房地产价格宏观层面上的影响因素分析论文

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1、房地产价格宏观层面上的影响因素分析论文摘要：近年来，房地产投资过热及“泡沫”说，不绝于耳，尤其在2007年，各地房地产价格甚至出现“跳涨”，国家统计局“国房景气指数”连续攀升，有价无市的现象在年底也逐渐突显。文章首先介绍我国房地产市场的现状及其行业地位，然后收集数据.freelfm+ε1x2=μ2+a21f1+a22f2+…a2mfm+ε2xp=μp+ap1f1+ap2f2+…apmfm+εp可以简记为：X=μ+AF+ε，其中f1，f2，…，fm为公共因子，ε1，ε2，…εp为特殊因子，它们都是不可观测的随机变量。公共因子f1，f2，…，fm出现在每个原始变量xi（

2、i=1，2，…p）的表达式中，可理解为原始变量的共有因子；一般假定特殊因子εi～（0，σ2i）。通常称A为因子载荷矩阵。根据因子载荷矩阵的性质知，因子载荷矩阵并不是唯一的，当Γ为一m×m正交矩阵时，AΓ仍然满足原来的约束条件，AΓ同样也是因子载荷矩阵。根据因子载荷阵的这一性质，我们可以对因子载荷阵实行旋转，即用一个正交阵右乘以A，经若干次旋转后，可以使每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷，而在其余公共因子的载荷较小，至多是中等大小。这样我们就能比较明确地知道各公共因子的意义。本文中，可观测的随机变量为X1，X2…X8，这些变量是影响房地产价格的重要因素，各变量之间

3、也有较强的相关性。我们可以通过上面的因子分析模型来对其进行分析，将8个变量分成几类因子，来考察它们对房地产价格的影响。（三）模型的结算结果及其分析首先对各变量进行数据标准化处理，以消除原始变量中数值较高的变量对整体分析的影响：zi=，其中xi为变量x的第个观测值，为变量的平均数，s为标准差。本文采用SPSS13.0软件处理数据，处理结果如下：1、各变量数据的相关性分析。通过计算，变量的两两相关系数如下：从表1可以看出，除了X6、X7与其他各个变量之间的相关关系非常弱外，其他变量之间都有一定的相关关系，尤其是前5个变量。也显示出地价和房租的上涨幅度和各个地区的富裕程度

4、（其中包括上年的房地产价格）、城市化程度、基础设施状况关系不大。2、因子分析结果。对变量进行KMO和Bartlett球形检验，结果为KMO：0.813，Bartlett球形检验的p值为0.000，说明本文中的数据较适合做因子分析。原始变量的变量共同度。变量的共同度反映每个变量对提取的所有公共因子的依赖程度。通过主成分法提取计算，得出1-8的变量共同度分别为：0.915，0.914，0.535，0.866，0.935，0.968，0.791，0.605。8个变量中有6个变量的变量共同度接近或达到80%以上，其余两个也达到50%以上，表明提取的因子具备一定的解释能力。特

5、征根和方差贡献率。本文处理数据时，设定提取的公共因子为3个，通过观察3个因子的方差贡献率，来判断其对原始变量的解释程度。通过计算，随机向量协方差阵的前三个初始特征根分别为：4.355、1.303、0.871；方差的累计贡献率为81.606%，这表明提取的3个因子可以解释原始变量81.6%方差；对提取的公因子进行方差最大（varimax）旋转后，3个因子各自的方差贡献率有一部分变化，但累积方差贡献率不变，3个公因子包含了原始变量的大部分信息。旋转后的因子载荷阵。为使因子具有一定的解释能力，对因子载荷阵进行旋转，旋转后的载荷系数如表2。从表2因子载荷阵可见，变量X1，X

6、2，X3，X4，X5在第一个因子上的载荷比较大，因此可将因子1命名为城市富裕程度因子；变量X7在第二个因子上的载荷比较大，故因子2是反映租赁价格涨幅的因子；变量X6在第三个因子上的载荷比较大，因子3是反映土地价格涨幅的因子。通过上面的分析，我们就将引起房地产价格上涨的主要因素刻画出来了。因子得分。下面给出影响房地产价格最重要的第一个因子的得分，即反映各地区富裕程度的因子得分。得分最高的前10个地区是上海（0.341）、北京（3.044）、浙江（1.349）、天津（1.091）、广东（0.957）、江苏（0.550）、福建（0.447）、辽宁（0.077）、山东（0.

7、072）、重庆（-0.099）。从反映各地富裕程度的因子得分发现，该因子在很大程度上反映出各地房地产价格，因子得分高的房地产价格相应较高，当然由于房地产价格还受其他因素影响，因子得分不一定完全对应各地的房地产价格。其他两个因子，也在一定程度上与各地房地产价格存在关系。三、地产调控的政策建议从上面的分析可以看出影响房地产价格上涨有一定的必然因素。在一定程度内，房地产价格的上涨是合理的，尤其对中国来说，住房制度改革后，房价必然会产生一个理性回归过程，但我国目前房地产价格上涨过快，有消费能力的群体规模缩小，投机性需求偏大。从文中也可以看出房价高低和土地价格及房租价格的