基于灰色预测和回归分析的房地产价格的预测模型.doc

目录 目录 1 北京市房地产价格的预测模型 2 摘 要 2 引言 3 1. 背景分析 3 1.1 房地产与保障房概念 3 1.2 房地产价格趋势与影响因素 3 1.3 城镇住房保障规模的推进 4 2. 文献综述 4 2.1 国外研究现状 4 2.2 国内研究现状 5 3. 模型准备 6 3.1 数据说明 6 3.2 拟用模型 6 4. 实证分析 6 4.1 房地产价格主要影响因素分析 6 4.2 回归拟合模型 8 4.3 灰色预测模型 10 5. 结果分析 13 5.1 模型结果 13 5.2 政策分析与建议 13 参考文献 14  北京市房地产价格的预测模型 摘 要 近十年来我国一些城镇的商品房价格上涨过快，过高的房价使城镇中低收入者无力购买住房,为了社会持续稳定的发展,政府一直出台各种文件，对房地产市场进行调控。但由于各部门配合得不协调，房地产的价格在过去的几年时间里快速地上涨，房价成了各种社会矛盾的焦点。 物价水平、国内生产总值、国民收入水平、金融政策、税收政策、土地、城市化率等都是影响房地产价格的因素，但房地产的未来趋势仍不明确，因此本文主要对房地产未来几年内的价格进行预测，并选取北京市的相关数据作为研究对象。 本文试图在以下几方面形成特色： 第一，对北京市的房地产价格影响因素进行分析，在这个基础上再对价格进行预测，客观全面。 第二，规范分析与实证分析的结合，本文先从理论阐述入手，然后评述其现状特点，最后落实到实证分析层面，进一步对其进行预测，解决实际问题，并检验其可靠性。 本文主要分为五个部分：第一部分为本文的开篇，即引言部分，并介绍研究背景；第二部分主要介对国内外研究现状进行综述和评价；第三部分是数据说明及模型说明，首先对样本选取、数据来源进行介绍，在论文中，也运用了必要的定性分析方法，然后见解可用的模型，介绍其用法；第四部分是实证分析，建立模型，具体介绍方法；第五部分是结果分析，对于实证分析中的结果进行具体分析，并评价。 本文针对房地产价格及其影响因素问题，运用多元回归、灰色预测等方法，建立线性回归模型等模型，使用MATLAB、EViews、EXCEL等软件进行编程，得到主影响因素，然后进行预测并检验。 关键词：房地产价格；灰色预测 ；多元回归；MATLAB； EViews 引言 近十年来我国一些城镇的商品房价格上涨过快，过高的房价使城镇中低收入者无力购买住房,为了社会持续稳定的发展,政府一直出台各种文件，对房地产市场进行调控。但由于各部门配合得不协调，房地产的价格在过去的几年时间里快速地上涨，房价成了各种社会矛盾的焦点。与此同时，保障房建设正在加速推进,中共中央政治局常委、国务院副总理李克强在全国保障性安居工程工作会上强调，要认真贯彻落实党中央、国务院的决策部署，大规模实施保障性安居工程，加大投入，完善机制，公平分配，保质保量完成今年开工建设1000万套的任务，努力改善群众住房条件。 物价水平、国内生产总值、国民收入水平、金融政策、税收政策、土地、城市化率等都是影响房地产价格的因素，然后，公租房、廉租房和经济适用房等各类保障性住房的建设力度加大，有利于增加房地产的供给力度，对房地产市场价格会产生较大影响。 对有关统计数据进行分析，用适当的方法寻找影响房地产价格的主要因素或指标。然后可以建立房地产价格与包括城镇住房保障规模在内的主要因素或指标之间联系的数学模型。 利用所建立的关于房地产价格的数学模型，可以根据有关政策和规划对未来几年某一地区在不同的保障房建设力度下就房地产价格趋势进行仿真或预测。 背景分析 1.1 房地产与保障房概念 房地产，指土地、建筑物及固着在土地、建筑物上不可分离的部分及其附带的各种权益。 房地产有三种存在形态：土地 、建筑物、房地合一。房地产被称为国民经济的晴雨表，与国民经济的发展密切相关，经济发展的景气度高，房地产业通常较为繁荣；反之，就会下滑。 保障性住房（保障房），是与商品性住房相对应的一个概念，保障性住房是指政府为中低收入住房困难家庭所提供的限定标准、限定价格或租金的住房，由廉租住房、经济适用住房和政策性租赁住房构成。为了改善民生、促进社会和谐稳定，政府提出以“保障”为主的指导原则，从“加快廉租住房建设”到“加强经济适用住房的建设和管理”再到“增加中低价位、中小套型普通商品住房供应”。 1.2 房地产价格趋势与影响因素 近几年中国经济一直保持高速发展，从而促使了房地产业的快速增长。然而房地产的增长也引发了房价的快速增长，房价的上涨成了人们普遍关注的一个问题。 国内生产总值及人口规模是影响全局的因素,同时这两个因素也是在房地产价格宏观调控中最不易调控的两个因素。住房保障体系,信贷政策,居民收入水平,城市化水平,和税收政策这些因素一方面受到国内生产总