房地產(chǎn)是我國國民經(jīng)濟(jì)的支柱型產(chǎn)業(yè),它的發(fā)展規(guī)模和速度對整個(gè)經(jīng)濟(jì)的完好運(yùn)行有著十分重要的意義。房屋價(jià)格是全國各地政府部門宏觀調(diào)控和管理的指示燈。因此，從房地產(chǎn)的價(jià)格入手，尋找影響住宅商品房價(jià)格與其各個(gè)影響因素之間的相關(guān)關(guān)系，定量分析影響房地產(chǎn)價(jià)格變動的因子，把握房地產(chǎn)價(jià)格時(shí)間上的變動趨勢并進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測，這對合理確定房地產(chǎn)價(jià)格，指導(dǎo)我國宏觀調(diào)控，促進(jìn)我國房地產(chǎn)市場穩(wěn)步健康發(fā)展具有重要的意義。影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素有很多，比如經(jīng)濟(jì)因素、社會因素、供求因素等，政府的宏觀調(diào)控也是其中較重要的一個(gè)因素。本文首先對商品房價(jià)格的特征、形成機(jī)制及其影響因素作了說明，并且在房地產(chǎn)價(jià)格形成的基礎(chǔ)上探討了商品房價(jià)格的變動過程及其形成；其次，本文通過對房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的分析與研究，將回歸模型里的眾多因子中對房價(jià)影響較大的因子分析出來，同時(shí)分析出政策因素對房地產(chǎn)市場的影響也較大，因此將政策因素作為虛擬變量引入回歸模型中，得出較好的結(jié)果；再次，在運(yùn)用灰色GM（1,1）模型預(yù)測西安市商品住宅房價(jià)格的基礎(chǔ)上，利用在回歸模型中政策因素作為虛擬變量這一思想，將虛擬變量引入灰色GM（1,1）預(yù)測模型中去。最后，利用加入虛擬... 

【文章來源】：西安建筑科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

供求關(guān)系

圖 4.1 FX 與TJ 偏自相關(guān)函數(shù)立 FX 和TJ 的分布滯后回歸模型X 與TJ 的分布滯后回歸模型endent Variable: FXthod: Least Squarese: 09/27/11 Time: 08:45ple (adjusted): 2005Q2 2010Q4luded observations: 15 after adjustmentsvergence achieved after 111 iterations Backcast: OFF (Roots of MA process too large)Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.TJ 0.573469 0.017698 2.40389 0.0000TJ(-1) -0.083406 0.007511 -1.10447 0.0000FX(-1) 0.507622 0.010014 0.69321 0.0000AR(4) -0.348095 0.010325 -0.71398 0.0000MA(4) 8.938424 3.032341 0.947697 0.0146

然后通過建立誤差修正模型來研究它們之間存在的短期波動關(guān)系時(shí)會怎樣，第一步首先必須要建立分布滯后回歸模型，如表 4.4 所示，F(xiàn)X 與TJ 的偏自相關(guān)函數(shù)見圖 4.2 所示.圖 4.2 FX 與TJ 的偏自相關(guān)函數(shù)從表 4.1 和圖 4.2 中可以得，模型在加入滯后項(xiàng)、 AR 和MA項(xiàng)后的 D.W .由原來的 0.503997 提升到了現(xiàn)在的 1.774291，殘差項(xiàng)的一階自相關(guān)性已經(jīng)基本消除。殘差的穩(wěn)定性檢驗(yàn)為( )15.8162421.429955t te e Δ = (4-3)2R = 0.707234, D.W . =2.291384在殘差序列滯后一階時(shí)， ADF 統(tǒng)計(jì)量為 5.816242，在5%的顯著性水平下，為平穩(wěn)序列，因此說明FX 和TJ 是協(xié)整的，(4-3)式則為長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系.以比較穩(wěn)定的時(shí)間序列te 作為誤差修正項(xiàng)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多元線性回歸分析及其應(yīng)用[J]. 林彬.  中國科技信息. 2010(09)
[2]湖南省第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)預(yù)測——基于灰色系統(tǒng)GM（1,1）模型[J]. 陳潔,李玉雙,韓峰.  經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué). 2009(04)
[3]土地價(jià)值、土地的房價(jià)效應(yīng)與房價(jià)的調(diào)控政策[J]. 王祖山.  現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討. 2009(02)
[4]政策對房地產(chǎn)價(jià)格影響分析[J]. 蕭薇,唐焱.  經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2009(02)
[5]蘭州市商品住宅價(jià)格趨勢預(yù)測及其分析[J]. 徐波.  安徽農(nóng)業(yè)科學(xué). 2007(24)
[6]成都市房價(jià)影響因素的回歸分析與事后模擬[J]. 楊貴中,鄧學(xué)芬.  價(jià)值工程. 2007(04)
[7]我國商品住宅價(jià)格灰色預(yù)測[J]. 杜曉芳,張金鎖.  西安科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(04)
[8]我國城市住宅價(jià)格問題剖析[J]. 柳興國.  價(jià)格理論與實(shí)踐. 2006(12)
[9]灰色GM（1,1）模型在房價(jià)預(yù)測中的算法研究[J]. 李東月,馬智勝.  企業(yè)經(jīng)濟(jì). 2006(09)
[10]影響我國房地產(chǎn)價(jià)格的宏觀經(jīng)濟(jì)因素實(shí)證分析[J]. 曲聞.  價(jià)格月刊. 2006(09)

博士論文
[1]杭州市大氣氣溶膠與心腦血管病急性發(fā)作關(guān)系的空間流行病學(xué)研究[D]. 李秀央.浙江大學(xué) 2009

碩士論文
[1]外商直接投資對珠三角產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響研究[D]. 劉歡歡.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2011
[2]西安市房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素研究及預(yù)測[D]. 智慧.西安建筑科技大學(xué) 2010
[3]重慶市某區(qū)交通事故流行病學(xué)分析及預(yù)測模型研究[D]. 張路.第三軍醫(yī)大學(xué) 2010
[4]廣義GM（1，1）預(yù)測模型的構(gòu)建、擴(kuò)展及其應(yīng)用研究[D]. 周偉.南京航空航天大學(xué) 2009
[5]大學(xué)生就業(yè)影響因素的統(tǒng)計(jì)分析與相應(yīng)策略[D]. 張?jiān)辉?山東大學(xué) 2009
[6]基于灰色理論的武漢商品房價(jià)格預(yù)測和分析[D]. 程松林.華中師范大學(xué) 2008
[7]基于灰色理論分析成都市商品住宅價(jià)格變動[D]. 侯繼松.四川師范大學(xué) 2008
[8]基于灰色系統(tǒng)理論的預(yù)測模型的研究[D]. 張永波.哈爾濱工程大學(xué) 2005
[9]灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[D]. 溫麗華.哈爾濱工程大學(xué) 2003



本文編號：3048122