时间序列分析在房价预测中的应用

时间序列分析在房价预测中的应用

摘要：

当前房地产已成为国民经济的支柱产业，房价也日益成为社会关注的热点问题，社会生活中多方面经济利益均受房价的影响。房地产价格预测系统的建立是当前房地产业健康发展的关键任务，准确、客观、科学、有效地预测房地产价格，从而科学地、合理地引导房地产业的有序发展不仅是理论深入研究的方向，更是实际工作的需要。本文介绍了房价预测中常用的一些理论和分析模型，并采用滑动平均这一典型的时间序列分析法，以山西大同市的几个有代表性的行政区的房价数据为分析对象来建立预测模型，分析房价随时间变化的过程，并经过残差分析，对误差进行检验，结果预测值及实际观测值基本吻合，达到了预测的目的，为短期内人们在大同市购房提供理论依据，为保证房价稳健发展使房价能很好的通过市场机制调整。本文还结合实际给出了合理的房价调控建议，有一定参考意义。

关键词：房价；预测；时间序列；滑动平均模型

1研究背景及目的意义 1.1 研究背景

近年来，随着我国市场的不断变化和经济的快速发展，我国房地产业高速发展，成为拉动内需，推动经济增长的支柱产业。房地产已经成为国民经济的支柱产业，房地产价格也成为社会关注的热点问题，社会生活中多方面的经济利益均受房地产价格的影响。国家统计局2002年的家庭财产调查显示，家庭房产占城市家庭财产的比重最高为47.9%[1]。在美国，房产也同样成为家庭财富的重要组成部分[2]。然而，近几年房价产生了大幅波动，房地产投资以及房地产价格的上涨速度明显高于经济以及居民收入和消费的增长速度，中国的房产市场泡沫也越来越大。政府为了打压房地产市场，不断实行紧缩的货币政策，然而当这次美国次贷危机蔓延到全球，影响到中国资本市场，进而影响到中国的实体经济的时候，政府又开始出台政策扶持房地产市场，可见房地产市场对中国实体经济影响之大。

2008年，受美国次贷危机引发的全球经济危机影响，房地产市场成交量骤降、部分一线城市房地产价格回落，出现了房地产业是否出现“拐点”的争论；2009年初，相应的“救市”政策出台很多城市成交量又有所上升，房地产业又出现了“回暖”现象，促使了房地产价格的大幅上涨，同时也致使房地产价格

产生了很大的泡沫。2011年，一系列的房地产价格宏观调控政策出台，在收缩“地根”、“银根”的形势下，房地产价格又有所回落。这一系列现象及政策的变换使得房地产价格处在了社会高度关注的焦点位置，也导致居民对房地产价格的未来走向持有迷惑态度。对于房价调整时间会有多长，调整幅度会有多大，未来的房价走向如何，房价最终会在何种水平，该问题已成为社会关注的热点。

为了更好地推动房地产这一支柱产业的健康有序发展，需要对房价问题进行系统完善的分析、研究和预测，做出科学的结论并提出有效可行的意见[3]。房地产价格预测是房地产业健康有序发展的基础和前提，准确地进行房地产价格预测不仅可以为投资决策和消费决策提供参考，也可以为政府相关部门的行政决策提供依据。无论是为了提高国民经济发展，还是为了符合人民群众基本需求，对房地产价格的变动和发展趋势进行研究都至关重要。但房地产系统及很多随机的、不易量化的因素有关，致使房地产及其价格发展趋势处于混沛状态，这给房地产价格预测带来了很多困难。当前有众多基于对未来房价走势研究的房价预测模型，比较主流的是基于房价指数的预测方法，如李东月、马智胜(2006)利用灰色系统GM(1,1)模型进行房地产价格预测[4]；武秀丽、张锋(2007)采用时间序列分析法，依据房地产价格时间序列的发展规律，进行房价的趋势预测[5]；徐迎军、魏翠萍(2010)采用OWA算了赋权新方法对房地产价格进行预测[6]等等这些方法在对未来房价走势判断上有了很好的效果。

然而，2007年10月因美国次贷和政府紧缩政策，使房价发生了拐点，当前主流的预测方法并不十分有效，从2008年初到现在房价已经有了很大的调整，在这种大幅度调整的情况下，房地产市场及其相关联的企业受到了很大的影响，宏观经济也加速下滑，如何更准确的预测房价走势，较客观、科学、有效地预测房地产价格，从而科学地、合理地引导房地产业的有序发展。这不仅是理论深入研究的方向，更是实际工作的需要。房地产价格预测系统的建立是当前房地产业健康发展的关键任务。 1. 2研究目的

基于系统科学理论分析房地产价格的诸多影响因素，深入系统地进行房地产价格形成机制和波动的内在规律研究，利用时间序列模型进行房地产价格线性和非线性影响因素的系统分析；尽量排除各种主观和外在因素的干扰，建立健全符合国情的、客观的、完善有效的房地产价格预测模型，预测房地产价格发展状况及其发展趋势，其最终目标是为政府调控、企业决策和消费者投资提供参考依据，促进房地产市场的健康发展和稳定。 1. 3研究意义

由于各国经济发展水平的差距，以及相应的住房体制和政策的不同，并没有形成一套可以国际通用的房价预测体系或模型。当前，中国也尚未形成一套系统科学的房价预测体系或模型，传统的预测大多是定性分析或是存在主观因

素干扰的定量研究，缺乏科学的数据支撑和实用性。逐步建立长期稳定的房价预测体系或模型，是保持和促进房地产市场持续健康发展的根本。本文将首先对高房价形成原因进行分析并结合当前运用价格指数对房价预测的热点方法，在实证总结分析这些模型方法的同时，结合当前山西省大同市房地产市场的情况，运用时间序列模型来预测房地产价格。本文不仅是为了研究出一种房地产价格预测的方法，更希望通过对时间序列及房地产价格趋势的进一步研究，使两者更好的结合,本文的研究具有重要的理论意义和实践意义。 2 高房价问题的成因分析

住房，是人类生存必不可少的生活要素。由于住房花费资金最多，所以人们对住房消费也最为关注。在大多数国家，住房支出在所有开支里大多是排在首位的，而在我国，房屋对于百姓的意义远大于居住的需求。但近十年来，房价疯狂上涨，越来越多的人买不起房，房地产经济对百姓的财富进行疯狂掠夺，社会对房价问题极为关注。政府也出台了一系列调控政策试图控制房价，但效果并不理想。选择我国现阶段高房价问题，需要结合我国现在住房政策，分析高房价的成因，从多个角度探讨控制房价的对策。 2.1 高房价问题的政策因素

我国住房制度改革推动了住房市场化的进程，刺激了房地产行业的飞速发展，但也产生了诸多的问题。我国住房政策不合理对高房价的形成负有一定责任，主要表现在以下几个方面：1、住房制度存在缺陷，在制度的设计上，过分强调住房的商品化，过分注重其产业性，过分看重对拉动经济增长的功能。房地产业快速发展，带动了相关产业的升温，成为国民经济的支柱产业。政府从多个层面促进房地产业的发展，地方政府更是热衷于房地产投资，通过土地出让、征收相关税费从中渔利。从制度上，为房价的疯狂上涨买下了隐患。住房制度的这些缺陷，是当前高房价问题的重要因素；2、土地供给制度推高地价，增加房价成本。高房价的主要问题是高地价，很大程度上是由于政府垄断土地供给以及地方政府的“土地财政”利益关系。当然若追究原因，中央政府难辞其咎，由于当前的分税制度，地方政府“事权大财权小”，只得依靠土地增加地方收入，而处置土地的收益及房地产相关税费大部分归地方政府，使得地方政府高度依赖土地收入，在利益的驱动下，高价出售土地，助推房价上涨；3、住房资金来源有限，房价货币成本高。在住房制度改革中，国家提到要建立政策性和商业性并存的信贷体系，发展住房金融和住房保险。在住房商品化后，国家实行住房补贴制度及住房公积金制度。现行的补贴标准是根据十年前的房价来制定的，相对当前的房价水平而言杯水车薪，这点补贴根本不够支付房租，制度设计严重滞后；4、住房保障制度存在问题，房价难以下调。作为住房政策的主体，政府在2007年提出加快住房保障制度的建设，为低收入群体