中国房屋平均销售价格的影响因素分析

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房价上涨的原因及今后几年的变化趋势分析

错位，有效供给不足继续扩大。2004年全国商品住宅施工面积、竣工面积同比分别增长18.2%和2.3%，其中经济适用房却分别下降11%和26.3%。这造成了真正有居住需要的、占社会人群之大多数的中低收入居民的住房得不到解决，而房地产投资投机市场却大行其道。 (三)信贷资金激增、土地交易价格上涨是促使房价过快上涨的重要动力。房地产业是一个资金密集性产业，房地产业的发展离不开资金的支持和土地的供应。近几年来，也正是这两个因素直接推动了房地产业的过度繁荣，间接推动了房价的急剧上涨。从资金的角度看，一是随着房地产金融支持力度的逐年加大，在商业贷款和公积金贷款的双重支持下，市民潜在购买力成为现实购买力，巨大的市场需求快速形成。二是利率过低和投资渠道单一，国内大量储蓄资金以及闲散资金找不到更好的投资渠道时，纷纷流入国内房地产市场。三是人民币升值压力的存在，吸引了大量国际游资。自2003年起，由于中国外贸大量顺差，国际上要求人民币升值的压力很大。在人民币升值预期的影响下，大量海外资金进入中国，并大多选择进入国内的楼市。中国人民银行公布的2004年上海市金融运行报告表明，2004年1月―11月，境外资金通过各种渠道流入上海房地产市场的总额超过220亿元，比2003年增长13.5%。资金的问题同样表现为房地产市场银行资金的易获得性。资金的背后是银行等金融机构。如果银行资金管理比较严格，不仅可以控制银行自身的风险，也约束了贷款人的行为。但是，大
welding on a pipe iron, if it is necessary to weld on the device should be consent of the designer's permission; D) when operating in electric welding, gas welding, isolation shall take the necessary measures to prevent damage to the cables, meters and other equipment at the bottom; E) in paint ... Security guard officers; I) after the installation of the equipment, shall promptly notify the follow-up process, construction units and the

我国住宅价格影响因素的实证分析

定 “ 房价” 高的关键因素，运用研究的结果提出几点实现房地产开发的良性循环、并促进经济平稳较快发
展的政策建议。有关房价的国内外研究概况
一
、
在经济发展过程中。房价的影响因素会随着社会技术的发展和人们需求的变化而发生变化。Ｇｏｅｆ
界的高度重视，因为高房价已经引发了一系列经济社会问题。那么如何治理高房价？如何防止房地产泡
沫？
很显然，治理高房价，要防止房地产泡沫。非常有必要先研究清楚在我国究竟是哪些因素在推高房就
价，这些因素中孰重孰轻。基于此。文章在前人研究的基础之上。结合我国房地产发展的现状，点分析决重
贷政策对住房供需结构的引导作用，实施差异化的投资和消费信贷政策，而促进房地产市场的持续健从康发展。丽夏等通过名义ＧＤ朱Ｐ增长率、土地购置费和城镇人均收入三种因素建立计量经济模型，检验结
方法。促进房地产的良性发展，有十分重要的现实意义。过数量模型估计结果显示，镇人口和个人可支对具通城
配收入、地交易价格指数、贷利率等对房地产价格具有显著的影响。策制定者可以着重从这些方面入手土房政

影响房地产价格的定量定性分析

影响房地产价格因素的分析学号：20091000891姓名：侯郡培伴随我国国民经济地飞速发展，住房消费占我国城镇居民消费的比重越来越高。

同时，随着城镇居民住房观念发生的重大转变、住房消费的有效启动、住房商品化新体制的基本确立、房地产投资的持续快速增长，以商品住宅为主的房地产业成为国民经济的重要支柱产业。

但当前我国房地产市场发展还很不平衡，在房地产业快速发展的同时出现许多如房地产泡沫现象等问题需要进行调控。

要进行有效调控就要判断哪些因素对房价有显著影响。

在众多影响因素中，供给和需求，土地成本、国民经济发展水平及贷款利率和城镇居民的可支配的收入等无疑对房价影响显著。

1. 供给和需求因素：供给因素: 影响房地产市场价格的供给因素指的是市场上房地产的供给数量。

由于房地产的一大特性是具有很强的区位性，区位是房地产的重要因素之一。

同时，由于面对的消费者支付能力差异巨大，为实现利润最大化，从经济学角度来看房地产供给者需要采取价格歧视的策略———对不同收入等级的消费者开发不同的房地产并对不同的人群设定不同的价格，这样才能实现房地产开发商的目标即获取尽可能多的利益。

从宏观角度分析在这里采取房地产的竣工面积作为房地产市场供给因素。

需求因素：房地产的需求主要分为自住需求和投资需求两部分。

从自住需求来看，主要的影响因素为家庭收入水平，同时由于房地产买卖需要的资金较多所以很多人就选择向银行贷款，借贷又会有利率，因此，利率水平也是影响自住需求的一个重要因素。

而从投资需求来看，房地产作为一项家庭最重要的固定资产，其购买者必然有动机将其作为一项长期投资产品，而影响房地产作为投资产品的，需求因素主要有收入水平、利率水平及对未来市场的预期。

2. 宏观经济和政策环境：与一般商品市场不同，房地产市场极易受到宏观经济环境的影响，宏观经济环境又可以分为宏观市场环境及宏观政策环境。

宏观市场环境包括货币供给量、通货膨胀水平、经济增长率。

而宏观政策环境则包括国家的相关调控政策如土地政策、信贷政策、税收政策等等。

商品房房价影响因素分析

地产价格的各种因素进行回归分析．将
㈥，以及政府房地产调控政策的：影响，但小８随机变量．表示模型中解释变量之外
的外生变量对因变量的冲击。
２．数据的收集
活密切相关．而且还关系到城市的可持续这种影响无法具体计量．因此引入虚拟变
２００１２１７０６８５９．６５３０９．Ｏ１１０９６５５．２９９．２１ＯＯ．７３．１６１１０６２９８６７．４６３４４．１２９５５２１
２００２
地产发展对改善居民居住条件、加快城市
２０００２１ｌ２６２８０．０４９９８９９２１４．６９８．５１Ｏ０．８２．９７３４８５２５１０４．９４９８４．１２７３０３１２０６３５４２５．１４３３１．６１８４４０２．３９７．４９９．４２．６３９７１４１７５６６．６３６１４．２２４３７８
１９９８～２０１１年相关数据代入Ｅｖｉｅｗｓ软件．形式为
具体数据如下表Ｙ＝＋ｐ１Ｘ１＋ｐ２）（２＋ｐ３ｘ３＋ｐ４Ｘ４＋ｐ５ｘ５＋需要进行了相应的处理．相应结论。所示Ｂ６Ｘ６＋Ｂ７）（７＋Ｂ８Ｘ８＋Ｂ９ｘ９＋Ｂ１０Ｘ１０＋￡关键词：商品房房价；房价收入比；房其中ｄ为截距项，８、１３： … …：分别

房地产价格变动的影响因素分析

台了一系列的调控政策以解决居高不下的
并相互结合才能促进经济增长。房地产开
发投资的增加可以使得房地产发展迅速。
（）镇居民收入分配差距对房价的三城
影响
实证分析
（）型设立一模
房地产问题，虽然初有成效，但面对源源不断的需求以及外界冲击，房价一直难以下降。本文基于理论对影响房价的因素进行分析，并运用统计数据说明影响房价的因素，并据此建立回归模型考察一系列因素对房价影响程度，以探寻和度量影响房
售价格指数（定基）作为被解释变量；表示影响第ｔ期的房价的因素，中包括人均其国内生产总值、房地产开发投资、居民收入差距、汇率以及实际有效利率，将各个
因素作为解释变量。了体现经济学含义，为
影响因素分析
改革开放以来，我国政府针对住房制度进行一系列改革，从根本上打破了传统的
汇率
经济增长的源泉是劳动、资本和技术的不断投入，只有各种要素发挥各有作用
升值会导致大量游资进入中国资本市场，
从而必然导致房价的不断上升。
住房问题关系到国计民生，房价过高导致居民无力承担。面对如此情况，我国政府倍加关注房价问题，并且中央政府出
房地产和股市的泡沫。目前由于诸多因
素导致人民币具有升值压力，１美元从１９年兑换８２９元人民币到２０年９８７１０８兑换６９５１．４，人民币大幅度升值，这种
对我国房价居高不下的现状，文章提出应对高房价的政策建议。关键词：房价影响因素居民收入

影响房地产价格的因素

影响房地产价格的因素摘要:随着市场经济的发展,近年来房地产市场持续升温,房地产价格持续走高,为保证房地产业的健康发展,本文旨在通过流动性、宏观政策等问题分析影响房地产价格的因素,以便对我国房地产市场价格有个清晰的认识。

关键词:房地产价格流动性宏观政策房地产行业的发展状况是关系国计民生的重大问题。

随着我国社会主义市场经济的快速发展,国内房地产市场不断升温,市场规模不断扩大,房地产价格持续走高,为保证房地产业的健康发展,我们更需要分析影响房地产价格的因素,以便政府出台若干宏观调控措施,构建法律监管制度体系,共同规范房地产行业的发展。

1 近年我国房地产价格的现状根据2009年中国统计年鉴有关数据(图1)所示:自2000年开始,我国房屋销售价格持续上升,到2003年局部地区出现房地产热,“长三角”地区房价涨幅超过了两位数。

2004 年起,有关房地产泡沫的争议再度响起。

再进一步考察近年来的房地产价格指数,2008年2月到10月房屋价格指数走势平稳。

由于受到金融危机的影响,2008年底房地产价格指数迅速跌落,但2009年1月以后,房地产价格指数迅速攀升,到2010年4月已达到最高点112.8。

由此可见我国房地产业正处于一个价格持续上升的状态,过高的房价已严重影响到国计民生的正常发展。

2 影响房地产价格的因素(1)我国流动性过剩问题严重,它已成为影响我国房地产价格的重要因素之一。

M2(广义货币供应量)与GDP的比率,常作为衡量流动性最常用的指标。

2009年底,我国M2与GDP的比值为182％,不仅远远高于发达国家美国和俄罗斯,更远远高于同为发展中国家的印度。

具体表现为货币供给过多。

2000年至2008年,M2年均增长约17.1％,2009年增速进一步加快,达到28.4％。

货币供给量的增长高于实际经济增长速度,势必会导致物价上升,进一步影响到我国房地产市场。

此外目前房地产市场充斥着大量的社会游资,这些游资在房地产市场的投机炒作,加剧了房地产价格迅速膨胀,推动了房地产泡沫的形成。

浅析房地产价格的影响因素

浅析房地产价格的影响因素【摘要】房地产价格涉及众多个方面，是多个因素共同作用的结果，影响因素包括了土地价格、建设成本、管理成本、财务成本、销售成本，还包括利率、汇率、心理预期等。

本文主要从影响房价供求关系入手，系统研究对房地产价格的影响因素。

【关键词】房价需求供给不合理房地产业是我国国民经济的重要支撑点，在国民经济中占据着相当重要的位置。

迅猛发展的房地产业，在发展的过程中，由于激烈和频繁的市场经济波动，对房地产业产生了不良影响，也产生了一系列包括房地产供应结构失衡、房价上升过快、市场秩序不规范等问题甚至影响国民经济的正常运行。

各地房价普遍快速上涨，广大居民的收入增长水平已远远落后于房价上涨水平，房价收入比屡创新高，住房消费已被公认为当今中国人最沉重的生活负担之一。

社会矛盾由此而生。

下面从影响房价供求关系的因素入手，研究对房地产价格的影响因素。

1 需求因素1.1 真实性需求不断增加形成这一状况的原因有很多。

首先，因中国经济高速增长，人民生活水平逐渐提高，在基本解决了吃穿问题之后，人们逐渐把注意力转移到行和住上，房地产成为了国民经济的热点。

其次，城市拆迁导致住房刚性需求上升。

全国平均来看，有三分之一的房屋需求是拆迁带来的，拆迁改建使得住房需求上升。

再次，家庭规模的变化导致住房需求上升。

近二十年来，我国的家庭规模正在逐年变小，家庭小型化趋势增加了住宅的真实需求。

1.2 房地产发展过程中配套制度不健全近年来我国的房地产高速迅猛发展，在高速的发展过程中必然会导致配套的制度跟不上房地产的发展速度，这也就导致了配套制度的不健全。

配套制度不健全产生投机性需求，投机性需求主要影响房价的短期波动，而不会是房价长期处于高位。

一般的，市场有效运作的一个基本条件就是信息完善和对称，在信息不对称的情况下，那些拥有信息者就可能通过种种的虚假信息而误导人们的预期。

显然房地产是一个信息极不对称和不完善的市场，那些掌握信息的房地产大亨们和中介们就会利用人们对信息的了解不完善，来制造一些住房供不应求的虚假信息来谋取超额的利润。

影响中国房地产价格指数的宏观因素分析

关键词：房地产价格；宏观影响因素；多元线性回归
中图分类号：Ｆ２９３．３
文献标志码：Ａ文章编号：１６７３ — ２９１Ｘ（２０１３）３０ — ０２４１－０２
引言
近几年来，快速繁荣发展的房地产业已成为中国的支柱
二、实证研究
（一）变量选择及模型设立－本文的变量选择很多，本文把被解释变量房地产价格指
产业，虽然随着土地供给有限，居民收入的不断增加，房地产
价格增长成了必然的趋势，但是中国的房地产价格的上涨速度和幅度远远超过了居民可支配收入增长的速度，为此现在
地产价格变化的影响。闫金秋在基于多变量协整的房地产价格影响因素分析（２０１２）文中通过对房地产价格水平与银行
１．数据来源。本文研究的样本为２００９－－２０１２年季度数据，
考虑到金融危机之后中国经济发展速度受到一定影响，国家
一
书中提出了房地产市场分析房地产市场与一个城市发展之间
的关联性。Ｄｅｌ和０ｋ运用ＶＡＲ模型分析了房价和货币政
策的关系。ＬｏｋＳａｎｇＨ．和ＧａｒｙＷａｉ —ｃｈｕｎｇＷｏｎｇ采用分布滞
消费者价格指数ＣＰＩ的同比增长率。
（二）实证分析
中国学者对国内房地产价格的影响因素研究也成为热
点。张莹、林勇在中国房地产价格影响因素研究（２０１２）中利用分位回归方法分析了股票价格、银行利率、货币供应量和居民消费价格水平四项因素在不同增长率变化下对中国房

房地产市场的影响因素

房地产市场的影响因素作者姓名：院(系所)：专业：指导教师：完成日期：：房地产市场的影响因素摘要房地产业作为国民经济中支柱产业,对经济的发展有着举足轻重的作用，也是宏观经济的关键领域。

近年来,我国房地产价格上涨较快,部分地区房价持续飙升,上涨幅度大大超出经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。

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,房地产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。

本论文从房地产市场的相关理论出发,主要从影响房地产市场的有关因素的角度展开分析。

首先,分析各经济因素对房地产市场的影响,明确了国内生产总值和利率的变化是导致房地产市场价格变动的首要因素。

随后,比较了国内生产总值和利率对房地产价格及价格涨幅的影响,得出了当国内生产总值与利率发生变化时,它对房地产价格变化的影响要大于价格涨幅变化的影响。

接下来,从房地产市场入手,分析了政策因素对于房地产价格的影响。

最后,根据实证分析的结论分析了我国房地产市场的发展趋势,进而提出改进我国房地产宏观调控以稳定房价的建议。

关键词：房地产价格 , 影响程度，供求，政策，利率一引言（一）房地产行业的发展和历史第一阶段：理论突破与试点起步阶段（1978至1991年）1978年理论界提出了住房商品化、土地产权等观点。

1980年9月北京市住房统建办公室率先挂牌，成立了北京市城市开发总公司，拉开了房地产综合开发的序幕。

1982年国务院在四个城市进行售房试点。

1984年广东、重庆开始征收土地使用费。

1987至1991年是中国房地产市场的起步阶段。

1987年11月26日，深圳市政府首次公开招标出让住房用地。

1990年上海市房改方案出台，开始建立住房公积金制度。

1991年开始，国务院先后批复了24个省市的房改总体方案。

第二阶段：非理性炒作与调整推进阶段（1992至1995年）1992年房改全面启动，住房公积金制度全面推行。

商品房销售市场调查与价格分析

商品房销售市场调查与价格分析随着我国经济不断发展，人们对于居住环境的要求也逐渐提高，购买商品房成为了越来越多人的选择。

在商品房销售市场，价格是一个至关重要的因素。

因此，对于商品房销售市场的调查和价格分析显得尤为必要。

本文将从市场调查和价格分析两个方面来探讨商品房销售市场的情况。

一、市场调查1.区域分布商品房销售市场的区域分布接近于城市分布。

目前，南方地区如广东、上海、北京、深圳、杭州等城市是商品房销售市场的主要区域。

而东北、西北、西南地区的商品房销售市场明显落后，其中一些区域的房地产市场还处于起步阶段。

2.销售方式随着网络技术的发展，越来越多的开发商开始互联网销售。

目前，大部分商品房销售市场为组合销售，即组合各种售楼方式，如线上、线下、预售、现房等多种形式销售。

3.购房者属性根据统计数据，目前购房者年龄主要集中在25岁至40岁之间，95%以上为首套购房者。

大多数购房者是已婚家庭，有一定的经济实力。

此外，投资房地产的中老年人和外来人口也是商品房销售市场的重要人群。

4.客户需求购房者的需求主要包括地理位置、楼盘品质及服务、房屋面积及布局、配套设施、物业管理等。

其中，地理位置是购房者最为关注的需求。

购房者更多的是看重房屋品质及服务和配套设施，而不是物业管理服务。

二、价格分析目前，商品房销售市场价格波动较为明显，很多消费者对不同区域、不同品质的房屋价格差异不了解。

1.城市内各区域房价差异在同一城市内，不同区域的房价相差较大。

例如，北京的房价在东城、西城等市中心区域最高，而海淀、朝阳、丰台等城郊或新城区域房价则相对较低。

因此，购房者在比较不同城市的房价时应注意不同区域、不同位置带来的价格差异。

2.楼盘品质和服务对价格的影响在同一区域、同一位置的情况下，不同楼盘的品质、服务等影响房价的因素也很大。

例如，同区域内的豪华公寓房价可能会比普通住宅贵出很多，或者同一品质、大小的楼盘，其周边的高档商业和交通设施会导致其房价上涨。

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1 一、前言作为国家的支柱产业,房地产业的稳定与发展关乎国计民生。从1998年开始,我国房地产业进入了新一轮快速发展期,尤其是近几年来房地产行业持续保持高速发展,房地产投资和房地产价格持续上涨。虽然从全国总体来看,房地产市场保持健康、快速发展态势,供求基本平衡,但部分地区仍然存在房价上涨过快、住宅供给结构不合理等问题。要解决这些问题,使中国房地产市场保持持续健康发展,国家的宏观经济政策对房地产价格的调节作用显得非常重要。而要进行有效调控,得首先识别在各种因素中,到底哪些因素能对房地产价格有影响,哪些因素对房地产价格的影响力强,哪些对房地产价格的影响力稍弱等问题。在作此报告前，我查阅了一些资料，其中，在一本学术周刊《新财经》上，看到了一篇影响中国房价的主要因素的文章，但该文章并没有对这些影响因素进行具体数学上的分析。因此我想看看这些影响因素是怎样影响房价的。所以做了此计量报告，来研究中国自改革开放以来房屋平均销售价格和其影响因素之间具体的关系。二、理论背景 20世纪90年代以后，各国学者就开始采用宏观经济模型来研究房价的变化，他们得出宏观经济变量在一定程度上可以解释房价波动的结论，例如：Evans指出土地利用规划以及其他方面的供给限制，会体现在地价的不断上涨，从而推进房价的提高。乔志敏用实证分析表明生产成本的波动对房地产价格的波动有较强作用；张红、潘琦、郑思奇对北京市商品住宅市场进行回归分析，说明住宅实际建造成本和实际生产总值对住宅价格有着显著的影响；谢叙祎发现在短期内房价和地价相互影响，而长期内房价决定地价，并证明依靠降低地价来控制房价上涨的做法是不可行的。归纳他们的研究，从供给和需求出发，影响住宅价格的因素有：房地产投资、成本、失业率、人均收入、住宅区绿化率等。其中我认为，对房屋平均销售价格影响较为显著的因素有竣工房屋造价、建成区绿化覆盖率、居民消费价格指数、职工年平均工资、登记失业率。而竣工房屋造价、建成区绿化覆盖率、居民消费价格指数是影响房屋平均销售价格的最主要因素。因此，以下我对此展开了计量经济学模型分析。三、模型的选择与建立 2

本模型是通过对1978年到2007年的房地产平均价格及其影响因素的定量数据进行分析，来研究其之间的关系。 1.模型包含的变量。被解释变量为房屋平均销售价格，解释变量为竣工房屋造价、建成区绿化覆盖率、职工平均工资、登记失业率和居民消费价格指数。 2.模型的数学形式。初步确定被解释变量与解释变量之间的数学关系式为： Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ 解释变量有5个，β0为常数项，μ为随机误差项，描述变量外的因素对模型的干扰。其中解释变量分别为：Y：房屋平均销售价格；X1：竣工房屋造价；X2：建成区绿化覆盖率；X3：职工共平均工资；X4：登记失业率；X5：居民消费价格指数四、数据的来源与分析 1、数据来源：国家统计局网站年度数据 2008.

2、所需数据：变量 Y X1 X2 X3 X4 X5

年份房屋平均销售价格竣工房屋造价建成区绿化覆盖率职工年平均工资登记失业率居民消费价格指数 1978 166 104 14.2 615 5.3 100 1979 183 113 14.8 668 5.4 101.9 1980 201 123 15 762 4.9 109.5 1981 216 139 15.3 772 3.8 112.2 1982 245 147 15.5 798 3.2 114.4 1983 270 165 15.9 826 2.3 116.7 1984 298 187 16.2 974 1.9 119.9 1985 324 205 16.4 1148 1.8 134.2 1986 355 231 16.9 1329 2 143.6 1987 408 270 17.1 1459 2 156.2 1988 503 301 17 1747 2 188.5 1989 573 367 17.8 1935 2.6 219.2 1990 703 413 19.2 2140 2.5 222 1991 786 437 20.1 2340 2.3 233.3 1992 995 512 21 2711 2.3 253.4 1993 1291 632 21.3 3371 2.6 294.2 1994 1409 791 22.1 4538 2.8 367.8 1995 1591 911 23.9 5500 2.9 429.6 3

1996 1806 1111 24.43 6210 3 467.4 1997 1997 1175 25.53 6470 3.1 481.9 1998 2063 1218 26.56 7479 3.1 478 1999 2053 1152 27.58 8346 3.1 471.3 2000 2112 1139 28.15 9371 3.1 473.2 2001 2170 1128 28.38 10870 3.6 476.5 2002 2250 1184 29.75 12422 4 472.7 2003 2359 1273 31.15 14040 4.3 478.4 2004 2778 1402 31.66 16024 4.2 497.1 2005 3168 1451 33.9 18364 4.2 506 2006 3367 1564 35.1 21001 4.1 513.6 2007 3864 1657 35.3 24932 4 538.3 2008 3890 1795 37.4 29229 4.2 570.1

注：1、房屋平均销售价格单位：元；竣工房屋造价单位：元；建成区绿化覆盖率：%；职工年平均工资：元；登记失业率：%。 2、由于改革开放初期国家实行单位分房制，并无房屋销售价格，所以前几期数据是由本人按规律推写出来的； 3、居民消费价格指数均是以1978年为基期计算的。 3、变量间相关系数表 1.000000 0.985728 0.990310 0.962989 0.310562 0.948192 0.985728 1.000000 0.983599 0.914539 0.273185 0.984957 0.990310 0.983599 1.000000 0.954206 0.289958 0.951884 0.962989 0.914539 0.954206 1.000000 0.396207 0.840497 0.310562 0.273185 0.289958 0.396207 1.000000 0.216094 0.948192 0.984957 0.951884 0.840497 0.216094 1.000000

从上表可以看出各系数都很接近于1，可知模型存在多重共线性. 4、样本数据的散点图 4

1015202530354001000200030004000Y

05000100001500020000250003000001000200030004000Y

X3123

01000200030004000Y

010020030040050060001000200030004000Y

五、多重共线性检验

0 500 1000 1500 2000 0 1000 2000 3000 4000 Y

X1 5

由于此模型中有三个解释变量，所以采用综合统计检验法。在OLS下，模型的F值为1027.639，远大于F0.05 (3，26)=2.98；而常数C、解释变量X1、X2、X5的t检验值的绝对值分别为1.867266、5.740008、2.901459、4.578962，均大于t0.025 (26)=2.056，多重可决系数0.999954。综上，我们可以认为此三个解释变量之间存在多重共线性。

1、模型的回归分析采用逐步回归法对模型进行回归：分别作Y和 X1，X2, X3，X4，X5间的回归，得到回归结果如下： Yi=-144.91+2.10X1 ㈠ R2=0.973917 D.W.=0.39 F=1082.02 Yi=-2285.79+161.29X2 ㈡ R2=0.983062 D.W.=0.93 F=1683.04 Yi=424.21+0.14X3 ㈢ R2=0.920489 D.W.=0.19 F=335.73 Yi=127.46+402.01X4 ㈣ R2=0.122363 D.W.=0.04 F=4.04 Yi=-625.0058+6.48X5 ㈤ R2=0.896040 D.W.=0.15 F=249.95 可见，建成区绿化覆盖率对房屋平均销售价格影响较大，因此选择㈡的回归结果作为初始

回归模型，将其他解释变量逐个引入，寻找最优回归方程。

第1步，在初始模型中引入X1，模型拟合度提高，参数符号合理，变量也通过了显著性试验。因此，在模型中保留x1。第2步，在引入X1的基础上，继续X3，模型拟合度提高，但X2对应的参数Prob有较高，多以模型应去掉X3，第3步，去掉X3，引入X4，因为X4对应的Prob较大，故模型应去掉X4。第4步，去掉X3，X4，引入X5，模型拟合度很高，参数符号合理，变量也通过了显著性试验。因此，模型应保留X5