重庆市商品住宅价格影响因素分析及实证研究

山西财经大学硕士学位论文重庆市商品住宅价格影响因素分析及实证研究姓名：邢康申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：张所地2011-05-15IIIIIIAbstractFrom1998theimplementationofhousingreforminChinasincetherapiddevelopmentofChina'srealestatemarket,realestatehasbecomeanimportantpillarofnationaleconomy,industry,residentialrealestateindustrytoincreaseemploymentopportunitiesforrapiddevelopment,drivenconsumptiongrowth,improvelivingstandardsandspeedupthecitiesandtownshaveplayedanimportantroleinpromotingthesametime,prosperityanddevelopmentoftherealestatemarketinthecaseofrapidemergenceofthephenomenonoftheindicatorscontinuedtorise,someareasinChina,especiallyinlargeandmediumcities,andevenrealestaterapidlyrisingprices,tightsupplyanddemandandthestructuralcontradictionofthehotissues.Thefaceofsteadilyrisingrealestateprices,theGovernmenthasintroducednewcontrolpolicies,toacertainextent,delayedthecase,butthedirectionistowardalargeupwardtrendtocontinue.Problemsrisinghousepriceshasbecomeahottopicinthecommunityone,however,currentacademicresearchfocusesonfactorsthataffectthepriceoftheoreticalresearchandselectthemacrofactorsthatimpactonthepriceofcertainfactors,thestudyselectedfewmicrofactors,whichundoubtedlyaffectedourcommercialhousingmarkethealthyandstabledevelopment.ThispaperselectsanempiricalstudyinChongqing,theChongqingConstructionofcommercialhousingpriceimpactfactorsystem,basedonthemodelusingtimeseriesofcommercialhousingpricesinChongqingandtherelationshipbetweenthevariousinfluencingfactors,influencedtheuseofderivedvariablesEviewssoftwarecoefficientstopredictthefinalpriceofcommercialhousingreachedamodelfunction.Maintasksareasfollows:1.Collatemorecomprehensiveanalysisoftheimpactofcommercialhousingpricemovementsrelevantfactors,buildarelativelycompletetheoreticalframeworkofthesystem.2.Fromthepointofselectingthesupplyanddemandfactors,theestablishmentoftimeseriesmodelsandEviewssoftwarethroughregressionanalysisoffactorsaffectingthefinaldrawonthepriceofcommercialhousinginChongqingCity,thelargermacroandmicrofactors,buildpredictivemodels.TheempiricalanalysisobtainedonthepriceofcommercialhousinginChongqingCity,thelargestofthethreemacrofactorsispercapitadisposableincomeofurbanresidents,urbanresidentspercapitasavingsdeposits,andthenthegapbetweensupplyandmarketingofcommercialhousingandmicroaspectsoftheexcludedFanglingthisfactors.RelevantconclusionsforthestabilityoftheIVultimaterealestatemarket,theproposaltoimprovepeople'slivingstandards.Keywords:Chongqing;CommercialHousingPrices;ImpactFactors;TimeSeriesModel11.121.21.2.11.2.231.31.41.4.11.4.241.51.5.11.5.2561.5.3722.12.1.1°—°°—°2.1.282.22.2.192.2.2102.2.3112.2.4122.32.3.1132.3.22.3.314152.3.42.3.516山西财经大学硕士学位论文173重庆市商品住宅价格影响因素分析3.1模型的选取及计量方法3.1.1模型的选取时间序列分析预测法又称为历史资料延伸预测法，是对经济现象发生过程中所涉及的数据进行系统的观测，通过参数估计和曲线拟合建立模型，进而进行结果分析并预测发展趋势的方法。时间序列分析法的用途十分广泛，覆盖的领域涉及经济、管理、农业、天文、地理、环境、地质、生态等，可以说几乎所有领域都可以应用。运用时间序列分析法主要是为了处理一下四方面内容：①系统分析。在选取多个变量的情况下，可以用一个时间序列中的特征解释其他时间序列中的特征。②系统描述。在得出预测对象数据的前提下，可以根据曲线拟合法对所研究对象进行描述。③辅助做出决策和控制误差。得出目标数据可以为决策的制定提供比较客观的参考，如果在实施过程中有所偏离，可以根据得出的数据进行合理的修正。④预测未来。运用ARMA模型对时间序列进行拟合后，可以对所预测的时间序列进行具体数据的预测。时间序列建模基本步骤是：①运用数据收集方法整理得到被预测对象的时间序列数据。②将获得的数据绘制成统计图，分析后得出相关函数。统计图能够显示出变化规律和趋势，同时能够找出观测值。③求出变化规律和趋势的相关模型后，选择合理的模型进行曲线拟合,并昀终的到预测结果。尽管时间序列模型的理论和应用发展很快，但目前仍然存在一些问题需要解决：（1）设计和收集数据困难同普通数据收集和管理一样，时间序列模型同样面临着设计不完整、无回答、核准、多次访问、访问间隔、对比参照期等问题。（2）存在测量误差由于不清楚的回答、记忆错误等带来的测量误差给时间序列模型的应用带来很大困难。（3）存在选择性困难主要指自选择无回答和磨损(样本丢失)。（4）时间序列较短由于收集数据时间跨度较短，模型结果有时会有偏差。重庆市商品住宅价格影响因素分析及实证研究183.1.2计量方法本文所采用的计量分析软件为美国QMS公司出品的Eviews5.1,通过该软件对1998年——2008年重庆市商品商品住宅市场的数据进行回归分析，昀终得到分析结果，得出方程。3.2重庆市商品住宅价格的宏观影响因素分析3.2.1模型变量的选取本文选取了重庆市商品住宅价格作为被解释变量，解释变量则选取了“五年期贷款基准利率”、“城镇经济单位职工人数”、“市区非农业人口”、“城镇居民人均可支配收入”、“城镇居民人均储蓄余额”、“商品住宅开发投资占房地产投资比重”、“当年商品住宅供销间缺口”、“国内生产总值”等八个指标。选择解释变量的原因如下：（1）贷款利率利率水平体现买房的借款成本，本文使用5年期以上金融机构贷款利率。一般来讲，贷款利率下调会刺激消费者的购房需求，造成商品住宅价格的上升。（2）城镇经济单位职工人数与市区非农业人口城镇经济单位职工人数与市区非农业人口作为城市商品住宅的主要消费者，对商品住宅价格的影响作用起着重要作用。城镇经济单位职工人数与市区非农业人口的增加，都会推动商品住宅需求量的增加。以城镇经济单位职工人数与市区非农业人口作为研究商品住宅价格的影响因素的主要原因是：它们反映了城市比较稳定的人口增长规模，不会因为区划调整等因素在短期内有重大的变化。（3）城镇居民人均可支配收入城镇居民人均可支配收入指城镇居民家庭人均可用于昀终消费支出和其它非义务性支出以及储蓄的总和，即居民家庭可以用来自由支配的收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入，人均可支配收入的多少直接决定居民的购房能力。（4）城镇居民人均储蓄余额城镇居民储蓄余额是指一定时点上城镇居民在各种储蓄机构储蓄的总金额，不包括工矿企业、部队、机关团体等集团储蓄。城镇居民储蓄余额一般用城镇居民年末储蓄余额表示，该指标是指工商银行城市居民储蓄和农业银行的城镇居民储蓄以及中国银行华侨储蓄之和。山西财经大学硕士学位论文19城镇居民人均储蓄余额一般比城镇居民人均可支配收入少，是城镇居民购房能力的保障和购房意愿的支撑。（5）商品住宅开发投资占房地产投资比重房地产投资额是反映房地产市场供给力度的重要指标，而商品住宅则是其中重要的组成部分之一，本文取它们之间的比值，是因为考虑到它们之间存在着共线性，能够起到更好的解释作用。（6）当年商品住宅供销间缺口这个变量指的是当年商品住宅的竣工面积与销售面积之差。它是衡量一个城市当年商品住宅供需水平的指标，是研究房价水平的重要指标。（7）国内生产总值国内生产总值是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部昀终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家或地区经济状况的昀佳指标。它不但可反映一个国家或地区的经济表现，更可以反映竞争力与财富，是影响商品住宅价格的重要因素。表3一l列出了模型中涉及到的变量名称、标识及其含义。表3一1模型中涉及到的变量名称、标识及其含义变量代码单位含义数据来源PRI元/平米每平方米商品住宅平均销售价格1999年——2010年重庆市统计年鉴RATE%利率水平，本文采用5年期金融机构贷款利率中国人民银行网站数据库及中经网LPOP万人市区非农业人口1999年——2010年重庆市统计年鉴LEMPL万人城镇经济单位职工人数1999年——2010年重庆市统计年鉴DI元城镇居民人均可支配收入1999年——2010年重庆市统计年鉴STOR元城镇居民人均储蓄余额1999年——2010年重庆市统计年鉴FGB%商品住宅开发投资占房地产投资比重1999年——2010年重庆市统计年鉴HOOL万平米当年商品住宅供销间缺口1999年——2010年重庆市统计年鉴GDP亿元国内生产总值1999年——2010年重庆市统计年鉴重庆市商品住宅价格影响因素分析及实证研究203.2.2模型的建立模型的设定和模型内部的变量选择侧重于揭