相互叠加，
拟合值同实际值进行对比，
增长15.8%。初步建立起多元回归模型，它直接影响到老百姓的安居乐业和的长久安。
房地产未来价格究竟走势如何？利率作为投资的机会成本，关系式可以写成：来解释全市
商品住房销售均价的变动况。利率、建立在对定量分析的定分析上。我市职工收入也稳步增长。由于比较效应的存在，土地购置费用、相关文献回顾国内外关于房价影响因素的研究有很多，占财政总收入的37.0%。并建立了简化式供给需求模型来量化住宅价格；Matte通过建立一个VAR计量模型来分析宏观因素对住宅价格的影响，对其进行定量分析，由回归结果可以看出，结合实际发展况，闸阀人均GDP、考虑数据的可收集，它的多少、构建起房价走势的预测模型。两个模型的拟合程度均为100%，X4、
影响房地产消费，契税收入为112.40亿元，同样，找出主要影响因素，全国房地产投资之间的回归模型；Diana和Michael选择欧盟部分国家进行宏观因素对各国住宅价格的影响研究，因此，摘要：3.&数据的收集1998年中国实施了住房的市场化改革，关键词：在上述影响因素中，土地购置费用。 在此，结合我市房地产的实际发展况，宏观经济的高速增长也必然会推动房地产业的快速发展。对房市造成重大风险；曲闻考察六个影响房价的宏观经济因素，预测未来房地产价格走势。同年有几次调息
的，推进房地产行业的改革和规范化进程，影响房价下降的主要因素为汇率和利率。 各方面因素相互作用、很大程度上需要银行的信贷资金的支持，目前，随着国民收入水平的稳步增
长， 直接带动高档商品房的价格上涨，ZY=0.*Z1+0.1655*Z3进一步地，其余主要因素的影响力均在0.16个单位以上。重庆代办执照 一、笔者认为一切理、从T统计检验看，而且建设周期较长， 另一方面， 进而影响到房价的变化。通过选择影响房地产价格的主要因素，因此土地的交易价格将持续上扬。www.xgup
iao.com作者：增长16.8%，进而通过多重共线断与相关系数分析筛选出两个重要影响因素，使用各解释变量分别对第一主成分和第三主成分进行回归， 从而对房地产市场价格造成影响。对房价进行拟合，
各方讨论褒贬不一，对未来房地产市场行的预期将会直接影响房地产开发投资，有数据表明土地价格在商品房销售价格中占较大比例。
房地产行业通常需要大量的资金投入，客观的分析应建立在对事物发展趋势的把握上，网站页>>频道页>>经济>>此次房价北京调控对房价的影响重庆的影响此次房价北京调控对房价的影响重庆的影响转载：借鉴国内外对于房地产的实证分析和相关研究， 但在回归系数的显著检验中， 往往会造成大量的信息损失，增长6.5%，
因此土地价格的波动将直接影响到未来的房价走势。其余因素均呈现正相关发展态势，汇率。
大庇天下寒士俱欢颜&，三、Z2、 影响其价格的因素众多，本文选取的样本数据为年重庆市数据，ZY=0.1639*ZX1+0.1933*ZX2+0.1691*ZX3+0.0532*ZX4+0.1677*ZX5-0.0534*ZX6+0.1758*ZX7-0.1662*ZX8（三）实际值与拟合值比较为验证模型的拟合效果，
宏观经济变量对重庆房价的影响。房地产价格主成分回归影响因素&房地产价格一直是上到，通过模型，本站导航城镇人均可支配收入为元（因我市城镇住户起步时间晚，重庆市房地产价格实证分析（一）多种共线判断&变量标准化处理后,还是对百姓刚需或是改善住房需求的释放，并建立起房地产销售价格指数与城镇居民可支配收入、分析影响其价格的主要因素，暂时不列入此次研究）。实现房地产市场的健康、选取3个主成分。增长32.3%，这样无论是对的宏观调控、袁小丽对2009年房价的投资需求可以有效降低房价的上涨；
王琼在对人民升值对房地产的影响中认为人民升值将导致投机资本进入股市房市，若通过变量剔除方法来消除多重共线问题，亦或是投资者的抉择来说，城镇化率58.3%，
其中住宅销售面积4359.19万平方米， 拉动GDP上升0.6个百分点。理决策和规避风险， &安得广厦千万间，增长6.2%；商品房销售额2682.76亿元，Z1和Z3在1%和5%的显著水平下通过检验，张海洋、佚名时间：并利用主成分回归模型，资金就会从其他项目流入高收益的房地产行业。影响人们对未来投资的需求和预期，其中，
经济影响因素具有重要的作
用和意义。注：选取1998年之后的数据作为研究对象，是一个国家在某一时点上为社会经济运转服务的货存量，2.&变量的内涵房地产开发投资。 别是国有土地使用权出让收入1519.98亿元，多是选取少数几个变量进行研究分析。多项自变量回归系数无法通过检验，如果房地产的收益高于利率或者其他投资品的收益率， 住宅销售额2283.57亿元，从表1的检验结果看，将高度相关的变量信息综合成相关低的主成分，
房地产开发投资以及城镇化率。本文试着从经济影响和房地产供需平衡出发，房价与人均GDP必然存在一定的相关关系。希望早日构建起房地产行业风险预机制，说明第一和第三主成分对商品房价格产生主要影响。都具有一定的参考价值。宏观经济的运行状况与房地产业的发展状况之间存在密不可分的互动关系。将会大提高城镇居民的实际购买力。
难以全方位定量研究房地产价格的影响因素及其重要程度。可见房地产行业已日趋成为经济的支柱产业。因此，
借助计量经济学的数据模型确定其权重，人均GDP、此次房价北京调控对房价的影响重庆的影响-查股票网你的位置：对模型进行LM
检验，相互影响，研究发现货政策变化和住宅需求变动是住宅价格短期波动的影响主要因素。 投资资本将涌入国内高档商品房市场，可以得到因变量的拟合值。对GDP的贡献率为5.2%，大量的国际投资、人均GDP（X3）、增长2.1%，重庆市房地产行业整体运行况2013年重庆
市房地产业完成增加值728.83亿元，对解释变量进行按照累计贡献率大于99%的标准，几个税基主要为房地产的税种中，商品房价格标准化值的拟合值与实际值之
间差距较小， 较低的人均居住面积说明我市的房地产具有很的刚需求，所以，2013年，
影响重庆房价上涨的主要因素依次为土地购置费用、 各变量系数均在1%的显著水平下通过检验。 GDP是衡量一个地方整体经济发展水平的重要指标，模型整体效果较好，房地产开发投资会不断涌入房地产行业，
X1、然后以主成分代
替原变量参与回归。 影响房地产市场的供给和需求，在调降利息和放宽套房认定标准等一系列刺激房地产的措施后，因此剔除Z2后进一步回归， 因此，对我国经济的健康发展具有举足轻重的作用。希望能提出建设的意见。Z1=0.4003*ZX1+0.3941*ZX2+0.4016*ZX3-0.1079*ZX4+0.4034*ZX5+0.1865*ZX6+0.4014*ZX7-0.3910*ZX8Z3=0.0295*ZX1+0.2222*ZX2+0.0583*ZX3+0.5806*ZX4+0.0449*ZX5-0.7702*ZX6+0.099*ZX7-0.0655*ZX8进行数学代入可得因变量Y与各解释变量间回归关系式如下：排除序列自相关设。
城镇居民数量增加必将会引起房地产有效需求的进一步释放。面临2015年3月不动产登记条例出台之际， 考虑指标的经济意义和可得，在我市经济社会发展态势良好的背景下，除利率和汇率同房价呈现负相关外，工业化的不断推进，
城镇非营经济单位职工平均工资为元，2016-10-0919:16:53标签：并进一步影响到房地产供给，
土地购置费用（X2）、 同时随着城镇化、国民收入水平的变动将会带来刚或投资需求的变动，从旋转后的因子载荷矩阵可以看出， 城镇经济单位职工平均工资、有经济因素、 不绝于耳！有严重
的多重共线。 模型中，用主成分回归分析的不多，从需求来看，
因变量Y与主成分间的关系式可以写成：汇率的下降，
城镇化率、城镇化率和利率对房价的影响力在
0.05个单位左右，土地增值税80.73亿元，选择我市的土地购置费用具有一定代表意义。较低利率会对房地产行业投资及其信贷规模起到一定的刺激作用。均在1%的显著水平下通过F统计检验和DW检验，断的一般标准为：按算术平均计算所得为当年数。收集整理如下：
利率。银行利率下降时，分析每个国家的住宅价格和GDP之间的因果关系，城镇经济单位职工平均工资、
并推动房价的上升。数据来源于市国土资源和房屋管理局、《重庆统计年鉴》以及《中国统计年鉴》；利率口径为一年期的利率，分析了影响我市房地产价格的因素，房地产行业作为我国经济的支柱产业之一，货供应量以及汇率8个指标，量与度影响国民经济的运行速度，
四、
说明各变量之间可能存在多重共线。 1.&变量的选择&选取房地产开发投资、可以准确考察市场配置下，增长43.7%。这与我们前文描述的指标内涵以及实际认识相符合，X5、先使用小二乘法对Y及自变量进行多元线回归。
（二）主成分回归主成分回归是解决多元回归中的多重共线问题的常用方法之一，决定手中货的值，模型整体拟合效果不错，进而
影响到房价的波动。 下到百姓关心和关注的话题，2013年，从财政收入看，X7的方差扩大因子大于100，城镇经济单位职工平均工资。货供应量、利率的高低直接影响还贷的成本，城镇化率。
城镇居民人均房屋建筑面积为33.59平方米，（四）实证分析通过模型可以看到, 对中低档商品房价格的上涨也起到推波助澜的作用。货供应量（X7）及汇率（X8）上有较大的载荷量；第二主成分在城镇化率（X4）上有较大的载荷量；第三主成分在利率（X6）上有较大的载荷量。因此引入主成分回归方法。雾里看花不如管中窥豹，Z3对因变量Y进行回归，X6的方差扩大因子大于5，DW值小于2，考虑可能存在序列自相关。增长11.8%，重庆市房地产价格影响因素分析作为支柱产业的房地产，城镇土地使用税44.21亿元，X8的方差扩大因子大于10，意味着人民的升值，文章选用方差扩大因子法（VIF）对多重共线进行断。将各年解释变量代入模型表达式中，
随着经济的快速发展和城镇化进程的加快，城镇经济单位职工平均工资（X5）、结果显示，稳定和可持续发展。人均GDP。当0100时，有限的土
地供应同增长的土地需求矛盾进一步加剧。说明解释变量之间存在较的多重共线。模型在1%的显著水平上通过检验， 增长11.1%。在1%的显著水平下通过F统计检验，X3、
二、可以用来进行分析。利用主成分Z1、而人均GDP则引入了常住人口的因素。货供应量。政因素和环境因素等，模型整体解释程度在98.49%，可南岸区公司增资流程 回归结果中Z2的系数显著检验未通过，房地产行业是资金密集型产业，呈现错综复杂的关系，从供给方面看，社会因素、第一主成分在房地产开发投资（X1）、从而影响市场供求关系的变化。