1、 本科 毕业 论文 （二零 届） 浙江省住宅房价上涨原因和对策研究 所在学院 专业班级 统计学 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 摘要 ： 近些年我国的房价持续增涨， 房地产业是国民经济的重要产业部门，其发展和进步对推动我国的工业化、市场化、城市 化、生态环境优化等方面，都有着十分重要的地位和作用。城市住宅是房地产的一个重要组成部分，它不仅直接关系到国民经济的发展，而且直接关系到城市居民的切身利益。住宅是社会性质和社会文明程度的重要标志之一。解决城市住宅问题，不仅是城市的重大经济课题，也是重大的社会课题。 本文采用了 1995-2009年的数据，运用回归分析、因子分析方法，对浙
2、江省住宅房价上涨的原因进行研究，并提出对应的对策。 关键词： 房价持续增长；回归分析；因子分析 The Study of the Reason and Countermeasure of the Rising of the Price of the House in Zhejiang Abstract: In recent years Chinas continuing rise in house prices, real estate is an important industrial sector of national economy, its development and prog
3、ress in promoting Chinas industrialization, marketization, urbanization, environment optimization and so on, have a very important position And role. Urban Residential is an important part of real estate, it not only directly related to the development of national economy, but also directly related
4、to the vital interests of urban residents. Housing is an important sign of civilization in Social nature and social. To solve urban housing problems,not only is the citys major economic issue, but also major social issue.This paper uses data for the year 1995-2009, using multiple linear regression,f
5、actor analysis, residential housing prices in Zhejiang Province to study the causes and propose corresponding countermeasures. Keywords: Continued growth in house prices,Regression analysis, factor analysis 目录 1 引言 . 1 2 模型建立，以及模型参数估计 . 4 2.1 回归分析概述与目的 . 4 2.2 回归名称的由来与研究的主要内容 . 4 2.3 线性回归分析和线性回归模型 .
6、 5 2.4 回归方程的统计检验 . 6 2.4.1 回归方程的显著性检验 . 6 2.4.2 多重共线性检验 . 6 2.5 逐步回归方法的基本思想 . 6 3 浙江省 1995年至 2009 年住宅房销售价格 . 7 4 对浙江省数据进行研究 . 7 4.1 运用 Eviews软件对数据进行分析 . 7 4.1.1 模型回归分析 . 8 4.1.2 异方差性检验（ Whit检验） . 9 4.1.3 序列相关性检验（ GB 检验法） . 10 4.1.4 多 重共线性检验 . 10 4.1.5 逐步回归 . 13 4.1.6 小结 . 13 4.2 运用 spss对数据进行回归分析 . 1
7、4 4.2.1 检验线性 . 14 4.2.2 对上表数据运用 spss进行回归分析 . 15 4.2.3 对 spss 分析得出的结论进行分析 . 16 4.2.4 小结 . 16 5 建议方案 . 18 6 参考文献 . 21 毕业论文（设计） 1 1 引言 房价，一直都是一个备受 社会各界关注的重要价格指标。它不仅关系到国家的整体经济建设，更关系到当今老百姓的切身利益。当今房价已经越来越成为人们关注的焦点，日益高涨的房价也牵动着越来越多人的神经。正如确保 18亿亩耕地底线一样，住房乃民生之本。住房问题事关社会稳定，经济健康发展。 我国的房价一直在上涨，国家也出台很多政策去压制房价的上涨。
8、 2010年 1月，国务院发出关于促进房地产市场平稳健康发展的通知，其中涉及五个方面、是一个条款的内容，全部指向调控房价。 2010年两会，楼市问题成为最热门话题。在今年的政协提案中，数十份都为解决高房价 出谋划策；而全国人大代表中，最为积极和成型的议案也均指向高房价。在与普通老百姓的互动中，最为积极和成型的议案也均指向高房价。在与普通老百姓的互动中，网络上 85%的网友矛头直指高房价。温总理说：房价要稳定，不行也得行。可见国家对于房价问题的重视。浙江虽然作为一个经济大省，但也面临着日益严重的高房价困扰。 住宅产业不仅关系到国民经济的发展，而且也直接关系到城市居民的切身利益。近年来，城市化、工
9、业化进程的不断加快，给住宅市场的发展带来了良好的发展机遇。全国连续几年都出现了房价和销量的持续增长，商品住房和二手住房价 格逐年攀升，尤其是近两年价格涨势强劲。 房地产业是国民经济的重要产业部门，其发展和进步对推动我国的工业化、市场化、城市化、生态环境优化等方面，都有着十分重要的地位和作用。城市住宅是房地产的一个重要组成部分，它不仅直接关系到国民经济的发展，而且直接关系到城市居民的切身利益。住宅是社会性质和社会文明程度的重要标志之一。解决城市住宅问题，不仅是城市的重大经济课题，也是重大的社会课题。 那么，到底是哪些因素影响了房价，致使其稳涨不叠呢？本文就通过运用回归分析和因子分析对浙江省 95
10、 年至 09年的数据进行研究，来揭晓这个答 案。 国内外研究现状： 姚远 1根据 2004年各省相关横截面数据，运 用人均可支配收入增长率、建筑成本增长率、空置率三因素对房地产价格增长率进行实证分析，指出要控制房价过快增长，必须从影响房屋供求的人均可支配收入、房屋建筑成本出发。 黄健柏 2等基于向量自回归模型的方差分解，完整地描述了我国房价与地价的相互关毕业论文（设计） 2 系，认为土地出让制度改革虽然导致地价的快速上升，但对房价的影响非常微弱，不是近年来房价上涨的根本原因。 胡冠军、贾生华 3认为居民生活水平、人口规模、基础设施完善程度和土地资源条件是影响城市地价水平 的重要因素。 孙鹏，王
11、浦 4研究得出如下结论：房地产价格主要受城镇居民人均收入、城镇居民家庭恩格尔系数指标、住宅建筑成本、利率和失业率影响较大。收入越高，房地产价格越高，收入每增加一个单位，房地产价格即增加 0.3个单位。同时根据定价原理，价格 =成本 +目标利润，住宅建筑成本对房地产价格影响同样巨大，成本增加 1个单位，房地产价格增加近似于0.24个单位。家庭恩格尔系数可以反映家庭消费倾向。失业率影响房地产价格，如果失业率每提高一个百分点，价格将下降 95个单位，由于中国城镇失业率稳定，所以实际中对房地产价格波动 影响不会很大。利率导致房贷的波动，对于普通消费大众影响较为明显。 Ruijue Peng&Willi
12、am C.Wheaton5 (1994)认为土地供应量影响房价的机制有两个 :1、土地供应的减少会阻止开发商得到他们想要的土地量，当建筑量减少时，住房存量无法跟上住宅的需求，从而导致房价升高； 2、从城市空间结构而言，在一个封闭的城市里，住房供给最终会与人口增长相协调，但这是通过土地与资本的相互替代来实现的。 Tilak Abeysinghe & keen Meng choy6 (2004)在研究新 加坡巨大消费之谜时指出，新加坡房价和车价的快速上涨源自于有限的土地空间，大量改善住房条件的需求和对汽车的需求远高于车牌配额 .有限的土地自然供给会束缚土地的经济供给，从而引起高房价。 Phang&
13、wong7 (1997)对新加坡的政府政策和私人住房进行了研究，发现政府的住房价格政策比利息率、收入增长等经济指标更具有市场影响力，政府提供土地以建造组屋的方式对私人住房价格产生了很大的影响。 周苏 8生的分析中有这样一段话：我国政府官员的业绩考核中，当地 GDP是一个非常重要的指标，甚至有些地方出现了唯 GDP论的极端情况，地方官员自然提高本地 GDP作为工作中的重中之重，而房地产业的产值在 GDP中占有较大比重，房价上涨对 GDP数据的推动作用不言而喻。其次，随着房地产市场的发展，土地出让金收入日益成为地方财政收入的主要部分，房价上涨，土地出让金收入自然水涨船高。由以上两点，我们可以推断出
14、，地方官员并没有动力去抑制房价，甚至有些地方官员是希望房价继续走高的。 任志强 9总结了以下几种房价上涨的原因 :中国的人口数量与结构决定着住房高增长的需求；中国的城市化需求；土地资源的稀缺性；城市基础设施和公共服务提升；价格的 提升也是一种货币现象；成本因素的变化；不动产的多重功能作用；中国的传统文化；精神上的毕业论文（设计） 3 一种追求；不可忽略的收入增长。 季雪 10认为，随着城市化进程发展，城市居民婚嫁、改善、回迁等住房刚性需求进入高峰期；而我国住房供应体系尚不完善，住房保障法律缺失；房地产市场高度市场化，土地“招拍挂”供应模式致使地价不断上涨并推高周边房价；利益集团及境内外投资群体
15、哄抬房价，调控政策温和加上部分地区地方政府不作为致使房价逆调控而上涨。 Siqi Zheng, Zhenpeng Yang11 shows that Beijing residents are willing to pay a 0.6% higher housing price if the one-way commuting time can be reduced by 1 minute, which indicates that the value of travel time is about 13 Yuan per hour. After deducting monetary cost
16、 associated with the journey, the value of pure travel time is about half of wage rate. 本文结构是以如下安排的，第 2章中，模型建立以及模型参数估计。主要介绍多元线性回归基本原理和计算方法。第 3章，展示浙江省今年来的房价。第 4章，用回归分析方法分别运用 Eviews和 spss软件对浙江省 95年至 09年数据进行分析，得出影响房价上涨的因素。第 5章，主要讨论对抑制房价上涨的对策。 毕业论文（设计） 4 2 模型建立，以及模型参数估计 2.1 回归分析概述与目的 所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的
17、基础上，利用数理 统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。 回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法。它用于分析事物之间的统计关系，侧重考察变 量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系，帮助人
18、们准确把握变量受其他一个或多个变量影响的程度，进而为预测提供科学依据。 2.2 回归名称的由来与研究的主要内容 回归分析的基本思想和方法以及“回归”的名称的由来归功于英国统计学家 F.高尔顿。F.高尔顿和他的学生，现代统计学家的奠基者之一 K.皮尔逊在研究父母与其子女身高的遗传问题时 观察了 1078对夫妇，以每对夫妇的平均身高作为 X,而取他们的成年儿子的身高为 Y，发现了一条回归直线方程 .这种趋势及回归方程表明父母平均身高每增加一个单位，其成年儿子的身高 也平均增加 0.516个单位。回归分析师统计学中一个非常重要的分支，它在自然科学，管理科学，和社会等领域应用也十分广泛。 回归分析研究
19、的主要对象是客观事物变量间的统计关系，它是建立在对客观事物进行的大量实验和观察的基础上，用来寻找隐藏在那些看上去是不确定的现象中的统计规律性的统计方法。回归分析方法是通过建立统计模型变量间相互关系的密切程度，结构状态，模型预测的一种有效地工具。 毕业论文（设计） 5 2.3 线性回归分析和线性回归模型 在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受 诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响，表现在线性回归模型中的解释变量有多个。这样的模型被称为多元线性回归模型。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析
20、就是多元性回归。 设 y 为因变 x1,x2 xk为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为： exbxbby kk110 其中， b0为常数项 x1,x2 xk为回归系数， b1 为 x2,x3 xk固定时， x1 每增加一个单位对 y 的效应，即 x1对 y 的偏回归系数；同理 b2 为 x1， x3 xk固定时， x2 每增加一个单位对 y 的效应，即， x2对 y 的偏回归系数，等等。如果两个自变量 x1, x2同一个因变量 y 呈线性相关时，可用二元线性回归模型描述为： exbxbby kk110 其中， b0为常数项， x1,x2 xk为回归系数， b1为
21、x1,x2 xk固定时， x2每增加一个单位对 y 的效应，即 x2 对 y 的偏回归系数，等等。如果两个自变量 x2, x2同一个因变量 y 呈线性相关时，可用二元线性回归模型描述为： exbxbby 22110 建立 多元性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是： (1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈现密切的线性相关； (2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的； (3)自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度； (4)自变量应具有完整的数据，其预测值很容易确定。
22、毕业论文（设计） 6 2.4 回归方程的统计检验 2.4.1 回归方程的显著性检验 线性回归方程能够较好地反映被解释变量和解释变量之间统 计关系的前提应是：被解释变量和解释变量之间确实存在显著的线性关系。回归方程的显著性检验正是要检验被解释变量与所有解释变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述它们之间的关系是否恰当。 2.4.2 多重共线性检验 所谓多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。所以在进行回国分析的时候要进行多重共线性检验。
23、 2.5 逐步回归方法的基本思想 对全部的自变量 x1， x2， xp，按它们对 y 贡献的大小进行对比，并通过 F 检验法，选择偏回归平方和显著的变量进入回归方程，每一步只引入一个变量，同时建立一个偏回归方程。当一个变量被引入后，对原已引入回归方程的变量，逐个检验他们的偏回归平方和。如果引入新的变量而使得已进入方程的变量变为不显著时，则及时从偏回归方程中剔除。在引入了两个自变量以后，便开始考虑是否有需要剔除的变量。只有当回归方程中的所有自变量对 y都有显著影响而不需要剔除时，在考虑从未选入方程的自变量中，挑选对 y有显著影响的新的变量进入方程。不论引入还是剔除一个变量都称为一步。 不断重复这一过程，直至无法剔除已引入的变量，也无法再引入新的自变量时，逐步回归过程结束。
