关于中国房价影响因素的实证分析
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。
我国商品住宅销售价格波动成因的实证分析
我国商品住宅销售价格波动成因的实证分析一、本文概述随着经济的持续发展和城市化进程的加速，我国商品住宅销售价格波动日益引起社会各界的广泛关注。
价格波动不仅关系到房地产市场的健康发展，还直接影响到广大人民群众的切身利益。
因此，深入分析我国商品住宅销售价格波动成因，对于稳定市场预期、促进房地产市场平稳运行具有重要的理论和实践意义。
本文旨在通过实证分析的方法，全面、系统地探讨我国商品住宅销售价格波动的成因。
文章首先将对国内外相关文献进行梳理和评价，明确研究背景和研究意义。
在此基础上，文章将构建理论框架，提出研究假设，并运用定性和定量相结合的研究方法，从宏观经济因素、政策调控因素、市场供求因素、区域差异因素等多个维度深入分析价格波动的成因。
具体而言，文章将首先分析宏观经济因素如经济增长、通货膨胀等对商品住宅销售价格的影响；探讨政策调控因素如土地政策、金融政策、税收政策等对价格波动的调控作用；再次，研究市场供求因素如投资需求、消费需求、土地供应等对价格形成的决定性影响；分析区域差异因素如地区经济发展水平、人口迁移等对商品住宅销售价格波动的空间差异。
通过实证分析，文章将揭示我国商品住宅销售价格波动的内在规律和主要成因，为政府制定房地产市场调控政策提供科学依据，为投资者和消费者提供决策参考。
文章还将对未来我国商品住宅销售价格的走势进行预测和展望，为房地产市场的健康发展提供有益借鉴。
二、我国商品住宅销售价格波动现状分析近年来，我国商品住宅销售价格的波动引起了广泛关注。
通过深入分析，我们可以发现这种价格波动主要表现为以下几个方面。
从全国范围来看，商品住宅销售价格的总体趋势呈现出上涨态势。
随着城市化进程的加快和人口红利的释放，住宅需求持续增长，推动了房价的上涨。
同时，土地供应的相对紧张以及地方政府对土地财政的依赖，也使得土地成本不断上升，进而推高了房价。
在地域分布上，我国商品住宅销售价格呈现出明显的区域差异。
一线城市和部分热点二线城市的房价普遍较高，且波动幅度较大。
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。
房地产价格影响因素的实证分析
房地产价格影响因素的实证分析随着城市化进程的加速，房地产作为城市发展的重要标志，一直备受关注。
房价高低与城市的经济、社会、政治等诸多方面息息相关。
本文将从房地产价格的影响因素角度出发，对其进行实证分析。
一、经济因素经济因素是影响房地产价格的重要因素之一。
在市场经济中，供求关系决定着价格。
无论是商品房还是二手房，其价格都会受到整体经济环境的影响。
在低手续费、低税率的政策下，短期内会爆发大量购房需求，房价暴涨。
比如2010年至2011年间，中国房地产市场迎来了一波“疯狂涨价”，这与当时的政策、经济环境、人口密集度等因素密切相关。
二、政策因素政策因素是影响房地产价格的另一重要因素。
政策可以是宏观调控的规定，也可以是地方政府的具体行动。
政策的实施对于房地产市场的繁荣与萎靡都有较大的影响。
比如2015年以来，随着中国政府的调控政策的不断升级，二三线城市的房价逐渐平稳。
同时，政策也对房地产市场的投资热度产生了一定的影响。
投资者往往会通过关注宏观政策，来预测房价体系的变化动向，进而调整自己的投资策略。
三、地理因素地理因素是影响房地产价格的另一重要因素。
不同城市具有不同的区位、人口、环境、交通等不同的地理特点，从而影响到了房价。
首先，城市区域的特性会影响房价。
例如，新楼盘在城市中心与周边新开发的地区的售价有很大的差别。
其次，在不同的城市之间，地理离其纬度位置的高低、地理结构的差异也会影响该城市的人口规模与居住质量，间接影响了房价。
此外，环境和交通等因素也是影响房价的重要地理因素。
四、社会因素社会因素是影响房地产价格的不可忽视的因素。
其中，产业升级的理念、国民收入变化、人口流动等都会对房地产市场的供需和价格产生影响。
例如随着经济的发展，人们的消费升级愈发明显，购房也更多考虑住房本身的品质而非面积，这分化了不同价位的房型的价格。
此外，随着年轻人日益拥有实力自如地在城市不同地段间流动，地价逐渐继承活动的趋势也正在形成，对房价造成了巨大的影响。
计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析
我国房价影响因素的实证分析【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。
近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。
在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。
【关键词】房价 Eviews回归分析一、引言住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。
经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。
但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过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，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。
如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。
写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。
并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。
选择拟和效果最好的最为结论。
二、文献综述近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。
关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。
中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。
我国房地产价格影响因素的实证分析兼论当前房地产调控政策
在今后的政策制定过程中，我们建议政策制定者应进一步加强市场调研和政 策制定的科学性。他们需要充分了解市场的实际情况和需求，以便制定出更为精 准和有效的调控政策。此外，他们还需要密切房地产市场的发展动态，以及各种 政策实施后的实际效果，以便及时调整和完善相关政策。
在实施调控政策的同时，我们建议政府还应注重建立健全房地产市场的长效 机制。这包括推动土地供给制度的改革、完善住房保障体系、加强房地产市场的 监管等。通过这些措施，我们可以更好地保障市场的公平和稳定，从而实现房地 产市场的可持续发展。
3、区域差异对待不足：未能充分考虑不同地区房地产市场的差异，影响调 控效果。
针对以上不足，本次演示提出以下改进方向：
1、丰富政策手段：在采用行政手段的同时，应发挥市场机制的作用，如通 过税收、补贴等方式调节房地产市场。
2、明确政策目标：制定长期稳定的政策目标，如稳定房价、促进住房刚需 等，以提高调控效果。
1、描述我国房地产市场的发展 历程
自20世纪90年代以来，我国房地产市场经历了快速发展的历程。尤其是近年 来，随着城市化进程的加速和政府政策的支持，房地产价格持续上涨。
2、展示房地产价格和其影响因 素之间的关系
通过计量经济学方法，我们可以定量地展示房地产价格与其影响因素之间的 关系。例如，通过运用回归分析，可以证实政治、经济政策等环境因素对房地产 价格具有显著影响。同样，人口和城市化水平等市场因素，以及房地产企业的自 身因素也与房地产价格存在着密切的关联。
理论分析
1、政治、经济政策等环境因素
政府政策对房地产价格具有显著影响。政府出台的财政政策、货币政策以及 土地政策等，都会对房地产市场产生直接或间接的影响。例如，宽松的货币政策 和财政政策会导致房地产价格的上涨，而紧缩的政策则有助于抑制房价过快增长。
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
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房价是影响一个城市房地产市场的重要指标之一、它受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、政策因素和市场因素等。
本文将从这些方面进行房价的影响因素分析，并构建相应的预测模型来预测北京市的房价。
一、宏观经济因素宏观经济因素是房价的重要决定因素之一，包括经济增长、通货膨胀率、利率水平和人口增长等。
经济增长是房价上涨的基础，经济增长意味着人们的收入水平提高，购买力增强，从而推动了房价的上涨。
通货膨胀率的上升会导致货币贬值，进而推高了房价。
利率水平的变化也会直接影响房价，当利率上升时，购买房产的成本也会增加，从而抑制了房价的上涨。
人口增长也会对房价产生影响，当人口持续增长时，对住房的需求也会增加，从而推动了房价的上涨。
二、政策因素政策因素是影响房价的关键因素之一、政府的相关政策措施对房价具有重大的影响。
例如，房地产调控政策的出台会直接影响房价的波动。
当政府采取严格的调控政策时，会抑制投资投机需求，从而稳定房价。
另外，政府还会出台土地供应政策、建筑规划政策等，这些政策也会直接或间接地影响着房价的波动。
三、市场因素市场因素也是影响房价的重要因素之一，包括供需关系、市场预期和交易成本等。
供需关系是房价波动的基础，当供大于求时，房价会下降；当需大于供时，房价会上涨。
市场预期也会对房价产生影响，市场预期房价上涨时，会促使购房者提前购买，从而推高了房价。
交易成本的变动也会对房价产生影响，例如涉及房地产的税费、手续费等，这些成本的减少会刺激购房需求，从而推高了房价。
基于以上分析，我们可以构建一个预测模型来预测北京市的房价。
首先，我们可以收集并整理相应的数据，包括历史房价数据、宏观经济数据、政策数据和市场数据等。
然后，我们可以利用回归分析的方法来构建预测模型。
以房价为因变量，宏观经济数据、政策数据和市场数据为自变量，利用历史数据进行回归分析，得到回归方程。
最后，我们可以利用该回归方程来进行房价的预测。
我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究共3篇
我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究共3篇我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究1随着我国经济的快速发展，房地产行业也得到了巨大的发展和支持。
然而，房地产价格的波动也成为社会关注的热点话题之一。
本文将探讨我国房地产价格的变动特征以及影响因素，通过实证研究来深入分析其内在原因。
一、房地产价格变动特征在近年来，我国房地产市场呈现出较为明显的价格波动特征。
从全国范围来看，2008年到2017年，房地产价格呈现出先上涨后回落的趋势，其中2008年至2014年期间房价持续上涨，2014年之后房价略有下降。
在地区范围上，一线城市的房价一直保持在相对较高的水平，而二线城市的房价则经历了中高速上涨的阶段，最近开始逐渐趋于平稳。
二、影响因素分析1、宏观经济政策因素宏观经济政策对房地产市场影响颇大。
例如，在2008年全球金融危机之后，国家出台了一系列刺激经济发展的政策，其中包括放松货币政策。
此时，大量流动性进入房地产市场，导致房价水平开始抬升。
而后，国家又出台了一系列房地产调控政策，包括限购、限价、贷款政策等，此时房价出现了一定程度的回落。
2、市场供需因素市场供求关系是影响房价波动的最主要因素之一。
当市场供大于求时，房价就会下降；当市场需求大于供给时，房价就会上涨。
近年来，房地产市场供求关系的改变主要得益于人口结构的转变、城镇化进程的加速以及房地产市场的进一步完善。
3、城市化进程因素随着城市化进程的加速，越来越多的人涌入城市寻找工作，导致了城市居民的需求量大幅增加，楼市供应量偏少，这也为楼市的上涨提供了基础条件。
随着国家一系列积极的城镇化政策的推行，城市化将会得到进一步的推动，因此，房地产市场也有望在此基础之上持续稳定增长。
三、结论通过实证研究和理论分析，发现我国房地产价格变动受到多种因素的影响，其中宏观政策、市场供需和城市化进程是主要因素。
因此，我们应该在总结房地产价格变动规律的同时充分考虑其影响因素，以更好地指导房地产市场经济运行，推动经济的持续稳定发展综上所述，我国房地产价格变动受制于多方面因素，包括宏观政策、市场供需、城市化进程等。
影响商品住房价格因素的实证分析
影响商品住房价格因素的实证分析随着经济的快速发展和城市化进程的加速，商品住房价格在中国各地都呈现出不同幅度的上涨，高昂的房价已经成为社会热议的焦点之一。
因此，了解商品住房价格的变化及其影响因素对于个人的投资决策和政府的房地产调控具有重要意义。
本文旨在通过实证分析商品住房价格影响因素的研究，从多个角度探究影响商品住房价格的因素。
一、市场总体因素1、宏观经济指标宏观经济指标是影响商品住房价格的最重要因素之一，其中较为关键的有GDP、CPI、金融利率等。
GDP是一个国家或地区国民经济运行总体状况的反映，对商品住房价格有着重要影响。
当GDP增长率高时，人们的收入水平相应增加，对住房的购买力会提高，从而推高房价。
CPI则是衡量一定时期内居民消费价格水平变化情况的指标。
当CPI上升时，代表着货币购买力下降，导致房地产市场需求减少，房价会出现下跌。
利率则会直接影响人们购房的借贷成本，当市场利率提高时，购房人的按揭成本也相应增加，进而降低购房需求。
2、人口变化人口变化对商品住房价格亦有着不可忽略的影响。
随着人口的增多，使得城市产生了更多的财富，这样的结果是带动了房地产市场的需求和价格的上涨。
例如在中国一线城市中，由于大量人口的流入，这导致了城市的土地供不应求，地价上涨明显。
而当城市老龄化严重，或者人口外流增多，都会导致城市的房地产市场出现较大程度的调整，房价同样会下降。
二、政策因素1、供求关系在政策方面，其中最主要的政策与商品住房价格的关系在于供求关系。
供求关系的变化对房市有着直接而重要的影响。
如果市场供应充沛，政策中出台的支持楼市的政策能够充分发挥作用，这将使得房价更加稳定、可持续。
反之，如果市场供应短缺，房价可能会出现大幅度上涨。
2、政策监管力度政府对于房地产市场的监管力度和政策的调节措施对于房价走势同样有着直接的影响。
例如2010年后，政府连续出台了多项房地产调控政策，对首套购房者和二套购房者都采取了一些楼市调控的措施，较明显的是实施了限购以及提高了对房地产开发企业的限制。
我国住宅房地产价格影响因素实证分析(作业)
我国商品住宅价格影响因素实证分析摘要:通过建立计量经济模型，对我国商品住房的价格进行实证分析，找出了影响商品住房价格的诸多因素。
影响因素是错综复杂的，这也就决定房价并不是一成不变的，而是由多种因素发展变化、共同作用的结果。
文章选取了1999-2010年的数据，运用回归分析方法，对商品住房价格的决定因素进行实证分析。
基于模型结果提出了政策建议。
关键词:商品住宅;影响因素;回归模型一、文献回顾（一）、国外关于房地产合理价格及影响因素方面的研究围绕房地产合理价格及影响因素很多学者进行了不同的研究，从各自角度建立相应模型探讨了有关方面问题，如Abraham 和Hendeshott 开发的一个考虑滞后过程在内的住宅价格变化模型，揭示了住宅价格上涨与住宅建设成本、就业率和收入直接有关；Dipasquale 和Wheaton 对住宅租金和住宅价格进行了扩展性研究，得到了著名的存量—流量模型，模型说明提供住宅服务的房地产物业市场与提供住宅存量的房地产资产市场如何通过租金、价格、新建数量以及住宅存量等变量的变动而向均衡调整；Nigel Pain 和Peter Westaway 建立了一个基于消费量本身的住宅需求模型，将业主自住率作为一项附加回归量纳入模型，找到了住宅需求关系中消费一致性的长期系数；Geoff Kenny 用一套清楚区分了长期和短期的经济变量，分析爱尔兰住宅市场长期住宅市场的供给和需求的关系，研究表明收入增加会引起住宅价格的上涨，并对住宅需求有一定比例的增加，抵押贷款利率对长期住宅需求产生重要的负影响，住宅价格对建设成本（包括土地成本）存在一个稳定的比例。
（二）、国内关于房地产合理价格及影响因素方面的研究对于房地产合理价格的问题，我国的一些学者也做了一些深入的研究。
刘莉亚、苏毅（2005）建立了一个决定房地产价格的模型，运用协整理论计算出上海市房地产市场均衡价格，指出2002 年7 月之后真实房地产价格不断偏离均衡价格，房地产市场可能存在泡沫。
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成都理工大学课程论文题目：关于中国房价的实证分析学院商学院＿专业经济学班级 10级课程名称计量经济学学号＿ 201008030310学生姓名屈彬指导教师高辉成绩2012.11目录一、引言 (3)二、文献综述 (4)（一）国外的研究 (4)（二）国内的研究 (4)（1）关于房价的影响因素 (4)（2）关于房价的政策措施方面 (5)三、变量选取与模型设定 (5)（一）被解释变量的选取 (5)（二）解释变量的选取 (5)四、数据的收集与模型的估计 (6)（一）数据的收集 (6)(二)参数估计 (7)（三）模型检验 (9)⑴经济意义检验 (9)⑵拟合优度和统计检验 (9)（3）计量经济学检验 (10)五、依赖于实证分析的结论 (15)六、对策建议 (16)七、参考文献 (17)关于中国房价的实证分析摘要：进入新世纪以来，我国房价持续不断的上涨，尤其是2008年以来房价更是成为很多中国人不能承受之重。
房价远远超出了一般工薪阶层经济承载能力，房价的持续上涨成为居民购房一大难题。
普遍认为土地财政政策和民间过度投机性投资是造成房价上涨的重要原因，本文对房价上涨的典型影响因素进行计量经济分析，通过Eviews软件建立计量经济模型，确定房价上涨的影响因素。
分析结果表明房价的上涨主要受城镇居民人均消费性支出和房价收入比两大因素的影响，其中房价收入比起到决定性作用，对房价的上涨具有重大影响，城镇居民人均消费性支的变动对房价的上涨也起到一定的作用。
关键字：房价收入比OLS 估计商品房房价一、引言改革开放以来，特别是1998年推行城镇住房制度改革以来，我国国民经济取得了飞速发展，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的重大转变，住房商品化新体制的基本确立，以及房地产产业投资的持续快速增长，使得以商品住宅为主的房地产业成为了国民经济的重要支柱产业。
经济发展越来越快，人民生活水平日益提高，也就开始有能力去尝试买房了，所以房产商才有利可图，但社会保障体制发育不健全，人们的社会生活有很大的不确定性，例如对养老的担忧，对通货贬值的担忧，对子女未来命运的担忧等等。
在这种社会条件下，人们会采取一些投资方式以降低生活的风险，而比较可靠的办法是购买不动产。
这样一来，不动产的所有权价格往往非常高，而不动产的使用权价格却可能很低。
在我国的许多城市，外来人口权益很难得到保障，解除忧虑的重要办法是勒紧裤带买房子，是自己成为城市的一员，而他们一旦进入房产市场，就加剧房子价格上升，而房价上升更使得他们越发想买房。
房地产的繁荣虽然拉动了我国GDP，但是房地产的经济可以说是泡沫经济，在繁华的背后有着巨大的危害。
现如今房价高起，老百姓买房难，住房难，富人们却囤积居奇，房屋空置率一度攀升，住房的不买，买房的不住，形成鲜明对比。
我国房价近几年持续上涨，北京、上海、广州等一线城市，城市中心区的房价已经高达3 万以上。
中国有安居才能乐业的古训，如此昂贵的房价让一般百姓望而却步，房价正在并将持续成为人们关注的焦点。
二、文献综述影响我国房价波动的原因十分复杂，既有商品房成本上涨原因，又有国家宏观调控政策原因。
（一）国外的研究1998年，英国学者Gocrffye和Mark Andrew对影响住宅价格的动力因素进行文献研究，他们发现对区域住宅价格差异的解释主要集中在五个领域：（1）人口迁移(migration)；（2）交易和搜寻成本(transactions andsearch costs)；（3）居住区位迁移(equity transfer)；（4）住房投机套利(spatial arbitrage)；（5）定价模式(patter in the price determinants)。
同时，他们认为影响住宅价格的主要因素是：（1）收入(income)；（2）利率(interest rates)；（3）社会诚信度(credit availability)；（4）税收结构(tax structure)；（5）住房供给(housing supply)；（6）人口结构(demographic structure)。
（二）国内的研究（1）关于房价的影响因素白福周通过实证研究得出结论：包括土地成本、前期费用、财务费用、管理费用和综合费用的住宅成本的上升推动房价上涨；随着对土地需求的增长，土地价格的上涨趋势越来越明显，土地上的附着物—房屋价格也随之增长；与CPI同步上升的建筑成本上升导致房地产价格不断攀升；利率上调所导致的开发商财务成本的上升对房价的上涨产生一定的作用；在房屋需求增加的情况下供给没有同步增加，使得在价格杠杆的作用下房价不断攀高；土地的稀缺、存量供应使地价长期只升不降，导致房屋价格同步上涨。
牟峰通过对统计数据的分析研究证明，我国人均可支配收入上升带来的强劲住房需求是导致房价不断攀升的重要因素；新增城镇家庭户数加大了城镇房屋消费者住房消费愿望增加量，间接提升了房价；1998年国家住房制度改革政策宣布取消福利分房制度，为房地产市场的崛起创造了优越的条件，释放了大量的购房需求，极大地促进了我国房地产市场的发展；商品房按揭制度，为商品房的消费注入了强大的活力；我国部分消费者不合理的消费价值观，导致人们普遍急于买房、买大房、买好房，从而形成对房地产市场的过高期望和强大压力。
姜玉英 ]指出影响房地产的主要因素包括四大方面：1、房地产价格的特殊性：房地产包括土地、建筑物和其它地上定着物三个部分，同时又是实物、权益和区位三者的综合体。
2、影响房地产需求的因素：消费者的预期，就是对未来房地产市场前景和房地产价格的估计、预测。
3、影响房地产供给的因素：房地产开发投资额的增加，会直接刺激房地产业的发展；反之，投资水平的降低，会导致房地产业的发展受到很大的负面影响。
4、政策，利率等一些其他因素：一般国民经济发展水平较高的国家或地区居民收入水平也较高、资金比较充裕，无论是需求总量上还是供给上作为经济水平衡量尺度的GDP指标都起到了较大的推动作用。
（2）关于房价的政策措施方面栗亮着重对货币供给量对房价的影响做了专门分析，指出在长期中，货币供给量增长率对商品房销售价格增长率不存在因果关系，但货币供给量增长率是商品房销售价格增长率的短期原因；在长期中，商品房销售价格增长率对货币供给量增长率存在意义上的因果关系，但商品房销售价格增长率不是货币供给量增长率的短期原因。
综上所述，国内目前关于房地产价格运动机制与对策的研究成果，一是房地产价格波动与土地成本、CPI上涨、国内生活保障政策不健全引起需求增加。
二是都大体认为房地产投机过度，过度宽松的的金融环境是导致当前房地产泡沫的原因。
三是在都认为对房地产要加强监管，政府要积极发挥调控作用。
三、变量选取与模型设定结合文献综述中各种不同的模型和观点，分析得房价的上涨由诸多的因素共同作用。
根据经济学原理，其中，起主导作用的是房地产市场的供给与需求。
本文从宏观经济角度出发，重点分析房价与宏观因素之间的关系。
（一）被解释变量的选取商品房平均销售价格是指在全国范围内开发的商品住宅、办公楼、商业营业用房以及其它房屋等在某统计年度的平均价格，是一个反映全国各种房地产价格情况的综合指标，因此选取商品房平均销售价格为应变量，用字母Y表示。
（二）解释变量的选取1、城镇居民家庭人均可支配收入（）和城镇居民人均消费性支出（）：城镇居民的收入和支出水平是衡量居民购买力的重要指标，也是支撑房地产住宅价格的重要指标，可以真实地反映城镇居民家庭的实际购买能力。
2、国内生产总值（）：宏观经济的发展状况与房地产业的发展有重要的互动影响，宏观经济高涨时会加大对房地产的需求，从而会对房地产价格产生正向的积极影响，相反，过低的房地产价格也会对经济产生消极的影响。
衡量宏观经济发展的一个重要指标就是国内生产总值，表示一个国家（或地区）在一定时期内生产活动的最终全部产品和服务的价值。
4、商品零售价格指数（）：价格指数主要是用来反映不同种类商品或劳务价格总动态的指标。
商品零售价格指数是反映城市商品零售价格变动趋势的一种经济指数，其调整变动直接影响到城市居民的生活支出、居民的购买力以及市场的供需平衡。
5、房价收入比（）：所谓房价收入比(Housing Price-to-Income Ratio)，是指住房价格与城市居民家庭年收入之比。
是社会和学术界广泛关注的衡量住宅市场价格和居民住房消费承受能力的重要指标。
房价收入比在所有的住房指标中是一个最重要的指标，在其他条件相同的情况下，房价收入比的高低能反映出有购房能力的人占整个人口的比例情况及政府住房政策是否失误等。
该指标能够有力的说明人们对住房价格的承受能力，评析当地的房价是否合理，判断一个地区的房价是否有泡沫等。
因为是1998年，全国城镇住房制度改革与住宅建设工作会议召开。
随后，国务院在7月3日颁发了《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》正式开启了以“取消福利分房，实现居民住宅货币化、私有化”为核心的住房制度改革。
所以选取1998—2008年的有关数据和资料作为计量经济分析的主要数据和资料综合上述理论分析，可初步建立模型预想如下：四、数据的收集与模型的估计（一）数据的收集通过上文的理论分析，寻找相关的文献资料，本文选取了1998—2008年相关数据组成的时间序列构成模型样本。
具体数据见表1。
注：Y为1998—2011年全国商品房平均销售价格为城镇居民家庭人均可支配收入为城镇居民人均消费性支出为国内生产总值为商品零售价格指数为房价收入比(二)参数估计为从整体上把握被解释变量：商品房平均销售价格（Y）和各个解释变量：城镇居民家庭人均可支配收入（）、城镇居民人均消费性支出（）、国内生产总值（）、商品零售价格指数（）、房价收入比（）的相关关系，作如图1所示的散点图。
图从散点图可以看出商品房平均销售价格（Y）和城镇居民家庭人均可支配收入（）、城镇居民人均消费性支出（）、国内生产总值（）、商品零售价格指数（）、房价收入比（）大体呈现为线性关系，说明建立的预想模型：在统计学上是比较吻合的，利用Eiews软件对模型进行初步估计，采用OLS估计法得到如下表2的回归结果表2 模型初步参数回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/28/12 Time: 13:08Sample: 1998 2011Included observations: 14Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 278.3167 743.1754 0.374497 0.7178X1 0.092914 0.272651 0.340780 0.7420X2 -0.112355 0.319220 -0.351967 0.7340X3 0.006713 0.003083 2.177383 0.0611X4 -16.22868 6.950717 -2.334821 0.0478X5 439.8951 43.36180 10.14476 0.0000R-squared 0.999169 Mean dependent var 3218.143Adjusted R-squared 0.998650 S.D. dependent var 1165.805S.E. of regression 42.83007 Akaike info criterion 10.64989Sum squared resid 14675.32 Schwarz criterion 10.92377Log likelihood -68.54920 F-statistic 1924.717Durbin-Watson stat 2.716642 Prob(F-statistic) 0.000000回归结果的示意图形如下图2 剩余值、实际值、拟合值图形由表2回归结果，建立初步模型如下：SE 743.1754 0.272651 0.319220 0.003083 6.950717 43.36180 t 0.374497 0.340780 -0.351967 2.177383 -2.334821 10.14476 =0.999169 F=1924.717 df=9（三）模型检验⑴经济意义检验从表2回归的结果可以看出，所估计的参数0.092914表示城镇居民家庭人均可支配收入增加1元，商品房平均销售价格增加0.092914元；-0.112355表示城镇居民人均消费性支出增加1元，商品房平均销售价格减少0.112355元；0.006713表示国内生产总值每增加一亿元，商品房平均销售价格增加0.006713元；-16.22868商品零售价格指数每增加一单位，商品房平均销售价格减少16.22868元；=439.895表示房价收入比每增加一单位，商品房平均销售价格增加439.8951元。