基于多元回归的房地产价格影响因素分析

房地产价格一直是社会各界特别关注的民生问题。本文选取了极具代表性的广东省作为研究对象,详细、深刻的研究影响房价的因素。利用多元回归、逐步回归对需求和供给两个模型做出分析,对主要的影响因素做出评价。研究发现,在需求模型中,影响广东省房价的主要因素是房地产投资额,而在供给模型中,影响广东省房地产价格的因素主要是人民币贷款利率、建筑材料价格。     

基于多元回归的济南市房价影响因素研究

房地产价格的剧烈波动已经引起社会各方的高度重视,文章通过收集2008年-2017年济南市商品房价格相关数据,对济南市商品房价格进行分析。研究结果表明:对济南市商品房价格影响较大的因素主要有常住人口、商品房销售面积以及贷款基准利率。其中常住人口对房价的影响最大,且对商品房价格产生正向影响;商品房销售面积以及贷款基准利率对商品房价格产生负向影响;房地产投资开发额和人均可支配收入对其影响不显著。最后基于研究结果提出相关建议。     

我国房地产价格影响因素的实证分析

房地产是我国国民经济发展的重要支柱,近年来,其价格居高不下。为了探究房地产价格变动的影响因素,本文通过模型推导,选取了人口数量、物价指数、收入水平、贷款利率、人均GDP和土地价格等6个指标作为解释变量,与被解释变量房地产价格进行多元线性回归分析;利用拉格朗日乘数(LM)法检验回归方程的自相关性;并用逐步回归法剔除回归结果的多重共线性。最终确认房价主要受人口数量、物价指数、贷款利率和土地价格的影响,本研究对以后分析具体房地产项目的经济效益和风险评价具有指导意义。     

商品房价格的实证研究与分析

为了保持中国房地产市场的持续健康发展，建立和完善市场信息体系和预警预报体系尤为重要。本文运用房地产估价理论和计量经济学的方法，利用房地产价格高度相关的特征变量——房屋造价、人均GDP、人均可支配收入的历史记录，建立三个特征变量对房地产价格影响的经济计量模型，定量分析中国各地区商品房销售价格与房地产预测价格的关系，指明如何结合分析其他影响商品房价格的因素正确判断一个地区的商品房价格水平。     

商品房价格影响因素的综合分析——基于VAR模型

针对商品房价格的影响因素,以合肥市房价为研究对象,根据价格理论,构造了商品房均衡价格模型,并从供需两侧选取了INV、CPI、LC、以及CA四个变量进行实证分析。首先,运用1997年-2016年合肥市各变量年度数据,通过Spearman相关系数检验,得出所选取的变量与商品房平均销售价格之间均具有较强的相关关系。其次,利用合肥市2013年4月-2017年11月部分变量的月度数据,建立向量自回归模型,利用脉冲响应分析和方差分解来进一步分析合肥市CPI、INV、CA以及LC几个变量对合肥市商品房平均销售价格的影响,最终得出除了房价自身以外,INV与CPI对房价的波动都做出了贡献,而LC与CA的贡献度很小。最后,根据实证分析的结果提出相关政策建议。     

货币政策对房地产市场影响的模型分析

货币政策对房地产市场有巨大影响.本文为分析货币政策对于房地产价格水平的调节作用,建立了一个商品房销售价格与货币供应量、银行同业拆借7天平均加权利率的向量自回归模型(VAR模型).研究结果表明:货币供应量和银行间同业拆借7天平均加权利率对房地产价格水平有较大影响,调节作用显著;利率对房地产价格的影响大于货币供应量对于房地产价格的影响.故而,通过货币政策调控房地产价格是可行的;在选择调控方式时,应优先考虑利率调节的方案.     

南宁市房地产价格影响因素线性回归模型分析

房地产业是我国的支柱产业，文章选取了影响南宁市房地产价格的九个指标，通过构建多元线性回归模型对房地产价格的影响因素进行量化分析，结果表明，房地产价格主要受地区生产值、年末总人口和房地产开发投资额的影响。     

政府债务对中国房地产价格的影响研究

房地产行业是我国的支柱产业之一,近年来,房地产行业对我国的经济发展做出了重大贡献,与此同时,政府债务规模对推动房地产行业的发展做出了重要贡献。文章通过分析中央政府债务规模和中国商品房价格之间的关系,通过构建向量自回归模型(VAR模型)进行实证分析。结果表明:政府债务规模的扩大,促使了商品房价格的上涨,这种促进作用是正向且长期的。     

灰色GM(1,1)模型在商品房销售价格预测中的应用

商品房价格水平受到诸多因素的影响,准确预测商品房价格走向,对房地产市场的宏观调控及工作的开展有着重大意义。以青岛市近8年商品房销售价格为基础,通过建立GM(1,1)模型并进行实际应用,验证了预测数据有较高的精度,证明了模型的有效性,可以为实际工作提供一定的参考。     

河北省房地产价格波动影响因素的实证分析

本文以河北省2004年第1季度至2009年第4季度的房地产平均销售价格及相关数据为样本,运用计量经济学的逐步回归法分析了河北省宏观经济基本层面对房地产价格的影响和作用程度。实证分析发现:人口因素、地区生产总值和货币供应量对房地产价格波动影响较大,其中货币供应量与河北省房地产的价格波动呈现正相关,对房地产价格的影响非常显著。因此,我国的货币政策要逐步关注各地区的房地产价格。     

河北省房地产价格波动影响因素的实证分析

本文以河北省2004年第1季度至2009年第4季度的房地产平均销售价格及相关数据为样本,运用计量经济学的逐步回归法分析了河北省宏观经济基本层面对房地产价格的影响和作用程度。实证分析发现：人口因素、地区生产总值和货币供应量对房地产价格波动影响较大,其中货币供应量与河北省房地产的价格波动呈现正相关,对房地产价格的影响非常显著。因此,我国的货币政策要逐步关注各地区的房地产价格。     

供需因素对城市商品住宅价格的影响及其空间分布

从供给和需求的角度出发,选择我国35个大中城市1999-2007年的住宅相关数据构建了其需求和供给模型,得出各变量对住宅价格的影响关系,并运用逐步回归法确定了每个大中城市住宅价格的主要影响因素,进而揭示了35个大中城市商品住宅价格主要影响因素的空间分布,并据此对35个大中城市进行了分类.     

计量经济模型的郑州商品房房价浅析

本文利用宏观经济的供需模型分析得出影响郑州商品房价格的几个主要因素,并将2000-2010数据代入E-views软件,建立郑州市商品房定价的计量经济模型。从而预测未来郑州商品房定价的走向并提出相关的政策建议。     

新疆阿拉尔市基于主成分分析的商品住宅价格预测研究

2008年底以来,阿克苏地区阿拉尔市房地产市场出现房价逐渐走高,商品房投资额增幅加大,内部结构不平衡等持续发展偏热的迹象,针对这种现象,对商品住宅价格的研究就显得十分必要。文章首先对阿拉尔市商品住宅价格现状进行了分析,并在此基础上运用统计分析软件SPSS21.0采用主成分分析法对影响阿拉尔市住宅价格的9个因素进行了有针对性的分析,并应用统计软件Eviews6.0对数据进行多元线性回归分析,建立了阿拉尔市商品住宅价格预测模型,得出阿拉尔市未来几年的住宅销售均价。最后,在预测结果的基础上结合阿拉尔市住宅房地产市场的具体情况,为政府提出了使住宅市场健康稳定发展的对策建议。     

房地产价格影响因素分析

房屋作为人类生存所必须具备的基本设施,价格增长太快会严重影响人类的生活,从而影响社会的安定的团结,因此解决房屋价格的问题迫在眉睫.本文将商品房销售价格作为研究对象,参考了与房地产价格相关的经济理论和经济学知识,从房地产分类、 住房价格的定义以及特征入手,将房地产影响因素分为成本因素、 经济因素、 社会因素和政策因素,进而以房地产统计数据为基础,运用计量模型进行实证分析,以解释影响房屋价格的各个因素具体有多大.     

我国货币政策对房地产价格影响的实证分析

近几年来,我国房地产投资过热、房地产价格增长过快引起了全社会的关注。与此同时,央行出台多项货币政策以实现经济的总量平衡。本文以货币政策与房地产价格之间的关系为研究对象,主要运用多元线性回归模型的方法,在货币政策影响房地产市场理论途径的分析基础上进行实证,对货币政策对房地产价格的影响进行实证分析。根据实证结果分析影响货币政策效应的主要因素,并给出相关的政策建议。     

论商品房价格的合理确定

通过对商品房价格组成和影响因素的分析,提出了目前商品房价格的几种确定方法。并就如何理解目前房地产开发市场提出了自己的见解。     

成都市高校学生移动存储器的消费调查分析

在大学生中进行市场消费问卷调查，可以有效的了解当代大学生的消费偏好。文章采用逐步回归的统计方法，建立线性回归模型．得出移动存储器的价格和存储容量是对大学生消费意愿影响最大的因素，并对厂家提出了几点建议。     

基于结构解析模型(ISM)的商品房价格相关因素分析

近年来,商品房价格一路攀升,这与很多因素有关;其中国家经济政策、经济发展水平,城市化进程、生产成本、投资者心理预期等因素影响着商品房的供求,从而最终影响房价。在这几个因素中,有些是可以通过人为影响使其在短期内改变,而有些因素不可能在短期内有所改变。用结构解析模型来分析这些影响因素,可以得出影响商品房价格的最基本的可控因素是国家经济政策。     

房地产价格波动的影响要素分析与趋势预测

本文围绕当前房地产市场的热点问题,应用协整理论研究了我国房地产价格与其多个影响因素之间的长期均衡关系,建立了多因素的长期均衡模型,并给出了各影响因素对房地产价格波动贡献大小的数量化测度,同时建立了相应的误差修正模型,得出全国房地产市场走势的预期。