本文關(guān)鍵詞： 哈爾濱市 住房需求 多元線性回歸預(yù)測 灰色GM（1 1）預(yù)測　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：房地產(chǎn)業(yè)是關(guān)乎民生的重要行業(yè)，房地產(chǎn)市場健康有序地發(fā)展更是政府經(jīng)濟(jì)工作的重中之重。近年來哈爾濱市的房地產(chǎn)市場也隨著經(jīng)濟(jì)得快速發(fā)展呈現(xiàn)出了一片大好的態(tài)勢。房地產(chǎn)投資額持續(xù)增長，住宅施工面積、竣工面積、銷售面積逐年遞增，人均住房使用面積在國家的政策下也正逐步達(dá)到小康水平。研究住宅市場的需求量，從而對住宅市場的整體走勢進(jìn)行把握，同時(shí)也為政府制定相應(yīng)的政策措施提供一定的理論和數(shù)據(jù)依據(jù)。 運(yùn)用M-W模型研究住房需求量問題，從人均住房使用面積和人口兩個因素出發(fā)。通過分析哈爾濱市的住房現(xiàn)狀，參考相關(guān)文獻(xiàn)對人均住房使用面積影響因素的研究成果，借助統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS，定量地分析出對人均住房使用面積影響較大的四項(xiàng)影響因素，，即為人均可支配收入、人均居住消費(fèi)性支出、平均住宅價(jià)格、住宅施工面積，對這四項(xiàng)影響因素進(jìn)行灰色GM（1,1）預(yù)測得出預(yù)測模型。運(yùn)用該模型得到2000年到2011年這十二年間的預(yù)測值，并帶入到人均住房使用面積的多元線性回歸方程得出人均住房使用面積的多元回歸預(yù)測值。將人均住房使用面積的多元回歸預(yù)測值、人均住房使用面積的灰色GM（1,1）預(yù)測值與2000年到2011年間的真實(shí)值進(jìn)行擬合，得出最終的人均住房使用面積的修正模型。運(yùn)用灰色GM（1,1）預(yù)測出2013年到2018年這六年間總?cè)丝跀?shù)。將人均住房使用面積2012到2018年間的預(yù)測值與總?cè)丝?012到2018年間的預(yù)測值數(shù)帶入到住房需求量的M—W模型中，進(jìn)而預(yù)測出2013年到2017年這五年內(nèi)的住房需求量。分析構(gòu)成住房需求量的三個部分，可以看出以改善型需求為主的現(xiàn)有人口對未來的住房需求量占整個住房需求量的比重最大大約占到70%，其次未來期內(nèi)現(xiàn)有住房折舊在一定程度上也對住房需求量產(chǎn)生著影響。針對以上預(yù)測結(jié)果為政府工作提出五條政策建議，控制住宅市場投資額及住宅開發(fā)總量；加強(qiáng)政府住宅體系的宏觀調(diào)控；采取相應(yīng)的政策措施從需求入手而不只是強(qiáng)調(diào)供應(yīng)；加強(qiáng)政策指導(dǎo)作用；完善住宅市場的信息流通渠道；完善住宅建設(shè)監(jiān)管體系及加強(qiáng)住宅周邊配套建設(shè)，使更多的空置房屋可以流入到住宅市場。
[Abstract]:The real estate industry is an important industry related to people's livelihood. The healthy and orderly development of the real estate market is the top priority of the government's economic work. In recent years, the real estate market in Harbin has also shown a good trend with the rapid economic development. The real estate investment continues to grow. The housing construction area, the completed area and the sales area are increasing year by year, and the per capita housing use area is gradually reaching the well-off level under the policy of the country. Study the demand of the housing market, so as to grasp the overall trend of the housing market. At the same time, it also provides some theoretical and data basis for the government to formulate corresponding policies and measures. Using M-W model to study the housing demand problem, starting from the two factors of per capita housing area and population. Through the analysis of the housing situation in Harbin, referring to the relevant literature on the per capita housing use area factors research results, With the help of statistical software SPSS, the paper quantitatively analyzes the four factors that have a great influence on the per capita housing use area, namely, per capita disposable income, per capita residential consumption expenditure, average housing price, housing construction area, etc. The prediction model was obtained by grey GM1 / 1) prediction of the four influencing factors. The predicted values for the 12 years from 2000 to 2011 were obtained by using the model. The multivariate regression prediction value of per capita housing use area is obtained by introducing the multivariate linear regression equation into the per capita housing use area, and the multivariate regression prediction value of per capita housing use area is obtained. The grey GM-1) predicted value of per capita housing use area was fitted to the real value from 2000 to 2011. The final revised model of per capita housing use area is obtained. The total population for the six years from 2013 to 2018 is predicted by using the grey GM1). The forecast value of the per capita housing use area from 2012 to 2018 is compared with the forecast of the total population from 2012 to 2018. The measured values are brought into the M-W model of housing demand. Then the housing demand for the five years from 2013 to 2017 is predicted. The three components of housing demand are analyzed. It can be seen that the proportion of future housing demand of the present population, which is dominated by improved demand, accounts for about 70 percent of the total housing demand, followed by the depreciation of existing housing in the next period, and to a certain extent, the production of housing demand. In view of the above forecast results, five policy recommendations for the work of the government are put forward. To control the investment in housing market and the total amount of residential development; to strengthen the macro-control of the government housing system; to take appropriate policy measures starting from demand rather than just emphasizing supply; to strengthen the role of policy guidance; to improve the housing market information circulation channel; Improve the housing construction supervision system and strengthen the supporting construction around the housing so that more vacant houses can flow into the housing market.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F299.23

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本文編號：1550123