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1、I：财经科学2 0 1 2 1 总2 8 6 期预测与对策：未来中国房地产价格走势分析以成都市为例蒋海曦1 邹宇2【内容摘要】全球金融危机对中国房地产价格影响很大，通过时一系列影响因素的分j析，发现这一时期人们的心理预期是所有影响因素中最为敏感的因素，能严重影响中国房地产价格。研究表明，四川崔成都市的房地产价格走势与全国房地产价格走势接近，因而能够以该城市的房地产价格作为研究样本。在各种心理预期量化的基础上，；预测出未来三年中国房地产价格并提出了相应的政策建议。关t 词】中国房地产；价格走势；预测；后金融危机时代，中国房地产的发展引起了更多学者的关注。一种观点认为，由于受到金融危机的影响，中国
2、房地产市场将一蹶不振，要经过较长一段时间才能恢复正常运行的状态。另一种观点认为，中国房地产情况特殊，不会受到很大的影响。但是，如何通过实证对中国房地产价格进行预测，并提出相应的对策，是一个十分重要的课题。一、影响未来中国房地产价格的心理预期因素中国房地产业在短短2 0 年的时间里迅速崛起，但在全球金融危机前后，即使在中国经济稳定发展的情况下，由于房地产价格的剧烈波动，未使房地产市场及房地产业出现人们希望的那样稳定健康的持续发展，形成了大起大落、价格异常的情况。显然，影响中国房地产市场波动的原因主要是房地产价格的波动，而房地产价格的异常波动必然是由若干因素引发的。我们可将影响房地产价格的因素归纳
3、为：(1)(物理)自然因素；(2)社会因素；(3)经济因素；(4)行政因素；(5)其他因素。作者简介：蒋海曦(1 9 串卜_)。女，四川大学经济学院(成都，6 1 0 0 6 4)。研究方向：经济理论与实践。邹字1 1 9 8 0-)。男，中国邮储银行四川省分行(成都，6 1 0 0 5 9)。研究方向：经济理论与实践。万方数据财经科学 2 0 1 2 1 总2 8 6 期影响房地产市场价格变动是一个复杂的相互影响、相互作用的因素体系共同的结果。然而，在不同的社会经济背景下，各个影响因素影响房地产市场价格的权重大小是有所不同的，这些影响因素的权重可以随着不同的影响因素状况发生变化。如果按照传统
4、的影响因素标准划分，在任何经济社会条件下，影响房价变动的因素权重基本不变的因素几乎没有。但在正常经济发展状况下，影响因素较稳定，这些因素的权重变化是较微弱的。因此，我们在研究房价变化时，都可以不将这些因素变化的量纳入考虑范围之内。但是，由于2 0 0 8 年的全球金融危机波及范围广、影响程度深、破坏性大，对我国乃至全球经济都造成了难以估量的经济损失，这种经济环境影响因素的巨大改变，使影响房地产价格因素的影响权重变动不能被忽略，而应该进行重点分析。一般而言，在自然(物理因素)、社会因素、经济因素和行政因素这四个影响房地产价格的因素中，对2 0 0 8 年金融危机造成的经济环境变化的权重变化敏感度
5、依次为：社会因素 行政因素 经济因素 自然(物理)因素。其原因在于，自然(物理)因素是房地产业自有的属性特征，如果房屋没有垮塌或者拆迁，一般是不会有太大的变化，同时，要改变房屋周围的自然(物理)属性，一般投资量大，且耗时长，在短期内变化不明显。而经济因素的变动作用规律性较强，经济发展时可影响房价上涨；经济衰退时可影响房价下降，但2 0 0 8 年的金融危机使影响经济低迷的程度加深，其最终影响结果将使房价较长时间持续低迷，西方国家的数据已说明了这一点。一般而言，政府在对经济的状况进行分析后制定相关政策来调控经济，存在着政策实施的稳定性和严肃性，因此，行政因素的权重变化也不大。【2 J 2 但是，
6、由于人是社会的人，是社会因素构成的主体，对经济环境的变化最敏感，对于外部变化的适应能力最强，也能对突发环境变化做出较理性的快速判断和理性的应对反应。因此，2 0 0 8 年的金融危机使社会因素成为影响房地产价格的因素中影响权重变化最大的因素。由于人本身的复杂性，构成了社会因素内容的复杂性。这里笔者只针对社会因素中最为重要的一个组成部分一心理因素在2 0 0 8 年金融危机前后对于影响我国房地产价格变化进行深入分析和探讨。这是因为在诸多的社会因素中，社会心理是最为重要、对所有的房地产价格影响最为敏感的因素。正是人们的社会心理造成了人们对物理因素、行政因素、经济因素、除社会因素之外的其他因素影响的
7、判断，从而形成了对经济发展趋势，特别是对房地产市场发展趋势的预期。这种心理预期会对房地产的价格产生巨大影响，形成对中国房地产价格效率的强烈作用。中国房地产市场出现的类似股市的“买涨不买跌”的价格乱象，即是心理预期造成的经济现象。万方数据财经科学 2 0 1 2 1 总2 8 6 期二、中国未来房地产价格走势预测以成都市为例笔者根据2 0 0 8 年金融危机之后中国房地产价格的情况，通过收集成都市2 0 0 5 年1 月至2 0 1 1 年3 月的月度五城区商品房价格数据，作为研究全国房地产价格的样本，理由是：第一，成都市的房地产市场价格变化适中，房地产价格泡沫不大，投机现象不明显，并处于与全国
8、其他城市同样的宏观及微观经济环境下，因而比较具有代表性。第二，以成都市的房地产价格为样本可以克服由于房地产市场是一个区域性特征极强的市场，如果从总体上考察全国整体房地产市场则难以从数据上找出能够综合各地房地产市场共性规律的难题。第三，成都市的房地产价格变化情况与全国房地产价格总体变化趋势较为一致，因而能反映全国各地房地产市场价格的平均变化情况。图1 是全国2 0 0 0 年至2 0 0 9 年的房地产销售额走势图。从下列趋势图我们可以看出，从2 0 0 0 年到2 0 0 7 年我国房地产的销售总额一直处于持续增长的趋势，而受到金融危机和地震影响，在2 0 0 8 年全年的房地产销售额出现锐减
9、，而2 0 0 9 年开始房地产销售额又开始大幅度上升。这种“先降后升”的房地产销售总额发展趋势与成都市房地产销售总额的走势相同。因此，用成都市的房地产价格变化趋势作为分析全国房地产价格变动的样本，具有合理性。第四，从研究方法上看，成都市房地产市场价格的诸多关系同样反映了全国房地产市场价格的诸多关系。因此，我们从研究成都市的具体实例，进而研究和反映全国房地产市场价格的整体状况，是完全可行的。正如马克思通过剖析商品，从而全面剖析整个资本主义生产关系一样。4 0 0 0 0 0 03 5 0 0 0 0 03 0 0 0 0 0 02 5 0 0 0 0 02 0 0 0 0 O O1 5 0 0
10、 0 0 01 0 0 0 0 O O5 0 0 0 0 0O O OoN_oooooooooooo“NNNN“销售金额(亿元)图1 全国2 0 0 5 年到2 0 0 9 年房地产销售总额趋势图资料来自百度文库蜘：w e n l m b a i d u。e t r i e w d 4 d 1 N l f e f T O S e e l 7 5 5 2 7 0 9 0 4 h t m l因此，可以用成都市房地产市场的有关数据代替全国房地产市场的有关数据OOOOO0O 0OOOOOO0024l86420 一一一_【l一ooN。N幅增比g o N司。吕。一万方数据 2 0 1 2 1 总2 8 6
11、 期并做出全国房地产市场价格走势的预测。通过笔者收集的2 0 0 5 年1 月到2 0 1 1 年3 月各月的成都房价数据信息，仅7 5 份数据(即下文中K=7 5)，要建立复杂的模型是很困难的，所以在这里笔者采用在小样本学习上具有独特优势的线性回归模型进行分析。假设第k 月份的房价估计值：尹=(B D，融，p D)(1，蜡，端)T(1)其中x I，x D 为上节所提出的各种预期类型，D 为参与建模的预期数目，融，陆为对应预期的权重，为偏移。写成矢量形式，令：p=(f i D，融，陆)T产=(1，x ，端)T(2)于是第k 月份的房价估计值可重写为尹=p(#)T。同时令该月真实房价为y k，令
12、预测目标为最小化训练集的均方误差(M M S E，m i n i m i z em e t a ls q u a r ee r r o r)准则，如公式3 所示：p。=盯翠血，毒(产一；。)2=盯翠血喜(y k p(x k)T)2(3)因此，笔者将心理预期一房价关系模型问题简化为典型的线性回归问题。3 3。其线性模型的全局最优解如下所示：p=(X T X)一X T y(4)其中X=X 1，x 2，x K T(5)Y=)r l，y K T(6)下面，笔者对心理预期一房价线性模型的预测性能评价指标进行检测，评价该模型性能的评价指标是判断实际房价与利用心理预期一房价线性模型预测的房价的偏离程度，具体
13、评价指标有相关度、均方根误差和绝对误差。这三种评价指标是从三个不同角度对实际房价和模型预测房价之间离合程度的评价指标。(1)相关度：它刻画了两个序列(a 1，a 2，a K)和(b 1，b 2，b K)的一致程度，如下式所示。其中三与E 分别为序列的均值。宝(a k 一三)X(b k E)一荐覆i 贾面o(2)均方根误差(R o o t 鹏锄s q u a r ee r r o r)：嗍=素喜(a k b k)2(8)(3)绝对误差(A b s o l u t ee r r o r)：A E=吉la k b k I(9)万方数据财经科学2 0 1 2 1 总2 8 6 期(一)实验及结论1 相
14、关分析依据式7 的计算公式，算出上述各种预期类型和房价的相关度如下表：袭1各种预期类型和房价的相关度l预期类型I 价格预期l 收入预期1 支出预期I 消费预期I 投资预期l近视房价预期lI相关度0 9 4 6 40 9 4 6 80 9 5 0 r 70 9 2 2 30 9 2 3 80 9 6 鹋I其中，笔者将包括了价格预期、收入预期、支出预期、消费预期和投资预期这五种预期类型与房价的相关度进行了对比，发现在这5 种预期中，支出预期与房价的相关度最高，达到了0 9 5 C r 7。在5 种预期类型的基础上，增加另外一种预期类型，即采用差分预期或称为近视房价预期所组成的6 种预期类型中，近视
15、房价预期与房价的相关度最高，达到了0 9 6 6 8。2 回归分析笔者将收集的2 0 0 5 年1 月到2 0 1 1 年3 月每月的成都市五城区商品房均价的7 5 个样本作为测试集，按照5 种预期类型所训练得出的模型和6 种预期类型所训练得出的模型分别计算各自的相关度、均方根误差和绝对误差。其中，5 维指的是5 种预期类型(实验中前5 维，不含近视房价预期)，六维则是在5 种预期类型的基础上再加上近视房价预期。具体实验计算结果统计如下表：表2回归分析实验结果维度相关度均方根误差绝对误差5 维0 9 5 6 74 0 0 7 9 03 0 0 7 9 46 维(含近视房价预期)0 9 7 8
16、82 8 2 2 4 21 9 8 9 0 7随后，笔者将5 维和6 维预期类型所训练得出的模型所预测的房价与实际房价利用双折线趋势图进行对比，如下：实际房价与预测房价关系图(音近视房价琐期)1 0 0 0 01 0 0 0 0+一两葛翩F 一甲千中千叩甲中甲7 甲甲叩甲7_ 曲。一m 曲一。_ _ 岍。一田西_ _ 旧a 一k k k。：。譬。k 上上己厶厶二三土二占占占二甲甲j。一丫、7 二。、1 j。、ij。i。，害害罟兽兽兽譬譬譬兽兽答罟害罟222=由占岛占占占土土0 南南由击击击占占占二昌2 呈暑宝宝宝宝宝宝宝窨暑2 昌苫苫苫=昌昌昌罟g 岩gg g gg 岩吕兰：苫=三昌品蠹宝宝品
17、2 昌昌蠹蠹品蠹昌蠹暑昌暑昌暑苫昌暑若苫苫吕吕吕苫；苫；量NN 门N N“NN 一N 门一N“罱昌罱磊品器品器器罱品葛高品高品高葛鬲时间时间图2 实际房价与预测房价的回归分析关系图(采用5 维预期)万方数据 2 0 1 2 1 总2 8 6 期可以看出，在5 维预期类型所训练得出的模型中，实际房价与预测房价自2 0 0 5 年1 月到2 0 0 7 年6 月之间的差异不明显，但从2 0 0 7 年9 月开始出现较大的偏离。这说明5 维模型对房价的预测效率作用不明显。根据图1，我们可以发现引入近视房价预期后，在2 0 0 8 年后的预测房价与实际房价拟合程度更好。这一结论显示了心理预期因素在后金
18、融危机时代下对房价有着重要的影响。当然，回归分析的说服力有限，在下面我们将通过更为严格的“交叉验证”实验来说明上述问题。3 验证分析由于上节回归分析模型的测试集，即是训练集，从统计学而言，结论的说服力非常有限。因此，在本节中，笔者采用交叉验证的方法对上述，I L、理预期房价线性回归模型进行更加严格的分析论证。交叉验证采用分年度验证的方法，具体操作步骤如下：(1)将7 5 个样本数据按年度分为7 份(2 0 0 5 2 0 H)，其中除2 0 1 1 年仅有3份之外(1 3 月)，其它年份均为1 2 份(1 1 2 月)；(2)选其中6 份拼合成训练集，另一份为测试集；模型在训练集上训练，在测试
19、集上测试后，得到测试集每月的预测房价；(3)如此轮循，直到将全部7 个测试集房价全部计算出来为止。可见，本实验在所有的7 次训练与测试中，训练集与测试集完全无交叠。紧接着，笔者将7 个测试集合并，得到所有数据的预测房价，与实际房价进行比较，其性能如下：裹3采用分年度的交叉验证实验结果维度相关度均方根误差绝对误差5 维O 9 2 35 3 8 4 6 14 3 8 4 9 76 维(含近视房价预期)O 9 6 83 4 4 6 2 72 6 0 9 2 91 0 0 0 09 0 0 08 0 0 0$7 0 0 0驾G 0 0 05 0 0 04 0 0 03 0 0 0实际房价与预测房价关系
20、图(不古近视房价预期)实际房价与预测房价关系图(含近视房价预期)1 0 0 0 09 0 0 08 0 0 0皇7 0 0 0然6 0 0 05 0 0 04 0 0 03 0 0 02 0 0 0 二二I 6r。：6”+一。凸占一一苛卜一寸卜一一_ 卜一-_ 甘卜_ 一_ 卜二一寸卜二一i 二二i 二!i 二1，t Jtti f墨墨墨墨蔓墨墨墨墨妄墨呈。0 0。0 0 兽兽害罟喜考查查圭圭三：o o o o o o o o o o o o o 0 0 6 五苫苫苫=一2 宝宝宝。金金宴金曼宴o o 0 0 6 5 云5 云o o o o oN N N 0 4“N N N“N“N N 面面面(
21、一D 4 0 一1 磊鬲呙面呙图3 实际房价与预测房价的交叉验证分析关系图一，=eNoooN卜；o o N甘，o o N一，oooooN卜；o o o“甘；o o o NI，o o o No I-o o“卜。o o N叶；oo兽o N 可oI，hooN口7 9 0 N 口，卜ooN一，卜o o No 一，口o o N卜。啦o o N寸，ooNo o N6 I；西o o N卜，o o N一寸ooN曲ooN2万方数据财经科学 2 0 1 2 1 总2 8 6 期三、中国未来房地产价格的宏观调控对策通过成都市五城区未来三年每月的预测房价走势，可以大概判断出我国在未来三年内房价的发展趋势。在预测过程中
22、，为了摈除其他干扰因素，笔者假设C P I 指数、利率、C D P 增长率、人口增长率、投资增长率等经济指标均维持与2 0 1 0 2 0 11 年完全一致的水平。很遗憾的是，由于“近视预期”的计算需要以前房价的变化值才能得出，因此无法参与长期预测。笔者使用该模型进行了未来三年成都市房价的预测，每年房价均价结果如下表所示。表4未来3 年成都市(全国)房价的预测表l时间2 0 1 1 1 22 0 1 2 1 22 0 1 3 1 2I预测房价8 6 2 6 3 39 8 4 5 4 61 1 1 7 7 3 4这里需要说明的是，笔者利用成都市2 0 0 5 2 0 1 1 年每月的房价数据进行
23、建模并建立了预测模型，得出了未来三年内成都市房价的变动趋势。由于之前笔者已经阐明将成都市房地产价格变动及走势作为分析全国房地产价格变动及走势的原因和合理性，因此，这里的成都市未来三年房地产价格走势可以反映全国房地产平均价格未来三年的发展趋势。可以看出，如果未来三年内，在国家的宏观调控政策及国内外经济环境不发生较大变化的情况下，后金融危机时代我国房地产价格在“理性人”心理预期的影响下，会持续稳步走高，且增长幅度较大。通过上述的实证分析和线性回归模型的验证检验，我们可以发现，综合心理预期对我国房地产市场价格的变化作用很大。然而，在金融危机爆发后，由于“理性的人”对金融危机所导致的若干经济发展状况衡
24、量指标产生较大的负面影响而产生了对房地产市场的信心不足和悲观的预期，从而在2 0 0 8 年中我国房价下降幅度不断增大。同时，在我国政府出台若干鼓励房地产业发展的政策和宏观调控措施后，“理性的人”的综合心理预期又重新形成了对房地产业复苏的较乐观预期，从而房价再次明显攀升。对比金融危机前后，我们不难发现，金融危机前心理预期对房价的作用效率不如金融危机后心理预期对房价的作用效率明显。这是由于金融危机是一个重大的经济事件，“理性的人”的心理预期只有在这些重大经济事件发生的背景下，其作用优势才能明显发挥出来。而在经济发展处于正常稳定状态下，心理预期只仅仅作为影响房价变化的若干因素之一，其作用效率将被其
25、他各因素的作用所掩盖。所以，当发生金融危机之后，“理性的人”的心理预期对房价的作用效率就表现得更为突出。而在2 0 0 9 年，随着国家出台的鼓励房地产业的政策措施，使人们产生了乐观的综合心理预期，这种心理预期在很大程度上支撑着房价的持续上涨。同时，房地产开发商通过媒体广告宣传，进一步强化人们的心理预期，刺激其购买商品房的需求，从而造成房价上涨幅度更万方数据财经科学：2 0 1 2 1 总2 8 6 期高，甚至会造成局部某些地区房地产价格在短期内出现非正常上涨趋势。由于“理性的人”的综合心理预期主要由市场信息、国家政策和宏观经济调控措施、银行存贷款年利率、收入、消费、投资、支出量等因素影响，因
26、此，国家政府在对房价进行调控时，不应该仅仅改变房地产市场的总供求和总需求之间的关系，还应该注意如下方面的问题：1 我国政府在调控房地产价格时，必须重视市场自发调节能力的重要性。由于房地产市场可以利用价格规律，自发地通过调节供求达到对房地产价格的调节的目的。所以，我国政府应该增强市场信息的透明度，尽力消除房地产市场上信息的不对称性，提供信息互通的有效渠道，使房地产市场各经济行为主体能根据市场的真实可靠的信息和更新的市场变化动态，加强相互之间的联系交流，在正确的市场信息和市场协调的引领下，做出合理的理性预期。2 国家在进行房地产价格的宏观调控时，应结合居民心理预期的先人性，避免调控政策的滞后性。由
27、于之前已经讨论过国家政策和宏观经济调控措施对居民的心理预期产生的影响虽大，但其预期值不容易量化，这是由于国家政策和宏观经济调控措施的效果滞后性和时间不确定性所致。正是由于有这样的特殊性，政府在调控房价时，可以有意识地在出台某国家经济政策之前，将国家采取宏观经济调控的目标通过媒体宣传的方式透露给民众。3 国家在对房地产价格进行调控时，要考虑各类型心理预期的综合作用。“理性的人”的综合预期是一个由各类预期因素全面作用的预期综合体，因此，国家利用心理预期调控房价，也必须通过调整各类预期因素的量的变化来调整“理性的人”的心理预期，从而通过居民对房价心理预期的变化来影响房地产市场总供给和总需求的变化，最
28、终实现合理调控房价的目标。4 国家应根据居民价格预期的特点，在出台房地产价格宏观调控政策时力求以房地产价格稳定增长为主要思路。这是因为居民的价格预期对房地产价格的涨落趋势特别敏感，同时房地产价格已成为影响民生的主要价格问题，许多商品价格涨落已经由原来的食品价格为基准转化为以房地产价格为基准。因此，在居民的心目中，一旦预期房地产价格会上涨或会下跌，必然导致由于“买涨不买跌”的心理预期惯性，造成房地产价格的剧烈震荡，从而影响整个商品价格体系震荡。这对国家的宏观经济特别是房地产经济极为不利。5 国家应根据居民消费预期的特点，鼓励居民对房地产的合理消费，从而使房地产价格平稳运行。应该说，在中国，居民的
29、消费预期更多地打上了中国传统文化的烙印。这种中国传统文化在后金融危机时代往往和西方消费文化密切结合，因而使得居民的消费预期更为复杂。一方面，居民希望向西方人一样提前消费、借贷消费，但同时又在消费方面量人为出，小心谨慎。当居民的投资需求及投机需求处于稳定状态时，这种现象尤为突出。因此，国家在出台宏观调控政策万方数据财经科学2 0 1 2 1 总2 8 6 期之时，应有这样的引导信号，即保证居民房地产的基本消费需要，抑制居民对房地产的过度超前消费。6 根据通货膨胀预期的特点，国家应严格控制货币发行量及货币信用的过度扩张，弱化居民对通货膨胀的预期。【5J 由于实际通货膨胀会强化居民的通货膨胀预期，特
30、别是持续的高位运行的通货膨胀现状会加剧居民对未来通货膨胀的预期，使人们在这种预期下加剧投资和投机行为，从而不适当地推高了房价，使房地产价格泡沫急剧增加。7 国家应根据居民收入预期与支出预期的特点，采取居民收入稳定增长及支出稳定增加的政策措施，以保证居民的收入与支出同房价上涨的合理比例，从而稳定房地产价格。8 国家应该根据居民投资预期的特点，引导居民正确地投资趋向，并引导居民投资多元化，促使房地产价格合理运行。注释：有关证明过程及使用的数据，读者可向作者索取。主要参考文献：1 (美)保罗A 萨缪尔森经济分析基础(增补版)M 大连：东北财经大学出版社，2 0 0 6，1 2 2 龙奋杰等。城市经济
31、学与房地产市场 M 北京：经济科学出版社，2 0 0 2，7 3 王松桂，陈敏线性统计模型：线性回归与方差分析 M 北京：高等教育出版社，1 9 9 9，9 4 杜敏杰人民币升值预期与房地产价格变动 J 世界经济，2 0 0 7(1)5 汪丽娜房地产调控中货币政策效应试析 J 中国房地产金融，2 0 0 8(6)P r e d i c t i o na n dC o u n t e r m e a s u r e s：A n a l y s i so fC h i n a sR e a lE s t a t eP r i c e si nt h en 嘲l 一AC a s ef r o mC
32、h e n g d uJ i a n gH a b d lZ o uy u 2创嘲黯d：T h i B 套l o b 日lf i n a n c i a lc r i s i sh a s 衄砌哪蛔si n f l u e n c e so nI：I l i 瑚8r e a le s t a t ep f i 嘴A f t e rc a r e f u la n a l y s i so fas e r i e so fi n f l u e n c i n gf a c t o r s，w ed i s c o v 豇 t h a tp s y c h o l o 画c a le x p e
33、 c t a t i o ni st h em o s ts e n s i t i v eo n ed u r i n gt h i sp e T i o d，a n di tw i l l 明M e r e I yi n 删C h i n Br e a le s t a t ep r i 啷T h e 岛谢h l 萨8 h 0 啊t h a tr e a le s t a t e 洳t r e n d s 西l：h e n 酗lC i t y，S i c h u a nP r o v h A c ei ss i m i l a rt ot h ew h o l en a t i o n，8
34、 I 讨h e n c ew em a yu 8 et h eI 谢e s t a t ep d c i nC h e I l g d ut o 暾t h eI e a le s t a t ep r i c e si na f l i r 璩i nt h r e ey e a r sa n dp r o p o s ep o t i c y8 u g g e s t i o D 8a f t e rq I 珊m 证徊l gp s y c h o l o g i c a le x p e c t a t i o n K e yw o r d s：C h i n a 8R e a lE s t
35、a t e；P r i c eT r e n d；P r e d i c t i o n 些堕璺【中图分类号】f 2 9 3 3 5 文献标识码】A 文章期：2 0 1 1 1 1 2 9 责任缡辑：陈健生】编号】1 0 0 0 8 3 0 6(2 0 1 2)0 1 0 0 0 9 0 91。_ _ _ _ _ _ _。_ _ _ _ _。1 _ _。-。-_ _。_-_。-_ _ _ _ _ _-_ _ _ _ _ _。一_。_。一万方数据预测与对策:未来中国房地产价格走势分析以成都市为例预测与对策:未来中国房地产价格走势分析以成都市为例作者：蒋海曦，邹宇，Jiang Haixi，Zou Yu作者单位：蒋海曦,Jiang Haixi(四川大学经济学院,成都,610064)，邹宇,Zou Yu(中国邮储银行四川省分行,成都,610059)刊名：财经科学英文刊名：Finance&Economics年，卷(期)：2012(1)参考文献(5条)参考文献(5条)1.保罗A萨缪尔森 经济分析基础(增补版)20062.龙奋杰 城市经济学与房地产市场 20023.王松桂;陈敏 线性统计模型:线性回归与方差分析 19994.杜敏杰 人民币升值预期与房地产价格变动 2007(01)5.汪丽娜 房地产调控中货币政策效应试析 2008(06)本文链接：http:/