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多元线性回归分析房地产价格的影响因素

摘要

本文通过影响房地产价格的主要因素，用概率论与数理统计的方法找出

价格和各个因素之间的近似线性关系，建立各个因素与全国房价多元线性

回归模型，并利用Matlab对回归模型进行分析，得出方程效果良好的结论，指出模型的应用价值。在此基础上进一步预测房价走势，同时给出相应的对

策和建议。

关键字：房地产；线性；回归模型。

Abstract

Inthispaper,realestatepricesthroughtheimpactofthemainfactors,usingprobabilitytheoryandmathematicalstatisticsmethodstoidentifyallthefactorsofpriceandtheapproximatelinearrelationshipbetweentheestablishmentofvariousfactorswiththenationalhousingmultiplelinearregressionmodel,andtheuseofMatlabsreturnmodeltoanalyzetheeffectofagoodequationtodrawtheconclusionthatthemodeloftheapplication.Onthisbasisfurtherforecastprice

movements,whilethecorrespondingcountermeasuresandsuggestions.

Keywords:Realestatelinearregressionmodel.

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目录

一、引言 4

二、多元线性回归分析理论介绍 4

1.多元线性回归分析预测法概述 4

2.多元线性回归的计算模型 4

3.多元线性回归模型的检验 6

3.1.拟合程度的测定 6

3.2.估计标准误差 7

3.3.回归方程的显著性检验 7

3.4.回归系数的显著性检验 8

三、实例分析 9

1.模型假设 9

2.问题分析与模型建立 9

2.1.问题分析 9

2.2.多元线性回归模型的建立 10

3.模型求解 11

3.1.我们依次做出各主要因素与均衡价格的散点图 11

3.2.残差分析 14

4.显著性检验与置信区间 15

四、结论与检验 16

五、个人感言 17

六、参考文献 17

七、附录 17

一、引言

房地产业的运行和发展涉及众多的相关产业，显示出很强的相关性。房地产业在许多国家和地区成为支柱产业，占GDP的比重在10%以上。在我国，房地产业对全国GDP的直接贡献率和间接贡献率约占15%,带动一大批关联产业发展，初步成为国民经济的支柱产业。然而，房地产业也呈现出投资过热，价格过高的现象。尽管，政府一次次出台新的政策对房地产价格进行调控，在一定程度上控制了房价上涨的速度，但是，我国的房价依然远远超出了老百姓的

购买能力。

因此，认识和掌握房地产市场价格特征、制约因素及其变化规律，将有利于我们分析房地产市场，进而采取行之有效的、有针对性的调控措施，实现房

地产业与整个国民经济的

二、多元线性回归分析理论介绍

1.多元线性回归分析预测法概述

在市场的经济活动中，经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。

例如，某一商品的销售量既与人口的增长变化有关，也与商品价格变化有关。

这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的，需要采用多元回归分析

预测法。

多元回归分析预测法，是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性

关系时，称为多元线性回归分析。

2.多元线性回归的计算模型

一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个

或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称

多重回归。当多个自变