计量经济模型在哈尔滨商品房价格中的应用

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●房地产业

《经济师》2013年第1期

计量经济模型在哈尔滨商品房价格中的应用

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●丛凌博

摘要:以哈尔滨商品房价格为研究对象，分析了影响房价

的因素，选取解释变量。应用SPSS统计软件，建立了计量经济模型，并验证了模型在哈尔滨商品房价格预测中的适用性与可靠性，最后提出了政策性建议。

关键词:哈尔滨商品房价格计量经济模型建议中图分类号:F224 文献标识码:A 文章编号:1004-4914（2013）01-284-02 自从1998年我国实行住房商品化后,全国住房价格不断攀升,成为解决民生的重点问题。对此我国政府也陆续出台了相关的政策，但是结果却不尽如人意。房地产既是国民经济的支柱产业，同时也和广大人民的生活息息相关，因此对于研究影响房价的因素,分析其合理价格水平是十分重要的。哈尔滨作为二线城市，较一线城市相比较影响因素相对简单,针对哈尔滨的实际情况，充分考虑各种社会因素对商品房价格的影响，通过建立计量经济模型,对这些因素进行逐一分析, 从而提出可行性决策。

一、理论分析

商品住房价格主要是由其价值量决定,但同时也受着多种影响因素的制约。这其中主要包括价格构成、需求因素、供给因素、宏观因素等几个方面。价格构成中包含购置土地的成本、建筑安装工程费、借贷资金的利息、税费以及利润。需求因素主要指人口数量、人均可支配收入和商品住宅销售情况。供给因素包括房屋住宅施工面积与房屋住宅竣工面积、商品住宅投资以及成本因素。宏观因素指消费者因素和利率的调整。

二、建立计量经济模型（一）收集数据

房地产分为住宅类，办公楼类，商业营业用房等多种类型，本文选择与百姓利益最为密切的商品房价格进行研究。采用

2001———2010的房地产相关数据

（见表1）做为样本，来分析各因素对房地产价格的影响。以商品房平均销售价格作为被解释变量,选取年末总人口，市区生产总值，市区人均工资，利率，商品房销售面积，房地产开发投资，商品房竣工面积做为解释变量。

表1 原始数据

（二）模型的建立

变量说明：y-商品房平均销售价格，x1-年末总人口，x2-市

区生产总值，x3-市区人均工资，x4-利率，x5-商品房销售面见，

—284—

x6-房地产开发投资，x7-商品房竣工面积。应用SPSS软件，可以计算其回归系数，见表2。

表2 回归系数

xxxxxxx由表2，得到未标准化的回归模型为：

y=-0.376x1+1.028x2+0.400x3+21.105x4-1.579x5+0.001x6+0.024x7+1548.64

（

三）模型的检验1.检验方程的拟合情况，由表3可知，模型的判定系数R2=0.996，修正判定系数ˉＲ2=0.986，说明拟合效果很好。

表3 拟合优度

1.998(a).996.986109.45553

2.对模型进行F检验，由表4，模型的F=101.307，可以认为回归方程线性关系显著。

表4 方差分析

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3.模型的t检验。由表2，常数项=1548.640，x1

回归系数

=-0.376，回归系数的标准差=1.432，回归系数的t检验的t值=-0.862，P=0.410；x2回归系数=1.028，回归系数的标准差=0.767，回归系数的t检验的t值=1.341，P=0.272；x3

回归系数=-0.040，回归系数的标准差=0.041，回归系数的t检验的t值=-0.968，P=0.404；x4回归系数=21.105，回归系数的标准差=125.799，回归系数的t检验的t值=0.168，P=0.877；x5回归系数=-1.

579，回归系数的标准差=1.077，回归系数的t检验的t值=-1.466，P=0.239；x6回归系数=0.001，回归系数的标准差=0，回归系数的t检验的t值=3.035，P=0.056；x7回归系数=0.024，回归系

数的标准差=0.778，回归系数的t检验的t值=0.031，P=0.977。以上数据说明，x1，，x2，x3，x5，x6是显著的，x4，x7不显著。

（四）模型的修正删除变量x4和x7，重新建立模型，得到未标准化的回归模型为：y=0.001x1-1.525x2+1.031x3-0.040x4-0.306x5+（下转第294页）

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