我国房地产价格影响因素实证研究

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1、我国房地产价格影响因素实证研究摘要：本文选取土地交易价格指数等八个指标作为初始自变量导入方程与房屋销售价格指数建立初步房价模型，利用Pearson、Kendall、Spearman三种相关分析方法确定各个指标对房价解释能力的排序，通过回归分析相关方法进行自变量的分析和筛选，最终选取建材价格指数、房地产开发投资额两个自变量与房屋销售价格指数建立了多元线性回归方程，最后结合研究结论和我国房地产业的实际状况提出了相应的政策建议。总结大全关键词：房屋销售价格指数影响因素实证研究1.引言近年来随着我国房地产业及市场改革的不断推进，房价上涨速度不断加快，居高不下

2、的房价受到社会各界广泛关注。目前我国房价上涨速度和幅度均超出人均可支配收入水平，投资过度、潜在需求旺盛和房屋高空置率相矛盾、供应结构不合理等方面问题越发明显，影响了居民住房条件的改善和房地产业的持续健康发展，引发了银行信贷结构不合理、经济结构失衡等问题，降低了金融市场的安全性，加大了社会贫富差距。在这样的时代背景下，房价不仅关系到国民的切身利益，更影响着国民经济的健康和持续发展及社会的稳定，使得房价问题成为房地产研究的焦点，并且成为房地产泡沫、房地产金融风险等相关研究的基础。对房价波动影响因素进行实证研究不仅具有一定的理论价值，更可以为解决现实问题提

3、供决策参考。2.研究现状国内学者从不同角度分析了我国房地产市场发展过程中的潜在风险问题。尽管我国房地产市场发展时间较短，但由于近期房价问题日益尖锐，因此近年来研究大多数都集中在价格影响因素这一问题上，早期研究大多数都采用定性研究方法，而探讨房价波动的近期研究中大部分学者都利用实证研究方法确定了房价的决定因素，并以此为依据构造了房地产定价模型。简历大全定性研究代表李立，李永辉(2002)认为房地产价格是由多种要素决定的，除土地费用、建安费用等项费用外，与国家经济政策，体制改革深化程度，居民收入水平和经济发展景气度等因素的变化也有重要的关联性，从定性的角

4、度探讨了房价的重要构成要素，为之后的实证研究奠定了理论基础。Granger因果检验和回归分析在实证分析中得到广泛应用。高波，毛丰付(2003)以1999—2002年土地季度价格指数和房地产季度价格指数为样本，通过Granger因果关系检验和回归分析，对房价与地价间的影响关系进行分析，得出长期内房价走势决定地价走势、短期内两者存在相互影响的结论。皮舜，武康平(2004)通过基于Panel数据的Granger因果检验模型，发现1994到2002年间我国区域房地产市场发展与经济增长之间存在着双向因果关系，为处理房地产市场和经济发展之间的关系提供了科学依据。

5、3.初步建立房价模型实证研究通常针对所研究的经济现象建立计量模型，计量经济学模型可以“简化”现实世界的状况，把经济问题理想化、模型化。影响房价的因素很多，在实证分析的过程中我们要考虑获取数据的质量及可行性，目前出于资源限制很难收集到历年来我国影响房价波动所有因素的统计数据，因此本文只关注于影响房价波动的主要因素，忽略影响较小的、次要的及难以收集或量化的因素，以便进行系统的模型化实证研究。本文在变量选择的过程中遵循相关性、可行性及简化性三个原则，对已有研究提到的全部影响因素进行了筛选，最终确定初步进入模型的自变量包括土地交易价格指数等八个指标，构建如下

6、模型：总结大全Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+ε因变量Y代表我国房屋销售价格指数；模型包含的8个自变量是：X1土地交易价格指数、X2建材价格指数、X3房地产开发投资额(单位：亿元)、X4上年土地开发面积(单位：万平方米)、X5贷款利率、X6金融机构贷款余额(单位：万亿)、X7GDP(单位：亿元)、X8我国城市居民人均可支配收入(单位：元)；9个回归参数分别用β0、β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8表示，ε为随机扰动项或误差项。4.实证分析4.1相关性分析根据建立的房地产定价模型，笔

7、者从中经网数据库、国家统计局网站、中国人民银行网站等渠道收集了相关数据，并进行了季节性及定比调整，利用SPSS中Pearson、Kendall和Spearman三种相关分析方法研究各自变量与因变量之间的相关性以保证分析结果的科学性，从而确定自变量影响程度和解释能力的最终排序。三种方法的分析结果基本保持一致:1.利率与房价波动的相关性最大，具有最强的对房价的解释能力；得出的各影响因素与房价的相关性最终由强到弱的排序为：贷款利率、GDP、贷款余额、建材价格、房地产开发投资额、上年土地开发面积、人均可支配收入、土地交易价格。2.在保证变量选取和模型设计合理

8、性及统计数据准确性的前提下，利率因素在推动我国房地产业发展方面具有重大影响，结论表明利率变动对房价有正向影响