基于多元線性回歸的城市商品房價(jià)格預(yù)測(cè)

陳林鋒 楊偉杰 徐曉倫 郝秀蘭

摘要：根據(jù) 2008～2016 連續(xù) 9 年的歷史數(shù)據(jù)對(duì)浙江省10個(gè)主要城市的商品房價(jià)格與居民消費(fèi)水平、固定投資額、城市基礎(chǔ)建設(shè)投資、人均總值等7個(gè)因素建立多元線性回歸模型，通過在 95 %置信水平下的 F檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn)，分別確定了總體線性相關(guān)的顯著性和各個(gè)變量影響的顯著性，為識(shí)別影響房價(jià)走勢(shì)的關(guān)鍵因素以及總體把握房地產(chǎn)市場(chǎng)的變化、完善房地產(chǎn)宏觀調(diào)控具有重要的意義。

關(guān)鍵詞：多元線性回歸；顯著性檢驗(yàn)；房地產(chǎn)調(diào)控；影響因素；商品房房價(jià)

中圖分類號(hào)：F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）14-0266-03

Abstract： After historical data in nine consecutive years （from 2008 to 2016） witnessed the relevance between the price of commodity houses of 10 major cities （Zhejiang Province） and other 7 factors like consumption level， fixed investment， investment of citys infrastructure construction and per capita， a multiple linear regression model was modelled. F-test and T-test under 95% confidence level respectively determined the significance of overall linear correlation and of each variables influence. All these are meaningful for recognizing the key factors that influence real estate tend and for mastering overall changes in real estate so as to improve macro-control on real property.

Key words： multiple linear regression； overall linearity； significant test； real estate regulation； influence factors； housing price

1 商品房價(jià)格和影響因素

中國房地產(chǎn)行業(yè)自2017年“3·17”政策變天開始，各種限制性手段無所不用其極，并將防范房地產(chǎn)泡沫列為中國經(jīng)濟(jì)的五大風(fēng)險(xiǎn)。這意味著，房地產(chǎn)作為最好投資的歷史基本宣告結(jié)束。房地產(chǎn)市場(chǎng)的不穩(wěn)定促使需要從定性分析轉(zhuǎn)變?yōu)槎糠治觥１绕鸲ㄐ苑治觯糠治龈咏谑聦?shí)，更能直觀的體現(xiàn)影響商品房價(jià)格變動(dòng)的因素。因此，本文探討了影響房地產(chǎn)需求的各個(gè)因素，并對(duì)各個(gè)因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響程度進(jìn)行了分析。

影響商品房價(jià)格的因素復(fù)雜多樣，本文選取商品房的平均銷售價(jià)格（y）、居民消費(fèi)水平（x1）、固定投資額（x2）、城市基礎(chǔ)建設(shè)投資（x3）、人均總值（x4）、商品房銷售面積（x5）、房地產(chǎn)開發(fā)投資額（x6）、財(cái)政收入（x7）作為主要因素，作為回歸模型的解釋變量。假設(shè)決策變量 Y 與解釋變量 x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7之間呈線性關(guān)系，則有七元線性回歸模型：

其中，β0，β1，β2，β3，β4，β5，β6，β7為待估參數(shù)，ε 為隨機(jī)干擾項(xiàng)。……