影响房价变化的因素的文献综述
房地产 文献综述 评
中国房价及其相关影响因素文献综述一、前言自1998年启动以货币化为导向的房地产分配体制改革以来，房地产业获得了迅速发展,逐步成为国民经济的基础性、先导性和支柱性产业。
然而随着商品房价格的不断上涨，房价的增长速度远远超过人均收入的增长速度，高房价也已经成为房地产业进一步发展的障碍。
1998年第一季度，我国商品房平均销售价格为2124.352元/平方米，而2010年第一季度商品房平均销售价格5192.918元/平方米，上涨幅度高达144.45%。
房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题己经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。
对于房地产业如何发展日益引起人们的广泛关注，越来越多的人从不同的角度来关注房地产业的发展以及价格走势。
研究房地产的价格走势规律有其现实的实践意义，理论的发展对于产业的实际发展也起到积极的指导作用。
同时，作为房地产经济运行中的重要变量，房地产价格的研究更是市场经济发展的现实需要。
二、研究现状国外研究现状国外有关房地产市场发展的理论研究已有近三百年历史。
17世纪末，威廉·佩第第一次提出级差地租的概念，并初步阐述了级差地租、土地价格等问题。
此后至19世纪初的一百多年间，亚当·斯密(A.Smith)、大卫·李嘉图(D.Ricardo)、马克思等人分别对土地经济问题、住房问题进行了各自的研究，形成了现代资本主义土地经济理论和马克思主义土地经济理论。
上述理论均对房地产市场发展的早期研究提供了重要的理论基础。
前英格兰银行货币政策委员会成员Goodhart、美国俄亥俄州立大学教授Cecchetti、美国经济学家Frank·Smets和Joseph·Carson等为代表的很多学者认为：货币政策与资产价格相关，货币政策应对资产价格的波动做出反应。
Carey(1990)主要分析了短期内房地产市场供给固定时，房地产市场周期的循环过程。
【文献综述】我国高房价的危害、成因及对策分析
文献综述经济学我国高房价的危害、成因及对策分析（一）国内外研究现状国内：我国对于房地产问题的研究起步较晚，主要的研究文献有李春吉，孟晓宏等人利用时间序列分析的方法，将历年房价用曲线拟合趋势相，再用ARMA模型处理随机项。
对于在对新政策下发后上海房价的走势进行重新预测。
以及高波，毛丰付等人利用历年房价，开发面积，贷款额等各项数据，对中国房地产市场结构和价格影响因素进行的实证分析。
研究表明，在国内，人均可支配收入和对投资成本的预期是影响房价变化的基本因素。
由于房地产价值量大，使得房地产开发商和购买者都离不开金融机构的贷款支持，金融机构的大力支持的态度也促进了房价的上涨。
此外开发商囤积土地，炒房者大量投资房地产，是房产泡沫产生的主要原因。
复旦大学的谢百三教授就房价泡沫形成的问题做了研究，他认为目前我国部分城市房地产市场出现了泡沫经济，原因是我国部分城市房地产在最近几年出现了投资和圈地热潮促使房价非理性上涨，导致商品房的空置率居高不下。
当大量需要住房的居民没有能力购房，供需关系就不平衡了，大规模推高房价的资产保值投资行为是无法实现其保值功能的。
王家庭，张换兆等人运用案例分析、回归分析等方法对中国房地产泡沫问题进行了系统分析。
他们认为中国房地产业存在泡沫，但这种泡沫并非全国性的，而是地区性的。
国外：国外的房地产市场化程度比我国高，市场化的时间也比较早。
房价问题的重要性及敏感性得到了很多专家学者的关注。
根据国外的《经济展望报告》杂志，外国人推测中国的房价是必然要降的，他们的主要依据是研究的数据报告。
2010年7月，渣打银行、野村证券公布了对中国房地产市场调研的报告。
渣打银行在调研中统计到，自新政出台以来，他们监测的上海、北京、深圳等14个城市住房成交量，以四周移动平均值计算下降了约60%，其中，北京降了70%，深圳降了57%，上海降了28%，中小城市中，海口交易量下降95%，杭州、大连降了90%。
他们认为中国新政的出台就是为了打压房价。
房价影响因素综述
文献综述
1、政策因素
1、政策因素
政策因素是影响房价变动的重要因素之一。国内外学者在研究政策对房价的 影响时，主要于房地产政策、货币政策、财政政策等方面。房地产政策的调整如 限购、限售、调整房产税等都会对房价产生直接影响。货币政策方面，如调整贷 款利率、存款准备金率等也会对房价产生一定的影响。财政政策方面，如政府对 房地产行业的补贴、税收优惠等也会对房价产生影响。
4、经济状况因素
4、经济状况因素
经济状况因素对房价变动的影响主要表现在以下几个方面：一是国内生产总 值（GDP）的增长率，GDP的增长率反映了经济的整体运行情况，经济增长迅速时， 房价通常会上涨；二是失业率，失业率反映了劳动力市场的供需情况，失业率低 时，购房者的收入和信心都会有所提高，从而推高房价；三是物价指数（CPI）， CPI反映了通货膨胀情况，通货膨胀率高时，购房者的实际购买力下降，从而抑 制房价。
结论
结论
本次演示通过对政策、利率、人口、经济状况等影响房价变动因素的文献综 述发现，这些因素都对房价变动产生了一定的影响，但影响的程度和方式有所不 同。政策调整、利率变动会对房价产生直接影响，而人口和经济状况的变化则是 通过影响购房者和房地产开发商的行为和决策来间接影响房价。因此，在制定房 地产政策和进行相关研究时，需要考虑这些因素的影响并加以分析，以制定出更 加科学合理的政策和措施。
基本内容
首先，地理位置使得北京市的房价普遍较高。作为首都，北京市的土地资源 有限，中心区域的房产更是稀缺。这就导致了中心区域的房价居高不下。同时， 由于北京市的教育、医疗等资源丰富，吸引了大量的人口聚集，进一步推高了房 价。
基本内容
其次，北京市的经济发展水平是其房价高涨的重要原因之一。随着经济的快 速发展，北京市的居民收入水平不断提高，购房能力增强。同时，由于北京市的 科技、文化等产业的集聚效应明显，吸引了大量的人才流入，也推高了房价。
住房价格影响因素的文献综述
Business Collection商务必读 2015年8月115住房价格影响因素的文献综述上海大学 叶晓琴摘 要：住房问题一直以来都是困扰中国老百姓的一大难题，特别是随着我国商品经济的不断扩大，原来的住房供给制度已经逐步淡出人们的视线，转而替代的是不断商业化的商品房市场。
本文从经济、心理、社会三个因素对住房价格展开研究。
关键词：住房 经济 社会 心理中图分类号：F714 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2015)08(c)-115-03住房，作为人类赖以生存的条件之一，一直被视为民生之本，同样影响着经济的发展和社会的稳定。
住房价格增长过快不仅影响到普通老百姓的生活成本，更关系到一个城市的和谐发展。
随着城市化的发展，房地产市场发展快速，而住房价格增长已经成为令人关注的社会问题。
在国内外的学者展开了有关住房价格增长的研究，主要的研究成果如下所述。
1 经济因素与房价的关系Muellbauer.J and Murphy(1997)在文章中探讨了房地产价格与经济因素的关系，他认为，在经济发展不错的情况下，房地产价格平稳上升；而经济发展停滞的情况下，房地产价格有所波动，甚至出现下降的趋势。
段家楠(2010)认为经济因素对住房价格有较为明显的影响。
其利用广东省在1996～2009年间的数据，对商品价格与各个经济指标进行实证分析。
商品住宅房屋价格为因变量，人均储蓄、地区生产总值、竣工房屋价格、建材工业固体资产投资为自变量，经过多重共线性、异方差、相关关系等分析，最后得出人均储蓄对商品房屋价格有较为明显的影响。
房地产是消费者刚性需求的产品，同时也是消费者投资需求的产品。
近年来，中国经济快速发展，投入房地产的不仅仅是刚性需求的消费者，还有很大一部分是投资性的需求。
当投资性的需求大量涌进房地产，那么房地产在短时间内会蓬勃发展。
姜喜龙(2012)将经济预期变量引入到住房消费需求与住房投资需求的数理分析模型中，应用静态比较分析方法确定了外生变量对内生变量的影响方式，实证分析结果发现，经济预期是影响住房需求、住房投资需求的重要因素，而房价波动的因素与住房需求、住房投资需求有重要的正相关关系。
房价变动的影响因素研究一个文献综述
六、结论与未来研究方向
企业创新是一个复杂的过程，它受到企业内部和外部多种因素的影响。通过对 现有文献的综述，我们可以发现企业创新的内部影响因素主要包括企业战略、 组织结构、企业文化和人力资源，而外部影响因素则涉及政策环境、市场竞争 和技术进步等。此外，企业创新与市场领导地位有着密切的，企业的创新能力 越强，越容易在市场中取得领导地位。企业创新也是实现可持续发展的重要手 段，它可以帮助企业在经济发展和环境保护之间找到平衡点。
参考内容
企业创新影响因素研究：文献综 述
随着科技的快速发展和全球市场竞争的加剧，企业创新成为保持竞争力的关键 因素。企业创新是指企业通过引入新的生产要素、采用新的组织形式或管理模 式，以提升生产效率、优化产品或服务，从而满足市场需求的过程。然而，并 非所有企业都能成功实现创新，这是受到多种因素的影响。本次演示对企业创 新影响因素的研究现状进行综述，探讨相关研究的发展趋势，并指出未来可能 的研究方向。
2、市场竞争：市场竞争对企业创新的推动作用不容忽视。学者们发现，市场 竞争激烈的企业更倾向于通过创新来提高自身竞争力。然而，过度的市场竞争 也可能抑制企业的创新能力，因为企业在激烈的市场竞争中可能缺乏进行长期 创新投资的能力和意愿。
3、技术进步：技术进步对企业创新的影响具有显著性。新技术的发展为企业 提供了更多的创新机会和手段，同时技术的快速更新也对企业创新能力提出了 更高的要求。
引言
房价的变动一直以来都是经济学、社会学等学科领域的研究热点。房价的上涨 和下跌不仅影响到广大民众的生活质量，还对整个国民经济的发展产生重要影 响。因此，对房价变动的影响因素进行研究具有重要的理论和实践意义。本次 演示旨在通过对相关文献的整理和分析，系统地探讨房价变动的影响因素，以 期为相关研究和政策制定提供参考。
房地产国内外研究文献综述
房地产国内外研究文献综述房地产是现代城市化的重要产业之一，也是伴随着城市化进程不断发展壮大的。
近年来，房地产行业在全球范围内持续发展，成为了经济增长的重要因素，同时也面临着诸多挑战和问题。
本文综述了近年来国内外对房地产行业的研究，包括房价预测、房地产波动、房地产政策、房地产市场竞争等方面的研究进展。
一、房价预测房价预测一直是房地产市场中的热门话题之一，相关的研究也有很多。
据统计，从1985年至今，全球有300多个城市的房价都在飙升，其中有些城市的房价涨幅甚至超过了400%。
这对于购房人来说，无疑是信息的混乱和选择的困难。
针对房价预测问题，许多学者采用了时间序列分析、人工神经网络、支持向量机等方法进行研究。
近年来，基于物联网和大数据的房价预测也受到了广泛关注。
例如，李希维等（2019）使用神经网络模型进行了郑州市房价预测，结果表明，该模型具有较高的精度和较强的稳定性，可为房地产市场的预测和决策提供重要的参考。
二、房地产波动房地产市场的波动是普遍存在的，这种波动不仅影响着购房者的心理，也会对整个市场产生巨大的影响。
因此，对于房地产市场的波动进行研究，也是很有必要的。
一些学者采用杠杆效应的概念，建立了房价与房屋市场波动之间的关系模型。
例如，韩懿芳等（2017）研究了杠杆作用下中国房屋价格波动的非线性关系，发现中国房屋市场波动主要是来自于经济周期、市场供求、政策调控等方面。
三、房地产政策房地产政策是房地产市场中的重要一环，政府对房地产市场的调控和政策制定，直接影响着房价的波动情况。
房地产市场的政策制定与修改，应当着重考虑到市场的供求关系，与国家的经济和社会发展需要的协调及房地产行业本身的特点。
近年来，一些学者从政策制定的角度出发，研究了各种房地产政策对市场的影响，包括完税政策、购房补贴、利率政策、限购和限售政策等。
例如，杜群等（2018）针对限购政策对房价影响，进行了实证研究，发现限购政策的实施确实可以有效控制房价，但同时也会对市场供求结构和市场价格的透明度产生影响。
房价变动的影响因素研究：一个文献综述
家户 ， 因此涉及纷繁 复杂 的宏 观因素 ， 故 对房价影响因素的讨 论需要从微观需求的视角 扩展 到人 口、 利率、 收入等 宏观层 面。经过梳理 ， 发现影 响房价 的宏观 因素非 常多 ， 并且 随着世 界经济一体化程度 的加 深 ， 经常性项 目、 热钱 等 国际因素也被纳入考量 的范围。
一
、
需求视 角分析
经济学家对房产 的讨论绝大部分集 中在需求 面 ， 从行为 的主体来看 ， 有房产需求 的主体几乎是社会 中每一个
收稿 １ ３期 ： ２ ０ １ ５—０ ８—１ ５
基金项 目： 国家 自然科 学基金 重点项 目“ 跨越 中等收入陷阱 ： 以沿海地区产业转型升级为突破 口” （ ７ １ ３ ５ ０ ０ ０ ２ ） ； 国家外 汇管理 局项 目“中国 宏观可计算一般均衡 模型及其应用 ” 作者简介 ： 袁 东 北 京大学 国家发展研究 院博士研究生 ， 北京 ， １ ０ ０ ８ ７ １ ；
何 秋谷 澳 洲国立 大学克劳佛德公共政策学 院博士研究生 ， 堪培拉市 ， Ａ Ｃ Ｔ ２ ６ ０ １ ；
赵 波 北京大学 国家发展研究 院助理教授 。
７ ７
经济与管理研究 （ ２ ０ １ ６ 年第 ３ 期） ｌ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ （ Ｎ ｏ ． ３ ， ２ ０ １ ６ ）
勒法则所计算 的结果相 比 ， 美联储 制定 的利率相 对较低 ； 但是 ， 考虑到货币政策 的滞 后性 ， 将泰勒法则 中的 Ｐ替换 为接下来 四季度 的通胀率 ， 美联储 的利率 政策和该版本 泰勒法则 估计 的利率 吻合 得相 当好 ； 并且 参考 ２ ０个 发达 国家在 ２ ０ ０ ２ －２ ０ ０ ６年 的季度数据 ， 发现所有这 些 国家 采用 的利 率都是 低于基 于标准泰 勒法则所 计算 出 的利 率 ，
【《货币政策对房地产价格的影响文献综述》论文2700字】
货币政策是指中国人民银行以各种政策措施，对货币供应量进行统筹调整,达到既定的经济目标，其实质是国家根据各时期的不同经济状况采取松、紧或适度的趋向。其工具体系可分为一般性工具、选择性工具和补充性工具，一般性的有存款准备金、再贴现等；选择性的有证券市场信用控制、不动产信用控制等；补充性的包有直接信用控制和间接信用控制。俞小羽(2019)认为有数量型和价格型两种货币政策工具，其中数量型包括货币供应量、法定存款准备金率等；价格型包括利率工具、汇率等。
近些年，我国大部分中小城市的房价都存在上涨趋势过快的问题，政府相关部门为解决这一棘手难题，努力实现让全体人民住有所居，接连出台和调整包括货币政策在内的一系列房地产宏观调控政策。而随着市场化进程的进一步推进，货币政策也在不断发展与完善，对房地产市场有一定的管控作用。
(一)关于货币政策影响房地产价格机理的研究综述(二)关于货币政策对房地产 Nhomakorabea格的影响综述
国内外学者们主要运用向量自回归模型、动态随机一般均衡模型及其他分析方法，研究房地产价格会受货币政策的何种效应影响，其研究成果如下：
运用向量自回归模型方法，国外学者GUPta等人(2012)借助贝叶斯向量自回归模型，以美国的房地产业为研究对象，发现在金融自由化的背景下，房地产市场受到政策工具的调节作用会更激烈。BeatriCe等人(2013)运用MS-VAR模型，观察研究并分析南非一些国家和地区的房地产行业，发现货币政策和房地产的价格，两者之间有着某种关系，在牛市下，房价受到货币政策的促进作用更加猛烈。Robstad(2018)通过贝叶斯结构的VAR模型发现货币政策变动会诱发房地产价格的变化。国内学者许远明等人(2016)借以MSTAR模型，研究货币政策与房价的非线性关系，其中货币政策的具体机制为货币量、市场利率、信贷余额和汇率，分析并得出相应结论。谭政勋和刘少波(2015)借助SVAR模型，认为货币政策能对房价进行有效的控制，但其前提是要除去货币政策的内生性。谭政勋和王聪借以SVAR模型，认为货币政策能调节控制房地产价格，但我国的房价变动受到货币政策的作用影响不是直接的。郑超英(2017)用VAR模型，分析了货币供应量和房价的变化情况，得出货币供应量增多，房价也会随之上升。华炎和张敏新(2019)通过VAR模型，分析2008-2017年货币政策对房价的影响，发现M2对房价产生助推效用，长期贷款利率与房价具有明显的遏制作用，且M2对房价产生的影响会比长期贷款利率大。
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上海商品住宅价格变化的影响因素分析的文献综述一、引言住宅是人类最基本的需求之一，也是衡量一个国家和地区经济发展水平的重要标志。
改革开放以来，国家改变了土地政策，使得我国房地产行业迅速发展。
近年来，我国的房地产投资过热，导致商品住宅的价格处于飞速上涨。
这已经影响到了我国人民的正常生活和城市的发展。
现在又很多人可能工作一辈子都买不起一套房子。
我国的房地产是从上世纪80带起步的，后来的十年一直处于低迷状态，直到1998年，我国颁布了关于住房建设的通知，国家开始取消福利分房，实行货币分房的住房制度，也就渐渐形成了三大类住宅。
使我国的住宅产业进入了一个新的里程碑。
自2002年起，我国的房价一直处于上涨状态。
以上海为中心的长江中下游地区房地产价格上涨幅度为甚，上海作为长三角的龙头，他的房价大幅度上涨引起了各方关注。
以此为背景，我们对该领域内某些专业人士的观点进行归纳和总结，并梳理他们的理论逻辑，力求从另一方面去理解房价涨的真实原因，从而提出一些建议，促进国民经济增长等。
所以此文具有重要的现实意义，很值得深究。
此篇文献综述第一部分是研究该课题的意义和目的，第二部分是部分温馨啊对国外房价变化的研究，主要是房价上涨的原因分析。
第三部分则是国内文献对我国住宅价格上涨的研究，以及所采用的各种方法。
第四部分是笔者阅读相关文献后的个人对房价上涨影响因素的想法。
二、国外房价研究现状在商品住宅市场和商品住宅价格方面的研究，外国起步比较早，因此他们的研究可能相对而言更为成熟。
他们在研究的过程中注重研究方法的创新，突破了定性分析和纯粹的理论推理，他们运用不同的统计模型进行分析。
从而得到具体化的研究结论。
国外最早研究住宅价格影响因素的文章可以追溯到19世纪，Alonso，Mills和Muth采用均衡分析法，对土地价格和房价的关系作出了分析。
Olsen和Multh还得到了住宅需求方程的一般形式，从他们的研究中可以看出住房的需求量和家庭收入，住宅价格，其他商品价格和服务以及贾爱婷偏好有着密不可分的关系。
Abraham和Hendershoot（1996）建立了一个关于住宅变化的模型，模型提示了住宅价格上涨和住宅建设成本，收入等有着直接的关系。
也有外国文献对中国房价做过研究分析，Raymound就对香港的低价和房价关系做过实证检验，他通过因果分析排除了土地价格和房价之间存在因果关系这个说法。
Habin Zhou（2004）等人以美国等国家为例，利用VAR模型，对1970-2003年的国内生产总值，银行利率，通货膨胀等因素对房价的影响。
得出通货膨胀对房价的增长有很主要的影响。
综上所述，国外学者主要运用价格模型对影响住宅价格的一系列因素进行了研究分析，得出家庭收入，建筑成本，住宅的需求量等都与住宅的价格有着密不可分的关系。
三、国内房价研究现状国内对商品住宅价格影响因素的研究，很多都是定性分析，定量分析的研究现在还比较少。
近年来只有少数国内学者通过计量分析模型对住宅价格影响因素进行了实证研究。
但目前为止可靠地分析方法和模型模拟研究方法依然缺乏。
张育斌（2012）首先利用理论研究，分析了商品住宅价格的形成机制，然后根据此形成机制将影响商品住宅价格的影响因素分为自然因素，经济因素，社会因素，行政因素和其他因素五大类。
二级指标选取GDP，城镇居民人均可支配收入，城镇人口总量等11个因素。
他认为这些因素可以通过影响住宅的需求和供给来影响住宅价格。
他根据分析构建了商品住宅价格影响因素模型。
对武汉市商品住宅价格影响因素进行了实证研究。
根据住宅价格的形成机制和偏最小二乘回归模型，对影响武汉市商品住宅价格的因素做了定量分析。
张秉乾（2009）分析了上海商品住宅价格的影响因素，他利用SPSS软件，做了因子分析，对上海市的商品住宅价格的影响因素进行了相关的分析，得出了各个因素的重要程度大小关系。
结果显示商品住宅施工面积对房价影响最为重要，其次是住宅投资额，GDP，人均可支配收入等。
他也通过蛛网滞后调节模型分析了上海商品住宅市场供求关系。
吕立庚（2008）在上海商品住宅市场飞速发展的背景下，作者通过供求理论的分析框架探讨了上海商品住宅价格的影响因素和变动情况。
运用动态分析方法研究了上海住宅市场供需均衡变动的原因。
并对此提出了相关的建议。
降博（2012）采用定性和定量相结合的方法，对影响岳阳市商品住宅价格和经济因子进行了深入分析，同时通过定量模型和定性分析对岳阳市未来房价的走势进行了预测。
作者将影响房价变化的因素大致分为自然因素，社会因素，经济因素和政策因素，然后针对这几个因素对商品住宅价格变化做了全面分析。
他主要采用灰色关联法对经济因子进行关联度分析，然后利用多元线性回归模型和灰色GM （1,1）模型，并结合定性分析，对岳阳市的住宅价格变化进行了预测。
商品住宅的变化不单是时间上的，在空间上也是会有不同的涨跌。
沈悦和刘洪玉在一篇研究中指出，在很多实证研究中，房价收入比经常被用来预测未来的住宅价格走向。
在文中选取的解释变量包括城镇居民人均可支配收入，总人口，失业率等，建立现行模型解释了住宅价格变化。
张秋霞和刘文锴则以15个城市为代表，利用灰色关联度分析理论为基础，对影响商品住宅价格的主要因素进行分析，得出6个影响力大的因素，即：商品住宅开发投资，人均GDP ，居民消费价格指数，商品住宅销售面积，人均可支配收入和贷款利率。
然后利用回归分析建立了模型，表明这几个因素是影响商品在住宅价格的主要影响因素。
陈建国通过大量的文献阅读，将影响因素分为：经济因素，自然因素，社会因素，政策因素和心理因素5大类。
他认为住户在价格主要受供求的影响，所以在此基础上，他在需求因素上选择了人均可支配收入，人口因素和贷款利率等。
从供给角度上，他选取了土地成本，建筑成本。
而其他因素，他采用随机变量来处理。
谢华平（2007）同样从供求以及其他方面对城市住宅价格进行了实证研究。
利用2002-2004年，中国35个大中城市进行了回归分析，结果显示，影响住宅价格的主要因素是人均可支配收入，失去非农业人口和平均建安造价。
闫国平（2007）通过定性和定量分析相结合，分析政策对商品住宅价格影响以及汇率变化对上海住宅市场价格的影响。
通过建模揭示上海住宅市场分析与供求关系，经济基本面和住宅贷款政策的关系。
李成刚等（2009）利用Panel Data 模型建立住宅价格影响因素模型，模型的一般表达式为),,2,1;,,2,1(2211n t p i u X b X b X b a Y it kit kit it t it t it n作者选取了七个自变量，其中包括：城市人口，各城市生产总值，人均可支配收入，住宅开发投资额，城市住宅竣工面积，商品房屋销售面积和商品房屋空置面积，建立模型。
利用多元回归，进行分析研究。
综上所述，近年来，我国学者利用灰色关联法，多元线性回归，VAR模型等方法对住宅价格影响因素进行了动态的定量分析。
通过研究得出需求和供给是影响住宅价格的主要因素，从需求方面的因素有人均可支配收入，人口，存量房等，从供给角度的因素有房地产开发投资，房屋竣工面积等。
四、结论笔者通过阅读大量文献对商品住宅价格影响因素的研究有了新的想法，由于房价的变化所设计的原因是复杂的，笔者简单的将影响因素分为供给因素，需求因素和其他因素三大类，在需求因素中选取人均可支配收入和上海人口数，在供给因素中选取了上海房地产开发投资额和上海住宅竣工面积。
其他因素则选取GDP 和国家外汇储备。
利用Ganger因果检验和主成分分析对所寻去的变量和商品住宅价格变化关系进行分析。
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