房价影响因素的实证研究
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。
房地产价格影响因素实证研究
房地产价格影响因素实证研究摘要:作为国民经济体系中的基础产业，房地产市场健康有序的发展是构建和谐社会的重要保障。
近年来房地产价格的变化趋势引起了学者们的广泛关注。
鉴于此，笔者利用31个省、自治区、直辖市2004年—2010年的面板数据，对影响城市房地产价格因素进行了实证分析，以期研究影响房地产价格的主要因素，并结合分析结果提出了若干建议。
关键词:房地产价格影响因素回归模型房地产作为国民经济体系中的基础产业，是推动国民经济发展，带动其他产业发展的重要力量，房地产价格波动对居民生活安定及国民经济稳定发展有着不可忽视的影响。
自2003 年以来，中国房地产价格持续上涨，之后政府针对房价过快上涨进行了一系列紧缩性政策的调控，但房价依然保持上升态势，房价的增长速度已经远高于居民收入与消费水平的增长速度。
2008 年在美国金融危机的打击下，房地产市场出现波动。
但随后2009年我国房价又出现过热的现象，住房难已成为困扰人们的一大民生问题。
政府采取了大力度的房价调控政策，从2011年下旬开始，大中城市住房的降价空间逐渐增大，房价呈现出缓慢下降趋势。
一、文献综述近年来，随着我国房价问题的日益突出，国内研究者们纷纷对影响房地产价格的主要因素展开了大讨论。
王金明、高铁梅(2004) 利用变参数模型对我国房地产市场的需求与供给函数进行了动态分析,认为收入是影响需求的主要因素, 房价是影响供给的主要因素, 因此将房地产价格控制在合理的范围是保证房地产发展的根本前提。
周京奎（2006 ）通过对房地产价格、汇率和利率的实证分析研究，得出汇率与房地产价格格正相关，利率与房地产价格负相关的结论。
宋勃和高波（2007 ）认为国外资金长期的涌入是我国住房价格上涨的一个重要因素。
张蓓（2008）建立panel data 模型，实证研究结果明确了居民可支配收入增加、人口增加等因素导致的住宅需求扩张是房价上涨的首要因素。
周建军（2009）以我国 2000年至2007 年每个季度的数据为研究基础，对影响我国住房价格的因素进行了实证研究，结果表明居民可支配收入、土地价格与房价正相关，利率与房价负相关。
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。
我国商品房价格影响因素与对策实证研究
内容 摘 要 ： 房 价 问题 作 为 关 乎 国 计 民 生 的 重 点 问 题 ， 有 必 要 进 行 深 入 分 析 研 究 。本 文 以我 国 １９ — ００年住 宅性 ９ １２１ 商 品 房 房 价 以及 相 关 因素 作 为 研 究对 象 。通 过 建 立 多 元 线 性 回 归 模 型 对 其 关 系进行 实证分析 ，并 以此为基础提 出有 助 于 控 制 房 价 恶 性 上 涨 ，增 进 居 民 福 利 的 相 关政 策 建 议 。 关 键 词 ：房 价 实证 分析 回归 模 型 政 策 建 议
可 能 会 造 成 外 国游 资 流 入 我 国 ，并 涌 入 房
市而增大需求 ；同时 ，当利率低 时 ，证券
我 商 房 格 响 素 国 品 价 影 因 与 策 证 究 对 实 研
一 夏 婧 （ 西南财 经大学金 融学院 成都 ６ １０） １ ３ １
◆ 中 图 分 类 号 ：Ｆ ９ 文 献 标 识 码 ： ２３ Ａ
人的力量超过 了法的力量 ，少数特殊权 力 者的声音盖过 了老百姓 的声音 ，而人的欲
入 的小 幅变动 更突出表现 在其生活水 平 、
质量上的提高 ，而对于需要大笔 资金投入
象专 门整治 ， 提高了首付 比例 与贷款利率 ，
同时辅 以限制期房转让 ，提高 交易税等 限
望是无限的 ，当面对低风险高收益的获利
价格较高 ，相 比之下投资者可会把房产视
为一项替代的投资品从而进一步放大需求。
考虑到数据 的完整性 ，模型 中采用汇
率作为利率的替代 变量 。由于 当两者差异
较大时会 存在 无风险套利机会 ，因此一般 来说 ， 二者 的变动具有高度的正相 关性 ， 可 以认为替代是具有经济意义的。
海南房地产价格影响因素的实证研究——基于VAR模型的分析
免房 地产泡沫的产 生 ，这些 问题逐渐成为海南省政府 进 问题 。本文将采用 Ｖ Ｒ模型从实证角度对此 展开研 究 ， Ａ 地方 政府制定相关 的房地产政策提供依据 。
二 、 量 选 择 和 研 究 方 法 变
基 金 项 目 ： 文得 到 海 南海 南省 教 育 厅 高 等 院校 科 学研 究项 目 本
经济 增长水平 ， 通货膨胀率代表海南 的物价水平 ， 贷款利 率表示 国家的宏观政策 ，这三个变量代表宏 观经济对海
南 房 地产 价 格 波 动 的影 响 。 因为 海 南 省 很 多 商 品房 是 作
２１ 年第 １ ０１ ２期
总 第 ２ ７期 ７
南偶
Ｎ０ １ ． ０ １ ． ２ ２ １ Ｓ ｒ ｌＮ ． ７ ｅ ｉ ｏ２ ７ ａ
ＨＡＩ ＮＡＮ Ｉ Ｆ ＮＡＮＣＥ
海南房地产 价格 影响 因素 的实证研 究
基 于 ＶＡＲ 模 型 的 分 析
吴 学 品 ： 明 恒 。 林
平、 住房 私有化率 和教育等 因素 ； 三为 区位 因素 ， 第 如地 行宏 观调控 、实现房地产价格稳定 目标所面临的基础性 为政治 因素 ， 国际 国内的政治局势 ； 如 第五 为住房 本身特 这不 仅 可 以 弥补 相 关 理 论 研 究 的不 足 ．还 可 以 为海 南 省
除土地供应计划 、 规划和信贷政策外 ， 亦包括地方 政府 的
存在格 兰杰 因果关 系； 经济产 出、 货膨胀 率、 游业发展和城镇居 民可 支配收入 对海南房地产价格 波动有 明显的冲 通 旅 击效应 ， 这些 变量 的冲击对 房地产价格 的影响一般是在第 ２至 ３年后 才达到最大。
关键词 ： 地产价格 ； 房 因素 研 究 ； Ａ Ｖ Ｒ模 型
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
、
中 国房 地产 价格 影 响 因素和理 论假 说
（ 一） 需求方因素 ： 人均 Ｇ Ｄ Ｐ ． 和居 民可支配收入
从理论上看 ， 人均 Ｇ Ｄ Ｐ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。 理论假说 １ ： 人均 Ｇ Ｄ Ｐ和居民可支配收入同房价应该呈 现明显正相关关 系。 （ －） 供给方因素 ： 房地产投资额和竣 工面积 房地产投资额反映 的是房地产开发情况 ， 代表开发商对 未来楼市 的投资信心 ， 开发商是乐观还是谨慎都切实落在 了 投资额上 ， 投资额 的增加相应使房地 产供 给增加 、 房价下降。 按照房地产开发规律 ， 竣工面积一方面反映 的是房地产 开发情况 ， 另一方 面也反映 了土地供求 因素。 理论假说 ２ ： 房地 产投 资额和竣工 面积同房价的关系 为 负相关 。 （ 三） 金融因素 ： 金融机构贷款额 当房地产市场繁荣 时 ， 以个人住房贷款为 主。如果此 时 个人住房贷款增长 能满足房地产 市场 需求 增长 ， 房地产价格 可能会快 速上升 ； 如果个人 住房贷 款数量控制 严格 ， 价格上 涨的 幅度就不会太大。同样 ， 当房地产市场不景气时 ， 以房 地 产开发贷 款为主 ， 如银行 不能满足 开发商 的资 金需求 ， 其 资 金链 就会 受到影 响 ， 就需 要通过 降价来进行 销售 ； 如果开 发
２ ０ １ ４年第 ５期
经济研究导刊
Ｅ Ｃ０Ｎ ＯＭＩ Ｃ Ｒ ， ２０１ ４
总第 ２ ２ ３ 期
Ｓ ｅ ｉａ ｒ ｌ Ｎｏ ． ２ ２ ３
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。
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房价影响因素的实证研究【内容摘要】为研究近年房价上涨的重要影响因素，应用SPSS经济数据分析软件对我国房地产销售价格指数与土地交易价格指数，国内生产总值（GDP），居民消费价格指数（CPI），银行贷款利率，国际汇率等变量的关系加以回归分析。
结果表明，汇率、利率是影响近年房价上涨的主要因素。
【关键词】房地产价格；土地价格；GDP；CPI；贷款利率；汇率【Content abstract】This paper makes a regressive analysis on the relationship between housing price and GDP,CPI,land price; loan interest rate;exchange rate in order to study the important influence factors for the housing price.This result indicates that exchange rate and loan interest rate are the main influence factors for the housing price. 【Key word】housing price;land price;GDP;CPI;loan interest rate;exchange rate【正文】一、引言近年来，随着我国经济的快速发展，居民消费水平的不断提高，对住房的需求也逐渐增大。
我国房地产市场也是一路走高，过快增长的房价成为社会讨论的热点，百姓多有抱怨，政府对房价问题也高度重视，频频出台各项和政策，试图抑制房价，但效果不甚明显。
对于房价影响因素，一种观点是从单一的角度解读房价上涨因素，他们认为，高房价是有高地价造成的。
例如：杨慎(2003)、包宗华 (2004)认为地价大幅上涨必然造成房价大幅度提高；另一种观点是从几个不同的角度来探讨房价的影响因素，例如：彭聪，聂元飞（2009）应用OLS法基于GDP、CPI、利率和居民可支配收入视角对房价影响因素进行实证研究，结果表明，经济总量、物价、贷款利率都是影响房价的重要因素；原源（2009）通过应用计量OLS方法对我国房地产销售价格与货币供应量(M2) 、利率和汇率等变量加以回归分析，认为货币供应量上升、低利率和预期本币汇率上升 ,都是促进房价上升的重要因素。
本文首次将这些影响房价上涨的因素结合起来，综合研究影响我国房价增长的主要原因，为抑制房价提供可靠性政策，为此建立计量经济学模型。
影响房价上涨的因素很多，根据一些专家、学者的研究及结合实际情况，个人认为主要因素可能有以下几方面：（一）土地价格由于土地稀缺性和土地用途转换的困难性，土地供给缺乏弹性，且土地的供给由政府垄断，使得近年来土地征用费不断上涨，地价越来越高，从作用机制上讲，土地价格会从成本角度推动房价上涨。
（二）国内生产总值改革开放以来，中国经济的快速增长已经持续了三十多年。
从1978年到2009年，中国的国内生产总值按可比价计算，平均每年增长超过9%。
尽管未来的发展速度可能有若干调整，但是，快速增长的总趋势是很难逆转的。
经济的热和旺，必然传递到住房市场及其价格上来。
理论上，经济增长速度会从需要角度作用于房价。
伴随经济增长，居民收入和消费会增加。
从消费结构上，社会大众的消费已从解决温饱向追求舒适转变，消费开始升级，表现为人均住房面积增加。
（三）居民消费价格指数CPI，它使得建筑原材料价格和劳动力成本上升，进而推动房屋建筑成本上升。
适度的CPI上涨在传导机制的作用下会推动房地产价格的上升，消费物价指数水平表明消费者的购买能力，随着生活是平的提高，人们对住房的质量要求提高，对住房的投资增加，且我国居民“有钱就买房”传统的消费观念，是造成房地产市场上供不应求的一个原因，这也推动了房价的上涨。
（四）贷款利率理论上，利率上升会增加人们的机会成本（凯恩斯，1936），从而抑制人们的消费需求，减缓房价上涨速度。
自2003年起，国家连续出台了多项房地产调控政策，连续上调了个人住房公积金贷款利率和个人商业贷款利率，以减缓房价上涨速度。
但加息举措却并未起到显著的抑制房地产价格上涨的预期效果。
（五）汇率近几年，随着我国经济的快速发展，进出口差额的不断扩大，外汇储备增幅加大，2003底突破4000亿美元，2004年底突破6000亿美元，2005年底突破8189亿美元，2006年底突破10663亿美元，2007年底突破15000亿美元，由于外汇款投放的货币量逐年递增。
与此同时，外汇市场人民币供给小于需求，人民币汇率逐步升值且存在升值预期，种种因素与持续走高的房地产价格呈现正相关关系。
从房地产供给与需求的角度看，在供给方面，劳动力供给的“棘轮”效应使得无论是汇率低估造成的经济结构造成的倾斜还是汇率调整将要引发的经济结构复位都会导致房地产价格的上涨；在需求方面，汇率低估引起的城市化进程过快、经常项目顺差以及升值预期带来的热钱流入共同推动了房地产价格的上涨。
二、数据选取及模型设定研究样本包括2000—2009年间的全国宏观数据。
其中，房价指数、土地交易价格指数和CPI是以1999年为100的调整后指数。
房贷利率因为金数据较难收集在这里取银行五年以上中长期贷款利率代替，年汇率取每年平均汇率，GDP 取其增长速度，数据由国家统计网2009年统计年鉴和财新网国民经济宏观数据整理得来。
为研究土地交易价格指数，GDP，CPI，利率，汇率等是否对房地产价格变动有显著的线性影响，建立以房地产交易价格为被解释变量，以土地交易价格指数(TD)，GDP增长速度,CPI,利率(LL)和汇率(HL)为解释变量的多元线性回归模型。
样本回归模型为：FJ=C(1)+C(2)*GDP+C(3)*TD+C(4)*CPI+C(5)*LL+C(6)*HL三、实证分析由于在进行回归分析时，引入的变量间可能存在多重共线性（实际上，上文设定模型中确实存在多重共线性）。
因此有必要采取一些策略对变量引入回归方程加以控制和筛选，本文采取的是向后筛选策略。
房地产价格影响因素多元线性回归分析结果（向后筛选策略）Model Summary(e)a Predictors: (Constant), GDP增长率, 汇率, 利率, 土地价格指数, CPIb Predictors: (Constant), GDP增长率, 汇率, 利率, CPIc Predictors: (Constant), 汇率, 利率, CPId Predictors: (Constant), 汇率, CPIe Dependent Variable: 房地产价格指数（一）拟合优度检验经过4步完成的回归方程建立，最终结果中，判定系数R2=0.840，调整的判定系数为0.795。
依据该表可进行拟合优度检验，由于该方程中有多个解释变量，因此应参考调整的判定系数。
由于调整的判定系数（0.795）较接近1，因此认为拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多。
利用向后筛选策略共经过4步完成回归方程的建立。
依次剔除的变量是土地价格指数，GDP增长率，利率。
变量的偏F检验的概率p值均大于显著性水平，因此均不能拒绝原假设，这些变量的偏回归系数与0无显著差异，不因保留在方程中。
最终保留在方程中的仅有汇率和CPI。
方程的DW值（1.896）与2 较为接近。
（二）回归方程的显著性检验原假设：C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=C(6)=0ANOVA(e)b Predictors: (Constant), GDP增长率, 汇率, 利率, CPIc Predictors: (Constant), 汇率, 利率, CPId Predictors: (Constant), 汇率, CPIe Dependent Variable: 房地产价格指数上表中第四个模型是最终模型，。
如果显著性水平α为0.05，可以看出地4个回归方程的显著性检验的概率p值（0.002）小于显著性水平α，因此拒绝原假设，，因此被解释变量房地产交易价格与解释变量间汇率、CPI的线性关系是显著的，建立线性模型是恰当的。
（三）回归系数的显著性检验原假设：C(i)=0 ……………………………………………………（i=2,3,4,5,6）Coefficients(a)1.099 1.693 .218 .649 .552 .296 3利率17.803 4.670 3.664 3.812 .019 .036 27汇率-.465 .669 -.326 -.695 .525 .152 6 GDP增长率2 (Constant) -165.413 61.875 -2.673 .0441.073 .230 3.823 4.661 .006 .043 23CPI1.119 1.575 .222 .710 .509 .296 3利率18.563 4.168 3.821 4.454 .007 .039 25汇率-.177 .412 -.124 -.429 .686 .346 2 GDP增长率3 (Constant) -149.276 45.650 -3.270 .0171.016 .175 3.620 5.814 .001 .064 15.567CPI.596 .926 .118 .643 .544 .739 1.353利率17.511 3.131 3.604 5.593 .001 .060 16.670汇率4 (Constant) -138.032 40.368 -3.419 .011.994 .164 3.543 6.058 .001 .067 14.980CPI16.869 2.841 3.472 5.938 .001 .067 14.980汇率a Dependent Variable: 房地产价格指数上表中展示了每个模型中个解释变量的偏回归系数，偏回归系数显著性检验的情况。
假定显著性水平α为0.05，则前三个都存在回归系数不显著的解释变量，因此都不可用。
第四个模型是最终的方程，CPI和汇率的回归系数显著性检验的概率p值为均为0.001，小于显著性水平α，故拒绝原假设，即解释变量CPI和汇率均显著地不为0。
.（五）异方差性检验1、残差图Nomal P-P Plot Regression Standard Dependent Variable:房地产价格标准化残差的非参数检验结果One-Sample Kolmogorov-Smirnov Testa Test distribution is Normal.b Calculated from data.如图所示，数据点围绕基准线还存在一定的规律性，但标准化残差的非参数检验结果（见上表）表明标准化残差与正态分布不存在显著差异，可以认为残差满足了线性模型的前提要求。