房地产市场供求与房价关系的实证研究讲解

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从需求与供给角度分析我国房地产形势及抑制房价的措施

从需求与供给角度分析我国房地产形势及抑制房价的措施

从需求与供给角度分析我国房地产形势及抑制房价的措施随着人们生活水平的提高,我国人均居住条件将不断得到改善。

我国房地产业的潜力相当巨大,发展空间十分广阔,在我国经济建设中起着不可忽视的作用。

然而,随着房地产市场的迅猛发展,房地产行业的竞争必将日趋激烈。

因此,如何保持我国房地产市场平稳健康发展,是值得我们探讨的。

一、我国房地产市场发展的现状纵观房地产市场,在房价已经经过几十年稳步上涨行情之后,房价问题已经是大多数购房者不堪重负的话题。

近几年来,尽管政府已经采取了多种措施来抑制过热的房地产市场,但效果总是不太理想。

基于购房者“买涨不买跌”心理,进一步推动了住房价格上升。

因此,如何使我国房地产市场平稳健康地发展,政府将采取什么样的对策措施,这是要慎重研究的问题。

二、从需求与供给角度分析我国的房价现状房地产需求是指消费者在某一特定时期内,在一定价格水平上愿意而且能够购买的房地产商品量,它的大小由多方面因素决定,其中包括国民经济的发展水平,城市化水平,房地产价格,消费者收入水平,国家政策等等。

房地产供给和房地产需求是相对应的概念,是指在一定时期内,在一定价格条件下,房地产开发企业愿意生产并销售的房地产商品的数量。

在我们国家,由于房地产开发商没有意愿承担社会责任等原因,导致现在我国房地产市场的供给结构不平衡。

别墅等大户型的供给过剩,而普通住宅等小户型供给严重不足。

我国的房地产市场中,影响需求的因素主要有以下几个方面:(1)从政治因素考虑影响房地产需求的主要因素有三个:一是国家或地区政局的稳定性。

二是政府基本政策的导向。

三是政府有关政策的连续性和透明度。

国家目前政局是稳定性的,政府鼓励和支持发展房地产业,而且政策具有很高的透明度和连续性,所以此因素影响需求的权重较小,应从下面经济因素考虑。

(2)从经济因素考虑影响房地产需求的主要因素有三个:一是人口状况,包括人口的绝对量、人口的增长速度、家庭的结构和人口的移动。

商品住宅价格影响因素分析及实证研究

商品住宅价格影响因素分析及实证研究

商品住宅价格影响因素分析及实证研究商品住宅价格是一个复杂的问题,受到多种因素的影响。

以下是商品住宅价格的影响因素分析及实证研究。

首先,供需关系是商品住宅价格的主要影响因素之一。

当供应超过需求,商品住宅价格往往下降;相反,当需求超过供应,价格会上涨。

因此,经济发展水平、人口增长、城市化进程以及购房政策等因素都会对商品住宅价格产生影响。

其次,利率水平也是一个重要的影响因素。

低利率有助于降低购房成本,促进购房需求,从而推高住宅价格。

相反,高利率会增加购房成本,抑制购房需求,导致住宅价格下降。

第三,宏观经济环境对商品住宅价格有着重要的影响。

例如,经济增长率、通货膨胀率、失业率等指标都会对住宅价格产生影响。

经济繁荣期通常会促使住宅价格上涨,而经济衰退期则会导致住宅价格下降。

第四,地理位置也是影响商品住宅价格的重要因素。

通常来说,位于城市中心、交通便利、配套设施完善的房产价格较高;而位于偏远地区或者交通不便的房产价格较低。

第五,政策因素也会对商品住宅价格产生影响。

政府的房地产政策、税收政策以及贷款政策等都会对住宅市场产生影响,从而进一步影响商品住宅价格。

最后,人们对未来房价的预期也会影响商品住宅价格。

当人们对房价的上涨有较强预期时,会增加购房需求,进一步推高住宅价格。

相反,当人们对房价的下跌有较强预期时,会减少购房需求,导致住宅价格下降。

综上所述,商品住宅价格受到供需关系、利率水平、宏观经济环境、地理位置、政策因素以及人们对未来房价的预期等多种因素的影响。

在实证研究中,研究人员可以通过数据分析、计量经济学模型等方法来定量地研究各个影响因素对商品住宅价格的作用,以及它们之间的关系。

商品住宅价格是一个涉及到经济、金融、政策、社会等多个领域的复杂问题,对于广大购房者、房地产开发商、政府以及整个经济系统都有重要的影响。

因此,了解商品住宅价格的影响因素及其实证研究具有重要的理论和实践意义。

供需关系是商品住宅价格的主要影响因素之一。

南京市房价影响因素的实证研究

南京市房价影响因素的实证研究

南京市房价影响因素的实证研究南京市作为中国东部发达城市之一,房地产市场一直备受关注。

近年来,由于房价一直居高不下,吸引了大量关注。

南京市房价的影响因素也成为了研究的热点之一。

本文将从宏观经济因素、政策因素、土地供应因素和需求因素等方面进行实证研究,以期找出南京市房价的影响因素及其相互关系。

宏观经济因素是影响南京市房价的重要因素之一。

南京市的宏观经济状况直接影响到房地产市场的供求关系,从而影响房价水平。

在宏观经济因素中,南京市的GDP增长、居民收入水平、就业情况等都会对房价产生一定的影响。

通过实证研究,我们可以分析南京市房价与GDP增长率、居民收入水平和就业率之间的相关性,找出它们之间的正负相关程度和影响大小。

政策因素也是南京市房价波动的重要原因。

近年来,政府对于房地产市场的调控政策不断出台,如限购、限贷、限售等措施,这些政策的实施直接影响着南京市房价的波动。

我们可以通过实证研究,分析政策因素在南京市房价中的作用机制和影响程度,以期找出政策对南京市房价的影响规律。

土地供应因素也是南京市房价波动的重要原因之一。

土地供应的增减直接关系到房地产市场的供求关系,从而对房价水平产生一定影响。

我们可以通过实证研究,分析南京市土地供应量与房价之间的关系,找出土地供应对南京市房价的影响机制,从而有效预测房价的波动。

南京市房价的影响因素是多方面的,需要综合考虑宏观经济因素、政策因素、土地供应因素和需求因素等多个方面进行实证研究。

通过分析这些因素在南京市房价中的作用机制和影响程度,我们可以更好地预测南京市房价的波动,为市场参与者提供参考依据。

希望本研究可以为南京市房地产市场的稳定和健康发展提供一定的参考价值。

从供求方面分析房价-管理经济学案例分析

从供求方面分析房价-管理经济学案例分析

从供求方面分析房价-管理经济学案例分

从供给方面分析,房屋的供给是房价上涨的一个重要原因。

土地资源的稀缺性和开发周期的长期性特点使得住房供给呈现低弹性,只有具备一定实力的房地产商才能供给房地产商品。

因此,房地产商品市场供应有限,供给价格弹性很小。

总之,住房供给受到多种因素的影响,其中包括土地价格、建材价格、政府政策等。

为了保持住房市场的稳定,政府需要加强对房地产市场的监管,同时鼓励房地产企业提高生产效率,为住房供给提供更多的支持。

此外,企业自身的行为也会影响建材价格的波动。

例如,货运超载引起的安全问题一直是政府关注的热点,如2003年
华北五省市联合整治公路运输超载,2004年华东地区联手对
长江武汉以下水域及其支流、京杭运河和黄浦江水域的超载船舶进行查处,这些行为都会导致建材价格的波动。

疾病流行、战争爆发、洪水灾害、经济风暴等不可抗力因素都会引起材料价格波动。

国家的宏观政策调控也会制约材料价格走势。

其他因素如房地产业发展状况、气候因素等也会对建材需求产生影响。

房地产金融对房价的影响是间接的,它主要通过四个途径发生作用。

我国住房刚性需求与房价的相关性实证研究——基于成都市房地产市场的研究

我国住房刚性需求与房价的相关性实证研究——基于成都市房地产市场的研究

( ) 口众 多、 地 资 源 有 限 的特 有 国情 。 一 人 土 中 国土 地 资 源 绝对 数 量 较 大 , 世 界 第 三 位 , 是 人 均 占有 居 但
四 、 议 建
目前 住 房 在 需 求 方 面 是 投 资 需 求 占 多 数 , 格 也 因 此 有 所 价 上 升 。要 让 房 价 适 应 有 效 需 求 关 系 , 要 依 靠 市 场 、 府 、 三 需 政 第


研 究 目的
在 住 房 市 场 上 , 地 产 开 发 商 所 拥 有 的信 息 远 远 超 过 了 消 房
因 为住 房 产 品 需求 特 性 决 定 了 住 房 需 求 容 易 增 加 , 价 容 房
易 上涨 , 种 特 殊性 表 现 在 : 场供 给 缺 乏 弹 性 , 场 供 给 的不 这 市 市 同 质性 , 府垄 断土 地 出让 , 政 市场 需 求 的广 泛 性 。 在 住 房 刚 性 需 求 问题 上 有 较 大 的 分 歧 。以北 京 社 科 院戴 建 忠先 生 为 代 表 的 一 方认 为“ 买 房 问题 上 不 存 在 ‘ 在 刚性 需 求 ’ 只 , 是房 地 产 商 造 势 。并 重 申去 年 《 京 社 会 发 展 报 告 》 ” 北 的观 点 ,除 “ 了人 要 吃 饭 的 需 求 是 刚性 的 以外 , 房 需 求 相 对 而 言 是 弹 性 的 , 住
二 、 析原 因 分
房 价 与 刚 性需 求 有 关 联 , 房 价 不 是 围绕 住 房 刚 性 需 求 的 但
原 因如 下 :
出 现 异 常 的 萎缩 。相 反 0 ¨ , 所 有 的 负 面 因 素 被 淡 化 , 其 9年 当 尤 是政 府 作 为 外 部 力 量 的 介 入 , 取 一 系 列 减 息 、 税 的政 策 和对 采 减 房 地产 市 场 的天 量 放 贷 。叠 加 的消 费 需 求 使 得 O 9年 的 潜 在 需 求 异 常增 大 , 进 一 步 导致 本 论 房 价 的上 涨 和持 续 看 好 。 也

经济学视角下的房地产市场

经济学视角下的房地产市场

经济学视角下的房地产市场房地产市场在经济学中扮演着重要的角色。

它不仅是房屋买卖的场所,更是一个关乎宏观经济的重要组成部分。

本文将从经济学的角度出发,探讨房地产市场的运作机制以及对经济的影响。

一、供需关系与价格形成在经济学中,供需关系是决定商品价格的关键因素之一。

房地产市场同样适用这一理论。

供给方面,房地产开发商根据市场需求和成本等因素决定房屋的产量和售价。

需求方面,购房者会根据自身需求、收入水平和贷款条件等考虑购买房屋的数量和价格。

供需双方的交互作用最终决定了房价的形成。

二、房地产市场对经济的影响1. 经济增长:房地产市场活跃可以刺激经济增长。

房地产投资带动了相关产业链的发展,如建筑、装修、家居等产业,进一步推动了就业和经济增长。

2. 财富效应:房产作为重要的财富形态,其价格波动直接关系到居民财富变动。

当房价上涨时,居民的财富增加,他们往往会增加消费和投资,从而刺激经济。

3. 债务风险:房地产市场过热可能导致房地产泡沫的形成,进而引发债务风险。

当价格下跌或信贷环境收紧时,购房者和开发商可能无法偿还债务,从而对经济造成负面影响。

4. 区域经济差异:房价不同区域的差异可以导致经济发展的不平衡。

高房价地区吸引了大量资金和人才,进一步促进了该地区的经济繁荣。

然而,低房价地区可能面临人才流失和经济发展滞后的问题。

三、政府干预与市场调控房地产市场具有高度的政策敏感性,政府在其中扮演着重要角色。

政府通过宏观调控来控制房价,并防止市场出现过热或崩溃的现象。

这些宏观调控手段包括但不限于控制购房贷款利率、限制购房数量、调整土地供应等。

四、经济学视角下的房地产市场发展趋势当前,随着经济全球化和城市化进程的不断推进,房地产市场也面临着新的挑战与机遇。

1. 绿色房地产:随着环保意识的增强,绿色房地产成为新的发展方向。

经济学视角下,绿色房地产的发展符合可持续发展的要求,有助于提高房屋的使用价值和市场竞争力。

2. 租赁市场:在一些大城市,由于房价过高和居民购买力不足,租赁市场逐渐兴起。

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究房价是影响一个城市房地产市场的重要指标之一、它受到多种因素的影响,包括宏观经济因素、政策因素和市场因素等。

本文将从这些方面进行房价的影响因素分析,并构建相应的预测模型来预测北京市的房价。

一、宏观经济因素宏观经济因素是房价的重要决定因素之一,包括经济增长、通货膨胀率、利率水平和人口增长等。

经济增长是房价上涨的基础,经济增长意味着人们的收入水平提高,购买力增强,从而推动了房价的上涨。

通货膨胀率的上升会导致货币贬值,进而推高了房价。

利率水平的变化也会直接影响房价,当利率上升时,购买房产的成本也会增加,从而抑制了房价的上涨。

人口增长也会对房价产生影响,当人口持续增长时,对住房的需求也会增加,从而推动了房价的上涨。

二、政策因素政策因素是影响房价的关键因素之一、政府的相关政策措施对房价具有重大的影响。

例如,房地产调控政策的出台会直接影响房价的波动。

当政府采取严格的调控政策时,会抑制投资投机需求,从而稳定房价。

另外,政府还会出台土地供应政策、建筑规划政策等,这些政策也会直接或间接地影响着房价的波动。

三、市场因素市场因素也是影响房价的重要因素之一,包括供需关系、市场预期和交易成本等。

供需关系是房价波动的基础,当供大于求时,房价会下降;当需大于供时,房价会上涨。

市场预期也会对房价产生影响,市场预期房价上涨时,会促使购房者提前购买,从而推高了房价。

交易成本的变动也会对房价产生影响,例如涉及房地产的税费、手续费等,这些成本的减少会刺激购房需求,从而推高了房价。

基于以上分析,我们可以构建一个预测模型来预测北京市的房价。

首先,我们可以收集并整理相应的数据,包括历史房价数据、宏观经济数据、政策数据和市场数据等。

然后,我们可以利用回归分析的方法来构建预测模型。

以房价为因变量,宏观经济数据、政策数据和市场数据为自变量,利用历史数据进行回归分析,得到回归方程。

最后,我们可以利用该回归方程来进行房价的预测。

房地产市场供需分析

房地产市场供需分析

房地产市场供需分析房地产市场一直是各方关注的热点话题,供需关系作为影响房地产市场的重要因素之一,一直备受关注。

本文将对当前房地产市场的供需关系进行分析,探讨其对市场发展的影响,并提出相应的应对策略。

一、供需关系的基本概念供需关系是指市场上物品或服务的供给与市场上物品或服务的需求之间的关系。

如果供应数量大于需求数量,则市场处于过剩状态,价格下降;如果供应数量少于需求数量,则市场处于短缺状态,价格上涨。

因此,通过分析供需关系,可以了解市场趋势和发展状况。

二、房地产市场的供需分析1. 房地产市场供给方面房地产供给主要来源于开发商、政府公房和二手房。

其中,开发商是房源最主要的供应方,占比超过80%。

近年来,受到政府政策的影响,为了调控房价,大量新房源未上市,部分楼盘也被迫降价出售。

同时,受疫情影响,建筑施工延误,也导致部分计划开盘的楼盘推迟上市。

因此,当前房地产市场的供给相对较少,供需矛盾日益凸显。

2. 房地产市场需求方面房地产需求方面主要来自于购房者。

随着社会经济发展,人民生活水平提高,购买房屋已成为对未来安居的重要投资方式。

而在北京、上海、深圳等一线城市,由于城市化的推进,越来越多的人来到城市谋求发展,推动了居住需求的增长。

同时,疫情期间,人们更加注重住房安全与舒适度,也推高了人们对房产的需求。

三、供需分析对房地产市场的影响当前房地产市场呈现出供需矛盾的状态,受政府调控政策的影响,市场大量房源未上市,加之疫情影响下楼市整体降温,导致房地产市场整体供给紧缩。

同时,购房者对于住房的需求呈较高水平,再加上多年来房价一直居高不下,房地产市场在供需矛盾的压力下,价格一度出现波动。

四、供需分析应对策略针对当前房地产市场供需矛盾的状态,政府可以采取以下措施:1. 继续执行房地产调控政策,加强对房地产市场的监管力度,规范市场秩序,防止房价过快上涨。

2. 鼓励和引导房地产企业加快供应房源,尤其是中小型企业,加大供应力度,规范市场竞争秩序。

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摘要随着我国社会经济的不断提高,人们住房条件和需求也在不断提升。

其中住房作为人民基本生活的保障,更是一个家庭最重要的资产,从一定的层面上反映了一个家庭整体的生活水平,从而使得房地产行业在短时间内发展成为我国的支柱产业之一,成为了切实关乎人民生活和利益的重要产业。

然而,在房地产行业的飞速发展过程中,问题也慢慢突显出来。

房地产市场的供求不平衡,房价一直“居高不下”的问题越来越严重,住房成为了民生关注的焦点。

为了明确房地产市场供求与房价之间的关系,促进房地产市场的均衡发展。

本文通过收集2000年-2013年我国房地产市场供求与房价的相关数据,建立联立方程模型,进行模型的参数估计,据此进行我国房地产市场的供求与房价之间关系的研究分析,从而明确房地产市场的供求与房价之间关系,为促进房地产市场的均衡发展提供一定的政策依据。

结果表明,本文所建立的联立方程模型是有效的,分析得到房地产市场的供求是房价变化的根本因素,政府可以通过调控房地产市场的供求平衡,从而防止房价的过快增长。

关键词:房价房地产市场供求联立方程模型两阶段最小二乘供求平衡1引言1.1研究背景及意义自1998年我国取消了福利分房的政策后,房地产市场迅速发展蓬勃起来。

同时,随着社会经济的快速发展,居民的经济条件越来越好,住房条件也在不断地提升。

而住房是人民基本生活的保障,也是一个家庭最重要的资产,从一定的层面上反映了一个家庭整体的生活水平,多方面的因素使得房地产行业在短时间内发展成为我国的支柱产业之一,成为了切实关乎人民生活和利益的重要产业。

然而,随着房地产行业的发展,问题也慢慢突显出来,房价一直“居高不下”成为了一个大问题。

自2004年以来,我国以前所未有的力度整顿房地产行业,出台了一系列的房地产相关政策,根据不完全统计,十年间国家有关部门共出台了103项房地产调控措施。

这些政策围绕着房地产过热以及房地产投机两大方面进行调节和控制,在一定程度上促进了我国房地产行业的和谐健康发展,但是房价过高,大部分居民住房困难的情况仍然一直在持续着。

这一情况的出现,最主要的原因是房地产市场的不平衡,人们的需求不断增加,房价的不断升高,都从不同的方面影响了房地产市场的平衡。

为了弄清楚房地产市场的供求与房价之间的关系,本文通过收集了2000年2013年我国房地产市场供求与房价的相关数据,建立模型,从而明确房地产市场的供求与房价之间关系,为促进房地产市场的均衡发展提供一定的政策依据。

1.2研究方法及内容本文研究分析了我国房地产市场的供给与需求的影响机制和因素,寻找出房地产市场的供求与房价之间关系,为房价的变化提供了科学的依据。

首先收集了我国2000年-2013年的房地产市场的供求与房价的相关数据进行分析,通过相关关系的分析,选取了对房地产的市场供求影响最显著,具有线性相关关系的3个变量,接下来以房地产市场的供给、需求与房价为3个内生变量,选取了2个滞后内生变量,3个外生变量作为先决变量,建立联立方程模型,利用EViews 软件,采用两阶段最小二乘估计的方法,进行模型的参数估计,据此进行我国房地产市场的供求与房价之间关系的研究分析。

2文献综述对于房地产市场与房价之间关系,之前的很多学者都进行了权威科学地分析高东胜,冯涛通过联立方程模型,着重分析了国民收入分和广泛的研究。

其中[1]配对房地产市场的调节作用,认为国民收入的合理分配可以缓解房价“居高不下”的情况,减少国民收入对房地产的投入,减少炒作,能够实现我国房地产市场的张莹,林勇选取宏观经济的角度,均衡发展,实现房地产市场的健康和谐发展;[2]来分析影响房地产价格的因素,其中选取了股票价格、货币供应量和银行利率的增长变化来分析对房价增长变化的影响,从而得到房地产的市场均衡的调控可以通过宏观政策来实现,同时结合房地产价格增长率的实时情况,制定符合当时情况的宏观调控政策,正确处理好房地产市场和股票市场之间的关系,达到双赢的周彬,杜两省则认为政府想要宏观调控房地产的市场,是很困难的,他情况。

[3]们通过建立一般均衡模型分析得出地价的变化才是房地产市场的最直接影响因温海珍,吕雪梦在素,确立正确的土地政策,可以很好地调控房地产的市场。

[4]文中则分析房价与地价之间存在着内生性关系,得到人均可支配收入是影响地价刘闯,俞秋婷,高琴琴和的重要因素,也对房价有着显著的影响作用。

[5][6]阙彬分析周海波的结论基本一致,均认为影响房价的市场因素是多方面的,[7]张云则选取了河北省的房地产市场进行分房地产市场非均衡的现状及原因。

[8]析,认为房地产市场非均衡对房价的影响是显著的。

可以看出上述学者都是通过定量分析,直接选定了变量从而进行分析的,本文而是先通过相关分析,寻找出了城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用以及贷款利率等多个变量中对房地产市场供求影响最显著的变量,来作为本文的研究变量,进而再建立联立方程模型进行房地产市场供求与房价之间关系的研究和分析,使得房地产市场供求与房价之家的关系更加明了和深入,为促进房地产市场的健康和谐发展提供一定的政策依据。

3模型的建立3.1数据资料搜集及说明根据之前学者的研究,影响房地产市场供求关系的因素是由多方面结合起来的,其中主要的因素有以下几个:房地产的市场价格、土地价格和城市土地的数量、资金的供应量和贷款利率、还有国家的税收政策等。

因此,本文选取了以下变量:选取了城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用以及贷款利率1共四个指标作为房地产市场需求影响因素的变量。

选取了指标商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和前一期商品房销售面积以及贷款利率共四个指标作为房地产市场供给影响因素的变量;选取了指标城镇居民人均可支配收入、房地产开发企业土地购置费用和前一期房地产开发企业竣工房屋面积作为商品房平均销售价格影响因素的变量;选取指标房地产开发企业竣工房屋面积来代表我国房地产的市场供给变量;选取了指标商品房销售面积来代表我国房地产的市场需求变量;选取了商品房平均销售价格来代表我国房地产的房价水平。

各变量数据均来源于国家统计年鉴,本文截取了2000-2013年的相关变量的数据,具体数据如附件1所示,其中贷款利率的数据如附件2所示。

考虑到价格因素的影响,因此对变量居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和商品房平均销售价格除以居民消费价格指数(CPI),以消除通货膨胀影响将名义值转换成实际值,修正后的数据如附件3所示。

1贷款利率:本文中截取的贷款利率是以中国人民银行一至三年(含三年)的贷款利率,并以当期最后一次调整的结果为数据来源。

3.2模型变量的选取本文主要研究的是房地产市场供求与房价之间的关系。

根据模型的需要,本文决定分别从影响房地产市场供给与需求的四个指标中,选取对市场供求变化影响最显著的,最具代表性的三个变量来进行分析。

为了选取对房地产市场需求影响最明显的三个因素,本文对城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用以及贷款利率共四个指标与房地产的市场需求(商品房销售面积)进行相关关系分析。

相关分析(correlation analysis)是研究现象之间是否存在某种依存关系(通常是一种非确定性的关系),并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。

首先,为了了解房地产的市场需求与四个指标之间的相关关系,本文利用SPSS软件做出商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和贷款利率的相关关系表(见表1)。

表1.房地产的市场需求与各变量的相关关系表在分析变量之间相关关系时,只有当两变量之间的相关系数绝对值大于其临界值的时候,才可以认为两个变量之间有线性关系。

通常两变量的相关系数绝对值大于置信度为5%下的相应的临界值,称两变量之间有显著的线性关系;如果相关系数大于置信度为1%下的相应的临界值,称两变量有高度显著的线性关系;如果相关系数小于置信度为5%下的相应的临界值,就认为两变量之间没有明显的线性关系。

而在置信度为5%,自由度为N-2=12的情况下,两变量相关系数的临界值为0.532;置信度为1%,自由度为N-2=12的情况系,两变量相关系数的临界值为0.661,根据表1可以得出:房地产的市场需求(商品房销售面积)与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用的相关系数(Pearson Correlation )均>0.661,说明房地产的市场需求(商品房销售面积)与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用之间有高度显著的依赖关系。

同时房地产的市场需求(商品房销售面积)与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用的P (Sig. (2-tailed))值均接近0,拒绝原假设,显著不为0。

即房地产的市场需求(商品房销售面积)与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用之间存在显著的正相关关系。

而商品房销售面积与贷款利率的相关系数<0.661,且P 值=0.426,接受原假设,即房地产的市场需求(商品房销售面积)与贷款利率之间没有存在显著的相关关系。

接下来,利用SPSS 软件做出房地产的市场需求(商品房销售面积)与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和贷款利率之间的散点图(如图1、2、3、4所示),可以更加明了的看出房地产市场需求与各个变量之间的线性关系。

图1 商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入散点图 图2 商品房销售面积与商品房平均销售价格散点图图3 商品房销售面积与房地产开发企业土地购置费用散点图图4 商品房销售面积与贷款利率散点图由图1、2、3的散点图可以知道,这些点大致可以拟合在一条直线上,说明商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用呈正的线性相关,即可以建立一个线性回归模型来表示商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用之间的关系。

而图4的散点图,表明商品房销售面积与贷款利率没有明显的线性关系。

综上所述,本文最终选取了指标城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用,来研究对房地产的市场需求(商品房销售面积)的影响;同理选出了指标商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和前一期商品房销售面积,来研究对房地产的市场供给(房地产开发企业竣工房屋面积)的影响;选取指标房地产开发企业土地购置费用、房地产开发投资额和前一期房地产开发企业竣工房屋面积,研究对商品房平均销售价格的影响。

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