基于多元回归模型的房价影响因素研究

基于多元回归模型的CPI影响因素分析

［摘 要］本文基于2009、2010年月度数据,建立CPI与货币供给量M2、房地产价格指数、社会零售商品总额、固定资产投资总额、进出口总额的多元回归模型,并对回归模型进行统计检验。结论显示：货币供应量、房地产价格指数与CPI有较好的线性关系,模型显著性较高。短期内,货币供应量是影响我国CPI持续走高的主要原因。

［关键词］CPI；影响因素；多元回归

1 理论及文献回顾

长期以来,经济学家对通胀成因的认识在不断地深入和发展,从来没有达成一致的意见。对于通胀成因的理论大致有货币现象的通胀理论、成本推动型、需求拉动型、结构型通货膨胀理论。对于导致CPI上涨的因素分析,也是主要围绕货币供给、投资与消费、利率汇率、外汇储备、食品和住房价格等。高玲、李时椿(2008)利用统计数据对20年来的定期存款利率的变化进行了分析,同时实证分析了2005年1月到2008年7月之间我国CPI的变化和货币供应量变化之间的相关关系,得出了这段时间内消费价格指数的变化率和狭义货币供应量的变化率之间的关系是正相关的。王众、魏慧丰、郭希明(2006)选择了若干影响消费价格指数的因素,重点分析了居民消费率与全社会固定资产投资对消费价格指数的影响,分析

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实验三 多元回归模型3.1 实验目的掌握多元线性回归模型的原理，多元线性回归模型的建立、估计、检验及预 测的方法，以及相应的 EViews 软件操作方法。3.2 实验内容建立某化妆品的销售模型。 关于某化妆品销售情况的 15 组调查数据见表 3.1。观测变量分别是年销售量 yt(万瓶),地区人口数 x1t（万人）和人均年收入 x2t（千元）。表 3.1 某化妆品销售情况的样本数据 t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 yt(年销售量) x1t（地区人口） x2t（人均收入） 1.62 1.2 2.23 1.31 0.67 1.69 0.81 1.92 1.16 0.55 2.52 2.32 1.44 1.03 2.12 27.4 18 37.5 20.5 8.6 26.5 9.8 33 19.5 5.3 43 37.2 23.6 15.7 37 2.45 3.254 3.802 2.838 2.347 3.782 3.008 2.45 2.137 2.56 4.02 4.427 2.66 2.088

上海房价影响因素的多元线性回归分析

1：研究目的和意义

我国房地产市场从20世纪90年代开始建立到如今已经颇具规模，对我国的经济增长产生了很大的影响，甚至成为了国民经济的支柱型产业。但是近年来，房价的飞速发展又不得不引起我们的重视，在促进经济增长的同时，带来的一系列结构性问题将对房地产行业的健康发展甚至国民经济的可持续发展带来影响。因此研究商品房价格的影响因素，有助于科学的把握房地产市场的发展规律，对整个国民经济都具有很大的意义。

2：研究内容和方法

本文主要以上海为中国房地产市场的代表城市进行分析，通过对1999年至2007年的相关经济数据整理建立起多元线性回归模型。

从理论上来讲，房价的波动主要受宏观经济影响，包括地区生产总值，城镇人均可支配收入，建设成本，城市人口密度，货币政策，土地价格以及房地产开发投资额等指标。这里主要选取商品房平均售价作为因变量，城镇人均可支配收入，城市人口密度，以及房地产开发投资额作为自变量来进行分析，通过多元回归方法来了解商品房价格的影响因素

3：多元回归模型的建立及数据分析 3.1：多元线性回归模型的建立

表一：上海1999～2007年相关经济数据

数据来源：上海统计年鉴 国研网整理

设定三个自变量指标分别为：城镇人均可支配

基于多元回归的住宅价格影响因素分析——以成都市为例

房地产价格过快上涨，这主要归根于各地房地产市场影响因素不同，无差别的调控政策不能满足多元化的房地产市场．基于此，通过成都市２０００～２０１１年相关数据，借助ＳＰＳＳ１６．０软件，建立二次多项式回归模型，经过检验，确立了最终模型．结果表明，城市化率、住宅投资额、住宅竣工率是影响成都市住宅价格的主要因素，并据此提出了成都市住宅价格控制的建议

０ 引言

房地产作为我国国民经济的先导性和支柱性产业，是推动国民经济发展，带动相关产业发展的重要力量．房屋是人类耐以生存的重要生活资料，因此，有关住房的问题一直是从中央到地方的各级政府关注的重要问题．改革开放以来，我国房地产业取得了长足的进步，不仅带动了国民经济的发展，同时促进了城市化进程，为城市发展做出了巨大贡献．但是，房地产投资规模过大、价格上涨幅度过快等问题却一直影响着房地产业的健康发展．尽管中央政府采取了一系列紧缩性政策加强对房地产市场的宏观调控，但是房价仍然在波动中上升．房价的增长速度已经远远高于城镇居民收入与消费水平的增长速度．房价过热已经成为困扰人们的一大民生问题．从２０１０年的“国十一条”到２０１３年２月的“国五条”，中央政府加大调控力度

概述

根据图形（实际点），选配一条恰当的函数形式（类型）---需要数学理论与基础和经验。（并写出该函数表达式的一般形式，含待定系数）------选用某条回归命令求出所有的待定系数。所以可以说，回归就是求待定系数的过程（需确定函数的形式）

1、[b,bint,r,rint,s]=regress(y,X,alpha)或者regress(y, x)

输入 y :因变量（列向量） X:自变量组成的矩阵，并且x要在最前面额外添加全1列/对应于常数项 alpha:显著性水平（缺省时定位0.05，即置信水平95%，alpha不影响b,只影响bint(区间估计)。它越小，即置信度越高，则bint范围越大。显著水平越高，则区间就越小） 输出：b：多元线性回归方程的各个系数（含常数项，第一项为常数项）bint:b的置信区间（回归系数的区间估计） r：残差(列向量) rint:r的置信区间 stats: 用于检验回归模型的统计量，有四个数值：相关系数r2、F值、与F对应的概率p和残差的方差（前两个越大越好，后两个越小越好） 2、rcplot(r.rint)

残差分析，作残差图 如下图：

matlab多元线性回归

每条线长度表示的是置信区间，小圆圈代表残差点。 残

多元线性回归分析预测法

多元线性回归分析预测法（Multi factor line regression method，多元线性回归分析法）

目录 [隐藏] ? ? ? ? o 1 多元线性回归分析预测法概述 2 多元线性回归的计算模型[1] 3 多元线性回归模型的检验[1] 4 多元线性回归分析预测法案例分析 4.1 案例一:公路客货运输量多元线性回归预测方法探讨[2] ? ? 5 相关条目 6 参考文献 [编辑]

多元线性回归分析预测法概述

在市场的经济活动中，经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。例如，某一商品的销售量既与人口的增长变化有关，也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。

多元回归分析预测法，是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。 [编辑]

多元线性回归的计算模型[1]

一元线性回归是一个主要影响因素作为

多元回归

1. 现有20例糖尿病患者，测得其6项指标，数据见练习1.sav。试分析糖化血红蛋白的影

响因素。

2. 某研究者测得29例儿童的血液中血红蛋白（Y，μg）与钙（X1）、镁（X2）、铁（X3）、锰（X4）及铜（X5）的含量值，见以下数据： X1 X2 X3 X4 X5 Y 54.89 30.86 448.70 .012 1.010 13.50 72.49 42.61 467.30 .008 1.640 13.00 53.81 52.86 425.61 .004 1.220 13.75 64.74 39.18 469.80 .005 1.220 14.00 58.80 37.67 456.55 .012 1.010 14.25 43.67 26.18 395.78 .001 .594 12.75 54.89 30.86 448.70 .012 1.

计量经济学课程课件 赵西亮

第二章 多元回归分析:估计y = β0 + β1x1 + β2x2 + . . . βkxk + u

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Multiple Regression Analysisy = β0 + β1x1 + β2x2 + . . . βkxk + u 1. Estimation

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Parallels with Simple Regressiony = β0 + β1x1 + β2x2 + . . . βkxk + u

β0 is still the intercept β1 to βk all called slope parametersu is still the error term (or disturbance) Still need to make a zero conditional mean assumption, so now assume that E(u|x1,x2, …,xk) = 0 Still minimizing the sum of squared residuals, so have k+1 first order conditions

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影响房价的因素

——从微观经济学的角度分析

摘要：房价上涨是近年来社会广泛关注的一个热点问题,房价上涨的持续性以及房价过快上涨的危害是大家关注的重点。房价关系着和影响着每个家庭，房价是个备受关注的问题，本文从微观经济学角度出发，从供需、消费者的态度和需求弹性三个方面来分析影响房价的因素。

关键词：房价 供需 消费者的态度 需求弹性

引言 ：近年来,房价如脱缰的野马持续疯狂地暴涨,似乎只有天空才是尽头。虽然中央也出台了一些调控政策,但是各地房价却没有真正下跌,反而有很多人为房价被打压而抱不平，本文从微观经济学的角度就数点分析如下。

一、

1. 住房供给影响房价。这里主要从供给结构来谈。我国居民人均居住面积与其它国家尤其是发达国家的人均居住面积相比，仍存在很大的差距，绝对住房供给水平并不高，供给方面存在结构不合理的问题，存在空置。这里引入空置这一概念。①空置一词来源于西方，指建筑物的整体或部分未得到使用，处于等待出租状态或者出售状态。由此可见，空置一方面表明房屋未被使用，另一方面还意味着所有权人准备将房屋出租或者出售，只有两方面都满足的房屋才是空置房屋。否则，不能称其为空置。空置也是一种供给，且：供给=需求+空置率。空置率是指某一时刻空置房屋面积占房屋