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1、校徽影响商品住宅需求的因素阐发组员： 杨 威 092123王 进 092109赵 迪 092129何 健 092121曾 永 志 0921282009-10-16目录摘要：住宅作为人类生存和生活资料之一，在日常生活中起着不可或缺的作用。文章首先对商品住宅的相关观点和商品住宅市场的需求特征进行了论述，接着阐发了影响商品住宅需求的相关因素:百姓经济水平、居民收入、居民消费结构、住宅代价、利率、人口数量和结构的变革、都市化、政策因素等等。接着文章选取相关因素，以北京商品住宅市场为例，运用多元回归要领对影响商品住宅需求的因素进行了定量阐发。最后，凭据定性和定量阐发，提出了几点商品住宅市场生长的发起。要
2、害词： 商品住宅 需求 回归阐发一、定性研究1研究配景及意义住宅是人类生存与生长最根本的生活资料之一，也是权衡一国经济和生活水平的重要标记。住宅财产无论对整个房地财产，照旧对关联财产、人居情况和社会经济都有显著的影响。住宅市场的康健生长不但干系到住宅财产的康健生长，影响整个社会经济的生长。随着商品住宅市场竞争的日益猛烈以及商品住宅市场代价的日趋高涨，商品住宅市场代价与人们的收入水平之间出现出越来越大的差距。无论是房地产机构照旧政府专家学者对商品住宅市场的存眷度越来越高。在市场方面，不但许多学者专家甚至包罗许多专业的房地产机构，都做了不少的研究与探讨，由于房地产市场自身的特殊性以及数据资料的收集
3、困难，如何真正了解掌握一个地区房地产市场的需求，并对其因素阐发仍是一个相当困难的课题。由于住宅自己的特殊性，土地的稀缺性和不可再生性，都市化进程加速与都市人口增长迅速的普遍趋势，使得人类对住宅需求不停扩大与住宅资源短缺的矛盾日益锋利。同时，住宅建立投资巨大，代价量高，生产和使用住宅时间周期长，居民消费住宅需要相当数量的用度等特点形成了住宅供应与需求经常性结构失衡的矛盾。近几年来，北京的住宅市场一度高涨，尽管人们的收入水平也有相应的增加，但就目前的收入和住宅代价相比，收入照旧远远低房价;虽然每年市场都有大量的新房供应，但是人们需求照旧未到达底子的解决，因此，有须要对影响商品住宅需求的因素进行阐发
4、，阐发其扩大需求的因素。近年来，随着我国都市化水平的加速，宽大居民对改进住宅条件的强烈需求，以及国度把住宅建立作为百姓经济新的经济增长点和居民消费热点的政策和决心，房地财产的生长前景是乐观的。与此同时，房地财产的生长历程中也袒露出许多问题。既有宏观调控方面的原因，又有投资者、开发企业自身等多方面的原因。从企业角度来看，由于对房地产市场运行机制认识不敷，缺乏对市场供求以及市场风险科学有效的阐发，从而造成供应与需求的脱节：一方面无效供应过多，商品房大量空置；另一方面，人们的强烈需求又得不到满足，这种现象严重阻碍了商品住宅市场的康健生长。文章主要阐发了影响商品住宅市场需求的几点因素，以期为房地产企业
5、的经营决策提供依据，也希望能够为政府相关治理部分的治理决策提供参考。2. 商品住宅市场需求的特征2.1 商品住宅与商品房的区别商品房是指具有经营资格的房地产开发公司(包罗外商投资企业)开发经营的住宅,主要包罗三种类型：住宅、办公用房、商业用房。由于我国恒久以来在住宅体制上实行的是供应制，所以，商品房是80年代以后才在我国出现的。其代价由本钱、税金、利润、代收用度以及地段、条理、朝向、质量、质料差价等组成。另外，从执法角度来阐发，商品房是指按执法、法例及有关划定可在市场上自由生意业务，不受政府政策限制的种种商品衡宇，包罗新建商品房、二手房（存量房）等。但不包罗公有衡宇、廉租住宅、经济适用房等政府
6、对其生意业务有限制条件的衡宇。而商品住宅是指具有经营资格的房地产开发公司 (包罗外商投资企业) 开发经营的住宅，由他们来出售、出租给使用者，仅供居住用的衡宇。由于我国恒久以来在住宅体制上实行的是供应制,所以,商品住宅是80年代以后才在我国出现的。2.2 商品住宅需求商品住宅需求,是在一定市场条件下有支付能力的商品住宅需要,即消费者在特定时刻、特定位置、某一代价水平上愿意并能够支付购买代价的商品住宅数量。一般接纳商品住宅销售面积来权衡商品住宅需求。2.3 商品住宅市场需求特征阐发a.市场需求的遍及性市场需求的遍及性主要体现在两个方面：第一，住宅是人类生存的最根本的生活资料。人的衣食住行的需求与生
7、俱来，地球上只要有人类的地方就有对各式百般住宅的需求。第二，房地产是一切社会经济运动的物质底子。房地产遍及人们的日常生活和社会经济运动的各个领域，是人类生存、生长和享受的根本物质条件。b.市场需求的多样性房地产的差异特性决定人们对房地产存在着差异形式、差异条理的需求。如为生活、生产所需购买自用；为制止资金闲置、 贬值而投资以期保值和增值等。 同样，购买自用也有条理上的多种差异，可以是仅为满足居住需要，也可以是为追求享受、为子女积聚财产或是向世人显示自己的富有大概高尚的身份，因此会出现普通型、 公寓型、 豪华型差异档次的住宅需求。纵然对以满足生活需要为主要特征的普通型住宅，差异的消费者，对修建设
8、计、住宅区域、情况也有差异需求。c.市场需求的可连续性这是房地产在使用代价上的必备性和不可替代性所决定的。房地产是人们日常生活和社会经济运动的物质底子，它不可能像一般商品那样随着技能进步被社会所淘汰，而是随着生产力的生长，人们生活水平的提高，消费者需求的提高，对房地产商品的需求也逐渐提高。d.市场需求的融资性由于房地产生意业务代价昂贵，一套普通型住宅，按国际老例一般相当于家庭年收入的36倍或家庭25年的积贮，因此，人们在购买房地产时仅靠有限的自有资金是难以全部支付这笔开支的，这就产生了由贷款和信用支持的融资运动。如抵押贷款、公积金等，都是较为普通的房地产融资形式。d.商品住宅消费的恒久性这是由
9、房地产的耐久性所决定的。土地具有永久性，衡宇一经建成，其寿命也可达数十年甚至上百年，使用期限凌驾一般耐用消费品，并且人们购买房地产的支出较大，对房地产的更替通常隔断很长时间。因此，人们对房地产消费差异一般耐用品，它更具恒久性、连续性。e.商品住宅消费、投资的双重性住宅是人们最根本的生活必须品之一，具有普遍的消费需求。同时，由于土地是稀缺的，不可再生资源，其自然供应刚性，经济供应总量弹性较小，随着经济的生长，城镇化进程快，城镇人口的增加和农村剩余劳动力向城镇的转移，因而住宅的需求日益增加，刺激住宅代价上涨，因此，住宅具有保值、增值的投资功效。住宅的保值、增值的特性决定了住宅是居民投资的一条重要途
10、径，也是增加市场需求的一个重要方面。3 商品住宅需求影响因素的理论阐发住宅需求是指在种种可能的代价水平下，消费者愿意并且能够购买的住宅办事的数量。住宅需求的颠簸与诸多因素相关，一般而言，人均可支配收入、人口因素、都市化水平等决定了一定时期住宅的需要量，而经济因素、政策因素和代价预期决定了一定时期的有支付能力的住宅需求。3.1 经济因素经济因素是影响房地产市场供求的焦点因素，一般指经济生长水平、居民收入、储备的几多、国度财务与金融状况、物价水平等等。总的看来，经济生长水平越高，居民收入和储备稳步上升，国度财务与金融状况良好，物价相对稳定，人们的消费更倾向住宅方面，则有利于房地产市场生长与活泼。反
11、之，则会容易引起房地产市场动荡，倒霉于房地产市场的稳定、协调生长。我们以北京市为例,下图一为北京市2000-2008年商品住宅房销售量与人均海内生产总值之间干系的趋势图. 3.11 住宅代价与代价预期影响住宅需求同住宅代价的变革呈反向运动。当住宅代价上升,购房者可以淘汰购买住宅的面积、不再考虑购买、不考虑在此地购买而去寻找其他代价较低的住宅等。无论怎样购房者接纳怎样的行动,都市导致住宅需求量的淘汰。住宅代价对住宅需求的影响需要从两个方面考虑。从住宅的消费性特征来看，海内的住宅需求代价弹性一般都小于1，在消费者收入稳定的前提下，住宅代价上升，消费者会选择面积较小的住宅，而不会选择放弃购买；另外，
12、从住宅投资性的特征来看，在房地产代价上升的时候，社会对房地产的需求增长在一定的时期内是比力旺盛的，从而产生了代价对需求的影响,引起了更多的“恐惧心理”和“买涨不买跌心理”，从而导致了提前消费的情况，同时也提高了投资性和投机性的需求。我们以北京市为例,下图二为北京市2000-2008年商品住宅房销售量与住宅房平均售价之间干系的趋势走势图. 3.12 家庭收入影响一般而言，根本需求和奢侈品需求属于刚性需求，这两种需求弹性都较小；而改进性需求和投资或投机的弹性较大，易受政策和代价预期的影响。所以，目前宏观调控下，我国住宅需求市场出现出豪宅和小户型住宅销售旺盛的“两头坚挺”趋势和中高等住宅销售下滑的“
13、中间疲软”趋势。我们以北京市为例,下图三为北京市2000-2008年商品住宅房销售量与城镇居民可支配收入之间干系的趋势走势图. 3.13 信贷范围信贷范围以及相关的贷款政策，都能对消费者对住宅需求的支付能力产生影响，对引发和提前潜在住宅需要量都有一定影响。信贷范围较大，那么提供的购房资金较多，住宅的需求就相应增大，反之，则会减小。同时，贷款政策同时也是国度对房地产宏观调控的主要调控要领，对政策因素也有一定的反响。下图四为北京市2000-2008年商品住宅房销售量与信贷范围之间干系的趋势走势图。3.14 利率水平利率变革对住宅需求的影响主要体现为,当利率低落时,会迫使人们低落储备而转向消费或进行
14、其他投资,居民在寻找消费和投资出路时,可能会考虑扩大住宅的消费需求或投资。这对付原来已筹划扩大住宅消费或投资的居民来说,会加速他们的行动步调,进而增加对住宅的现实需求；当利率低落时,住宅抵押贷款的利率同时低落,这实际上低落了居民进行住宅消费或投资的本钱,也会扩大居民的住宅需求。相反,利率提高时,住宅需求会相对淘汰。3.2 社会因素社会因素是影响房地产市场的重要因素，一般包罗社会政治安定与治安状况、人口状态、都市化水平等。政治稳定、治安状况良好，会刺激房地产投资，增加有效供应；反之，社会动荡一定导致人心分散，对房地产的需求势必淘汰。人口数量越多，家庭结构趋小，都市化水平越高，都市引发房地产市场需
15、求。除此之外，经济体制、住宅制度、土地革新、都市筹划等也对商品住宅市场产生积极影响。3.21 人口因素住宅需求的变革受诸多因素的影响。相对而言，人口和家庭户变更趋势比力稳定，通过对未来人口和家庭户数变革的预测，可以了解因人口和家庭户增长对住宅需求预测的变革。因为住宅消费根本上是以家庭户为单位，因此家庭户的预测比一般的人口预测在准确预测未来住宅需求方面更为重要。我们以北京市为例，下图五是北京市2000-2008年商品住宅房销售量与常驻人口之间干系的趋势走势图。3.22 都市化进程都市化的内涵包罗两个方面:其一是都市化数量历程，即农村人口转化为都市人口、农村地区转为都市地区。其二是都市化的质量历程
16、，即都市要素的聚集与扩散、都市生长机制的优化、都市体系结构和经济结构的完善。这两个历程是都市化不可支解的两个方面。随着经济的快速生长，都市化水平的不停提高。都市化是乡村人口转化为都市人口的历程，是人们的行为方法和生产方法由农村社区向都市社区转化的历程。世界都市化率已经到达50%，我国都市化率已经由革新开放初期的18.4%提高到现在的85%左右。中国人口都市化速度非常快,其对城镇住宅市场形成的打击力非常大。新增城镇人口和“农转非”人口每年形成的住宅需求显著。在中国目前鼎力大举推行城乡一体化的配景下，都市化进程对住宅的需要量的影响是明显的。最近几年我国都市化实际上是每年以1.7%的速度增长，这就意
17、味着每年有2000万非都市人口进入都市。我们以北京市为例，下图六是北京市2000-2008年商品住宅房销售量与都市化率之间干系的趋势走势图。3.23 消费者偏好心理因素对住宅需求的影响主要体现在两个方面:消费者偏好以及消费者对未来的预期。房地产生长至今已进入理性消费时代 ,购房者在买房时,不但注重项目的质量、区位,而更注重所购衡宇的情况、配套设施及物业治理办事。不少购房者已经意识到买屋子更是买一种生活方法与生活品质,必须满足自己的心理和精神需要。差异消费者对住宅的开发商、户型、楼型、情况气氛均存在着差异的偏好。当消费者对某种商品的偏好水平增强时,对该商品的需求数量就会增加。相反,当偏好水平削弱
18、时,需求数量就会淘汰。然而在商品住宅市场中,消费者的偏好对住宅整体需求的影响很小,其主要影响对差异商品住宅的需求。消费者对未来的预期主要通过未来的商品住宅代价和贷款利率来影响住宅需求。3.24 政策因素政策因素对房地产市场有着重大的影响。无论在海内外都是如此。当住房政策勉励居民购房时，住宅需求会增长;当住宅政策限制居民购房时，住宅需求会下降。政策因素一般通过对利率的调控以及对贷款政策的限制。2007年，央行一年内对住宅贷款利率连续6次的加息，对存款储备金率进行了十次上调;明确以户为单位执行第二套房贷政策等都影响了人们的购买欲望，所以07年整个北京市住宅市场处于疲倦期，又由于金融危机的影响，到2
19、009年9月北京商品住宅销售一直在下滑，人们处于张望状态，商品住宅市场依旧低迷。4.小结本节主要论述了商品住宅市场需求因素的研究配景和研究意义，明确了商品住宅和商品房的区别，并界定了商品需求的观点，接着阐发了商品住宅市场需求的特征，进而从经济因素和社会因素两个方面对影响商品住宅需求因素进行了定性阐发。最主要的三个影响因素是信贷范围、储备余额和贷款利率。李真雅（2005）认为人口统计因素、都市化进程、小我私家预期和社区情况是造成住宅需求连续增长的原因。吴锦华（2008）认为住宅代价增长诱发了非理性消费，从而提高了住宅的需求。综上所述，在预测模型的创建历程中，变量的挑选易受建模者主观因素的影响，对
20、需求影响因素的经济学阐发相对不敷深入，虽然相关研究许多，但是目前得不到普遍认可的让人信服的结论。可见，对住宅需求影响因素的细致阐发是住宅需求准确预测的重要前提。商品住宅需求细化：从购房目的、支付能力、购房区位、面积、户型需求、小区情况及配套需求等方面来阐发住宅需求市场。购房者张望情绪浓厚，造成了销售市场低迷。2008年北京市销售住宅94200套，比2007年下降32.5%。其中，焦点区(东城、西城、崇文和宣武)销售住宅3455套，拓展区(向阳、丰台、石景山和海淀)销售56720套，生长新区(房山、通州、顺义、昌平和大兴)销售29316套，生态修养区(门头沟、怀柔、平谷、密云和延庆)销售4709
21、套，这四个功效区住宅销售套数分别比2007年下降58.1%、22.7%、40.3%和46%。下面我们用多元统计阐发的思想来进行定量阐发:对付多元线性回归模型及其统计查验描述如下：当预测东西y同时受到多个解释变量x1,x2,.,xm影响，且各个xj(j=1,2,.,m)与y都近似地体现为线性相关时，则可创建多元线性回归模型来进行预测和阐发，模型为：3）回归方程整体显著性查验回归模型的显著性查验包罗两个方面，即回归方程的显著性查验和回归系数的显著性查验。（1）回归方程的显著性查验回归方程的显著性查验用于查验被解释变量与所有解释变量之间的线性干系是否显著。回归模型总体函数的线性干系是否显著，其实质就
22、是判断回归平方和与残差平方和之比值的巨细问题，可以通过方差阐发的思想，结构F统计量来进行查验，F查验是用来查验多元线性回归模型的总体效果。（2）回归系数显著性查验回归方程总体显著并不意味着每个解释变量对被解释变量的影响都是重要的，还需要对每个回归系数的显著性进行查验。回归系数显著性查验通过结构t统计量来进行.4）残差正态性查验 残差e是随机扰动项的体现。对残差进行阐发的目的是查验随机扰动项是否听从经典假设。残差阐发的内容包罗残差正态性查验、序列相关查验、异方差查验等。本文应用残差的累计概率散点图进行残差正态性查验。5）异方差查验异方差经常体现为残差随某个解释变量取值的变革而变革，因此，查验随机
23、扰动项是否存在异方差可以通过绘制被解释变量与解释变量的散点图来简朴的判断。如果散点图呈带状漫衍，则不存在异方差；如果随着解释变量的增大，被解释变量颠簸逐渐增大或淘汰，则很可能存在异方差的现象。实践中，经常使用加权最小二乘法消除异方差。7）多重共线性查验所谓多重共线性是指各个解释变量之间存在线性干系或靠近线性干系的现象。多重共线性经常会导致回归系数方差增大，从而使得t查验难以通过。用SPSS查验多重共线性共有四种要领：容忍度、方差膨胀因子、条件指数和方差比例。本文选用条件指数和比例方差这两种要领来查验共线性。（2）方差比例通过对解释变量协差阵进行矩阵剖析，协差阵的每个特征根可以解释各个解释变量方
24、差的一部分。若对付几个差异的解释变量，某个特征根能够解释的方差比例都很高（一般认为都凌驾50%），则可以认为这几个解释变量之间存在较强的共线性。二、定量阐发现实世界中，一个事物的运动变革，总是与其他事物相关联。其中，有的还存在因果干系，这种因果干系有的是线性的，有的是非线性的。当预测东西与其影响因素的干系是线性的，且只有一个影响因素时，就可以用一元线性回归要领创建其一元线性回归预测模型，来表述和阐发其因果干系；当有两个或多个影响因素同时作用于一个预测东西时，则用多元线性回归法创建多元线性回归预测模型。本文就是以多对一的干系，因此，用多元线性回归模型进行统计查验。影响因素的选择和度量住宅需求影响
25、因素许多，可以描述各影响因素的统计指标也许多，我们凭据以上定性阐发，以北京市为例，选用商品住宅年销售量、人均海内生产总值、城镇居民存款余额、城镇居民人均可支配收入、金融机构年末贷款余额、年末人口、年末户数、住宅代价增长值、城镇人口程。影响商品住宅需求的因素有:城镇居民收入、海内生产总值、住宅代价、消费结构、利率、人口结构、都市化水平等等。考虑短期内人口结构、住宅政策稳定、住宅贷款利率主要通过对住宅代价和住宅成原来影响住宅需求等因素,文章主要考察人均GDP、城镇居民人均可支配收入和商品住宅销售代价三个变量对商品住宅需求的影响。为制止回归模型中自变量之间出现多重共线性问题,（五）逐步回归法逐步回归
26、（Stepwise Regression）是一种常用的消除多重共线性、选取“最优”回归方程的要领。其做法是将逐个引入自变量，引入的条件是该自变量经F查验是显著的，每引入一个自变量后，对已选入的变量进行逐个查验，如果原来引入的变量由于背面变量的引入而变得不再显著，那么就将其剔除。引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行F 查验，以确保每次引入新变量之前回归方程中只包罗显著的变量。这个历程重复进行，直到既没有不显著的自变量选入回归方程，也没有显著自变量从回归方程中剔除为止。SPSS在linear Regression历程中的statistics子对话框里“colli
27、nearity Diagnostics”提供对多重共线性的诊断。显然，容忍度越小，多重共线性越严重。有学者提出，容忍度小于0.1时，存在严重的多重共线性。方差扩大因子法一般称为方差膨胀因子法，取容忍度的倒数，若大于10则存在严重的多重共线性。由于都市居民人均可支配收入与另外两个因素的相干系数较大 , 则将都市居民人均可支配收入作为自变量与因变量商品住宅销售面积进行建模。因此,文章以商品住宅销售量为因变量 , 都市居民人均可支配收入为自变量创建回归模型。商品住宅年销售量（万平方米）人均海内生产总值（元）住宅平均售价（元/平方米） 城镇居民人均可支配收入（元）都市化率（%）信贷范围(亿元）常驻人口
28、数量（万人）2000年1288.6 220004656 10350 0.7757 9189.81 1364 2001年1490.8 25300 4716 11578 0.7809 7202.91 1385 2002年1604.4 27746 4467 12464 0.7857 9224.82 1423 2003年1770.6 31613 4456 13883 0.7905 11343.28 1456 2004年2285.8 22648 4747 15638 0.8360 13577.40 1493 2005年2017.7 44969 672517653 0.8362 20745.27 1538
29、 2006年1844.2 49505 9173 19978 0.8430 23182.16 1581 2007年1730.5 56044 11099 21989 0.8471 26776.12 1633 2008年1031.4 63029 13984 24725 0.8512 30224.01 1695 模拟结果：Variables Entered/RemovedbModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1北京商品住宅年平均售价（元/平方米）a.Enter2北京城镇居民年人均可支配收入（元）.Stepwise (Criteria: Probab
30、ility-of-F-to-enter = .100).a. All requested variables entered.b. Dependent Variable: 北京商品住宅年销售额（万平方米）Model SummarycModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson1.388a.150.029370.96782.938b.881.841150.13831.877a. Predictors: (Constant), 北京商品住宅年平均售价（元/平方米）b. Predictors: (Cons
31、tant), 北京商品住宅年平均售价（元/平方米）, 北京城镇居民年人均可支配收入（元）c. Dependent Variable: 北京商品住宅年销售额（万平方米）ANOVAcModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression170474.9711170474.9711.239.302aResidual963319.6857137617.098Total1133794.65682Regression998545.5162499272.75822.149.002bResidual135249.140622541.523Total1133794.65
32、68a. Predictors: (Constant), 北京商品住宅年平均售价（元/平方米）b. Predictors: (Constant), 北京商品住宅年平均售价（元/平方米）, 北京城镇居民年人均可支配收入（元）c. Dependent Variable: 北京商品住宅年销售额（万平方米）CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsBStd. ErrorBetaZero-orderPartial1(Constant)1969.069292.7136.727
33、.000北京商品住宅年平均售价（元/平方米）-.042.037-.388-1.113.302-.388-.3882(Constant)605.071254.3232.379.055北京商品住宅年平均售价（元/平方米）-.301.045-2.809-6.631.001-.388-.938北京城镇居民年人均可支配收入（元）.195.0322.5686.061.001-.081.927a. Dependent Variable: 北京商品住宅年销售额（万平方米）Excluded VariablescModelBeta IntSig.Partial CorrelationCollinearity St
34、atisticsToleranceVIFMinimum Tolerance1北京人均地区生产总值（元）1.239a1.141.298.422.09910.146.099北京城镇居民年人均可支配收入（元）2.568a6.061.001.927.1119.028.111北京历年都市化率（%）1.396a7.919.000.955.3982.512.398北京历年信贷范围(亿元）2.453a4.073.007.857.1049.646.104常驻人口数量（万人）2.250a4.837.003.892.1347.486.1342北京人均地区生产总值（元）-.191b-.339.748-.150.073
35、13.666.073北京历年都市化率（%）.942b2.357.065.726.07114.132.020北京历年信贷范围(亿元）.726b.862.428.360.02934.149.029常驻人口数量（万人）-4.695b-1.719.146-.610.002497.495.002a. Predictors in the Model: (Constant), 北京商品住宅年平均售价（元/平方米）b. Predictors in the Model: (Constant), 北京商品住宅年平均售价（元/平方米）, 北京城镇居民年人均可支配收入（元）c. Dependent Variable:
36、 北京商品住宅年销售额（万平方米）Collinearity DiagnosticsaModelDimensionEigenvalueCondition IndexVariance Proportions(Constant)北京商品住宅年平均售价（元/平方米）北京城镇居民年人均可支配收入（元）111.9061.000.05.052.0944.513.95.95212.9001.000.00.00.002.0955.527.23.09.003.00523.250.76.911.00a. Dependent Variable: 北京商品住宅年销售额（万平方米）Residuals Statistics
37、aMinimumMaximumMeanStd. DeviationNPredicted Value1214.6452222.8771.674E3353.29629Residual-1.9802E2181.0604.0000130.02369Std. Predicted Value-1.3001.554.0001.0009Std. Residual-1.3191.206.000.8669a. Dependent Variable: 北京商品住宅年销售额（万平方米）预测值：1220.44736348640661441.54674144212121688.97025022493651968.6172
38、699092262222.87682422279072020.43592515429851737.02144024500831549.4395908380341214.6445944771838Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable:北京商品住宅年销售额（万平方米）EquationModel SummaryParameter EstimatesR SquareFdf1df2Sig.Constantb1b2b3Logarithmic.069.52217.4931.478E3137.855Inverse.1531.26317.
39、2981.836E3-516.189Quadratic.80412.32826.007643.060550.205-54.326Cubic.90515.83335.0061.233E3-14.76479.765-8.939Compound.000.00017.9871.638E3.999Power.045.33217.5831.477E3.071S.125.99917.3517.492-.297Growth.000.00017.9877.401.000Exponential.000.00017.9871.638E3.000Logistic.000.00017.987.0011.001Y=123
40、3.059523809504 + -14.76428571426597 * X + 79.76536796536327 * X2 + -8.939393939393627 * X3数据来源：中国指数研究院数据信息中心、中国房地产指数系统三、结论及发起 凭据我们上面阐发的相关数据，并以北京市20002008年房价走势与种种因素之间的干系作为具体实例，我们可以得出如下的结论，并提出相关发起： 1.房地产代价的崎岖与经济因素和社会因素密切相关。其中，经济水平、信贷范围及政策因素影响尤为明显。近几年，北京、上海房价一度出现“疯涨”现象，居高不下，不少城镇居民只能“望房兴叹”，许多工薪阶级甚至要用泰半生
41、的时间来归还住房贷款。因此，政府以及银行等金融机构有须要制定出相关的控制政策，让普通黎民都能住得上屋子，以维持房地产市场和社会的稳定。 2.房价的崎岖对住宅的需求有着显著的影响，房价上升，需求量会下降，房价下降，需求量则会上升。这也切合经济学的一般纪律：因为房地产代价组成中含有土地本钱。土地本钱增加，那么房地产代价也会增加，从而开发商会把这部分增加的成天职摊到每平方修建面上，也就是分摊到购买者身上。因此，从本钱方面来讲土地本钱的居高则会让房价升高。政府应该控制土地代价，这样才气最终让房价回归到理性。 3、 4、政府及金融机构应当运用金融手段停止投机性炒房。在房地产市场方才生长的时候，因为房地产
42、市场自己的不完善和政府政策的不完善，有大量的炒房客产生，从而也抬高了房价。从图四我们能看到，随着政府对市场政策的完善，2007年是政府大运作的一年，提高贷款利率、对二次置业首付比例，开发商贷款发放的限制政策等等的出台，都可以遏止投机性炒房，从而使得中等以下收入的居民能更好的满足居住需求。5、要增强政府机构的监视治理。从上面的阐发我们也能看到，政策因素对房价的崎岖影响也很大，政府的公道政策能引导房价逐渐走向比力理想的轨迹。因此，政府机构要切实执行市场的监管事情，要制定关于中介机构的法例，范例中介办事，让二级市场得到完善;政府对付廉租房的申请资格、购买经济适用房和限价房的资格审批要做到严格凭据规章
43、制度，杜绝糜烂。政府要正确引导居民公道消费预期，认真贯彻落实国度调控住宅供求的各项政策，利用舆论东西和执法手段等多种手段，正确引导居民住房消费，控制不公道需求。四、心得体会在本次治理经济学作业中，我们小组九位成员齐心协力，充实利用小我私家特长和发挥团队互助精神，努力收集数据和撰写陈诉。在为期两周的作业陈诉中，我们收集相关数据，查阅了大量的文献和报刊，力争包管陈诉的真实性和可信度。由于目前海内许多期刊还没有北京近几年房价的相关数据，我们就去国度统计局，北京市统计信息治理中心等网站去查阅相关数据。费了不少精力，才弄到了一手资料，这为我们的陈诉奠下了良好的底子。本次作业，最大的难点莫过于定量阐发的部分。由于我们这学期正在学习多元统计阐发（SPSS）统计软件，这也是在统计中最为常见的软件之一，因此我们就利用所学到的相关知识，对收集来的数据进行定量阐发，最后得出自己的结论。能够运用自己所学的东西来学习其他东西，学以致用，这对我们来说也是获益颇多。经历了两周的学习与探索，我们终于完成了这份上研究生以来的第一份作业，从中我们确实学习了不少东西。感谢老师能给我们这样一个自主学习的时机，同时也谢谢小组列位成员的鼎力大举协助与互助！