基于岭回归法的房地产价格影响因素的实证研究.docVIP

基于岭回归法的房地产价格影响因素实证研究 摘要：房地产业，一直是该行业研究重点。因此，房地产价格影响因素，对房地产业具有重要意义。本文基于2003- 2012年中国面板数据， 供给方、需求方、以及宏观经济环境一些主要的变量进行理论分析，在此基础上，对这些变量与房地产价格进行多元线性回归分析及多重共线性诊断，采用岭回归方法对陕西省房地产价格影响因素进行研究，并研究房地产业提出的建议。 关键词：房地产价格；影响因素；岭回归 1、研究背景 2、国内外研究现状 （1）国外研究现状 居民价格指数 （2）国内研究 我国房地产，。定量实证处于阶段。王晶等(2008)上涨内因和外因两方面，内因供给需求价格弹性，外因市场信息不对称政府企业利益关系[11]。李飞(2008)认为心理预期在房地产价格的调控工作中起着重要作用，并将产生心理预期的原因分为需求和供给，需求分为、投资投机三种，心理产生的同 [12]。黄忠华等(2009)宏观经济的，认为经济利率、消费投资等都有[13]。段忠东了分析和实证短期内对通胀影响，存在正反馈机制[14]。张秋霞等(2011)灰色关联度法对影响因素进行了分析，投资是杭州市房价的主要因素[15]。李华杰等(2011)人口数、可支配收入人均消费BP神经网络预测模型，对厦门市房价进行预测，得精确[16]。张海城(2012)经研究发现国内生产总值、居民收入、利率货币供应量等因素[17]。 文献，房地产业经济、人口政策等方面房地产影响因素的研究多定性，。房地产价格的实证模型经济需房价的进行实证研究。 3、房地产价格影响因素的选取和模型的构建 3.1 房地产价格影响因素 3.11 需求因素 本文中房地产消费者在价格有能力购买。两个条件消费者的力。因此，需求考虑有能力的需求。对某种房地产的需求主要由以下因素决定： （1）居民收入水平 居民收入水平，人均GDP会的购买能力，的需求因此，理论上，居民收入水平房地产价格正相关关系，收入水平居民的购买能力，增加居民对住房的需求。对无住房居民，收入水平提高购房意愿刚性需求；对于有房居民，收入水平提高需求。，一项的投资，居民收入水平的提高 （2）人口数量 人口数量是影响房地产需求的直接因素。近年来，我国各地进程，城市规模不断扩大，，人日益增长房地产需求推动了房价的增长 （3）人均可支配收入 随着可支配收入增加，人们于的3.12 供给因素 （1）土地供给量 土地购置面积反映土地供给的指标，土地购置面积的多少房地产供给，土地购置面积越，房地产的产品越多，当需求时，供给的价格的。 （2）建造成本 建造成本在，建造成本增加，如材料涨价、工资提高等积极性产品供给进而产品价格反之亦然。除和的因素外房地产外商投资额作为房价因素。 3.13 宏观经济因素 居民价格指数（CPI）购买品和费用价格。CPI建筑材料、房租及其他费用等指标。 CPI的生活费用的提高、工资等，成本，房地产价格上涨。 3.2 模型的构建 依据，建立如下回归模型： HP=μ+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7+ε 模型中HP表示房地产销售价格，以商品房屋的销售额与房屋的销售面积的比值表示（元/平米），μ为常数，x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7分别代表居民消费价格指数（CPI）、人口数量（万人）、人均GDP（元/人）、房地产外商投资额（亿元）、建造成本（元/平方米）、人均可支配收入（元）、土地购置面积(万平方米)；ε为模型随机干扰项，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7为弹性系数，表示当x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7每变化1%时，分别引起HP的β1%、β2%、β3%、β4%、β5%、β6%、β7%、β8%的变化。 、数据来源及研究方法 本文2003-2012年我国《中国统计年鉴》的面板数据。近十年来，我国房地产事业快速发展，这样的背景之下，市场因素等对房地产价格的作用明显本文房地产销售价格作为房价指标。本文的主要研究方法是，?首先针对房地产价格及其影响因素做相关性分析,?观测各变量之间是否存在相关性和自变量与因变量的关联度，根据相关文献分析发现，房地产价格的因素通常存有共线性问题，因此在分析前，本文用VIF法该模型多重共线性，并在不剔除变量的前提下利用岭回归方法消除模型中的多重共线性。、实证分析 4.1?模型中变量共线性诊断 在利用普通最小二乘法(OLS)进行线性回归拟合时，要求各变量之间不能存有高度的线性关系。当变量存在多重共线性，若是对模型用普通最小二乘法，则导致回归系数的标准误差偏大，估计值的稳定性降低，不能得到准确的系数估计值等问题[]。因此，利用普通最小二乘法时，首先应对变量的多重共线性进行诊断。理论上而言，房地产价格以及人口数量、人均GDP