影响房价趋势变化及地区差异因素的研究分析

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1、影响房价趋势变化及地区差异因素的研究分析青岛理工大学梅波、李露、吴知伦目录摘要...........................................................................................2一、问题的提出......................................................................3二、对房价的统计概述及分析……..........................................4（一）、时间序列数据分析处理及相关图形....

2、.........................4（二）、截面数据及相关分析..................................................6三、相邻城市间距离与房价的关系研究模型.............................9四、灰色系统对房价水平的预测及关联度分析.........................11（一）、灰色预测的方法.......................................................11（二）、灰色预测模型的步骤.......................

3、.........................12（三）、模型代入数据计算过程.............................................13（四）、关联度分析...............................................................16五、模型的评价........................................................................18六、参考文献.........................................

4、..................................19摘要5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve-17-本篇论文主要针对当下热点问题房价建立的一系列模型进行

5、分析，房价在当今社会中受到诸多因素的共同作用，包括了市场机制的调节、政府政策的调整、全球经济形式的影响以及房地产业自己本身所具有的特性的左右。论文首先从统计概述的角度，利用统计软件得出统计结果。从时间角度利用时间序列数据，分别分析了国家水平方面的GDP对房价的影响，得出GDP和房价水平之间相关系数高达0.9788576。以建造者角度分析了施工面积、竣工面积及销售面积与房价的关系，也得到高度相关的结果。此外考察了房价与房屋造价的关系，得出造价是影响房价的一个因素，但不是主要因素。然后分析了各地房价水平之间所受人均GDP、居民消费水平影响的大小，通过分别对这两个因素进行聚类分析

6、，以聚类结果对房价水平进行均值比较，由结果分析可知居民消费水平的差异性对不同地区的房价有一定的影响。我们还分析了地理距离对不同城市之间房价水平的影响作用。按照一定的地理距离将城市划分几个城市群，分析这些城市群之间房价是否受到其距离的影响。结果表明，在两个距离较近的城市间，如果二者总体经济实力相差不大的话，地理距离小将拉近二者之间房地产的价格；但经济实力相差很大的话，地理距离的大小对房价不起作用。此外，像北京是首都，上海是经济特区，政府政策会有所偏重，地方支持等外在因素也会使房价的差异有显著影响。最后，这也可能与人们的内心追求安逸生活的目标有关，在条件允许的情况下，人们还是倾

7、向于居住和工作单位在同一所城市的选择。这提醒我们，要想真正缩小“地域之间的差异”，不是看他们地理上的差异，而是缩小经济上的差距。然后利用灰色系统预测模型，利用有限的时间序列数据进行有效地短期预测未来房价水平，并对模型的预测功能进行了级比检验、相对误差检验，说明了预测效果较佳。随即对本年投资额、GDP、城镇居民消费水平、城镇居民家庭人均可支配收入和竣工房屋造价与商品房平均销售价格之间的相关联读进行分析，分析结果表明，城镇居民消费水平与商品房平均销售价格之间关联度最高为0.967478，这也与其他模型结果相吻合。最后，