房地产住宅价格影响因素的实证分析
合肥市房地产价格影响因素实证分析
合肥市房地产价格影响因素实证分析合肥市作为安徽省的省会城市，近年来房地产市场一直处于高速发展的状态。
房地产价格一直是人们关注的焦点，很多人都希望能够了解房地产价格的影响因素，以便做出更明智的投资决策。
本文将对合肥市房地产价格的影响因素进行实证分析，希望能够为广大投资者提供一些参考。
影响房地产价格的因素有诸多，比如区域因素、政策因素、经济因素等。
在合肥市的实际情况中，我们发现以下几个因素对房地产价格的影响比较显著。
第一，地理位置。
地理位置是影响房地产价格的重要因素之一。
在合肥市，像是经济发达地区、交通便利地区，房地产价格普遍要高于其他地区。
比如包河区、蜀山区等地的房地产价格相对较高，而一些偏远地区的房地产价格则相对较低。
地理位置对房地产价格的影响是不可忽视的。
第二，政策因素。
政策对房地产价格的影响也是十分重要的。
随着国家出台一系列的楼市调控政策，比如限购、限售等，房地产价格受到了较大的影响。
合肥市也不例外，政策的松紧将直接影响到房地产价格的波动。
政策因素是房地产价格波动的一个关键因素。
经济因素。
经济状况是影响房地产价格的重要因素之一。
一般来说，经济条件好的地区房地产价格就会相对较高，而经济条件差的地区房地产价格就会相对较低。
合肥市作为国家的中心城市，经济条件一直良好，因此房地产价格也一直处于一个较高的水平。
地理位置、政策因素、经济因素是影响合肥市房地产价格的主要因素。
但需要指出的是，这三个因素之间并不是孤立存在的，它们之间可能存在着相互的影响和互动。
比如政策因素可能会直接影响地理位置，而地理位置又可能会受到经济因素的影响。
要对房地产价格的影响因素进行全面的分析，不能只停留在个别因素上。
我们还需要考虑一些其他因素对房地产价格的影响。
比如人口因素、交通因素、文化因素等，这些因素虽然不太明显，但却对房地产价格有着一定的影响。
比如人口越多的地方，需求就会越大，房地产价格也就会越高；交通越便利的地方，房地产价格也会越高等等。
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。
我国房地产价格波动影响因素实证分析
究 了影响房地产价格波动的因素和实证分析 。 关键词 ： 房地产 ； 价格 波动 ； 影响 因素 ； 实证 中图分类号 ： Ｆ ２ ９ ３ ． ３ 文献标识码 ： Ｂ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ０ ０ ３ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ２ ６ — ０ ２ ８ ３ — ０ ２
引 言
化 。此外 ， 通过计算机技术在工程造价领 域之中 的应用 ， 还可 以 时的对 比， 有助于有关部 门的材料价格 的审查 。 全面 的实现建筑市场交 易的网络化 以及资源 的有 效运用 ，使得 信息 网和软件可以得 到更好 的整合和利用。
４结束语
综上所述 ， 根据对 建筑工程造价管理之中计算机技术的运用 （ ２ ） 计算机技术在全过程动态化造价管理之 中的应用 。全过 进行全面 的分析和研究 ， 从实际 的角度 出发 ， 深入并且细致 的对 程的动态化管理 ，指 的是在 建筑 工程造价工作 当中的针对其造 计算机技术在工程造价 管理工作 之中的诸多应用 ， 进 行探 析， 力 价的信息进行全面 的整理和收集 ， 并且对 目标 计划进行整理 ， 通 求更进一步 的为此项工作 的开展 与进 行， 奠定坚 实的理论基础 ， 过 实 际 的 研 究 得 出具 体 的数 据 结 果 ， 对后期 的工作进行指 导， 并 并且 为工程造价管理 的标准化 、 规范化 、 准 确性、 高效 性的提升 ， 且在后续 的诸多商业活动 当中发挥重要的参考价值 。在全过程 做 出积极 的贡献 ，改进传统 的造 价编制工作之 中存在 的诸 多问 动 态 化 的管 理 工 作 当 中 ， 只 有 通 过 多 方 面 的技 术 研 究 应 用 ， 将 所 题和缺陷 ， ： 进一步 的实现造价管理的信息化。 有的数据进行收集和整理 ，将各 个阶段的细节工作进行 全面 的 把握 ， 形 成一个全 过程 的造 价管理 ， 从根本之上增强 建筑 工程 的 项 目管理质 量和水平 ， 提升 企业 的市场竞争力。 参考文献
房价波动对居民消费影响效应的实证检验
房价波动对居民消费影响效应的实证检验房价波动是指房屋市场价格在一定时期内出现的剧烈变化，对于居民的消费行为有着重要的影响。
房价波动不仅会影响居民的购房行为和房屋投资，还会对居民的消费水平和消费结构产生一定的影响。
本文将通过实证检验来探讨房价波动对居民消费的影响效应。
一、房价波动对居民消费的理论影响房价波动对居民消费有着多方面的影响。
房价的上涨会使居民感到财富增加，从而提高其消费欲望，促进居民的消费水平提高。
房价的波动会对居民的投资行为产生影响，当房价上涨时，居民倾向于将资金投入房地产市场，而不是其他领域的投资，从而削弱了其对其他产品和服务的消费需求。
房价的波动还会对居民的借贷行为产生一定的影响，当房价上涨时，居民更容易获得贷款，从而提高了其消费能力。
二、实证检验方法本文采用面板数据模型对房价波动对居民消费的影响效应进行实证检验。
我们将房价指数作为解释变量，居民消费水平作为被解释变量，控制居民收入、财富和信贷条件等因素，建立面板数据模型。
然后，通过固定效应和随机效应模型的比较，确定最适宜的模型，进一步分析房价波动对居民消费的影响效应。
通过计量模型的拟合度和显著性检验等方法，验证实证结果的可靠性。
三、实证结果分析四、政策建议根据实证结果，我们可以得出以下建议：政府应加强对房地产市场的监管，遏制房价的过快上涨，以减少其对居民消费的负面影响。
政府可以通过调整贷款政策和税收政策，引导居民的投资和消费行为，提高其对其他行业的消费需求。
政府还应加大对低收入群体的支持力度，通过扶贫政策和社会福利政策，缓解房价波动对低收入群体的消费影响。
房价波动对居民消费有着显著的影响效应，政府和社会应加强对房价波动的监测和调控，引导居民的消费行为，实现房价波动和居民消费的良性互动。
房地产股票价格走势影响因素的实证分析
房地产股票价格走势影响因素的实证分析房地产股票价格走势影响因素的实证分析引言：股票市场是一个充满波动与不确定性的环境，受到众多因素的影响，其中包括经济指标、政府政策和行业内部因素等。
作为经济的重要组成部分，房地产行业对整体经济的发展起着举足轻重的作用。
因此，研究房地产股票价格走势的影响因素对于投资者和决策者都具有重要意义。
本文旨在通过实证分析，深入探讨房地产股票价格走势中的主要影响因素。
一、宏观经济因素的影响1.1 经济增长率经济增长率是衡量经济发展水平的重要指标。
研究发现，经济增长率的持续上升对于房地产股票价格有积极影响。
当经济增长加速时，社会整体购买力提升，人们对购房需求增加，进而推动房地产市场的发展，提高股票价格。
1.2 通货膨胀率通货膨胀率是货币购买力下降的表现。
研究发现，适度的通货膨胀对于房地产股票价格走势有利。
当通货膨胀率适度增加时，房地产投资被认为是一种避险投资，投资者转向房地产股票，推动股票价格上涨。
1.3 利率水平利率是货币政策的重要工具，对房地产股票价格有直接的影响。
研究发现，利率的下降对于房地产股票价格有积极影响。
当利率水平下降时，借贷成本降低，鼓励个人和企业进行房地产投资，从而推动股票价格上涨。
二、政府政策的影响2.1 房地产调控政策房地产调控政策是为了控制房地产市场供需关系，保持市场平稳发展而制定的政策。
研究发现，房地产调控政策对于房地产股票价格起到决定性作用。
当政府出台严厉的调控政策时，房地产股票价格通常会下降，反之亦然。
2.2 城市化进程城市化进程推动了房地产市场的发展，对房地产股票价格也有积极影响。
随着城市化进程的推进，人口流动增加，对住房需求的扩大拉动房地产市场，进而推动股票价格上涨。
三、内部因素的影响3.1 公司盈利能力公司盈利能力是投资者衡量企业价值的核心指标，对房地产股票价格具有重要影响。
研究发现，公司盈利能力增加会引起投资者对公司前景的乐观情绪，推动股票价格上涨。
房地产价格影响因素的实证分析
房地产价格影响因素的实证分析随着城市化进程的加速，房地产作为城市发展的重要标志，一直备受关注。
房价高低与城市的经济、社会、政治等诸多方面息息相关。
本文将从房地产价格的影响因素角度出发，对其进行实证分析。
一、经济因素经济因素是影响房地产价格的重要因素之一。
在市场经济中，供求关系决定着价格。
无论是商品房还是二手房，其价格都会受到整体经济环境的影响。
在低手续费、低税率的政策下，短期内会爆发大量购房需求，房价暴涨。
比如2010年至2011年间，中国房地产市场迎来了一波“疯狂涨价”，这与当时的政策、经济环境、人口密集度等因素密切相关。
二、政策因素政策因素是影响房地产价格的另一重要因素。
政策可以是宏观调控的规定，也可以是地方政府的具体行动。
政策的实施对于房地产市场的繁荣与萎靡都有较大的影响。
比如2015年以来，随着中国政府的调控政策的不断升级，二三线城市的房价逐渐平稳。
同时，政策也对房地产市场的投资热度产生了一定的影响。
投资者往往会通过关注宏观政策，来预测房价体系的变化动向，进而调整自己的投资策略。
三、地理因素地理因素是影响房地产价格的另一重要因素。
不同城市具有不同的区位、人口、环境、交通等不同的地理特点，从而影响到了房价。
首先，城市区域的特性会影响房价。
例如，新楼盘在城市中心与周边新开发的地区的售价有很大的差别。
其次，在不同的城市之间，地理离其纬度位置的高低、地理结构的差异也会影响该城市的人口规模与居住质量，间接影响了房价。
此外，环境和交通等因素也是影响房价的重要地理因素。
四、社会因素社会因素是影响房地产价格的不可忽视的因素。
其中，产业升级的理念、国民收入变化、人口流动等都会对房地产市场的供需和价格产生影响。
例如随着经济的发展，人们的消费升级愈发明显，购房也更多考虑住房本身的品质而非面积，这分化了不同价位的房型的价格。
此外，随着年轻人日益拥有实力自如地在城市不同地段间流动，地价逐渐继承活动的趋势也正在形成，对房价造成了巨大的影响。
中国住宅房地产价格影响因素实证分析
后性，国家可针对形式采取适当措施。随 着经济的发展，房地产价格形成是一个很 复杂的过程，需要更多更全面的研究。
参考文献： 1、王丽玫,李 广 辉.影 响 房 地 产 价 格 的
表 3 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7 相关系 数表
因素分析[J].廊坊师范学院学报,2008(8). 2、谢经荣.房地产经济学.39
F= 251.6391
Y=（f X2 ，X6， 700
给定显著性水平 5%，自由度为（7，16）
X1，X3）
0.25 - 0.02 0.66 - 252
0.99 1.81
的 F 分 布 的 临 界 值 F0.05（7，14）= 2.85，
t值
2.12
因此 总体上看，X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7 联
16.36497 Probability 0.191656 与 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7 之间的回归：
从模型可以看出，住宅价格与居民收
Obs*R - squared 15.93047 Probability 0.317639
从伴随概率值容易看出，在 5%的显
可见，房地产价格受城镇居民可支配 收入影响最大，因此选 Y=（f X2）为初始回 归模型。
表 1 全国商品房销售价格及相关数据
全国商品 房地产开发 城镇人均 失业率 金融机构贷 住宅建筑面 住宅销售 城镇人口
年份 房平均销 企业竣工房 可支配收 X3 款基准利率 积 X5（万平 额 X6（亿 增长率 X7
售价格 Y 屋造价 X1 入 X2 （100%） X4（100%） 方米）
元） （100%）
实证分析31模型建立下表列出了19922007年全国商品房平均销售价格城镇居民人均可支配收入x城镇人口增长率x年份全国商品房平均销售价格y房地产开发企业竣工房屋造城镇人均可支配收100金融机构贷款基准利率x100住宅建筑面积亿元城镇人口增长1001992994666732026623864858801044731219931291467432577426936789651305231199414086479734962281098975101500930219951590869114283291206107433180132941996180641111483891053121913221536061997199716117551603318641211012879957419982062571218542513170812757233118548199920526115258543158613930636431514200021116111396280315851345294371649320012169721128685963658513042054645472002225018118477028531134002655744472003235951273847224353113016181968431200427781401942164254451248819367736420053168145110493425581328361202263552006336715641175954159851314081728782672007362291702413194279514380925323529本文经验分析运用多元线性数理回归模型
房地产价格影响因素的实证研究_基于我国各省的面板数据分析
经济研究导刊ECONOMIC RESEARCH GUIDE总第223期2014年第5期Serial No .223No .5，2014引言2007年，美国房地产泡沫的破灭，引发了次贷危机；我国房地产市场也出现了衰退的迹象，房价持续下降。
2009年，受多重因素的影响，各种资金纷纷进入楼市，房地产市场量价齐升，迅速从复苏走向过热。
弄清影响房价的主要影响因素，探究我国房地产投资是否过热，房价是否合理，是否存在泡沫以及如何有效控制房地产价格迫在眉睫。
A braham 和Hendershott （1996）通过构造一个包含滞后项过程的住宅价格模型，揭示了住宅价格与建设成本、就业率和收入直接相关，而价格上涨幅度和利率呈负相关。
Takatoshi 等（1995）认为，在20世纪80年代日本房地产价格泡沫中，银行对房地产行业信贷的急剧增加起到了诱发的作用。
C ollyns 和Senhadji （2002）以中国香港、韩国、新加坡、泰国作为样本，证实信贷增长显著影响了房地产价格。
乔志敏（1995）用实证分析表明，生产成本的波动对房地产价格的波动有明显的作用。
平新乔（2004）认为，地价的上升推动了房价的上升。
崔光灿（2008）通过上海房地产信贷与房地产市场关系的实证研究，得出了房地产信贷同房地产价格存在着长期的协整关系，房地产信贷对房地产价格有明显的促进作用。
王松涛（2009）认为，住房价格波动不仅受到城市经济维度与房地产市场维度因素的影响，而且也受到开放经济维度因素的影响。
综上所述，国内外学者对房地产价格影响因素的研究很丰富。
本文归纳他们的研究，主要从市场需求、供给和金融角度出发，利用我国1997—2009年的面板数据对这一问题进行检验。
一、中国房地产价格影响因素和理论假说（一）需求方因素：人均GDP 和居民可支配收入从理论上看，人均GDP 和居民可支配收入作为收入水平的衡量指标，它的上升会增强居民的购买能力，提供房屋的有效需求；另一方面，由于房产本身可以作为投资品的这种特殊性，会刺激投资性的需求。
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房地产住宅价格影响因素的实证分析
作者：张国良徐永桂
来源：《价值工程》2013年第29期
摘要：住宅价格是房地产市场的晴雨表，能够反应房地产市场的供需情况，以及政策的影响。
本文通过对沈阳市住宅价格影响因素进行分析，确立研究指标，并借助沈阳市2002年到2011年统计数据，运用Eviews 软件对数据进行回归分析，得到沈阳市商品住宅价格变动回归方程，从而为房地产企业决策及政府制定政策提供理论依据。
Abstract： The residential property prices is a barometer of the real estate market， it can response the real estate market supply and demand situation， and the influence of the policy. Through the analysis of the housing price affecting factors of real estate in Shenyang， this paper establishes the research target， and with the help of statistics from 2002 to 2011 in Shenyang， uses Eviews software to take regression analysis for the data， and gets the regression equation of the commodity housing price change in Shenyang， so as to provide the theory basis for real estate enterprises decision-making and government policy making.
关键词：房地产住宅价格；影响因素；实证分析；沈阳市
Key words： housing price of real estate；influencing factors；the empirical analysis；Shenyang
中图分类号：F293.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）29-0126-02
0 引言
房地产业的健康发展既是房地产市场本身的需要，也是宏观经济可持续发展的需要。
2012年，受持续的宏观调控政策的影响，虽然沈阳市商品住宅市场销售量较去年有所下滑，但住宅价格仍在上涨，引起众多关注。
房地产住宅价格变动的研究，对确保房地产业的健康发展有着重要意义。
就房地产企业来说，确定影响房地产住宅价格的因素，能够准确及时的预测房地产住宅价格趋势及变化规律，从而作出正确的投资经营决策。
对政府而言，通过研究住宅价格趋势及影响因素，不仅为研究房地产业发展战略乃至国民经济规划提供了条件，而且为政府适时调控房地产业，促进国民经济持续健康发展提供有效的理论依据。
1 模型的建立
本文在国内外专家学者的研究基础上，结合沈阳市住宅市场发展的实际，从影响房地产住宅价格的宏观经济因素、需求因素、供给因素选取六个经济指标，设定如下线性回归模型：Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6。
其中，因变量Y为住宅平均销售价格，六个自变
量为：人均生产总值（元）X1、住宅竣工面积（平方米）X2、住宅开发投资额（万元）X3、城镇人口数（人）X4、人均可支配收入（元）X5、人均居住面积（平方米）X6。
2 模型分析与检验
2.1 模型分析根据逐步回归法对模型进行逐步回归分析，最终建立一元回归模型，对影响房地产住宅价格的六个因素进行回归分析，首先可以分别绘制散点图验证因变量和自变量之间有无明显线性关系。
在Y-X1、Y-X2、Y-X3、Y-X4、Y-X5、Y-X6的散点图中，大部分点在直线附近，认为六个影响因素与商品住宅价格相关关系明显。
其次，通过Eviews软件，对数据进行拟和，用最小二乘法进行估计，根据逐步回归法的基本思想进行第一步回归，结果如图1。
根据图1中模型估计的结果，可以看出，这六个解释变量对商品住宅价格的解释力度较强。
同时根据方差分析结果F检验=286.1438和P=0.00038，表明回归方程是有意义的。
其次，该模型通过了D-W检验，d=3.128973>2，所以随机项之间不存在自相关。
但可以看出，“住宅竣工面积X2”、“住宅开发投资额X3”和“城镇人口数X4”这三个自变量没有通过t检验，这意味着这三个变量在方程中的作用不显著，它们的回归系数没有多大意义。
我们分析一个模型，首先要考虑自变量对因变量是否有很好的解释力。
因此将这三个不显著的解释变量剔除掉，利用余下的三个自变量重新进行估计。
通过上面回归分析可以发现，就沈阳市住宅市场而言，“人均生产总值”、“人均可支配收入”和“人均居住面积”这三个变量对沈阳市住宅价格的回归结果比较理想，调整后的R2达到98.35%，这三个变量对沈阳市商品住宅价格存在显著影响。
对沈阳市商品住宅价格影响贡献最大的就是“人均GDP”，可见人均GDP的增长对商品住宅价格的推动作用是十分显著的，这也从实证角度证明了人均GDP是影响沈阳市商品住宅价格最主要因素的之一。
此外，人均可支配收入和人均居住面积对沈阳市商品住宅价格也有很强的推动作用。
2.2 异方差检验为了检验模型，选用Eviews软件进行White检验以检查模型是否存在异方差，得出White检验结果如下：
检查统计量值为5.62929，查χ2分布表，得到临界值χ20.05（9）=16.9190，因为5.62929
所以得出线性回归方程：Y=1325.958+0.0593X1。
3 模型的实证分析及实证检验
我们用2012年的各项数据（表3），通过以上方程检验2011年的商品住宅平均售价是否一致。
住宅平均售价=1325.958+0.0593*人均GDP
预测得出2012年沈阳市住宅平均售价为6183元/平方米，与2012年实际住宅平均价格仅相差443元，实证分析证明我们用逐步回归模型计算得出预测沈阳市住宅平均价格，相对准确。
4 结论
根据以上分析，人均生产总值是沈阳市住宅价格的代表性影响因素。
人均生产总值对房地产价格的影响是正的，系数为0.0593。
其经济意义为，当人均生产总值增加1元时，商品房平均售价将增长0.0593元/平方米。
然而，由于2002-2011年沈阳市各项相关指标数据所建立起的线性回归模型仍然存在着样本不足等一些局限性问题，实证分析还存在一定的片面性，有待深入，需要进一步收集数据，以提高实证分析的有效度。
参考文献：
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