统计分析方法在房地产市场定位前期的应用.pdf

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1、第27卷第1期吉林工商学院学报Vol.27,No.12011年1月JOURNALOFJILINBUSINESSANDTECHNOLOGYCOLLEGEJan.2011统计分析方法在房地产市场定位前期的应用俞海莲（吉林工商学院会计分院，吉林长春130062）[摘要]统计分析方法在当今社会日益受到重视，在各个领域都得到了广泛应用。本文采用因子分析、聚类分析和多重均值比较方法，讨论统计方法在房地产市场调研前期中市场定位的应用。[关键词]统计分析方法；房地产；市场定位；因子分析；聚类分析[中图分类号]F222[文献标识码]A[文章编号]1674-328

2、8（2011）01-0026-04[收稿日期]2010-12-15[作者简介]俞海莲（1961-），女，吉林长春人，吉林工商学院会计分院副教授，研究方向：统计应用。我国房地产企业取得楼盘畅销的共同点，是以准确地市场定位最终取得市场，获得买主的认同的。在决定开发一个项目之前，首先要进行市场定位，从而锁定目标客户。市场定位是楼盘畅销的先决条件，也是进一步拓展房地产企业市场的重要途径，而房地产市场定位的重要内容就是房地产市场细分。市场细分的作用主要表现在细分市场有利于开拓、发掘新的市场机会，企业可以集中人、财、物等资源，取得更大的经济效益；有利于掌握

3、潜在市场需求，不断开发新产品，开拓新市场，通过细分市场可以从中选择有效的目标市场。在许多情况下，需要了解的市场是一个较大的区域，但如果对整个市场进行调查、研究和分析，则所耗时间太长，而且要耗费大量的人力、物力和财力。因此有必要抽出一个或几个有代表性的小区域市场进行调查和分析以得到信息来反映整个市场。那么现在就面临一个这样的问题：怎样选出这一个或几个有代表性的市场？以前普遍是依赖于对单个指标的分析来判断，这种判断往往带有片面性。本文利用聚类分析、因子分析和多重均值比较这三种统计方法，联合起来分析各小区域市场的有代表性的指标所组成的数据信息，把定性

4、分析结果和定量的分析结果结合起来，使得到的结果更加全面、客观、符合实际。一、设置指标体系某一南方房地产公司现准备向东北三省拓展业务，为了降低投资风险，该公司准备在东北三省的31个城市中筛选目标市场，以明确市场定位。通过对东北三省31个城市的各项指标进行筛选，共选用7个比较有代表性的指标：X1人均GDP（元）、X2职工平均工资（元）、X3年末居民储蓄总额（万元）、X4社会消费品零售总额（万元）、X5人口密度（人/平方公里）、X6地方财政收入（万元）、X7城市建设用地所占百分比（%）。东北三省31个城市的7个指标的具体数据资料，来源于《中经数据库》

5、2009。二、构建因子模型设有k个观测变量，分别为X1，X2，...，Xk，其中Xi为具有零均值、单位方差标准化的标准化变量。则因子模型的一般表达形式为：=11+22+⋯++（i=1，2，⋯，k）]三、因子分析首先根据取样足够度的KMO度量来判断所取数据是否适合做因子分析。KMO值是用于检验因子分析是否适用的指标值，若它在0.5～1.0之间，表示适合；小于0.5表示不适合。Bartlett的球体检验是通过转换2为检验来完成对变量之间是否相互独立进行检验。检验结果KMO值为0.619>0.5，且反映像相关矩阵中·26·很多元素的值都比较小，这说明

6、该组数据适合做因子分析。表1总方差解释表初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入成分合计方差的%累积%合计方差的%合计方差的%累积%13.79954.2754.273.7954.2754.2712.9141.6541.65121.81525.9280.21.8125.9280.21.9227.5269.17331.051595.21.051595.2041.8226.0395.20440.2253.20898.4150.0781.11299.5260.0310.43799.9670.0030.039100从表中可以看出：根据特征值大于1的规则，因

7、子分析过程提取了前3个因子，其中第一个因子提取了原始信息的41.6541%，第二个因子提取了原始信息的27.523%，第三个因子则提取了26.031%的原始信息，其特征值共占去方差的95.204%。说明前4个因子提供了原始数据的足够信息，所以应选取3个公共因子。表2因子旋转载荷矩阵成分123X1[人均地区生产总值（亿元）]0.2430.0860.908X2[职工平均工资（元）]0.2560.1590.891X3[城乡居民储蓄年末余额（万元）]0.9720.0620.22X4[社会消费品零售总额（万元）]0.980.0350.166X5[人口密度

8、（人/平方公里）]0.1180.9710.073X6[地方财政预算内收入（万元）]0.9340.0960.312X7[城市建设用地比重%]0.0070