影响房价因素的因子分析
天津商品住宅价格影响因素及其形成机制研究--基于因子分析和偏最
基 金 项 目 ： 国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 （ 编 号 ： ７１ ０ ０１ ０ ５ ４）
作 者 简介 ： 赵 娜
数 量 经济 学博 士 ， 南 开 大 学 经 济 学 院 讲 师 ， 研 究 方 向 ： 计 量 经 济 学 、 应 用 统 计 学 、 金
融 理 论 与 政 策
【 文章编号 】 １ ００３ －０１ ６ ６（ ２０１ ４） ０ ２－０１ ０２ －０５
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０ 弓Ｉ 言
贷 款 的 难 度 但 是 ， 随着 城 际铁 路 、 轨道交通 、 海河沿线 改造 、 滨 海 新 区 建 设 等 大 型 项 目的 逐 步 投 入 使 用 ， 天津
特 别 是 位 于 天 津 城 市 中 心 地 带 的 商 品 住 宅 ，价 格 更 是 ｘ １ ， － 于促 进 我 国 经 济 士 曾 、 维 护 利 会稳 定 有 着 举 足轻 重 的
远高 － Ｔ－ 全 同平 均 水 平 。作 为 我 国北 方 地 区最 有 发 展 潜 作 用 因此 ． 全 面 认识 和 理解 商 品住 宅 价 格 的影 响 因素 力 的城 市 之 一 ． 天津经济发展蓬勃 向一 ｆ 二． 房 地 产 开 发 投 及 其 形成 机 理 ． 不仅 肯 邑 够 使 广 大 民众 又 寸 房 价 波 动有 着 深
王 聪 钎
天 津 大学 管 理 与 经 济 学部 金 融 学 专 业 本 科 生 ． 已保 送 中 国人 民 大 学 汉 青 经 济 与 金 ￣． ｒ ０ ｔ － 究 院研 究 生 ， 研 究 方 向 ： 金 融 学 天 津 大 学 求 是 学 部 通 信 工 程 专 业 本 科 生 ， 已保 送 清 华 大 学 电 子 通 信 专 ￣ ￣． ｒ ０ １ － 究 生 ， 研 究 方 向 ： 金 融 学
我国房地产价格影响因素分析
我国房地产价格影响因素分析［摘要］地产业在整个国民经济体系中属于基础性、先导性产业。
房地产业的重要性决定于房地产的重要性。
因此，分析、研究影响房地产价格的因素，将有利于我们分析房地产市场，进而采取行之有效的、有针对性的调控措施，不断满足广大居民有效需求的增长，实现房地产业与整个国民经济的持续、平稳、协调发展。
关键词］房地产价格影响因素1．引言房地产业的运行和发展涉及众多的相关产业，显示出很强的相关性。
房地产业在许多国家和地区成为支柱产业，占dp的比重在10%以上。
在我国，房地产业对全国dp的直接贡献率和间接贡献率约占15％，带动一大批关联产业发展，初步成为国民经济的支柱产业。
然而，房地产业也呈现出投资过热，价格过高的现象。
尽管，政府一次次出台新的政策对房地产价格进行调控，在一定程度上控制了房价上涨的速度，但是，我国的房价依然远远超出了老百姓的购买能力。
因此，认识和掌握房地产市场价格特征、制约因素及其变化规律，将有利于我们分析房地产市场，进而采取行之有效的、有针对性的调控措施，实现房地产业与整个国民经济的持续、平稳、协调发展。
2．房地产价格组成房地产价格是房地产经济中的一个核心问题，它关系到房地产所有权和使用权在经济上的实现，房地产市场运行的秩序和房地产资源的优化配置。
房地产价格是房产价格和地产价格的统一，是房地产商品价值和地租资本化价格的货币表现。
我国房地产价格主要由以下几部分构成：1）土地费用土地费用，包括土地取得费用和土地开发费用。
房价与地价之间的互动关系，在有较多土地供应者的情况下，房价是主动的，地价是被动的，即地价水平主要取决于房价水平，就如同一般情况下地租水平是由农产品价格水平决定的一样。
但在我国目前房地产开发用地由政府独家垄断供应的情况下,土地一级市场上的地价水平，在很大程度上影响着新建商品房的价格水平。
2）建安成本建安成本包括：前期工程费（前期规划、可行性研究、勘察、设计及施工的三通一平等工程前期所发生的费用.）；基础设施建设费（建造小区内的道路、供水、供电、排污、排水、照明、通讯、绿化、环境卫生等的建设费用。
影响房地产价格的因素分析
影响房地产价格的因素分析摘要：房地产业是国民经济的支柱产业,与许多行业具有极强的关联性。
合理的房地产价格是保持社会和谐和保障民生的关键。
近年来，我国房地产市场持续高速发展，房地产业的繁荣推进了经济的快速发展。
但是，由于我国房地产市场发展相对不成熟，存在价格持续高涨、市场供求结构不平衡、一二线城市房价涨幅过大等问题影响着我国房地产业的健康发展。
究其原因，高房价的产生主要由经济、政治和社会三大因素决定。
因此，本文从宏观和微观层面分别对房地产价格的影响因素进行了深入而全面的分析,进而提出了相关政策建议。
关键词：房地产价格;微观因素;宏观因素影响房地产价格的因素，有住房和土地使用制度、经济发展状况、城市化进程、财政金融政策，税收政策等宏观因素，也有环境状况、交通设施、建筑物类型与质量、小区环境、住宅的品质、楼层、朝向等微观因素。
因此，本文将分为宏观和微观因素两方面来阐述房地产价格影响因素，微观层面主要是基于房地产行业或者房地产产品属性角度的探讨,宏观层面则主要体现在宏观经济指标对房价波动的影响。
一、影响房地产价格的宏观因素分析1。
1 经济因素经济的高速发展是支撑房价上涨的动力。
影响房价的经济因素很多。
本文主要研究国内生产总值、物价水平、利率对房地产价格的影响。
1.1.1 国内生产总值与房地产价格呈正向关系国内生产总值，即GDP，是指在一定时期内，一个国家和地区的经济中所能生产出的全部最终产品和劳务的价值总和。
国内生产总值主要从以下途径影响房地产价格：一是国内生产总值的增长带动了经济水平的提高和人民生活水平的改善。
当经济水平得到提高，人民生活水平得到改善后，人们会加大对生活必需品的消费,在解决好温饱问题后，人们开始注重对住房的改善。
另外,城市人口和就业人口随着经济水平的提高而上升，从而住宅需求增加。
因此，房地产价格上升.二是国内生产总值的提高反映了一国或者地区宏观经济条件较好，增强了房地产开发商的信心，从而房地产投资增加，拉动经济增长.为了分析房价与GDP之间的关系，我们研究了房地产价格(源于年度数据)增长率与GDP（源于年度数据)增长率之间的关系.如图1所示：展示了房价增长率与GDP 增长率之间的关系.房地产价格增长率与GDP增长率的走势基本相同，说明二者之间确存在正向相关关系。
SPSS房地产因子分析
SPSS房地产因子分析对于的操作，我检查的数据都是基于当年的省市总量，所以不需要换算成人均。
总金额直接用于解决。
1。
对数据进行因子分析。
首先，提取因子的数量暂定为4，以查看有多少因子可以用来解释整体数据。
表1显示人员相关系数大于0.62，显著性水平均等于0，表明12个变量之间存在显著相关性。
表2和表3也显示数据可以进行因子分析。
选择两个公共因子可以提取99.65%的公共信息。
9年相关矩阵XX住宅投资10年住宅投资房地产市场需求水平11年住宅投资09年储蓄10年储蓄11年储蓄房地产市场供应水平09年建筑面积10年建筑面积11年建筑面积09年竣工面积10年竣工面积11年竣工面积房地产市场需求水平按住宅投资及其供应水平由每年的新建筑面积和竣工面积共同决定。
5.因子分析结果的聚类分析:因子分析后，生成并保存两个新变量“FAC _ 1”，用“FAC _ 2”记录各省市的因子得分。
散点图是为他们画的。
可以看出，所有的省市可以分为三类。
北田静金河北山Xi内蒙古辽纪宁林黑龙江上江海苏浙江4.00000市名安惠寺川北田静金夫建Xi藏3.00000赣苏新江光冬云南光溪浙江2.00000桂洲冲清海南河北河南1.0 0000黑龙江湖北湖南0.00000吉林河苏江西 1.00000辽宁内蒙古宁夏青海-2.00000东山西-2.000000.000002.000004.0000006.000000陕西西部REGR因子得分1为分析1海1.05 -0.25 2河南0.45 0.04 -0.45 -0.37 2湖北0.05 0.13 0.94 -0.37 2湖南0.150.24 0.16 -0.65 2广东4 -1.36 -0.57 -0.33 2广东Xi -0.45 -0.26 0.57 -0.08 2海南-0.98 -0.37 -0.49 -0.41 2重庆-0.53 0.09 -0.15 -0.53 2四川0.57 0.02 0.93 -0.45 2贵州-0 199 Regr因子得分2分析1安惠福建江Xi山东新疆-0.28-0.33-0.44 1.29-0.71 0.15 0.34-0.15 0.26-0.32 22甘熙苏青海宁夏-0.11-0.71-1.08-1.06从表中可以看出，江苏和浙江的供给超过需求，而广东的供给严重不足。
基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素
基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素一、本文概述随着经济的发展和城市化进程的加快，房地产行业在中国经济中占据了举足轻重的地位。
房地产价格受到众多因素的影响，包括宏观经济因素、地理位置、基础设施、政策环境等。
为了更好地理解和预测房地产价格的变化，本文旨在通过多元线性回归分析方法，深入探究影响房地产价格的主要因素，并构建预测模型。
本文首先将对多元线性回归分析的基本原理和步骤进行简要介绍，为后续的研究提供理论基础。
随后，将详细阐述房地产价格影响因素的选择原则和方法，确保所选因素能够全面、客观地反映房地产市场的实际情况。
在数据收集和处理方面，本文将采用权威、可靠的数据来源，并对数据进行预处理，以保证分析结果的准确性。
通过多元线性回归分析，本文将揭示各影响因素对房地产价格的贡献程度，以及它们之间的相互作用关系。
在此基础上，本文将构建房地产价格预测模型，并对其进行验证和评估。
将提出相应的政策建议和措施，以期为政府、企业和投资者提供有益的参考和借鉴。
本文的研究不仅有助于深入理解房地产市场的运行规律，还可以为房地产市场的健康发展提供科学支持，具有重要的理论价值和实践意义。
二、文献综述在房地产市场中，价格的形成与变动受到众多因素的影响，这一点已得到了广泛的学术关注。
早期的研究主要集中在单一因素对房地产价格的影响，如地理位置、经济指标、政策调整等。
然而，随着研究的深入，学者们开始意识到单一因素的研究方法可能无法全面揭示房地产价格变动的内在机制。
因此，越来越多的研究开始关注多个因素的综合影响，并尝试使用多元线性回归分析方法进行实证研究。
在多元线性回归分析的框架下，学者们对房地产价格影响因素的研究取得了丰富的成果。
一方面，经济因素如经济增长率、通货膨胀率、利率等被证实对房地产价格有显著影响。
经济增长率和通货膨胀率的上升通常会导致房地产价格上涨，而利率的变动则会对房地产价格产生反向影响。
另一方面，社会因素如人口增长、家庭结构、教育水平等也对房地产价格产生不可忽视的影响。
用STATA进行房价影响因素的分析
用STATA进行房价影响因素的分析一、本文概述随着全球经济的不断发展和城市化进程的加速，房价问题已经成为社会各界关注的焦点。
房价不仅关系到居民的居住条件和生活质量，也是宏观经济调控的重要指标。
因此，深入研究房价的影响因素，对于理解房地产市场的运行规律、制定合理的房地产政策具有重要的理论和实践意义。
本文旨在利用STATA统计软件，对房价影响因素进行系统的分析。
我们将对房价影响因素的理论基础进行梳理，包括供求关系、经济基本面、政策因素等。
然后，基于国内外相关文献的研究，筛选出对房价有显著影响的因素，并建立相应的计量经济学模型。
接下来，我们将利用STATA软件对模型进行估计和检验，以揭示各因素对房价的具体影响程度和方向。
根据分析结果，提出针对性的政策建议，以期为房地产市场的健康发展提供有益的参考。
通过本文的研究，我们期望能够更全面地了解房价影响因素的复杂性和多样性，为政策制定者提供科学依据，同时也为投资者和消费者提供决策参考。
本文的研究方法和结论也有助于推动相关领域的学术研究和实践应用。
二、文献综述房价影响因素的研究一直是经济学、房地产学、地理学等多个学科领域的热点和难点问题。
随着全球化和城市化的推进，房价波动对经济发展、社会稳定和居民生活的影响日益显著，因此，深入探讨房价的影响因素及其作用机制具有重要的理论和实践意义。
国内外学者对房价影响因素的研究已经积累了丰富的成果。
从影响因素的类型来看，主要包括经济因素、社会因素、政策因素、地理因素等。
经济因素如经济增长、收入水平、贷款利率等，是影响房价的基础因素。
社会因素如人口结构、教育水平、文化背景等，也会对房价产生影响。
政策因素如土地政策、税收政策、住房政策等，对房价具有直接的调控作用。
地理因素如城市规模、交通状况、自然环境等，也会对房价产生重要影响。
在研究方法上，学者们采用了多种统计方法和计量模型来分析房价影响因素。
其中，STATA作为一种功能强大的统计分析软件，被广泛应用于房价影响因素的研究中。
房地产估价理论与方法第四章：房地产价格影响因素
第四章房地产价格影响(yǐngxiǎng)因素考试(kǎoshì)目的本部分的考试目的是测试应考人员对房地产价格影响因素，包括房地产自身、人口、制度政策、经济、社会、国际等方面因素的了解、熟悉和掌握(zhǎngwò)程度。
第一节房地产价格影响因素(yīn sù)概述1.房地产价格影响因素(yīn sù)的总认识各种因素引起价格变动方向，变动程度不同影响因素与价格变动之间的关系不尽相同有些因素对价格的影响与时间有关，有些无关各种影响因素对同一类型房地产价格影响方向和影响程度不是一成不变的同一因素在不同地区对价格的影响可能不相同各种影响因素在不同水平上的变化对价格影响是不相同的某些影响因素可以用数学模型量化，某些不可以2.房地产价格影响因素的分类□第一种分类体系■自身因素□区位因素□实物因素□权益因素■外部因素□人口因素□制度政策因素□经济因素□社会因素□国际因素□心理因素□其他因素□第二种分类体系■一般因素，对大范围的房地产普遍产生共同影响■区域因素，只对一定区域内的房地产产生影响■个别因素，仅对估价对象房地产产生影响第二节房地产自身因素1.区位因素区位是指一宗房地产与其他房地产或者事物在空间方位和距离上的关系。
房地产的区位，不仅指地球上某一特定的自然地理位置，还指与其相联系的社会经济位置，是与该特定位置相联系的自然因素和人文因素的总和。
不同性质的房地产对于区位的要求不一样。
房地产区位是可变的。
在完全竞争的市场条件下，各个土地使用者按照其产生的经济地租决定自己的付租能力，向土地所有者租用土地土地所有者把土地租给那些出价最高的使用者依据各个行业支付地租能力的差别，形成一个围绕市中心的呈同心圆分布区位因素可以分解为位置：房地产移动后发生变化的因素就是区位因素，移动后不变化的，就不是区位因素。
方位——“山之阳，水之北”距离是用于衡量房地产区位好坏最常见、最简单的指标。
房价的影响因素分析及预测模型完整版
房价的影响因素分析及预测模型标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]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摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。
本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见：问题一，建立影响房价的指标体系，利用软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：X4居民家庭人均收入，X10房地产开发投资额,X2北京市生产总值，X1经济适用房销售价格，X6人均住宅建筑面积，X5新增保障性住房面积。
问题二，建立逐步回归模型，根据软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。
建立多元回归分析模型，由软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为：Y=4846.453+0.843X1+1.719X2+0.028X4−4.652X5−278.822X6−3.564X10。
问题三，建立曲线估计模型，通过软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为%，说明预测效果良好。
利用软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。
问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。
最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。
关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。