基于逐步回歸模型擬合房價預測模型

張雙妮

【摘? ?要】 本文基于逐步回歸模型來擬合房價預測模型，對全國的綜合房價、以北京市為代表的發達省份、以海南省為代表的半發達省份和以江西省為代表的發展中省份均進行擬合和預測，再進行比較，得出結論：長期來看房價普遍會上漲，而從短期來看全國的綜合房價和以江西省為代表的發展中省份的房價將會下跌，以北京市為代表的發達省份和以海南省為代表的半發達省份的房價將會繼續上漲。

【關鍵詞】 房價預測;逐步回歸模型

隨著“房子是用來住的，不是用來炒的。”的深化發展，房地產市場一改之前瘋狂上漲的態勢，轉而趨于平緩甚至是從2018年8月開始深圳、天津等多個城市的房價均出現了較大幅度的下跌的蕭條形勢，而在鄭州等城市照樣出現了很多的購房者爭搶房源的現象。那么房價究竟將面臨受挫還是會持續升溫。因此，本文研究的是房價預測的模型，是具有較大的現實和經濟意義的，能夠幫助投資者或者購房者去提前預測未來房價的走勢，判斷是否進行投資。

張榮艷（2018）通過灰色關聯度和GM（1，4）模型對鄭州市房價進行預測，結果表明房價會以9%的增長率持續上漲;袁芳（2018）通過灰色GM（1，1）模型對西安房價進行預測，結果表明西安房價依舊呈上漲趨勢;

基 于上述文獻，本文的創新點主要有以下三點：第一點，指標體系以及指標的選取，考慮了供需關系以及宏觀經濟因素，甚至考慮國際影響因素，考慮的比較全面;第二點，利用逐步回歸的模型來擬合房價預測模型，并且用相同指標進行逐步回歸，最終得出的每個代表省份的模型不相同，更能符合各代表省份的實際情況;第三點，利用前一期的數據來擬合模型，使得模型能夠具有預測功能，能利用前一期已知數據來預測本期或者下一期的情況，并且不會損失太多的信息。

經過統計分析發現，每個省份的房價走勢與全國性的房價走勢有一定的差別，其中挑選出較為不同的三種代表性省市來進行比較分析，分別是北京市、海南省、江西省，其中江西省的走勢與全國性的房價的走勢是高度吻合的。

根據上述表 1 選取的指標可見，本文全面考慮了供需因素以及宏觀經濟因素，反映了消費水平、就業情況、房地產的投資以及成本情況、經濟增長以及通貨膨脹和購買力情況、社會融資以及資本市場的影響，甚至反映了國際影響因素。

因為想擬合房價的預測模型，因此考慮用前一期的數據來進行估計。利用逐步回歸的方法來估計模型，結果中保留了M2（-1）、CLJ（-1）、DC（-1）、HI（-1）、HP（-1）、CIM（-1）、ER（-1）、GDP（-1）、RMBL（-1）這幾個變量，而CPI（-1）和S（-1）可以被其他變量線性表出。擬合優度為0.99、F統計量為21.78并且非常顯著，說明模型擬合的很好。

同理擬合出北京市、海南省和江西省三個地區的房價預測模型，并進行短期預測。

根據上述實證研究及利用逐步回歸的方法擬合的房價預測模型，發現房價受到宏觀經濟因素的影響是比較明顯且程度也是比較深的，而房地產的供需對房價的影響作用則沒有宏觀經濟因素大。根據擬合的房價預測模型，可發現從長期來看，全國、以北京市為代表的發達省份、以海南為代表的半發達省份、以江西省為代表的發展中省份房價都是上漲的;從短期來看，全國房市行情與發展中省份的形勢也一致的表現為有小幅的下跌，而發達省份和半發達省份的房價則保持持續上漲的態勢，且上漲速度并未減緩。

基于本文的實證研究結果，無論是全國性的綜合情況，還是各省份的房價影響因素中宏觀經濟因素是占據較為主導的地位的，因此投資者需要更多的關注宏觀經濟形勢。同時，根據本文所擬合的房價預測模型進行短期預測，在發達省份和半發達省份房市還是可以繼續投資的;而對于發展中城市來講，如果是長期投資者則是可以進行投資的，而如果是短期投資者則目前不是投資的時機。并且，對于房市投資者來說在發達省份和半發達省份進行投資是比較有價值的，因為發達省份和半發達省份的漲幅較大且漲速較快，賺取收益的可能性較大也較快，而發展中省份的發展具有時滯性，且漲幅和漲速也均較小，需要更大的機會成本，不利于投資。

參考文獻：

[1] 張榮艷.基于GM（1，N）模型的鄭州市房地產價格預測[J].數? ? ? ?學的實踐與認識，2018，48（05）：82-88.

[2] 袁 芳.西安市房地產價格影響因素分析及預測[J].現代經? ? ? ? 濟信息，2018（01）：477-478.