论文全国主要城市房价影响因素回归分析是关于对不知道怎么写影响因素论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文影响因素分析方法论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
[摘 要] 采用2000-2014年全国18个主要城市的面板数据,以住宅商品房平均销售价格为因变量,以住宅商品房销售额、房地产住宅开发投资额、住宅商品房施工房屋面积、住宅商品房竣工面积、住宅商品房新开工面积、住宅商品房销售面积、总人口数、年份为自变量进行回归分析.通过豪斯曼等检验,得出结论：影响全国主要城市住房价格最重要的因素是住宅商品房销售额和房地产住宅开发投资额.政策建议：政府应促进房地产开发商加大开发住宅投资额；政策调控应符合当地地产结构和当年市场情形；货币政策调控房价要注重实际变量.
[关键词] 房价；销售额；投资额；影响因素；结论；政策建议
[中图分类号] F620 [文献标识码] B
一、研究意义
自古以来房子就在中国人心中占有极其重要的地位,所谓安土重迁,人们不愿意离开家乡,主要原因就是不想离开自己的住房.人们更希望有一个自己的家,一个固定的长期的家,而短期的租房并不能满足人们对于家的追求,人们会尽可能的买一套属于自己的房子.房子不仅是居住的场所,也是一种投资,是最大的不动产,有保值增值的能力,这时房价就成了全社会都极其关注的一项价格指标,而不仅仅是针对有居住需要的人.众所周知,全国中总体房价较贵的就是北京、上海、广州这样的一线城市,且城市越发达,房价普遍越贵,然而除了一线城市的其他城市房价普遍都高,日益上涨的房价早已超出了大多数人们的可负担范围,同时也引发了固定投资占比过大、信贷危机加深等一系列问题.有数据表明,2008年我国房价收入比1（平均为11.06,其中北京为22.6,上海为13.9,远远超过了国际公认的3到6年的合理标准[1].尽管国家曾出台过国六条、国八条等相关方案,可是效果却不明显,并没有遏制住房价大幅上涨的趋势.而每一个人都需要有住房,房价和每一个人都息息相关,所以本文以房屋中的住宅商品房房价为例,运用全国18个主要城市的房价信息来研究究竟是什么因素影响房价,以解释或预测房价变化并相应给出稳定房价的政策建议.房价收入比等于每套房屋平均价格/每户家庭平均年收入,其表示一个家庭使用全部收入购买一套住房时所需的时间（或年限）.文中的测算所利用的原始数据来源于中国资讯行数据库,其中计算“房价”时采用的每套住房平均面积为90平方米（一般经济适用房的标准）,“收入”为双职工家庭的年平均可支配收入.）
二、文献综述
究竟是什么因素影响房价的变动,学界并没有给出一个统一的答案.综合前人的已有研究,总结所被采用的模型有以下五种.第一种,多元线性回归模型.曾铄寓（2015）和郭晓宇（2014）首先画出因变量和各个解释变量的散点图,从图中看出线性关系,建立模型,分别得到了房价主要受到地区生产总值的影响[2]和人均可支配收入是影响当期房价的最主要因素[3]的结论,并且曾铄寓（2015）还运用了进入法和逐步回归法.党光远和杨涛（2014）把影响因素分为供给和需求两个方面,得到了影响唐山房价的因素中地区生产总值和住宅竣工面积是最重要的两个因素[4].时维阔和张坤（2009）得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论[5].第二种,双对数模型.刘广平、陈立文、许海平（2015）用面板数据进行层级回归,得到了以下结论：一是经适房价格对商品房价格产生了显著的正向影响；二是经适房供给量对商品房价格产生了显著的负向影响；三是经适房供给量在两者之间起着正向的调节作用[6].第三种,杨贵中和邓学芬（2007）先是采用对数线性模型进行逐步回归,发现残差不符合正态分布,改用多项式混合模型,进行检验和事后模拟,得到影响成都市住房价格最重要的因素是市区人口和住宅施工面积这一结论[7].第四种,VEC模型.况伟大（2005）、严金海（2006）、郑娟而和吴次芳（2006）、宋勃和高波（2007）运用VEC模型研究房价和地价的关系.第五种,面板数据模型.例如平新乔和陈敏彦（2004）、沈悦和刘洪玉（2004）、梁云芳和高铁梅（2007）、况伟大（2008）都采取了面板数据.
对于影响房价的因素,有以下两种观点.一种是以中国房地产业协会的杨慎（2003）、包宗华（2004）和以陈淮（2004）为代表的认为土地交易刺激了房价,由于土地竞拍和出让费用促使房价上涨,即成本推动.另一种是需求拉动,是房地产市场供需关系的紧张使得房子供不应求,才推高了房价.就实证结果来看,Raymond（1998）证明房价和地价不存在因果关系.周京奎（2005）研究认为宽松的货币政策使得房价上涨.王爱俭、沈庆劼（2007）运用1999-2004年的数据以及相关研究估计的人民币汇率低估幅度等进行实证分析,认为汇率低估会造成经济结构倾斜,之后低估汇率的调整所引发的经济结构复位都会导致房地产价格的上涨[8].
借鉴已有研究,本文从供给和需求两方面选取自变量,从两个角度进行研究,建立面板数据回归模型,进行单位根检验、协整检验以及豪斯曼检验,研究和房价息息相关的重要因素,判别究竟是成本推动还是需求拉动以及其中的影响因素是什么.
三、理论模型
(一)变量选取和样本数据
1.变量选取
经过国内外的研究,普遍认为,影响城市商品住宅价格的因素主要分为五类：经济因素、社会因素、政策因素、自然因素以及心理因素[4].此处不涉及利率等宏观货币因素和政府的影响,把相关因素归结为供给和需求两方面.
（1）需求方面
①总人口数
总人口数为年末该城市的所有人口,包括户籍人口和流动人口,反应住房的全部需求,也包括短暂的需求.人是需求的主体,总人口数的增加必然会带来对住宅需求的增长,若是需求大于供给,必然会导致房价上涨.不仅是常驻的户籍人口会考虑购进住房,甚至是流动人口在房价逐年上涨的大趋势下也会先下手为强,趁着现在的房价比未来低的形势,购买住房.
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参考文献：
1、 4月全国主要城市数据 上海：量价齐跌“倒春寒”形成4月行情未能继续上升，“倒春寒”已然形成。据金丰易居&佑威联合研究中心监控的数据显示：2014年4月，上海市商品。
2、 6月全国主要城市数据 全国主要城市2015年6月与2015年5月成交面积与均价对比示意图上海：成交量年内新高6月，上海市的成交量创年内新高。根据上海中原地产数据，。
3、 2018年7月全国主要城市数据 全国主要城市2016年7月与2016年6月成交面积与均价对比示意图上海淡季不淡7月进入房地产传统淡季，但今年这个淡季却不太“冷”。据链家研究。
4、 2018年8月全国主要城市数据 全国主要城市2016年8月与2016年7月成交面积与均价对比示意图上海谣言致楼市高烧受调控传言的刺激，8月末上海新建商品住宅出现爆发性增长。。
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