房地产调控问题

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1、房地产调控问题【摘要】本文针对于房地产调控问题，收集相关数据并集中对数据进行处理，建立线性回归模型分析商品住宅价格、GDP、大宗商品价格以及市民收入水平Z间的关系。首先对数据进行详细的统计，统计出了武汉市各个区2003年至2012年间商甜住宅价格、GDP、大宗商品价格以及市民收入水平的所有数据，然后通对数据进行优化处理，找出与该城市整体状况最符合的相关数据并对该数据进行分析。对于问题一，要得到商品住宅价格、GDP、大宗商品价格Z间的关系，可以对它们两两单独分析，首先用Excel分别做出商品住宅价格、GDP

2、、大宗商品价格和市民收入水平之间的散点图再画其总体冋归线，通过spss数据建立一元线性回归模型或多元线性冋归模型，然后对其线性冋归模型进行检验，若线性冋归方程的口J用度越高的话，其因变量与其自变量之间的关系越越明确。通过建立模型可以很好地挖掘出它们Z间的关系。对于问题二，根据问题一屮收集的数据运用spss软件进行分析，建立岀商品住宅价格与时间和大宗商品价格与时间的线性冋归模型，对冋归模型进行检验，若模型的自变量与因变量之间有显著的相关性，则通过模型进行预测的值和趋势将会是比较准确的，建立起來的模型具有很好

3、的实用性。对于问题三，通过问题一中的数据分析运用Excel模拟出商品住宅价格增速与GDP增速Z间的关系图，发现08〜09年是三组数据的折点，结合数据和图形列岀它们之间的关系式，求出它们之间的交点，从而预测出GDP增速和商品住宅价格增速发牛变化的那年即调控政策失效的大致吋间点（2017年）。建立商品住宅价格的增速、GDP增速、市民工资收入水平间的关系模型，对其进行显著性检验且使用spss箱线图法检测其是否存在异常值，然后画出其图像寻求它们Z间更加合理的线性回归模型，发现通过spss数据处理后，商品住宅价格、

4、GDP增t速度、GDP增K速度的平方和市民人均收入之间存在更显著的关系。通过该问建立的模型，对房地产调控将会更有方向性。综上所述，通过对以往数据的分析获得的线性回归模型不仅能找到对商品住宅价格影响较大的因素，还能对未来一段时间进行预测和分析。这对房地产调控起着很大的作用。【关键词】模拟关系图像、spss求解方程、多元线性冋归方程、spss箱线图法显著性检验§1、问题重述1、研究背景：房地产做为国家经济发展的支柱产业，对屮国经济的发展起着举足轻重的作用。房地产调控的目的不仅是为了保持房地产市场的平稳较快发展

5、，更重要的也是为了保持经济的可持续发展。从2002年8月26日六部委颁发217号文件起，我国房地产调控历史走过了十余年。细心盘点房地产调控的十年，大致口J以划分为四个阶段：第一阶段，调控起步期（2002年至2004年）：主要以收紧土地供给和房地产信贷为主要手段，以抑制房地产市场投资过热为目的。第二阶段，调控加码期（2005年至2008年上半年）：加码的手段以结构性调整为主，在抑制房地产投资过热的同时，提出稳房价的新口标。国八条、新国八条、国六条相继出台，重点打击囤地行为、改善商品房和保障房供应结构、提高首

6、付比例、推出税收调控手段，改善供给结构的同时开始调节商品房投资性需求。第三阶段，紧急救市期（2008年下半年至2009年上半年）：为应对全球性金融危机对中国经济的冲击，政府政策全面转向，以楼市稳定来支持经济稳定，从中央到地方全面放松各项房地产调控措施，甚至出台利率打折等购房刺激政策。第四阶段，调控全面加码期（2010年至今）：遏制房价过快上涨或促进房价合理回归成为突出调控目标。国十一条、新国十条、限购令等号称史上最严厉调控措施相继出炉，涵盖土地供给、信贷、税收、保障房等各方而的住房差别化调控体系逐渐形成。

7、近十年，从单一供给管理转向供给与需求综合管理，从防止房地产市场投资过热转向重点遏制房价过快上涨，我国房地产调控廿标逐渐清晰，政策体系逐渐建立。然而，虽然调控取得一定成绩，但调控多为定性的行政手段，量化调控方案很少。并月.调控政策一般只是短暂实用某一特定时期。2、需要解决的问题：1、收集整理武汉市近十年各片区商品住宅价格变化数据、大宗商品价格变化数据、工资收入和GDP数据等。并挖掘它们之间的关系。2、根据近十年已知数据建立数学模型并预测2013年6月至12月间商品住宅价格，大宗商品价格变化趋势。3、结合武汉

8、市市民工资收入的具体情况，评价调控政策“商品住宅价格的增长速度不高于GDP的增长速度”在多长吋间内有效。并尝试建立数学模型模拟商品住宅价格、GDP增速、市民工资水平之间的关系。§2模型假设1、统计年鉴里的数据真实可信且具有参考性；2、由于收集的数据来源有限，收集数据与实际数据的谋差忽略不计;3、每一组数据所组成的图像都模拟成线性关系；4、所有的数据异常数据都进过处理排除；5、运用各个区数据汇总后的数据求解模型。§3符号说明序号