课程论文
题 目基于stata10.0软件的江苏房地产销售价格研究
院 系 经 管 院 专 业 市场营销 学生姓名 李 书 洪 学 号 20091333025 指导教师 张 三 丰
二零一二年十二月二十六日
基于stata10.0软件的江苏房地产销售价格研究
李书洪
南京信息工程大学市场营销系，南京 210044
摘要：运用stata10.0软件建立江苏地区的房地产销售价格多远回归模型，通过此模型分析商品房价格与各因素之间的关系，并结合实际情况分析他们之间相关关系的合理性，从而确定模型的准确性。 关键词：stata10.0软件 多元回归模型 回归模型系数分析
一、绪论
1.1研究意义
根据宏微观经济学理论来分析，一个产品的价格一般是由供给需求以及一些其他的经济杠杆来决定的，房地产作为一种产品也不例外。在中国国内经济越来越来迅速发展的情况下，农村城镇化水平得到日益的提高，人们有更多的钱来过上更加舒适的生活了，而人们消费中最重要的消费就是买房了。为了更好的、科学的、客观的分析一个地区商品房市场价格发展动态，为了给人们提供更为精准的数据依据，并能够通过数据进行更为有力的预测，本文将以江苏省地区历年来的房地产相关数据为参照，通过使用stata10.0软件进行相关分析研究，从而建立一个商品房价格计量经济学多元回归模型。通过这几年来商品房的价格走势以及人们对商品房的关注程度可以看出，这个模型对于关注商品房走势的人们来说是极具价值的，因为他们不仅可以通过这个模型来了解商品房价格影响的相关因素，而且可以通过这个模型预测未来几年内商品房价格的走向。 1.2研究内容
首先，本文选择了与商品房价格紧密相关的三个因素：商品房竣工面积、商品房销售面积、房地产开发投资额来对商品房价格做分析研究。然后从中国数据统计年鉴上，收集这三个因素以及商品房价格1995年至2012年的统计数据。将收集的数据进行初步处理后，打开stata10.0，将处理好的的数据录入stata10.0软件。通过stata10.0软件进行相关分析研究，并对研究的结果结合因素分析研究。 1.3文献综述
孙玉环（2011）曾以大连市商品住宅市场海量交易数据为基础，确定22 项影响住宅价格的特征变量并据此构建了大连市商品住宅特征价格模型。国家统计局深圳调查队“房地产价格统计研究”课题组(2011)通过理清国内房地产价格统计工作现状并分析存在难点及问题的基础上，探讨出准确反映新建商品房销售价格水平的思路。段忠东和曾令华（2010）
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通过借鉴西方经济理论与研究方法，对我国的房地产价格决定中宏观基本面的作用进行了研究。喻坦兰和李峰（2010）通过对房地产价格与通货膨胀的互动关系的研究，提出了稳定房地产市场的对策建议。杨帆（2011）以35个大中城市房地产市场数据为研究对象，通过运用面板数据分析法，总结出较高的投资超额收益率和房地产资金来源虚拟化对住房的价格影响比较明显的结论。以上的文献都从不同角度运用不同的研究方法对房价水平进行了深入的分析。但是这些研究的结果大多是从文字角度去总结的，本文将致力于建立一个多言回归模型来反应价格水平与影响因素之间的关系。
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二、计量经济学多远回归模型
2.1数据录入
以下数据是从中国数据统计年鉴上收集的初始数据(图1)： 图1
商品房平均销售价格(万元/万平方米) 1995年 1996年 1997年 1998年 1999年 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 1589.38 1584 1643 1801 1925 2197 2651 3359 3592 4024 4049 4983 5841 6554.415 江苏省 商品房竣工面积(万平方米) 2164.928 2143.217 2341.901 2696.691 3120.233 3906.326 5500.121 5933.513 6340.751 8265.53 8442.803 8696.3 8448.2 商品房销售面积(万平方米) 798.31 856.13 1069.75 1321.4 1500.63 1740.93 1904.16 2321.85 2721.57 3178.91 5135.55 6101.15 7598.35 5412.26 10248.2 9485.47 7970.491 房地产开发投资额(亿元) 240.85 232.62 241.55 300.24 330.55 358.72 414.36 544.13 809.96 1269.78 1545.15 1906.71 2515.91 3064.46 3338.5 4301.9 5567.94 从上面的数据可以看出1995年至1998年有些数据缺失了，所以本文选取1999年至2011年的数据做分析，并令商品房销售价格为y，影响因素分别为x1,x2,x3 （图2）： 图2
y x1 x2 x3
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