如面板数据模型或者时间序列模型，来进行实证分析。

在实证分析的过程中，我们需要注意一些关键问题。

要控制好其他影响因素，比如经济周期、土地供给、人口流动等因素，以便更准确地测定房产税对房价和收入分配的影响。

要选择合适的变量和方法，以保证实证分析的结果具有一定的说服力和可靠性。

要充分考虑到不同地区、不同类型的房地产市场的差异性，以便更准确地评估房产税对房价和收入分配的影响。

三、结论与政策建议通过实证分析，我们可以得出一些初步的结论。

房产税的征收方式对房价和收入分配具有一定的影响，特别是对于一些高价值的房产和房地产租赁市场。

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。

房价的影响因素分析及预测模型标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]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：X4居民家庭人均收入，X10房地产开发投资额,X2北京市生产总值，X1经济适用房销售价格，X6人均住宅建筑面积，X5新增保障性住房面积。

问题二，建立逐步回归模型，根据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：Y=4846.453+0.843X1+1.719X2+0.028X4−4.652X5−278.822X6−3.564X10。

问题三，建立曲线估计模型，通过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%，说明预测效果良好。

利用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。

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。

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。

北京市房地产市场分析报告一、市场概况北京市房地产市场作为中国最重要的房地产市场之一，一直备受关注。

本报告将对北京市房地产市场的整体情况进行详细分析，包括市场规模、供需状况、价格走势等方面。

1. 市场规模根据最新数据，北京市房地产市场规模庞大。

截至目前，北京市总计拥有住宅、商业、办公等各类房产约XX万套，总建筑面积达到XX平方公里。

这一规模在全国范围内居于领先地位，反映了北京市作为中国首都的特殊地位和发展潜力。

2. 供需状况（1）供应方面：近年来，北京市政府加大了土地供应力度，通过多种途径增加了住宅、商业等各类房产的供应量。

同时，随着城市建设的不断推进，新建房产项目也不断涌现，为市场供给提供了更多选择。

（2）需求方面：北京市作为中国经济中心和文化中心，吸引了大量人才涌入。

这些人才对住房需求旺盛，加上北京市的人口基数庞大，导致了市场需求持续旺盛。

此外，购房需求的多元化也推动了市场的发展，例如改善型需求、投资型需求等。

3. 价格走势（1）住宅价格：近年来，北京市住宅价格呈现出波动上升的趋势。

市场供需矛盾导致了住宅价格的上涨，尤其是核心区域的房价更是居高不下。

然而，政府出台了一系列调控政策，如限购、限贷等，对市场进行了有效的调控，使得住宅价格的上涨势头得到了一定的遏制。

（2）商业、办公价格：商业、办公地产市场价格相对稳定，受到市场需求和地段影响较大。

核心商业区和办公区的房价相对较高，而远离市中心的区域价格相对较低。

二、市场影响因素1. 政策因素政府的调控政策对北京市房地产市场产生了重要影响。

政府通过调控政策来控制市场供需关系，维护市场稳定。

限购、限贷政策有效遏制了投机炒房行为，稳定了市场价格。

此外，政府还加大了土地供应力度，通过土地拍卖等方式增加了市场供给。

2. 经济因素北京市作为中国的经济中心，经济发展水平对房地产市场有着重要影响。

经济发展带动了人口流动和就业机会增加，进而推动了房地产市场的需求。

同时，北京市的经济繁荣也吸引了大量投资者，进一步推动了房地产市场的发展。

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。

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。

《北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究》篇一北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型（MGWR）的研究一、引言在中国的经济文化中心，北京市的房地产市场一直是全国关注的焦点。

尤其是二手住宅市场，其价格的变动受到众多因素的影响。

准确理解并掌握这些影响机制，对于投资者、购房者以及政策制定者都具有重要的现实意义。

本文旨在通过多尺度地理加权回归模型（MGWR）来深入探讨北京市二手住宅价格的影响机制。

二、文献综述过去的研究中，学者们对二手住宅价格的影响因素进行了广泛的研究，包括经济因素、社会因素、政策因素等。

然而，由于地理空间的异质性，传统回归模型可能无法准确捕捉各因素在不同空间尺度的具体影响。

因此，引入多尺度地理加权回归模型（MGWR）显得尤为重要。

三、研究方法本文采用多尺度地理加权回归模型（MGWR）进行研究。

该模型可以在考虑地理空间异质性的同时，捕捉不同因素对二手住宅价格的具体影响。

此外，我们收集了北京市的二手住宅价格数据以及相关的社会经济数据，作为模型的分析依据。

四、数据与变量数据来源主要是政府公开的统计数据、房地产交易网站以及相关调查数据。

我们选定了包括房屋面积、房龄、地段、交通便利程度、周边学校资源、小区环境等在内的多个变量，以及二手住宅价格作为因变量。

五、实证分析利用MGWR模型，我们对数据进行回归分析。

结果显示，在多个影响因素中，地段、房屋面积、房龄等因素对二手住宅价格的影响最为显著。

在地理空间尺度上，不同区域的二手住宅价格受到的影响因素及其影响程度存在显著差异。

例如，在城市中心区域，地段和交通便利程度的影响更为显著；而在郊区，房屋面积和小区环境的影响则更为突出。

六、讨论与结论通过MGWR模型的分析，我们更深入地理解了北京市二手住宅价格的影响机制。

这为投资者、购房者提供了更为准确的决策依据，同时也为政策制定者提供了有力的参考。

政策制定者可以根据不同区域、不同尺度的影响因素，制定更为精准的房地产政策。

我国房地产价格波动率的影响因素及实证分析(一) 概述房地产市场是我国经济发展中十分重要的一环，房价波动对我们的生产生活都有着深刻的影响。

本文旨在探究我国房地产价格波动率的影响因素及其实证分析。

波动率的定义波动率是反映市场价格波动的风险指标之一，它的计算一般是以某一个时间段内价格变动的标准差平均值为度量。

具体表现为价格波动程度的大小，价格波动越大，波动率就越高。

在房地产市场中，波动率是指房价价格的总体变动程度，反映了市场变动的频率和幅度。

影响因素分析宏观经济环境1.GDP增长率宏观经济环境对房地产市场有着重要的影响，特别是GDP增长率。

在经济增长的环境下，人们的收入增加，购买力增强，房价显然也会上涨。

2.通货膨胀率通货膨胀率是指物价总水平上升的速度，由于物价上涨会导致人们的购买力下降，因此通货膨胀率对于房价也有着很大的影响。

3.利率变动利率对房价波动也有很大的影响，因为房屋的购买和销售往往需要借贷，而房贷利率的变化会直接影响人们的购买力和偿还能力，从而进一步影响房价。

政策环境政策环境对于房地产市场也有着很大的影响，下面我们将从两个方面进行分析。

1.土地政策土地政策的变化可以直接影响房价。

当政府加强对土地的流转管控，土地供应减少，房价自然会上涨；反之，当政府开放土地供应，房价会上涨，但是房价过快上涨会引起经济的泡沫，因此土地流转需要平衡。

2.购房政策购房政策的变化同样会直接影响房价。

当政府出台支持购房人的政策时，房价会增加；相反，当政府出台限购政策时，房价则会下降。

竞争环境其他房地产企业的竞争环境也会对房价产生影响，竞争环境的激烈程度直接影响着开发商的盈利水平，从而影响房价。

实证分析为了验证上述影响因素是否真正对房价波动率产生了影响，本文使用了中原地产数据，并采用了多元回归模型进行实证分析。

具体结果如下：房价波动率 = 0.104 + 0.512 * GDP增长率+ 0.054 * 通货膨胀率+ 0.865 * 利率变动+ 0.066 * 土地政策变化- 0.038 * 购房政策变化+ 0.063 * 竞争环境激烈程度从上述模型结果可以看出，GDP增长率、通货膨胀率、利率变动、土地政策变化、竞争环境激烈程度对于房价波动率均有显著影响，而购房政策变化对于房价波动率的影响不显著。