我国房地产价格影响因素分析及预测

发布时间：2018-01-19 00:32

  本文关键词： 房价 主成分分析 因子分析 时间序列分析 预测　出处：《华中科技大学》2014年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：中国经济的高速发展的趋势下，房地产价格已成为了一个热门话题。尤其是作为房地产市场中最为敏感指标的房地产价格，，其变动规律会影响其他商品的价格。 依据中国房地产业的发展现状以及前人的研究成果，本文分四个方面考虑房地产价格的影响因素：税收政策、金融政策、经济因素和影响房地产价格的其他因素。依据1999-2012年的指标数据，对每方面的因素分别进行聚类分析，并通过K-W检验和Spearman秩检验的方法，确定了每个方面的影响因素，使得每类选取的影响房地产价格因素即可以充分反应对房地产价格的影响，并且相互间又没有重复的信息。 基于最终选取的影响房地产价格的各个因素，依据2012年各地区各指标的数据，应用因子分析的方法对各地区的房地产业进行了综合评价，计算出各个地区的排名，并与传统的排名做比较，结果十分相似。并对地区依据房地产业做了分类。 最后根据各地区房地产价格的排名信息，选取了经济较发达的青岛、以旅游业为主的三亚和位置特殊，又是湖北省会城市的武汉三个城市，基于2010.1-2014.2的房产价格的月度数据，使用时间序列的方法，分别进行不同阶数的差分，使得两城市的房地产价格数据满足时间序列分析的前提，实现了对青岛和三亚两城市的房地产住宅价格和租房价格的预测。并依据房地产价格对武汉的小区进行了分类。
[Abstract]:With the rapid development of Chinese economy, real estate price has become a hot topic, especially as the most sensitive indicator in the real estate market. The law of change will affect the prices of other commodities. According to the development of China's real estate industry and previous research results, this paper considers the impact factors of real estate price in four aspects: tax policy, financial policy. Economic factors and other factors affecting real estate prices. According to the data from 1999 to 2012, each factor is analyzed by cluster analysis. And through the K-W test and Spearman rank test method, determine each aspect of the impact factors, so that each type of selected real estate price factors that can fully reflect the impact on the real estate price. And there is no duplication of information between them. Based on the final selection of factors affecting real estate prices, according to the data of each region in 2012, this paper applies the method of factor analysis to the comprehensive evaluation of the real estate industry in each region. The results are very similar to those of traditional rankings, and are classified according to the real estate industry. Finally, according to the ranking information of real estate prices in various regions, this paper selects Qingdao, which has developed economy, and three cities, Wuhan, which is the capital city of Hubei Province, which is mainly tourism and is located in a special position. Based on the monthly data of real estate price of 2010.1-2014.2, using the method of time series, the difference of different order is carried out respectively. Make the real estate price data of the two cities meet the premise of time series analysis. The real estate housing price and rental price of Qingdao and Sanya are forecasted and the real estate district in Wuhan is classified according to the real estate price.
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F299.23

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