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。     

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。     

我国寿险保费影响因素的实证分析

本文主要分析我国保险行业发展现状,以寿险保费收入为指标,通过统计数据分析影响我国现阶段各地区人身保险需求不平衡的主要因素。根据相关数据的可获性及影响因素的重要性,选取目标分析因素指标生产总值(GDP)、城乡居民储蓄存款余额(DCCI)、人口数量(GP)、社会福利保障费用(SSW)、居民消费价格指数(CPI)五者为自变量,各地区保费收入(PI)为因变量。与已有的论文不同,本模型考虑了自变量之间的交互作用。利用Stata软件进行多元线性回归分析,最终得到相应科学的多元回归模型。结果表明自变量GDP、DCCI、GP及GDP,DCCI与CPI的交互项与因变量PI线性相关,而因变量PI与自变量CPI、SSW之间相关性不显著,进一步给出出未来寿险业的发展建议。     

房价影响因素的实证分析——以青岛市为例

运用SPSS软件,以人口、人均GDP、住房销售面积和房地产开发投资为自变量,采用2000～2009年10年的数据,建立了多元线性回归模型,对青岛市房价这一因变量进行了模拟分析。模型通过各种检验,得出了影响青岛市住房价格最重要的因素是市区人口这一结论,说明青岛市有效的需求增大,是抬高住房价格十分重要的因素,这在一定层面上说明了青岛的住宅市场的价格是比较正常的价格。     

邢台市房地产行业健康状况研究——以住宅市场为基础

本文以邢台市住宅房地产市场为基础进行研究,从价格、存量、增量、发展均衡性四个方面选取指标进行计算,并与全国的经验标准进行比对,从而对行业是否健康进行判断;在数据计算结果的基础上对于邢台市房地产行业发展过程中存在的问题进行分析,对今后房地产行业的健康发展提出了相关的建议和意见。     

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。     

基于多元回归模型房地产价格上涨因素分析——以2002-2009数据为例

本文从房地产价格的相关理论出发,以建筑业贷款、房地产开发竣工房屋造价、商品房屋销售面积和商品房屋销售面积等为着手点,对影响房地产价格的因素进行分析。同时运用近8年房地产的相关数据建立多元线性回归模型,进一步从实证角度分析各因素对需求量的影响程度。     

我国成品油价格变动因素分析

2002年以来,国际油价一路攀升,我国成品油价格变动不仅受多方面因素影响,而且各因素间的关系错综复杂。通过对成品油价格变动进行多因素分析,建立以成品油价格为因变量,以其他可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型,通过方差分析、回归系数分析及显著性检验等统计分析,找到影响成品油价的主要因素,为成品油经销企业提供决策依据。     

基于多元回归模型房地产价格上涨因素分析--以2002-2009数据为例

本文从房地产价格的相关理论出发,以建筑业贷款、房地产开发竣工房屋造价、商品房屋销售面积和商品房屋销售面积等为着手点,对影响房地产价格的因素进行分析。同时运用近8年房地产的相关数据建立多元线性回归模型,进一步从实证角度分析各因素对需求量的影响程度。     

试析城市人口的变化对房地产投资的影响

本文结合我国众多城市中所统计出来的数据进行分析，利用多元线性的回归模式，于各个城市多个因素中，选取了影响房地产投资的有关人口这个大因素。得出了人口对房地产的发展与投资有着非常重要的影响结论。     

上海徐汇区房价的影响因素分析——基于消费者效用的实证分析

利用计量经济学构造模型来具体分析对房产价格决定因素,并通过消费者效用对房屋特征隐含价格进行定性分析。文章选取房屋的构造因素及地理位置通过线性回归,得出停车位、楼层和装修类型等多个交互项对房价起重要作用。主要是用SPSS软件进行逐步剔除自变量和OLS回归,在微观层面上做出的影响房价因素的模型。     

基于特征价格模型的住宅租金影响因素研究——以武汉市为例

为研究住宅租金的影响因素,以武汉市住宅租赁市场为研究对象,使用2016年某房地产中介公司的住宅租赁数据,利用SPSS 22.0软件对数据进行多元线性回归分析,得到了武汉市住宅租赁特征价格模型,通过模型的建立分析武汉市住宅租金构成的内在规律。     

初探上海房地产价格调控

一、背景与意义1、上海房地产市场的价格现状及存在问题近年来,上海房地产市场迅速升温,房地产价格不断攀升,2004年底,全市新建商品房的平均价格内环线以内是每平方米15000元以上,内中环线10000元左右,中外环线6800元上下,外环线以外4800多元。商品房销售价格指数2003年、2004年同比上涨20.1%、15.8%,大大超过2001年4.4%和2002     

浙江省能源效率影响因素研究

本文在浙江省各种能源资源利用现状的基础上,归纳出对浙江省能源效率产生影响的八个因素,然后建立多元线性回归模型,采用逐步回归法进行分析。研究表明,技术进步这一能源影响因素在浙江这一区域并不显著,同时也排除了房地产投资、环境保护(废气排放)和经济增量对能源效率的显著影响。分析还表明,价格指数、对外贸易和产业结构是能源效率的显著影响因素,特别是产业结构和对外贸易对能源效率的影响最明显。最后,在研究结果的基础上,对浙江省能源利用方面提出了对策和建议。     

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。     

基于经济学理论的房地产市场价格分析

<正>近几年来,房地产投资急剧增温,房地产价格持续攀升。2007年9月全国70个大中城市房屋销售价格同比上涨8.9%,国家统计局公布的9月份"国房景气指数"也创下三年以来的新高,达到104.99,同比上升1.85点;从房价走势看,一、二、三季度全国70个大中城市房屋销售价格分别上涨5.6%、6.3%和8.2%,走势明显上扬。以下从供给结构模型分析我国房地产市场价格虚高的原因:     

成都市房价影响因素的回归分析与事后模拟

运用SPSS软件,以GDP、市区居民人均可支配收入、住宅投资完成额、住宅施工面积、住宅竣工面积和市区人口为自变量,采用1997～2005年9年的数据,建立了多元线性回归模型,对成都市房价这一因变量进行了模拟分析。模型通过各种检验,得出了影响成都市住房价格最重要的因素是市区人口和住宅施工面积这一结论;最后,并运用模型做了事后模拟,其结果比较接近市场价格。     

居民可支配收入与房地产价格的关系研究——基于省际面板的计量分析

选取中国31省(市、区)2000~2007年的面板数据,分别从截面估计和时间估计角度对房地产价格与居民可支配收入关系进行了实证研究。研究表明:居民可支配收入与房地产价格均高度相关。从截面估计看,不同地区居民可支配收入对房地产价格的影响程度不同,其中天津、上海、福建等发达省市房地产价格对居民可支配收入弹性较大。从时间估计看,居民可支配收入对房地产价格的影响从2000年到2007年逐渐升高,并提出相关的政策建议。     

基于逐步回归法的皖西物流需求研究

影响区域物流需求的因素有经济总量、贸易水平等经济指标。文中选取皖西地区2001～2012年期间GDP、全社会固定资产投资、进出口总额、城镇居民人均可支配收入、社会消费品零售总额为自变量,以货运周转量代替物流需求量为因变量,通过SPSS软件用逐步回归法对皖西物流需求情况进行多元线性回归分析,得出全社会固定资产投资及城镇居民人均可支配收入对货运周转量有显著影响,并提出建议。     

房地产开发企业资金状况分析

本文从楼市运行现状、金融融资环境和宏观经济形势三个角度对房地产开发企业资金状况进行分析,选取最具代表性的八个指标对房地产开发企业资金状况的影响程度予以赋值。其中本年资金来源同比增速、本年资金来源和开发投资额增速差值、商品房销售金额增长率、房地产