上海市商品住宅市场价格影响因素分析与预测研究

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1、武汉科技大学硕士学位论文上海市商品住宅市场价格影响因素分析与预测研究姓名：揭志强申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：熊华平2012-12-05武汉科技大学硕士学位论文第1页摘要近几年来，我国商品住宅价格持续攀升，以上海为中心的长三角地区住宅价格上涨幅度为甚，目前长三角是全国住宅价格最高的地区，上海不仅是我国的经济中心又是长三角的龙头，上海市住宅价格问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。本文从商品住宅价格的相关理论出发，对商品住宅市场进行理论分析，首先对上海市商品住宅现状进行分析，分析认为2002．2010年上海市商品住宅市场呈现出供给与需求都比较旺盛的局面，从供需

2、的对比来看，住宅的需求增长速度大于供给的增长速度，住宅的价格不断攀升。其次，采用定性分析法研究上海市住宅价格波动的主要影响因素，在此基础上采用多元线性回归模型并运用主成分分析法，探讨上海市住宅价格与各个主要影响因素间的数量关系，分析结果表明：前3个主成分包含了6个指标的90．68％的信息，人口数量、人均可支配收入、商品住宅的投资额、消费者物价指数CPI对商品住宅平均价格的影响为正；银行利率、商品住宅的竣工面积对商品住宅平均价格的影响为负。最后，运用灰色马尔科夫模型预测上海市未来几期的值，研究表明：灰色马尔科夫模型的预测精度较好，通过预测得出2012、2013年上海市商品住宅的平均价格分别为1

3、8691．768、21640．122元／平方米。文章试图探寻上海市商品住宅价格变动的影响因素并预测其价格的变动趋势。希望研究成果对上海市政府有效地调控住宅市场起到一定的参考作用，同时又能帮助消费者预测商品住宅价格走势，为其当前或今后的购买行为提供理论依据。关键词：商品住宅价格；灰色．马尔科夫方法；价格走势第1I页武汉科技大学硕士学位论文AbstractInChina，thecommercialhousingpriceshaskeptincreasinginrecentyears．theresidentialhousepricesarestaggeringincreaseinYangtzeRi

4、verregionofwhichShanghaiisthecenter,theresidentialhousepricesinYangtzeRivearenowthehighestinthecoRntry,ShanghaiiStheleadingroleoftheYangtzeRiver,TheissueofShanghairesidentialhousepriceshasattractedbroadattentionasamajoreconomicandsocialproblem．Thispaperbasedontherelevantcommodityresidentialhousingp

5、ricestheory,makingastudyofresidentialrealestatemarketsituationinShanghaifirstly．TheanalysisbelievesthatthemomentumofthesupplyanddemandintheoverallhousingmarketinShanghai(2002-2010)isflourishing．Fromthecomparativeviewofsupplyanddemandsituation，thegrowthrateofhousingdemandishigherthanthesupply,butthe

6、housingpriceskeeprising．Secondly,thepapertakeamethodofqualitativeanalysistostudythemainfactorscausedfluctuationsofcommercialhousingpriceinShanghai．Basedontheanalysis，thepapertakesamultiplelinearregressionmodelandprincipalcomponentsanalysistostudythequantitativerelationshipbetweenthehousingpricesand

7、theinfluencingfactors．Theanalysisresultshowthatthefirstthreeprincipalcomponentcouldexplain90．68％information，thepopulation，percapitadisposableincome，investmentincommercialresidential，pricelevelhavepositivein