计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析
我国房地产发展现状及价格影响因素研究
我国房地产发展现状及价格影响因素研究随着我国经济的快速发展，房地产市场在过去几十年中取得了巨大的进步和发展。
作为经济的重要支柱之一，房地产行业的发展不仅直接影响了我国经济的稳定和增长，也影响了人民群众的生活水平和财富增长。
近年来房地产市场的高房价和波动性引起了广泛关注，对此进行研究对于了解房地产市场的发展现状及价格影响因素具有重要意义。
一、我国房地产市场发展现状1. 房地产市场规模不断扩大我国房地产市场的规模不断扩大，房地产业已成为我国国民经济的支柱产业之一，房地产行业所占比重逐年增加。
按照数据统计显示，我国房地产业所占比重已经超过了15%，在国民经济中发挥着举足轻重的作用。
2. 房地产市场结构逐渐优化在过去的几年中，我国房地产市场结构得到了逐步优化。
随着政府的不断引导和监管，房地产市场逐渐由房价为主导的投机性市场转变为以刚需为主导的市场。
房地产企业也开始逐步从规模化扩张向品质化发展转变，产品和服务质量得到了明显提高。
3. 房地产市场调控力度不断加大为了防范房地产市场的风险，我国政府不断加大房地产市场的调控力度。
通过出台房地产调控政策、限购限贷等方式，有效遏制了房地产市场泡沫的形成，保障了房地产市场的稳定和健康发展。
二、我国房地产价格影响因素研究1. 宏观经济因素宏观经济因素是影响我国房地产价格的重要因素之一。
通货膨胀、货币政策、经济增长速度等宏观经济因素都会直接影响房地产价格的波动。
在宏观经济环境稳定的情况下，房地产价格往往会保持相对稳定状态，而一旦宏观经济出现波动，房地产价格往往会受到直接影响。
2. 政策调控因素政策调控因素是直接影响我国房地产价格的因素之一。
政府的房地产调控政策、土地供应政策、利率政策等都会直接影响房地产市场的供需关系和价格水平。
当政府加大对房地产市场的调控力度时，房地产价格往往会受到一定的影响，而一旦政策宽松，房地产价格往往会快速上涨。
3. 土地供应因素土地供应是影响我国房地产价格的重要因素之一。
应用文-浅谈影响我国房地产价格的几个经济因素
浅谈影响我国房地产价格的几个经济因素'浅谈影响我国房地产价格的几个因素房地产价格受各种因素的影响而发生变动，要掌握房地产价格的运动规律，必须弄清影响房地产价格的因素。
房地产价格是由许多因素相互作用的结果，众多影响因素相互交织，共同塑造了当时的房地产价格。
影响房地产价格的因素主要有：成本因素、供求状况、行政和因素、经济因素、因素（人口因素、因素）以及其他因素。
下面我们详细介绍影响我国房地产价格的主要因素。
1. 房地产价格的含义房地产价格是和平地获得他人的房地产所必须付出的代价-货币或实物、无形资产和其他经济利益。
在现今社会，房地产价格通常用货币来表示，但也可以用实物等非货币形式来偿付，例如，以房地产作价入股换取技术、设备等。
从理论上讲，在供给量不变的情况下，需求量的增加会使房地产价格上升，需求量的减少会使房地产价格下降；在需求量不变的情况下，供给量的增加会使房地产价格下降，而供给量的减少又会使房地产价格上升。
然而，在现实中，房地产价格受诸多因素影响，包括经济因素，政治因素，社会因素，国际因素等。
综上，我国房地产价格受众多因素影响，与真实市场价格之间肯定有很大的偏差。
本文主要从经济角度论述影响房地产价格的因素。
2. 主要影响因素影响一国房地产价格的经济因素主要有国内生产总值（GDP）、国物价水平、居民收入、利率、汇率、货币供应量等。
各个因素的具体分析如下：2.1国内生产总值（GDP）国内生产总值常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标，它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
GDP的增长会带来一国经济的和人民生活水平的提高，生活水平的提高体现在本文由联盟收集整理各个方面，其中一个就是人们对改善性住房需求的增加，在住房供给不变的情况下，房地产价格的上升也是情理之中。
进入新世纪以来，中国经济进一步得到提高，人民的收入也在不断的增加，同时由于我国城市化水平的进展，对住房的需求不断增多，房地产事业得到了长足的发展，房地产价格进一步提高。
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。
我国商品房价格的计量经济学分析
3360.062
405.7600 11.51793 11.67957 2.200117
back
14
拟合图
4000
3600 150
100
3200
50 2800
0
-50
2400
-100
-150 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09
Residual
Actual
Fitted
P=C(1)+C(2)*AIC+C(3)*FEE
Coefficient
Std. Error t-Statistic Prob.
C(1)2097.863
69.20411 30.31414 0.0000
C(2)0.045885
0.008874 5.170437 0.0006
C(3)0.511791
0.075731 6.758027 0.0001
10
数据来源
年份 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
商品房的价格 2670.182582 2818.225235 2981.926115 3138.779902 3267.427563 3337.000865 3421.206013 3437.229694 3734.986043 3818.502571 3799.839927 3895.443071
Sample: 1998 2009 Included observations: 12 P=C(1)+C(2)*AIC+C(3)*FEE+C(4)* VAL
Coefficient
我国房地产发展现状及价格影响因素研究
我国房地产发展现状及价格影响因素研究随着经济的快速发展和城市化进程的加快，我国房地产市场正经历着快速的发展和变化。
近年来，我国房地产市场价格持续上涨，房地产市场逐渐成为我国经济的重要支柱之一。
房地产市场的价格波动和影响因素却备受关注。
本文旨在对我国房地产发展现状及价格影响因素进行研究，以期对我国房地产市场有一个更加全面的了解。
一、我国房地产发展现状房地产市场作为我国经济的重要组成部分，一直备受关注。
根据国家统计局数据显示，我国房地产市场在过去几十年中取得了显著的成绩，其中包括商品住宅销售面积的不断增加、城市化率的提高、土地利用效率的提升等。
在城市化进程加快、居民收入增加以及政府政策的支持下，我国房地产市场持续发展，成为我国经济新的增长点之一。
二、我国房地产价格影响因素研究1. 城市化进程随着城市化的进程加快，越来越多的农村人口涌入城市，导致城市人口膨胀，居住需求增加。
由于城市土地资源相对有限，导致房地产市场供不应求，房地产价格水涨船高。
2. 政府政策政府在房地产市场上的政策也是影响房地产价格的重要因素。
政府对土地供应、利率政策、购房限制等都会直接或间接地影响房地产市场价格。
政府政策对房地产价格的影响不可小觑。
3. 经济发展与居民收入房地产价格也与经济发展和居民收入水平息息相关。
随着居民收入水平提高，购房能力增强，从而推动房地产价格上涨。
经济增长也会带动房地产市场需求增加，推动价格上涨。
4. 土地供应土地是房地产的基础，其供应量对房地产价格影响很大。
当土地供应不足时，房地产市场价格会出现较大幅度上涨。
5. 利率政策利率政策是影响房地产价格的重要因素之一。
当央行加息时，购房成本增加，对房地产市场价格起到抑制作用；相反，降息则会刺激购房需求，推动房地产价格上涨。
我国房地产市场价格受多种因素影响，其中城市化进程、政府政策、经济发展和居民收入、土地供应和利率政策等都是重要的影响因素。
三、结语我国房地产市场作为经济发展的重要组成部分，其价格波动和影响因素备受关注。
房地产价格分析实训报告
一、实训背景随着我国经济的持续发展，房地产市场作为国民经济的重要组成部分，其价格波动和趋势分析对于开发商、投资者以及购房者都具有重要的指导意义。
为了提高学生对房地产价格分析的实际操作能力，本实训课程选取了多个城市的房地产市场数据，通过数据分析、模型构建等方法，对房地产价格进行综合分析。
二、实训目的1. 熟悉房地产市场数据收集、整理和分析的基本流程。
2. 掌握房地产价格影响因素的分析方法。
3. 培养学生运用经济学、统计学等理论解决实际问题的能力。
4. 增强学生对房地产市场的感性认识，提高对未来市场走势的预测能力。
三、实训内容1. 数据收集与整理实训选取了北京、上海、广州、深圳、成都、杭州等六个城市的房地产市场数据，包括住宅成交量、成交价格、供应量、土地成交情况等。
数据来源于中国指数研究院、链家网等权威机构。
2. 房地产价格影响因素分析（1）宏观经济因素：通过GDP增长率、居民消费价格指数（CPI）、贷款利率等数据，分析宏观经济对房地产价格的影响。
（2）政策因素：分析房地产调控政策对市场的影响，如限购、限贷、限价等。
（3）区域因素：分析不同区域的地段、交通、配套设施等因素对房地产价格的影响。
（4）产品因素：分析户型、装修、品牌等因素对房地产价格的影响。
3. 房地产价格模型构建（1）采用多元线性回归模型，分析影响房地产价格的主要因素。
（2）利用时间序列分析方法，预测未来房地产价格走势。
四、实训结果与分析1. 宏观经济因素分析实训数据显示，GDP增长率与房地产价格呈正相关，CPI与房地产价格呈负相关，贷款利率与房地产价格呈负相关。
这说明在宏观经济稳定增长的情况下，房地产价格有望保持稳定。
2. 政策因素分析实训发现，限购、限贷等调控政策对房地产价格产生了显著影响。
在政策收紧时期，房地产价格呈现下降趋势；在政策放松时期，房地产价格呈现上涨趋势。
3. 区域因素分析实训结果显示，地段、交通、配套设施等因素对房地产价格的影响较大。
浅谈影响我国房地产价格的几个经济因素
浅谈影响我国房地产价格的几个经济因素在过去几十年里，中国房地产市场经历了惊人的增长和变化。
房地产价格的波动不仅对个人和家庭造成重大影响，还对整个经济体系产生了深远的影响。
本文将探讨几个经济因素如何影响中国房地产价格。
1. 经济增长经济增长是影响房地产价格的主要因素之一。
随着经济的发展，人民的购买力增加，需求量也随之增加。
房地产市场对经济增长非常敏感，通常在经济蓬勃发展时房价会上涨，而在经济不景气时房价则会下跌。
政府的宏观调控政策也会对经济增长和房地产价格产生重大影响。
例如，通过减税、刺激消费等政策，政府可以促使经济增长，提高人民的购买力和财富积累，从而推动房地产市场的繁荣。
2. 利率政策利率政策是另一个重要的经济因素，对房地产价格有着直接影响。
低利率政策通常会刺激人们购买房地产的欲望，因为低利率意味着低成本的贷款。
这会促使更多的人贷款购房，从而增加了房地产市场的需求，推高了房价。
相反，高利率政策会抑制人们的购买欲望。
高利率意味着高成本的贷款，会增加人们购房的负担和风险。
这可能导致需求下降，引起房价的下降。
因此，央行对利率的调控是决定房地产价格波动的关键因素之一。
3. 政策调控政府的政策调控对房地产市场的发展和价格波动起着至关重要的作用。
政府通过各种手段，如购房限制、土地供应控制、调整首付比例等来影响房地产市场的供给和需求，进而影响房地产价格。
购房限制政策是近年来广泛采用的一种手段。
通过限制非本地居民购房、限制购房人数和次数等措施，政府试图遏制房价过快上涨，防止投机炒房。
土地供应控制也是政府调控的一个重要手段。
政府可以通过控制土地供应量来影响房价。
如果土地供应不足，房地产市场供不应求，价格会上涨。
相反，如果土地供应过剩，则会引起房地产过度竞争，可能会导致房价下降。
4. 人口因素人口因素也会对房地产价格产生影响。
人口增加会增加对住房的需求，进而推动房价上涨。
特别是二线和三线城市，由于人口流入和城镇化进程，房地产市场需求量相对较高，房价也相应上涨。
《2024年我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》范文
《我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》篇一一、引言近年来，我国房地产市场经历了一波波价格波动，无论是城市的中心还是乡村的边缘，房地产市场的发展均吸引了广泛的关注。
房价的起伏牵动着数亿家庭的资产安全和国民经济的发展，研究其价格波动的形成机制和影响因素变得至关重要。
本文将从多角度、多方面，系统而全面地解析这一经济现象，以促进房地产市场健康发展。
二、我国房地产价格波动形成机制我国房地产价格波动的形成机制主要涉及供需关系、政策调控、市场心理预期等多方面因素。
首先，供需关系是决定房地产价格波动的基础。
当需求大于供应时，房价上涨；反之，供应过剩则会导致房价下跌。
此外，房地产市场的供需还受到土地政策、住房政策、城市规划等政策调控的影响。
其次，政策调控对房地产价格波动的影响显著。
政府的土地供应政策、房地产市场调控政策、货币政策等都会对房地产价格产生影响。
例如，土地供应量的增减会直接影响房地产项目的开发成本和房价；房地产调控政策的调整会影响市场的供需关系和市场预期。
最后，市场心理预期也是影响房地产价格波动的重要因素。
投资者的信心、市场氛围、社会经济发展趋势等都会影响人们对房地产市场的预期，从而影响房价。
三、我国房地产价格波动的影响因素我国房地产价格波动的影响因素众多，主要包括经济因素、社会因素、政策因素等。
经济因素方面，经济增长、居民收入水平、利率水平等都会影响房地产价格。
经济增长和居民收入水平的提高会推动购房需求增加，从而推高房价；而利率水平的变动则直接影响购房者的贷款成本，进而影响购房需求和房价。
社会因素方面，人口结构、城市化进程、区域发展等都会对房地产价格产生影响。
人口增长和城市化进程的加快会推动住房需求的增加，从而推高房价；而区域发展不均衡则可能导致不同地区房价的差异。
政策因素方面，土地政策、住房政策、货币政策等都是影响房地产价格的重要因素。
如前所述，这些政策会通过影响供需关系、市场心理预期等途径影响房价。
我国房地产价格影响因素的实证分析
摘要：我国房地产市场近年来价格一直居高不下，一二线城市居民的住房需求依然十分高涨，使得房地产的价格不断上升。
与此相反的是三四线城市房地产的库存量大，供销失衡，房地产价格波动大，市场不稳定。
基于这样的情况，本文对房地产价格的影响因素进行实证分析，并提出相应的控制策略。
关键词：房地产价格 影响因素 实证分析气的时候，供给是比较充足的，这种情况下，房地产的价格就会处在一个人平稳的波动状态下，整体上呈现轻微的下降。
轻微的下降对于房价的波动来说是影响不大的，但是反馈到投资者那里就是一个重大的信息，投资者会根据这个价格的变动决定自己的投资计划，从而影响了房地产供给的变动，使得房价出现波动，但是这样并不会改变供求关系，因为供过于求的情况在很多非一线的城市是一种普遍的现象。
二线、三线城市也不例外。
量和消费水平，因此一线城市的可投资性很高，有广阔的开发市场。
二线城市的房价影响因素中，人口和销售面积是主要的，因此在投资开发方面需要进行及时的市场分析和调查。
分析变量因素之间的关系，可以发现施工面积和年末人口数量越大，房价越高。
相反，销售面积越大，房价就会下降。
在房价的影响因素中，人口的影响是最大的，施工面积和销售面积的影响很小，可以忽略不计。
必要麻烦的产生，进而便于良好居住环境的营造。
此外，可以从物业服务企业的角度进行分析。
当前随着物业管理市场的发展，也使得一些中小规模的物业服务企业所面临的压力日益提升。
一旦企业的规模比较小或是档次不高，那么也就会使其收费大大降低。
然而，由于物业管理的成本总体水平是不会发生改变的，即随着物业管理企业的规模增大，也使其成本得到降低。
所以，对于管理规模较小的企业而言，这就影响到其经营的效益，甚至于会面临亏损的问题。
因此，对于一些小型企业而言，其更加适合采用业主自主管理模式。
结语总之，在新形势下，我国的物业管理模式正由传统的“一体化”模式逐渐转变为“管理型”模式。
这为广大的业主提供了更多的选择空间，有效推动了物业服务企业经营管理水平的进一步提升，从而为广大的业主提供更好的物业管理服务。
对我国商品住房的价格进行计量实证分析
对我国商品住房的价格进行计量实证分析一、价格趋势分析随着我国经济水平的提高以及人民收入的增加，住房价格也一直呈上涨趋势。
本篇报告将对我国商品住房的价格趋势进行实证分析。
首先，我们可以从国家统计局公布的数据中得出，从2000年至今，全国商品房销售价格指数增长幅度始终高于CPI，这说明在长期的时间跨度里，住房价格呈现出普遍上涨的趋势。
其次，我们发现，房价的上涨速度在近年来更加迅猛。
据国家统计局公布的2019年数据，全国新建商品房销售价格同比增长约10.3%。
而根据中原地产研究中心公布的数据，2019年1月至9月三季度，全国房价涨幅排名前十的城市中，最高涨幅已达到了42.5%。
因此，可以看出我国商品住房价格呈现持续上涨的趋势。
二、经济背景下的价格变动我国商品住房价格的快速上涨背后也可以找到一些经济上的原因。
首先，我国经济的快速发展以及人口的增长加速了城市化进程和移民规模，导致房地产市场供需关系的不断变化。
其次，金融政策的松弛也加速了住房价格的上涨。
最后，政策的调控也会对住房市场价格产生影响。
三、购房需求变化与价格的关系住房价格除了受到宏观经济环境的影响，也会受到购房需求变化的影响。
近年来，随着城市化进程的加快，购房需求逐渐增加，对住房价格带来更多压力。
而且，随着中产阶级收入水平的提高，人们对品质和舒适感的需求也越来越高，这也会对住房价格产生影响。
此外，政策的调控和外界因素如自然灾害等也会对购房需求产生影响，从而间接地影响住房价格。
四、供需关系分析商品住房市场的价格也与供需关系息息相关。
近年来，房地产企业进入市场竞争的程度越来越激烈，供给和需求可以在短时间内相互影响。
根据网易房产发布的数据，目前全国新建商品房住宅供应面积累计增长率为15.76%，而同期累计成交面积增长率为14.55%，成交面积增速低于供应增速，说明市场中存在供大于求的情况，这对住房价格产生了抑制作用。
五、地域价格差异分析我国的商品住房价格存在着明显的地域差异。
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计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析计量经济学实践报告：影响我国房地产价格因素的分析学生姓名：学号：学院：商学院专业: 国际贸易指导教师：摘要：房地产，一个与社会大众息息相关的名词，一个牵动许多购房者神经的名词。
眼下的房价无疑是最火热的焦点。
本文选取1991-2005年相关的数据，应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响我国房地产价格的各因素进行检验，并对其影响程度的大小进行定量分析，修正等一系列的工作，最后确定一个较好的拟合模型，进一步明确和完善相关的经济学知识。
以上过程都通过EVIEWS在计算机上实现。
最后，对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。
关键词：房地产价格物价城镇居民收入建材价格一、问题的提出近几年来，房地产价格急剧上涨，使得房地产问题变得异常尖锐。
今年的经济工作会议和十七大以及年初的两会，对房地产行业的发展持有肯定的表述，房地产业在促进国民经济稳定健康增长，全面改善城乡居民居住状况发挥了巨大的作用，最近几年房地产发展的情况可以看得出来，城乡住宅的建筑量每年保持在13亿平方米，城镇是5.5—6亿平方米，竣工量是很大的。
过去有厂房集中建房，商品房的比例不大，最近的比例很多，达到了80%。
人均住房面积大幅度的提升，1978年人均居住面积是 2.6平方米左右，现在已经达到了27平方米/人均，这在世界上也是令人瞩目的。
人均住房面积的增长是伴随着人口快速增加提升的，房地产业发展给国民经济以及人民生活带来的积极影响，包括对GDP的贡献率，最高峰达到了 5.2%，平均水平是4.5%。
我国房地产还是一个年轻产业，自从1990年国务院55号令对土地交易的法律承认开始，标志着我国房地产商品化的开始，到目前为止，已经有17年的发展历史了。
这15年来，我国房地产大体经历了三个阶段，就是说1990至1996年为一个阶段，这时的消费者对产品的要求不高，还仅仅只是提供一个居所，对劣质产品、市场需求不是太看重，但市场在起步，总的来说是卖方市场；第二个阶段是从1996年至2000年，随着1998年取消福利分房以后，房地产市场的购房主体发生了变化，集团购买基本退出市场，而个人消费成为主体，购房主体个人化已是一种不可逆转的趋势。
随着市场经济的快速发展，除国有、集体所有的房地产公司外，大量的中外合资、合作、独资、私营的房地产企业参与房地产的开发销售。
房地产市场开发主体的多元化和购房主体需求的多样化，房地产市场开始完全市场化。
第三阶段是在2000年以后，整个中国的房地产快速发展，我国地产市场进入到大规模的市场化开发阶段。
从2000年到2005年，我国度过了地产15年这场大戏中分量最重的五年，房地产进入以“ 新产品主义” 为开发导向。
2000年以后，整个中国的房地产快速发展，这时不仅要有理念，还要有文化，还要讲产品，是我国房地产发展最为迅速的时期。
二、 经济理论陈述无论是以攫取高额利润还是以快速回笼资金为主要目标，厂商在为楼盘确定价格时通常需考虑三个因素：一是成本——地价、建安成本、税收及其他费用的总和。
二是竞争——市场供求总量、直接与间接竞争对手们的价格情况。
三是消费者——目标消费者能够接受何种价格。
三种因素在楼盘最终定价中所起的作用显然不一样，一般说来市场供求总量与竞争对手的价格只是参考，而成本与消费者则是决定价格策略的根本因素。
因此,我选取了 建筑材料价格,城镇居民收入,城镇物价指数,城市人口四个因素作为解释变量。
一方面，资本市场发展为居民调整资产组合提供了条件，居民对持有储蓄存款的偏好降低；另一方面，随着物价水平上升，实际负利率情况越发严重，存款搬家，资金加速涌入资产市场。
三、计量经济模型的建立初定模型如下：12341234tY=c+a a a a e X X X X ++++Y 房地产价格（元/平方米）；1X 建筑材料价格（元/平方米）；2X 城镇居民收入（元）；3X 城镇物价指数（元）；4X 城市人口数（人）。
数据来源：《中国统计年鉴》四、模型的求解和检验利用Eviews 软件，采用以上数据对该模型进行OLS 回归，结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 19/05/11 Time: 10:37 Sample: 1991 2005 Included observations: 15VariableCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.C1169.836627.79591.8634010.0920年份 YX1 X2 X3 X4 1991 786.1935 2551.736 1700.6 223.8 31203 1992 994.6555 1111.236 2026.6 238.1 32175 1993 1291.456 590.5998 2577.4 273.1 33173 1994 1408.639 2897.019 3496.2 339 34169 1995 1590.863 3532.471 4283 396.9 35174 1996 1806.399 3983.081 4838.9 429.9 37304 1997 1997.161 4071.181 5160.3 441.9 39449 1998 2062.569 3527.536 5425.1 438.4 41608 1999 2052.6 2966.057 5854.02 432.2 43748 2000 2111.617 2818.805 6280 434 45906 2001 2169.719 2674.264 6859.6 437 48064 2002 2250.177 2830.688 7702.8 433.5 50212 2003 2359.499 2906.16 8472.2 438.7 52376 2004 2778 3011.424 9421.6 455.8 54283 200531683154.91049346456212X1 -0.093355 0.055677 -1.676719 0.1245X2 0.313260 0.077921 4.020230 0.0024X3 2.403385 0.934518 2.571792 0.0278X4 -0.039938 0.022710 -1.758627 0.1091R-squared 0.980495 Mean dependent var 1921.837Adjusted R-squared 0.972693 S.D. dependent var 635.7395S.E. of regression 105.0550 Akaike info criterion 12.40805Sum squared resid 110365.5 Schwarz criterion 12.64406Log likelihood -88.06035 F-statistic 125.6720Durbin-Watson stat 1.038435 Prob(F-statistic) 0.000000从回归结果看出，拟合优度为0.980495，但X1，X4的系数为负，与经济意义不相符合，且T检验都未通过。
估计是因为变量间存在多重共线性或者是与被解释变量不存在线性关系。
异方差性的检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic 0.356962 Probability 0.910243Obs*R-squared 4.837052 Probability 0.774842Test Equation:Dependent Variable:RESID^2Method: Least SquaresDate: 19/05/11 Time: 11:05Sample: 1991 2005Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 39155.14 362681.7 0.107960 0.9175 X2 23.03432 197.8309 0.116434 0.9111X2^2 2.41E-05 0.002644 0.009128 0.9930 X2*X3 -0.053937 0.483327 -0.111596 0.9148 X2*(X3-429.9)*D10.067095 0.890957 0.075306 0.9424 X3 -347.2470 4002.351 -0.086761 0.9337 X3^2 0.601534 7.534734 0.079835 0.9390 X3*(X3-429.9)*D1 -6.711134 119.1126 -0.056343 0.9569 (X3-429.9)*D1 2824.749 48526.47 0.058210 0.9555 (X3-429.9)*D1^2 -6.711134119.1126-0.0563430.9569R-squared0.322470 Mean dependent var 4384.127 Adjusted R-squared -0.580903 S.D. dependent var 6432.758 S.E. of regression 8088.161 Akaike info criterion 21.11790 Sum squared resid 3.93E+08 Schwarz criterion 21.54273 Log likelihood -149.3842 F-statistic 0.356962 Durbin-Watson stat3.477479 Prob(F-statistic)0.910243从表中得到2R ＝0.322470，计算n 2R =15*0.322470=4.83705,由怀特检验知，查卡方分布表，给定显著水平为0.05，自由度P=9时，临界值为16.9190，因为n 2R =4.83705<16.9190。
所以不能拒绝原假设，表明模型中随机误差项不存在异方差。
自相关检验： DW ＝1.637717查表可知：dl ＝0.946，du ＝1.543 DW>du ， 认为模型中不存在自相关。
综上，最终的模型为Yt ＝2323 Yt =39.5874 +0.129986 + 2.424441 , t 1996Yt= -5885.830814+0.129986 + 16.4403, t>1996X X X X ⨯⨯≤⎧⎪⎨⨯⨯⎪⎩Y —房地产价格，2X －是城镇居民收入；3X －是城镇物价指数由模型可知1996年以前物价指数每增加1单位，房地产价格的增加额为2.424441元/平方米；在1996年后，物价指数每增加1单位，房地产价格的增加额为16.4403元/平方米，说明1996年后物价指数对房地产价格的影响成都明显加大。