2023年影响全国房价的多元回归分析.doc

影响全国房价的多元回归分析 [摘 要]本文旨在建立我国90年代以来全国房价宏观经济影响因素的线性模型，选取4个宏观经济指标作为方程初始导入自变量，与全国房价进行初步多元线性回归模型分析，并解决了自变量之间多重共线性问题，进而修正为3个自变量与全国房价建立多元线性回归模型，并对回归模型进行分析，得出方程效果良好的结论，指出模型的应用价值。在此根底上进一步预测房价走势，同时给出相应的对策和建议。 [关键词]宏观经济 房屋销售均价 回归模型 对策建议 一、房地产行业现状及特点分析 房地产业作为我国的一个新兴产业，从90年代初房地产市场的建立，再到今天房地产业已具有相当的规模。房地产业己成为国民经济开展的新的增长点，然而当前房地产价格快速上涨，使得人们对房地产的泡沫现象产生了疑虑，影响了房地产业的开展。房地产行业作为国民经济的支柱产业对促进经济增长、推进城镇化进程、改善人民生活发挥了积极作用。 但同时也应看到, 当前房地产市场区域性、结构性问题比拟突出。科学把握房地产市场的开展规律, 客观清醒地认识房地产市场现状, 对于推动房地产市场健康开展, 促进国民经济稳步增长具有重要意义。经过十几年的开展, 中国房地产行业正处于向规模化、品牌化、标准化运作的转型时期, 房地产业的增长方式正在由偏重速度规模向注重效益和市场细分转变，从主要靠政府调控向依靠市场和企业自身调节的方式转变。 房地产行业是典型的资金密集型行业, 具有投资大、风险高、周期久、供给链长、地域性强等特点。随着WTO 各项有关条款的兑现和落实, 包括房地产业在内的我国经济各方面都将发生新的变化。国民经济的持续增长和居民消费结构的提升, 为房地产业提供了高速开展的时机, 也使房地产业面对着更加剧烈的竞争。充分运用信息技术所带来的巨大生产力, 尽快提高自身的信息化应用水平和管理水平, 将成为提升房地产行业竞争力的重点。 二、房地产行业开展趋势 随着房地产开发及营销模式国际化的趋势更加明显,更多的境外基金将关注并介入国内房地产市场, 今后几年中国房地产开发将从大都市为核心的中心城市向二、三线城市扩展, 并呈现以下开展趋势: 〔一〕低收入人口居住问题将成为新焦点。目前, 商品房市场的开展速度远远超过住房保障体系的健全速度, 可以说, 两者呈现严重不均衡开展的态势。低收入人群数量庞大, 低收入人群的住房问题是关乎民生的社会问题, 是政府履行其社会保障职能的重要内容。也正是这一问题的存在, 致使商品房市场的供给结构出现问题, 同时也成为了政府行政干预商品房市场的诱因。因此, 我国房地产市场假设想实现真正的健康循环, 住房保障体系的健全是绕不过的门槛, 并可能催生新的产品, 其设计建造标准将低于经济适用房, 开发模式为政府补贴引导下的开发商主导模式。 〔二〕设计上将有更多新突破。随着越来越多的楼盘尝试中国传统建筑风格, 今后几年中国楼市的现代中国风格将更加成熟, 新中式住宅将继续在摸索中前进。它不是简单的复古, 而是参加现代生活理念, 并采用最新的工艺材料和技术。目前中式建筑有一定的弊端: 首先, 与现代住宅在功能要求上和现代人生活方式上有较大的矛盾; 其次, 技术手段落后, 结构形式、物理性能、建筑材料和施工工艺上均有先天缺乏; 最后, 传统建筑以低层为主, 现代住宅为多层甚至是高层。因此, 传统中式建筑不能简单地套用在现代建筑中, 需要革新。今后几年住宅的户型设计将有较大突破。三方面因素正导致现有户型模式的新变化。首先, 居住文化在不断开展; 其次, 住宅个性化需求不断增加。此外, 先进技术的应用又提供了更多可能性。住宅户型在功能上将朝着普适性和针对性两极方向开展。将会出现适合不同面积需求和使房地产行业的现状与开展趋势探讨用需求的全开敞住宅, 以及向不同客户提供的细分产品,如丁克家庭。 〔三〕高科技节能将成为住宅产品新卖点。今后几年, 中国住宅品质将继续朝着精细化及指标化方向开展。随着消费者日趋理性化, 开发商也会更加注重提高住宅产品质量,并提供可量化的住宅品质指标, 关注住宅寿命问题。预计今后几年在全国范围内将有大量的高科技节能住宅面世。原因是, 一方面国家提高了住宅节能的标准, 另一方面在政府部门、专家学者、媒体的大力呼吁下, 建筑设计行业、开发商以及消费者也越来越关注住宅节能问题。高科技节能将成为住宅产品的新卖点。 〔四〕商业地产盲目开发与运作仍不可防止。随着WTO 规那么的深入实施, 国际零售企业在国内的需求保持了稳定的增长势头。而这些企业在选择经营场所时, 根本上都是选择只租不售产品, 无法与那些切割分散出售的物业进行合作。据统计, 目前商业地产项目选择出售的比例仍然高于半数, 预计今后商业地产开发与运作的盲目性,及空置浪费的严重后果仍不可能完全防止。从2023 年全国商业地产供需来看, 一方面空置率快速上升, 另一方面外资零售商找不到适宜的商业物业, 这种矛盾状况的出现主要是源于商业规划和需求方没有切实地对接。真正能够满足市场需要的商业地产项目需要科学专业化的商业运作, 才能够发挥商业资源应有的价值。预计今后几年一站式消费、体验消费、主题型购物中心将进入消费者的生活中, 这一新的时机也要求开发商迅速提高自己与国际接轨的能力。 〔五〕总部型写字楼的开展成为一种新趋势。今后几年, 办公设施的更高需求将导致写字楼市场竞争剧烈。产品主题化、个性化开展趋势突显, 人性化及网络化受到更广泛关注。未来的办公室将成为一个知识中心。写字楼从表现公司群体形象转变为表现公司个体形象, 总部型写字楼的开展会成为一种新趋势。预计今后几年效劳式写字楼在一些城市将更快开展, 而公寓式写字楼有望成为中低端写字楼市场的新势力。 〔六〕工业旅游地产将出现并成为新的增长点。随着旅游地产项目开发和运作的专业化开展, 以及旅游业本身的广阔前景, 作为旅游和地产两个黄金产业的交叉型产业, 正逐渐为市场关注。今后几年, 配套设施全面, 有着鲜明的主题、独特的景观形象、深厚的历史积淀以及浓郁的文化气息的产品将成为主流。在兴旺国家广受重视的工业旅游将成为国内旅游产业新的增长点。这种对废旧工业厂房、厂区的改造、利用,在营造特殊体验旅游设施的同时, 对我国老工业基地, 特别是重工业基地的城市复兴, 也提供了有效且可持续开展的解决途径。今后几年, 全国各地的旅游地产项目将在各种资源的主题创造方面有大的突破。结合自然环境、文化、经济、交通、区域开展等诸多资源开展的旅游房地产业, 将会有更大的开展。 国家近来接连采取了对房地产业具有震撼力的宏观调控政策。从理论上讲，房地产价格受建设本钱、宏观经济因素、社会因素、人口因素、政策体制及供求变化等多方面的综合影响，其中，作为房地产业开展背景的宏观经济因素起着至关重要的作用。因此，从宏观经济角度分析预测未来房地产价格市场的开展趋势，对于稳定房价、保持适度开发和建立更合理的市场规那么起到参考价值。本文主要从国内生产总值、全国居民消费水平、房地产投资总额、全社会固定资产投资房屋竣工面积等经济的度出发，建立与全国房屋销售均价的多元线形回归模型，进行房地产市场的经济分析与预测。房地产价格最近几年一直居高不下，存在严重的泡沫经济，就这一现状的控制提出对策建议。 三、建立初步回归模型 (一)初步回归模型建立 1993-2023年相关经济数据如表1所示。经过对这15年的经济数据进行时间序列分析，设定国内生产总值为X1,地产投资总额为X2,全国居民消费水平为X3、全社会固定资产投资房屋竣工面积为X4，作为自变量，全国房屋销售均价设为Y，作为因变量。根据所选的全国居民消费水平、房地产投资总额、全社会固定资产投资房屋竣工面积(图表中简称为固投房屋竣工面积)、国内生产总值四项指标，建立如下的多元线性回归模型: Y=b0+b1×x1+b2×x2+b3×x3+b4×x4+u 其中 Y——全国房屋销售均价 i=1 ∑ 4 Y=b0+ bixi X1——全国居民消费水平 X2——房地产投资总额 X3——全社会固定资产投资房屋竣工面积 X4——国内生产总值 b0 ，b1，b2，b3，b4——未知参数 u是剩余残差，且E(u)=0,与三个自变量无关。 表1 (1993-2023)年相关经济数据 年份 房屋销售均价(元/m2) 全国居民消费水平(元) 房地产投资总额(亿元) 固投房屋竣工面积(万m2) 国内生产总值(亿元) 2023 3168 5439 15909 227589 183084.8 2023 2778 4925 13158 207019 159878.3 2023 2359 4411 10154 202644 135822.8 2023 2250 4106 7791 196738 120332.7 2023 2170 3869 6344 182437 109655.2 2023 2112 3632 4984 181974 99214.6 2023 2053 3346 4103 187357 89677.1 2023 3063 3159 3614 170905 84402.3 1999 1997 3002 2178 166057 78973 1998 1806 2789 3216 161966 71176.6 1997 1591 2355 3149 145600 60793.7 1996 1409 1833 2554 136550 48197.9 1995 1291 1393 1938 122023 35333.9 1994 995 1116 731.2 114800 26923.5 1993 786 932 436.2 119107 21781.5 数据来源:中经专网(教育版) (二)初步回归模型检验 用SPSS软件对数据进行分析处理，得出如下分析检验结果。 1、拟合优度检验 由表2可看出，其相关系数R为0. 986，测定系数R'为0. 972，说明其拟合优度较好。 表2 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0.986(a) 0.972 0.961 126.34742 a Predictors: (Constant),国内生产总值(亿元)。房地产投资额(亿元)，固投房屋竣工面积(万m2) ，全国居民消费水平(元)。 2.方程显著性检验(F检验) 如表3所示，F〔4, 10〕0.001=5.99<86.111，通过了方程显著性检验。 表3 ANOVA(b) Mode 1 Sum of Square df Mean Square F Sig. 1 Regression 5498611.039 4 1374652.76 86.11 0.000 (a) Rsidual 159636.694 10 15963.669 Total 5658247.733 14 a Predictors: (Constant),国内生产总值(亿元)。房地产投资额(亿元)，固投房屋竣工面积(万m2) ,全国居民消费水平(元)。 b Dependent Variable:房屋销售均价(元/m2)。 3.变量显著性检验(t检验) 如表4所示，t (15) 0.3=1.074<1.087，能够通过检验。 表4 Coefficients (a