中国商品房价格的影响因素
1、研究目的的要求
众所周知，中国的商品房一直在持续的增长，市场价格的增长不仅影响到人们的生活水平，而且对国家的整个宏观经济运行也会产生重大作用。近年来，为抑制以房地产为代表的经济过热，中国政府动用各种手段对房价进行调控，但是房价仍然稳中有升，此次我就对于中国商品房价格的影响因素进行研究。
二、我们研究的对象是中国各地区城市商品房的价格影响因素，由于城市比较复杂，所以从中国统计年鉴中获得数据，因此把商品房的价格作为因变量Y（元），X1人口密度(人/平方千米)，X2为城乡居民人民币储蓄存款 (年底余额),X3为房地产投资额（万元），找到以下数据 地区 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 Y 6788 4055 1862 2210 1653 2798 1888 2099 6842 3359 4280 2220 3162 X1 823 886 355 212 20 291 151 81 2640 724 460 429 285 X2 4389.7 1486.4 4808.3 2307.3 1137.9 4665.0 1878.5 2915.7 3891.5 6276.2 5212.7 2047.5 2430.5 X3 15250 3275 1221 794 359 4136 1079 1402 12469 2961 4106 1913 2220 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆
1529 2425 1867 2263 1625 4443 2014 2924 2135 1945 1607 2165 2060 1936 1832 2235 1798 247 579 553 325 304 481 190 224 374 172 200 109 185 57 8 85 12 1706.6 5803.5 4196.0 2754.5 2576.4 11813.3 1733.5 483.5 1582.3 3665.2 758.7 1499.8 2108.1 1042.4 222.4 306.8 1137.6 1102 1211 1681 2980 2556 5081 1055 464 5177 4510 911 1494 2123 531 271 566 384 其中：Y为城乡平均住宅价格（元／平方米）， X1人口密度(人/平方千米)，
X2为城乡居民人民币储蓄存款 (年底余额),
X3为房地产投资额（万元）,
本文相关价格计算均为2005年价格
三、估计参数
1、假定所建模型及随机扰动项
满足古典假定，可以用OLS法估计其参数。建立的经济模型为如下线性回归模型：
Model Summaryb Model R 1 R Adjusted R Std. Error of the Estimate 604.341 Durbin-Watson 1.949 Square Square .805 .908a .825 a. Predictors: (Constant), 房地产投资, 储蓄存款, 人口密度 b. Dependent Variable: 价格 ANOVAb Model Regression 1 Residual Total Sum of Squares 4.481E7 9495916.638 5.431E7 df Mean Square 3 1.494E7 26 365227.563 29 F Sig. 40.899 .000a a. Predictors: (Constant), 房地产投资, 储蓄存款, 人口密度 b. Dependent Variable: 价格 Coefficientsa Unstandardized Standardized Model Coefficients B Std. Coefficients t Beta Collinearity Statistics Sig. Tolerance VIF
实用回归分析
