上海市商品房价格影响因素分析
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。
商品房价格波动的决定因素分析
商品房价格波动的决定因素分析商品房价格作为一个重要的宏观经济指标，对于国家的经济发展和人民的生活水平产生着重要的影响。
那么，商品房价格的波动到底是什么因素所决定的呢？一、土地供给一方面，商品房的建设需要土地的供给，而土地的供应相对较为稀缺，因此土地的供给量会直接影响到商品房的价格。
特别是像北京、上海这样的一线城市，土地资源更为紧缺，加之城市化的持续发展，如何足够保障城市的住房需求，是不容忽视的问题。
如果土地供应量增加，那么商品房价格就会相对下降。
二、宏观经济环境商品房价格的波动与宏观经济环境的变化息息相关。
国家政策调整、货币政策变化、通货膨胀变动等宏观因素都会直接或间接地影响到房价的走势。
例如，过去持续推进的楼市调控政策，对于当前商业房地产市场的增速及房价上涨的缓解起到了重要的作用。
而在经济增长时期，城市居民经济水平的提升，以及物价水平的上涨，都会直接推动房价的走高。
三、房屋质量和配套设施房屋质量和配套设施也是决定商品房价格的重要因素之一。
房屋的质量越好，配套设施越完备，商品房价格就越高。
这是由供需关系的基本原理所决定的。
越高的房价，同时也表示购房人对房屋价值的期待和承诺。
四、购房需求商业房地产市场的状态决定了购房需求的多寡。
如果市场向好，房贷利率不变的情况下，购房需求会增加。
反之亦然。
市场行情的走向也是近两年来楼市调控的主打内容，引导购买者理性消费、规范开发商市场行为，全面控制房地产市场风险成为重中之重。
五、政府调控政府在控制房屋供求关系中拥有着无比重要的地位。
作为主要的管理者让房地产市场回归正常状态，既不能减弱市场效应，又不能加剧房地产市场风险，而应采取平衡的态度。
近年，政府对房地产市场进行的规范管控，不断加强着对房价波动的影响。
以“限价、限售、限贷”为代表的一系列政策，防止了购房者的恐慌需求，抑制了房价过度波动的趋向。
六、产业结构和良性竞争商品房价格还受到产业结构和产业配套设施的影响。
例如，如果一个地区的产业结构非常发达，配套设施一流，那么该地区的房价也会相应地上升。
上海市某区域与住宅市场分析
上海市某区域与住宅市场分析上海市作为中国的经济中心和国际大都市，拥有着庞大的住宅市场。
在上海市，不同的区域具有不同的房价水平和潜力。
本文将以某区域为例，分析其与住宅市场的关系。
首先，某区域的地理位置对其住宅市场起着重要影响。
若该区域距离市中心较近，交通便捷，周边配套设施完善，例如商场、学校、医院等，这些都会吸引更多的购房者。
相比之下，若该区域偏离市中心，交通不便，缺少配套设施，购房者的需求会较为有限，进而导致房价相对较低。
其次，该区域的人口结构和社会经济状况也是影响住宅市场的因素。
如果该区域人口众多且经济发达，购房需求会相对较高。
而如果该区域人口稀少且经济欠发达，购房需求则会相对较低。
此外，该区域是否有大型企业或商业中心的设立也会对住宅市场产生影响，因为这些企业或商业中心会吸引大量的人口和商业活动。
第三，政策因素也是决定住宅市场的重要因素之一。
政府的住房政策、限购政策以及税收政策等都会对住宅市场产生巨大影响。
例如，如果政府出台了限购政策，购房者的购房渠道会受到限制，从而导致房价的下降。
另外，政府鼓励购房者购买和租赁限价住房的政策也会提升某区域的住宅市场需求。
最后，该区域的房地产开发和城市规划也会影响住宅市场。
如果该区域有大量的房地产项目正在建设中或者规划中，购房者会觉得该区域具有较大的投资潜力，进而推动房价上升。
另外，如果该区域的城市规划合理，环境优美，并且有大量的绿地和公园，这也会吸引更多的购房者。
综上所述，地理位置、人口结构和社会经济状况、政策因素以及房地产开发和城市规划等因素都会对某区域的住宅市场产生影响。
只有综合考虑这些因素，并做出相应的分析，才能更好地了解某区域的住宅市场特点，为购房者和开发商提供有针对性的建议。
某区域与住宅市场的分析不仅需要考虑到地理位置、人口结构、社会经济状况、政策因素和房地产开发与城市规划等因素，还需要深入了解该区域的供需关系、房屋类型和市场趋势等方面的信息。
首先，供需关系是住宅市场的核心因素之一。
上海市住房价格影响因素分析
我 国 ２０ ０ ０年 第一 季度 一 ２ ０ ０ ７年 第 二季 度 的数 据
进 行 实 证 研 究 ， 果 表 明 ： 民 可 支 配 收 入 和 土 地 结 居
价格 与 我 国房价 成 正 相关 关 系 ； 实 际 利率 与 我 而 国房价 成负相 关关 系 。据此 采用 协 整分 析 和 Ｈ一
素， 用 ＳＳ 运 Ｐ Ｓ软 件 中相 关性 分析 、 因子 分 析 以 及 回 归 分析 方 法 ， 上 海 市 住房 价 格 的 影 响 因 素 进 行 了 实证 研 对 究 。研 究结 果 表 明 ， 海 市 住 房 价 格 的 主要 影 响 因 素 有 土地 交 易价 格 、 上 当年 住 房竣 工建 筑 面积 、 人 住 房 公 积 个 金 贷款 利 率 以及 个人 住 房 贷款 利 率 关 键 词 ： 房 价 格 ； 响 因 素 ； 关 性 分 析 ； 归分 析 住 影 相 回
Ｐ滤 波 ， 分析 我 国房地 产均衡 价 格水 平 ， 以及 房地
产 价 格 偏 离 均 衡 价 格 的 程 度 ， 为 我 国 房 地 产 市 认
场价 格 的偏 离 主要受 部分 地 区的影 响 ， 在“ 部 存 局
泡 沫 ” 。
白 霜 （ ０ ８ 采 用 《 ０ ７中 国 统 计 年 鉴 》 ］２ ０ ） ２０ 中 除 港 、 、 外 的 ３ 个 省 （ 、 ） 经 济 基 本 面 和 澳 台 １ 市 区 的 房地 产价 格的 Ｐ ｎ ｌ 据 ， 用 回归分 析方 法 ， ａｅ数 运 对 房 地 产 价 格 的 决 定 因 素 进 行 了实 证 分 析 。 研 究 结
能 够 比较 全 面 的 反 映 的 住 房 价 格 影 响 因 素 。
２ ２ 数 据 处 理 ．
上海市住房价格影响因素分析
上海市住房价格影响因素分析上海作为中国的经济中心城市，房地产市场一直是人们关注的焦点。
住房价格的高涨不仅影响到了居民的生活质量，也影响到了整个城市的发展。
因此，分析上海市住房价格的影响因素对于了解该市房地产市场的运作机制以及未来发展趋势有着重要意义。
首先，供求关系是影响上海市住房价格的主要因素之一、上海是中国的经济中心，吸引了大量的人才涌入，导致住房需求量的增加。
然而，由于土地资源和政策限制，住房供应量无法迅速跟上市场需求，从而导致房价上涨。
此外，供求关系还受到金融环境的影响，当货币政策较为宽松时，购房需求会进一步增加，从而推动房价上涨。
其次，规划与土地供应的因素也对上海市住房价格产生影响。
上海市政府有着相关的土地供应规划，在土地供应有限的情况下，政府的拍卖和挂牌价格将成为影响住房价格的重要因素。
此外，城市规划也会影响到土地使用、开发以及建设的成本，进而影响到住房价格。
例如，一些地段处于城市发展规划的“黄金地段”，往往价格较高。
第三，居民的购买力和支付能力也对上海市住房价格产生重要的影响。
上海是中国的经济中心城市，相对较高的经济收入水平使得居民购房的需求愈发旺盛。
此外，居民的财富积累程度以及购房意愿也会对住房价格产生影响。
当居民购房积极性提高，购房需求增加，房屋价格将会上涨。
相反，当经济不景气或者购房贷款政策收紧时，居民的支付能力下降，从而导致住房价格下跌。
此外，政策的变化也会对上海市住房价格产生重要的影响。
房地产政策对于房价的影响是最为直接和关键的。
政府的政策措施将会对住房市场产生重要的影响，例如，限购政策、限售政策以及贷款政策等。
当政府出台限购政策时，购房需求将会受到抑制，从而导致房价下降。
相反，当政府采取支持房地产市场的政策时，购房需求将会增加，房价会上涨。
最后，市场信心和外部环境的因素也会对上海市住房价格产生影响。
市场的参与者对于房价的预期以及对经济未来的信心将会影响到住房价格。
例如，当市场参与者对经济未来预期乐观时，购房需求会增加，房价上涨。
基于主成分回归分析的上海房价影响因素研究
近年 来我 国房地 产 市场 出现 了房 价上涨 过快 ， 并且 高居 不 下， 导 致很多 人买不起房 的现象 ， 因此 我们有必要对 该现象进 行 分析， 对 房价 的影 响 因素进行研 究 。特别 是 即将 成为 金融 中心 的上海 ， 它的房 价 现象更 是值得 关注 。本 文通过 对上 海房地 产 行 业的相 关数 据进 行实 证分析 ， 得 出影响房 价 的各 因素并提 出 相应 建议 ， 以期对房地产市 场的稳定 发展 起到一定作用 。
一
对市 场的控制程度越 高 ， 对 价格的控制 能力 也就越高 ， 最有可 能
、
房价 影响因素分析
为获得垄 断利 润而抬高价格。 （ 三） 政府 因素 １ ． 信贷 政策 。作为 高负债 的行业 ， 房产 商需要 通过债 务融 资获 得大部 分的 资金 ， 因此 房价对 利率 的变 动很敏 感 。当贷款 利率较低 时 ， 房产商获得资金 的成 本就 较低 。 ２ ． 金融支持 。房地产开发 投资资金 中的国 内贷款 绝对 数可 以显示 出国家对房地产业 的支持程度 ， 支持程度 高 ， 用 于房地产 开发投资 的贷款数额就 高 ， 房地产 的建设生产量 也会较多。 （ 四） 市场因素 １ ． 房屋 租赁 。消费者 拥有 房屋 的途径 可 以大体看成 两种 ， 购买和租 赁 ， 两 者存在一定 的替 代性 ， 房 屋租赁市场 的繁荣程度 也会影响到房屋销售市 场的成交价格。 ２ ． 存量 房 。房屋 的供给除 了新 建住房 ， 还有存量 房 ， 因此存 量房 的交 易活动也会 影响房价 ， 存 量房交易越 多 ， 新建房 的交易 就少 ， 其价格就 会降低。 ３ ． 经济基本面 。针对房地产市场 ， 有学者利用 Ｇ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｒ 因 果检验方法 ， 清楚地 了解到 Ｃ Ｐ ｉ是房地产价格上 涨的直接的 、 主要的影响 因素 。
上海市住宅价格影响因素及未来走势研究
者对 上述 问题 进 行 了积 极 深 人 的探 索 和思 考 。例
题 日益成为社会关 注的热点 ，上海市作为中国最 大的城市和金融中心，房价过高引发 的居民住房
矛 盾显 得 尤 为 突 出。 国 家统 计 局 调查 数 据 表 明 ， ２１ ００年 １月 ，上 海 市 房 屋 销 售 价 格 同 比 上 涨
为 ２０ ～ ０ ０ 上海 市房 价 总体 上 升趋 势 。施 建 ０５ ２ １ 年 剐 、唐代 中 （ ０６ ２Ｏ ）通 过 Ｇ Ａ Ｃ Ｓ模 型 求 出 回 调 走
低 的 ２０ 第 四季 度 上 海 市 房 价 预 测 值 。 王 威 ０６年 （０９ ２０）通过 动态模 型得 出上海 市房 地 产价格 远 期
经济 指标 ，运用 主成 分 分 析法 进 行 分 析求 出上 海
１ 研 究 方 法 与 相 关研 究 回顾
房 价 的影 响 因素 问题 与 房 价 的未来 走 势 问题
一
直 是房 地产行 业 讨 论 的焦 点 和 悬 而未 决 的两 大
难题 。面对上 海 市 居高 不 下 的房 价 现 状 ，大量 学
月 中 国城 市房价 排 行榜 》 中 ，上 海市 更 是 以住房
市房 地产市场 和经济 发展水 平高 度正相 关 的结 论 。 谢叙 炜 （０６ ２０ ）通 过对 上 海 市 房 价 与 地 价 关 系 的
均价 ２ １６ ０８ 元高居全国城市第二。高位徘徊和不
断上涨 的房 价使 得 购房 成 为 上海 市 居 民最 为 艰难
即：需求 因素 ，供给 因素 ，市场因素 ，土地 因素。选取主成分代表指标 ，通过 多元回归方法求 出其 与上海
市商品住 宅价格的 回归方程 ，并以此为依据进行预测分析 。分析结果显示 ，需求因素为影响上海市住 宅房 价的 最主要 因素 ，供求矛盾推 动了上海市 商品住 宅价格 的持 续走 高，并在 未来一段 时间仍 然保 持上升 趋 势。文章 最后从政府监管和需求者角度 分别给 出了相关建议 。
商品房成交价异常波动的原因分析
商品房成交价异常波动的原因分析近年来，商品房市场的成交价呈现出异常波动的现象，这给购房者和开发商都带来了一定的困扰。
本文将从多个角度对这一问题进行分析，探讨其中的原因。
首先，土地供应的不稳定是导致商品房成交价异常波动的主要原因之一。
土地是商品房的基础，土地供应的不稳定会直接影响到商品房的成本和价格。
在一些城市，土地供应不足，导致开发商竞争激烈，土地价格飞涨。
这使得开发商为了保证项目的盈利能力，不得不将成本转嫁到商品房的售价上，导致成交价异常波动。
另一方面，土地政策的变化也会影响到商品房的成交价。
政府通过调整土地供应政策，例如增加土地供应或者限制土地供应，都会对商品房的成交价产生影响。
其次，市场需求的波动也是商品房成交价异常波动的原因之一。
房地产市场受到多种因素的影响，例如经济形势、人口流动、购房政策等。
当市场需求增加时，开发商会相应提高商品房的售价以获取更高的利润。
而当市场需求下降时，开发商为了促销，可能会降低商品房的售价。
这种市场需求的波动会导致商品房成交价异常波动。
第三，金融政策的调控也会对商品房成交价产生影响。
金融政策的宽松或收紧会直接影响到购房者的购房能力和购房意愿。
当金融政策宽松时，购房者可以更容易地获得贷款，购房需求增加，开发商会相应提高商品房的售价。
相反，当金融政策收紧时，购房者的购房能力受到限制，购房需求减少，开发商为了促销可能会降低商品房的售价。
因此，金融政策的调控对商品房成交价的波动起到了重要的影响。
最后，市场竞争的程度也是导致商品房成交价异常波动的原因之一。
在一些城市，商品房供应过剩，市场竞争激烈，开发商为了吸引购房者，可能会降低商品房的售价。
而在一些供应紧张的城市，开发商则可以相对提高商品房的售价。
市场竞争的程度不同，会导致商品房成交价的波动。
综上所述，商品房成交价异常波动的原因是多方面的。
土地供应的不稳定、市场需求的波动、金融政策的调控以及市场竞争的程度都会对商品房成交价产生影响。
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上海市商品房价格影响因素分析作者：乐凯星来源：《经营者》2015年第08期摘要上海是我国经济发展中心。
房地产业在近20年的快速发展也使得房价持续走高，研究房价的影响因素十分必要。
文章首先简述了中国及上海房地产的发展状况，分析了影响房价的因素，并通过建立2005年到2015年上海房商品房价格以及相关因素的时间序列数据模型，分析了各因素的影响效果。
模型初步采用对数线性回归，进而对多重共线性进行修正，对上海市商品房的价格进行实证分析，并解释了模型结果的经济学意义，分析了三个显著性影响因素对商品房价格变动的具体影响。
最后，基于模型结果，提出政策建议。
关键词商品房价格回归模拟影响因素一、房地产发展现状（一）我国房地产业发展状况中国的工业化和城市化快速推进，同时催生了房地产业的繁荣，迅速崛起的房地产业已经成为国家的经济支柱性产业之一。
但房地产业在中国属新兴产业，房地产市场发育不完善，因而出现了众多问题。
例如，房地产投资增幅过大，带动经济过热；住房市场供应结构性矛盾突出，房价上涨过快，超出了广大居民的承受能力；房地产融资过度依赖银行等。
（二）上海房地产发展状况在供给方面，上海房地产开发投入产出失衡，施工面积高、竣工率低，经济适用房投资额比重小，房地产供给结构不合理。
在需求方面，房价上涨幅度过度，房价收入比明显偏高，抑制有效需求形成。
房价的微幅度上扬，其理想状态是控制在5%以下。
从国家政策层面看，2009年年底，国家规范房地产市场稳定、健康发展的宏观政策的陆续推出，抑制2009年“过火”的房地产市场，投机因素亦被抑制，房价回落到一个平稳而相对理性的阶段。
二、房价的影响因素分析从成本加成的角度来说，房价的核心在于房产的价值，其中包含土地价值和附着于土地上的建筑物的价值。
基于此，房价首先受到土地供应状况和价格的影响，此外还由建筑成本、建筑附加价值决定。
同时人们的心理预期和相关政策也会对房价造成影响。
从供需角度来说，市场的供需关系状况决定了商品房的价格。
第一，土地购置费。
土地购置费是房产开发商成本中的重要组成部分，理论上来说，我国征地政策会导致土地资源供应不足，从而提高了地价，进一步提高了房价。
第二，房屋施工面积。
第三，竣工面积。
房地产的生产类指标有三个：房屋施工面积、房屋竣工面积和土地出让面积。
它们都体现了房屋的供给。
其中我们选取施工面积、竣工面积共同作为自变量来考虑。
第四，房地产开发投资额。
房地产开发投资额是开发商投入房地产的资金量，开发商的投资额决定了市场上房地产的供应水平如何。
第五，M2：反映了现实及潜在购买力，M2的快速增长意味着投资和中间市场非常活跃。
众多学者对央行加息与房价关系进行分析认为加息会延缓部分房产需求，一定程度上起到稳定房地产价格的作用。
第六，商品房销售额。
商品房销售额是直接反映出流入房地产资金量的重要指标。
事实上，无论是把商品房当作商品还是投资领域，资金的大量涌入必然会使价格不断走高。
第七，人均可支配收入。
人均可支配收入度量的是人们的储蓄或者消费量，可支配收入的提高将推动需求曲线向外移动，从而抬高房价。
第八，上海市常住人口。
一方面，人口的增加导致了对商品房的需求增加，进一步抬高了房价。
近些年来随着上海城市化的不断发展，吸引了大量外来人口来沪发展，上海的城市规模也达到了空前的高度。
随之而来的不仅仅是规模效应的衰减，还有商品房需求的居高不下。
第九，消费者物价指数。
CPI综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况。
物价指数反映的是通货膨胀水平，从人们的心理预期上改变了需求水平。
在物价上涨的趋势下，人民预期现期买房比将来买房更有利。
因此，就会在短期急剧扩大房地产的需求。
三、模型的选择与检验（一）模型的选择在模型选择上，我们使用的是对数线性回归模型：Ln（P）=β0+β1*ln（M2）+β2*ln（L）+β3*ln（CON）+β4*ln（COM）+β5*ln（S）+β6*ln（DI）+β7*ln（PR）+β8*ln（I）+β9*ln （CPI）+ε。
值得说明的是，在本模型中的y和x都代表了对变量取对数以后的结果。
（二）数据预处理我们摘取了上海市2005年到2015年的月度数据，来源是同花顺数据库和上海市统计局。
在数据的处理上，由于数据库的很多月度数据取的是累计值，且每年1月的数据都缺失，导致每年2月的数据也失去意义。
因此，我们在处理数据时删去了1、2月的数据。
（三）模型的初步检验在确立了自变量与因变量后，最小二乘法的回归结果如下，估计模型参数。
模型估计结果为：Y=1.36808183365+1.16142608739*X1+0.00175428974774*X2+0.0182713792495*X3-0.0199720097819*X4+0.0275819522384*X5+0.553274225447*X6-0.608584519133*X7-0.0502371793338*X8-0.00615736898356*X9。
F=138.0466。
DW=1.444749。
（1）拟合优度和自相关检验。
1）R2=0.931056，修正的可决系数A_R^2=0.924312，说明模型的拟合程度还可以。
2）DW=1.444749，查DW表（当n=100，k=9时，dL=1.4841，dU=1.874），表明几乎无自相关性，即每个解释变量之间不相关。
（2）方程的显著性检验。
我们利用F检验来判断方程整体的显著性。
F=138.0466，prob （F-statistic）=0，说明在α=0.05水平上，通过检验。
即模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是显著的。
因此，模型有统计意义（3）参数显著性检验。
当α=0.05时，整体方程的显著性很高，而x2，x3，x4，x5，x7，x8，x9系数均不能通过检验，分别对应的变量为土地购置费、商品房施工面积、商品房竣工面积、商品房销售额、上海常住人口、房地产开发投资额、CPI，参数估计表明它们的影响都是不显著的。
而结合实际来看这些变量对房价都是有影响的。
（四）多重共线性的检验、修正与优化（1）检验。
计算各个解释变量的相关系数，得到相关系数矩阵由相关系数矩阵可以看出，解释变量X1、X6、X7、X9之间存在较高的相关系数，证实确实存在严重的多重共线性。
（2）修正与优化。
采用逐步回归的办法，检验和回归多重共线性问题。
分别作Y对X1、X2、X3、X4的一元回归，在命令窗口分别输入LS Y C X1，LS Y C X2，LS Y C X3，LS Y C，X4，…并保存，整理结果发现，其中，X1的方程最大。
以X1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。
经比较，新加入x6的方程=0.919905，改进最大。
因此，选择保留x6，再加入其它新变量逐步回归。
选择x1，x6为变量组合，继续，经比较，新加入x8的方程=0.926046，改进最大。
因此，选择保留x8，再加入其它新变量逐步回归。
选择x1 x6 x8为组合经比较，新加入x7的方程=0.926186，改进最大。
然而加入x7的回归结果的系数不满足显著性要求，因此放弃选择x7。
在确定模型以后，进行参数估计，即对于x1 x6 x8进行回归。
（五）模型优化（1）残差检验。
残差检验表明，P值为0.000224，说明在1%显著性水平下，满足残差满足正态分布假设。
（2）异方差检验。
nR=5.889784，由White检验可知，在α=0.05下，接受原假设，表明模型不存在异方差。
四、分析与结论修正多重共线性影响后的模型为：y=-0.1205366108+1.11500293322*x1+0.609005801771*x6+0.062088169108*x8。
其中：x1为M2。
x6为城镇居民人均可支配收入。
x8为房地产开发投资额。
通过对模型的选择和修正，本文得出的结论是，2005年到2015年影响上海市商品房价格的最主要因素为M2，城镇居民人均可支配收入和房地产开发投资额。
本文通过模型分析，发现上海市商品房价格与其他解释变量（土地购置费、商品房施工面积、商品房竣工面积、销售额、常住人口、CPI）的关系并不是非常密切。
五、政策建议基于以上模型结果，文章有针对性的提出以下政策建议：实行更为严格的差别化住房信贷政策；大力发展经济适用房健全住房保障体系；增加居住用地有效供应；加快制定调节个人房产收益税收政策等等。
（作者单位为上海交通大学）参考文献[1] 施建刚，谢波.城市住房用地供应政策对房价干预效果研究——基于上海住房市场的实证分析[J]. 2003.[2] 黄厚霞，侯莉颖.房价影响因素综述[J]. 2010.[3] 刘艺婷.我国商品住房价格的计量经济模型预测研究[J]. 2009.[4] 李立，李永辉.论当前影响房价的因素及变动趋势[J]. 2002.[5] 2005-2014年房地产调控政策汇总[DB/OL].南方日报，http：///chanye/2015/01/04/1345122t1w_all.shtml . 2015-1-4.[6] 近期我国政府调控房地产政策分析_宏观调控[DB/OL] . http：//www.lunwenf.com/gongshangguanliby/12986.html.[7] 2010-2015年中国上海房地产市场调研及投资前景预测报告[DB/OL] . http：///report/print79513.html.。