什么是房地产泡沫,北京高房价能坚持多久

什么是房地产泡沫,北京高房价能坚持多久

北京的高房价是全国出名的，许多人终其一生都难以在北京买一套房。当房地产达到鼎盛的时候，就容易产生泡沫。那么，什么是房地产泡沫,北京高房价能坚持多久呢?下面，律伴网小编详细为您介绍具体内容。

什么是房地产泡沫

所谓泡沫指的是一种资产在一个连续的交易过程中陡然涨价，价格严重背离价值，在这时的经济中充满了并不能反映物质财富的货币泡沫。资产价格在上涨到难以承受的程度时，必然会发生暴跌，仿佛气泡破灭，经济开始由繁荣转向衰退，人称“泡沫经济”(foam economy)。泡沫经济的两大特征是：商品供求严重失衡，供给量远远大于需求量;泡沫经济，是指由于房地产投机引起的房地产价格与价值严重背离，市场价格脱离了实际使用者支撑的情况。

1.房地产泡沫是房地产价格波动的一种形态;

2.房地产泡沫是指房地产价格呈现出的陡升陡降的波动状况，振幅较大;

房地产泡沫漫画 3.房地产价格波动不具有连续性，没有稳定的周期和频率;

4.房地产泡沫的产生主要是由于投机行为，是货币供应量在房地产经济系统中短期内急剧增加造成的。

北京高房价能坚持多久

目前，市场预期已出现扭转，未来变局很可能是房价不断下跌。他认为从城镇镇居民人均住房面积及每年新增的住房数量看，中国房地产市场已经有过剩的情况，就是说部分城市尤其是部分中小城市的住房出现严重的供大于求。业内人士表示，现阶段，房价涨幅见顶趋势确立，一旦环比增幅转负，房价将进入下行空间。

但是在另一方面，也有不少专家说，目前全国楼市进入的“转折期”只是个过渡期，中国房价未来走势依旧是房价继续上涨的趋势。

有专家表示，年初至今全国房地产市场，尤其是一线城市的降价现象只是部分楼盘房价小幅度下跌而非整体情况，同时也是对全国虚高房价作为修正的铺垫，那种全国面临大幅度房价下降的逆转时刻并不会出现，而未来也远远不会出现。

除了上述的两种情况，当然也有人认为未来房价市场会面临更为增强的两极分化的情况，而且这种观点也越来越占据了业界主流。分析大师张大伟和张旭都认为，在短期内，全国房地产市场整体下行，会继续调整的趋势，但是在未来，不同的城市之间将出现明显不同的发展方向。尤其是一些非核心城市和非城市核心区，它会有更明显的调整，而一二线城市房价价格的整体幅度将会被控制在一定的范围内。

北京楼市风云变幻，以上种种也都是各家对于北京房价走势的预判，至于北京高房价还能撑多久，我们也只能骑驴看唱本了。

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对影响北京市房价重要因素的实证分析

Emergence and Transfer of Wealth 财富涌现与流转, 2017, 7(3), 49-56 Published Online September 2017 in Hans. https://www.docsj.com/doc/0215179148.html,/journal/etw https://https://www.docsj.com/doc/0215179148.html,/10.12677/etw.2017.73008 An Empirical Analysis on the Factors Affecting the Housing Price in Beijing Yutian Jia, Yuping Lan International Business Department, Beijing Normal University Zhuhai Campus, Zhuhai Guangdong Received: Jul. 24th, 2017; accepted: Aug. 2nd, 2017; published: Aug. 9th, 2017 Abstract It is obviously that the housing price in Beijing is never falling. The housing price in Beijing that lots of people cannot afford is at the top ten from all over the world. The dates of the resident pop-ulation, GDP and housing completion area that are collected are used for analyzing the factors that influence the housing price in Beijing. EVIEWS is used to make a multivariable linear regression model that will analyze the factors, and provide some reasonable advice for government invest-ment and home buyer. Keywords Housing Price, Resident Population, Real GDP, Housing Completion Area 对影响北京市房价重要因素的实证分析 贾雨田，蓝裕平 北京师范大学珠海分校国际商学部，广东珠海 收稿日期：2017年7月24日；录用日期：2017年8月2日；发布日期：2017年8月9日 摘要 众所周知，北京的房价一直都是“高歌猛进”，居高不下，如今已入选在全球房价排行榜第十名，令很多购房者望而却步。为了分析当前影响北京房地产价格的主要因素，本文搜集了2000年至2015年间的年末常住人口、人均生产总值、住宅房屋竣工面积等相关数据，建立多元线性回归模型并运用EVIEWS 计量经济软件对此进行研究，为政府投资购房者提供合理化建议。

房价的影响因素分析报告及预测模型

房价的影响因素分析及预测模型 ——基于北京市相关数据的实证研究 摘要 房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见： 问题一，建立影响房价的指标体系，利用SPSS16.0软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：居民家庭人均收入，房地产开发投资额,北京市生产总值，经济适用房销售价格，人均住宅建筑面积，新增保障性住房面积。 问题二，建立逐步回归模型，根据SPSS16.0软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。建立多元回归分析模型，由SPSS16.0软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为： 。 问题三，建立曲线估计模型，通过SPSS16.0软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为5.14%，说明预测效果良好。利用MATLAB7.0软件运行得到各指标及房价在

2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。 问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。 最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。 关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合 一、问题重述 1.1问题的背景及条件 俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。同时，随着改革开放以来我国经济的高速发展，人民生活质量得到了极大提高，对住房质量、住房环境、小区配套服务等的要求也随之不断提高。近十年来我国一些城镇的商品房价格上涨过快，过高的房价使城镇却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，从宏观层面对房地产市场进行调控。但由于各部门配合不协调，加上恶意炒房的炒家操作，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。 近几年来，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

北京市房地产价格影响因素调查问卷

附录 北京市商业地产市场需求量调查问卷 尊敬的女士、先生： 您好！我是宿州学院即将毕业的学生，由于毕业论文的需要，本人正在进行一次关于北京市房地产价格影响因素的调查，想从您这里获得一份宝贵的数据和资料，对您填写的内容我们将完全保密。请您按照要求如实填写问卷，在所选择的选项上打“√”。衷心感谢您的配合。 1.您的年龄为（） A.20岁以下 B.20至30 C.30至45 D.45岁以上 2..您的职业（） A.机关事业单位 B. 个体经营户或私营企业户 C.其他 3.您的月收入为（） A.3000元以下 B.3000-6000元 C.6000-12000元 D.12000元以上 4.您是否满意当前居住环境（） A.满意 B.不满意 5.您当前是否有购房需求（） A.有 B无. 6.您的家庭规模为（） A.2 人 B.3人 C.4 人 D.4人以上 7.最能吸引您购买住房的配套设施是（） A.学校 B.超市 C.银行 D.医院 E.娱乐休闲场所 8.您认为合理的房价范围是（） A.2.5万以下 B.2.5-3.5万 C.3.5-4.5万 D.4.5万以上 9.多大面积的住房您是您所需求的（） A.60-80㎡以下 B.80-100㎡ C.100-120㎡ D.120㎡以上 10.什么样的房型是您更为偏好的（） A.两室一厅 B.两室两厅 C.三室一厅 D.其他

11.您希望未来房地产价格的走势如何（） A.下降 B.稳定 C.上升 12.据您所了解，北京市商业地产发展的主要问题是（） A.开发过剩，空置面积多 B.同质化比较严重 C.价格偏高 D.其他问题 13.您希望北京市商业地产未来有哪些改善（） A.多样性开发 B.合理有效地开发 C.价格更合理 D.配套设施更完善 14.根据您的了解，您认为未来北京市商业地产的发展趋势是怎样的？16.您对促进北京市住宅市场健康发展有何意见建议？

北京市房地产价格影响因素分析

北京市房地产价格影响因素分析

分类号：C93 2017届本科生毕业论文 题目: 北京市房地产价格影响因素分析 作者姓名：何峥 学号：2013080825 学院、专业：管理工程学院工程管理 指导教师姓名：王鹏 指导教师职称：助教

2017 年 5 月25 日

Thesis classification number The 2017 college graduate graduation thesis Examination questions : The Investigation and Analysis on The Residential Market Demandin BeiJing City Author full n ame: He Zheng Learn a number: 2013080825 School: Electrical and Mecha ni cal college Special Field: Manu facturi ng Engin eeri ng and Automatio n In structor office holder: Assista nt

May 25, 2017

当下，社会经济高速发展，房地产市场是国家经济产业的核心，又关乎民生问题，其地位相当重要，而北京作为经济发展的中心，北京市房地产市场更是市场经济的重中之重。在北京市房地产快速发展的同时也难免带来一些问题，房价的波动首当其冲。本次课题研究主要是通过问卷调查的形式对北京市房地产价格的影响因素进行分析，以便把握市场现状，明确目前北京市房地产市场中存在的问题，并对此提出解决方案。 关键词：房地产市场；影响因素；调查问卷；需求量

北京市区位可达性对房价影响分析

北京市区位可达性对房价影响分析 张宇 张英杰 张晓东 郑猛 摘 要：本文基于清华大学房地产研究所积累的2005年房价数据样本点800余个，通过克里金插值法建立了北京市2005年全市房价分布图，并通过三维模拟图发现其与交通网络的相关性。在此基础上，进一步使用北京市城市规划设计研究院建立的北京市交通宏观模型中的广义交通费用和各交通小区的就业规模，以交通小区为单元计算区位可达性，将其与基于房价分布图统计得出的交通小区平均房价建立模型，得出区位可达性对房价的影响方程。应用此方程，可以分析出区位可达性对区域房价的影响程度，为TOD规划政策的量化评估提供基础。 关键词：房价;可达性;TOD 1 研究背景 随着北京等特大城市的经济、社会发展，交通拥堵日益严重，人们在选择居住地时对交通便捷性的关注度也不断提高。城市的轨道交通、快速路网等大型交通基础设施的建设对其周边建筑规模的扩张，乃至整个城市土地利用结构的发展变化均起到一定的促进作用，城市土地和房地产的价格也随着周边交通环境的改善而明显提升。 为了量化分析区位交通可达性的改善对城市房价变化的影响，本研究应用北京市2005年房价的样本数据和基于2005年北京市宏观交通模型计算得到的区位交通可达性数据，分析了区位交通可达性对北京市房价的影响，并通过模型标定分析得出区位可达性对区位房价的影响因子，以期在城市规划中，依据不同区位的交通可达性条件，制订相应的合理开发规模和房价基价。 2 研究思路 本文研究思路为基于北京市宏观交通战略模型中对北京2005年交通网络的分析结果，和2005年房价的样本数据进行整合分析，建立交通可达性对房价影响的分析模型。具体分析流程见下图：

北京房价每次下跌都跟这3件事有关

北京房价每次下跌都跟这3件事有关！ 话说北京房价10年翻了5倍，抄底成了一件越发艰难的事，不过善于总结的小伙伴会发现，房价虽然整体呈上涨趋势，但期间还是有很多波动的。那么问题来了，在房价即将出现波谷之时，都有哪些信号会出现？ 房价十年间的波谷都发生在何时？ 从2007-2016年的房价走势来看，期间出现过5个比较大的波谷。 2007-2016上半年北京二手房成交均价走势图 房价波谷的持续时间最长为5个月，最短为1个月。降幅最高约4千/平，最低约2千/平。如下图：北京十年中较大的房价波谷

影响房价波动的因素错综复杂，今天我们主要从三个方面来分析一下。 一：调控政策 在房价的五次低谷期中，有四次政府都出台了调控政策。（如下图） 2008和2014年的调控政策以救市为主：房价波谷均在持续了5个月以后出现反弹。 2010年的调控政策以打压为主：目的是为了控制房价过快上涨，波谷均在政策出台后的一个月内出现。 二：M2增发 在关于房价涨跌的新闻报道中，经常会出现一个不明觉厉的词儿，叫M2。

有一个动词经常与M2混搭使用，即M2增发，通俗的理解，就是市场上的钱大量增加，而钱越来越多的结果，就是容易引发货币贬值。 啥叫货币贬值？想必没人愿见自己手里的钱从100变成42，所以寻找保值、甚至增值的办法势在必行。去股市吗？隔三差五就头顶飘绿。房市呢？掐指一算，过去几年的表现还不错，而且对于普通老百姓来说，房子这东西看得见摸得着。于是大量资金涌入楼市，进而影响了房价。 从上图可以看出：

（1）2008年9月左右，房价的第一个波谷期，也是M2增长率的低点。 （2）2010年上半年，房价出现两次波谷，同时也是M2增长率的下滑期。 （3）2012年1月，房价的第四个波谷期，又是一个M2增长率的低点。 （4）2014年4月到9月，房价的第五个波谷期，依然是M2增长率的下滑期。 三：利率变化 一般来说，房价上涨过快时，政府会出台相关的政策调控，此时，央行很可能会加息配合，反之，在需要救市时，央行则会降息。 加息和你的房贷密切相关哦 过去10年央行加/降息变化： （1）2006年，为了控制房地产投资过快增长和房价过快上涨，央行连续8次加息。 （2）2008年，为了鼓励住房消费和房地产开发投资，调控又连续4次降息，并在2009年4万亿救市。 （3）2010-2011年，为了抑制房价过快上涨，加强住宅保障建设，央行连续5次加息。 （4）2014年，政府重启救市模式，释放刚需和改善型需求，央行两年内6次降息，达到历史低位。

优质教育资源对北京房价的影响

优质教育资源对北京房价的影响 一、研究背景 近年来，随着我国城镇化水平的不断加快，各大城市商品房建设的力度、规模都在不断加大，对于普通老百姓来说，购买商品房成为了一种新型的消费途径，而商品房价格的走势、影响因素也自然牵动着购房者的神经，在此背景下，商品房住宅价格的影响因素自然也成为了国内众多学者研究的热点课题。与此同时，随着生活水平的提升，我国居民对居住质量的要求越来越高，住宅周边配套设施的完善程度也日益受到购房者的重视。如今，居民在购买商品房时，所考虑的购房因素越来越多。2013年6月，新浪微博曾做了一个关于《居民购房考虑因素》的调查，结果显示：68.5%的受访者将“优质教育资源配套情况”放在了购房考虑的首要因素；47.9%的受访者将“交通设施配套放情况”在了购房考虑的首要因素，此外，商业配套、文化娱乐配套等也成为影响居民买房的重要因素。 由上述调查的结果可知，我国民众在购房时，考虑的因素越来越多，而将优质教育配套资源纳入购房考虑因素的受众，占据了绝大部分，而上述居民购房考虑因素也直接影响到商品房住宅的价格走势，优质教育资源集中的地区，房价的走势如何呢？优质教育资源是否会对房价的走势造成影响？影响是正面的还是负面的？本文的研究也将基于上述背景，在具体的分析中，以北京地区东城、西城、海淀等5个区域为对象，深入探究优质教育资源对房价的影响。 二、研究动机 住宅价格，是关系到国计民生的重要经济指标，而教育资源分布情况，亦是衡量一个国家教育发展合理性的重要标准，北京，是我国的首都，向来也是国内

教育资源集中的地区，同时，亦是国内房价走势的标志性地区，因此，发掘优质教育资源对北京房价的影响，提出一些优化性的房地产发展建议，有着十分现实的意义，亦是本文的研究动机。 首先，理论研究动机。在本文的研究中，将对国内外学者有关优质教育资源、商品房价格、教育资源与房屋价格关系等理论研究的成果进行综述归纳，在此基础上，提炼出其中的精华，为论文的后期研究提供强有力的理论支撑。同时，以提炼出的理论精华为基础，通过综述研究，形成系统性更强，逻辑性更完善的新的有关优质教育资源与房价影响的理论研究体系。综上所述，本文的研究将建立在一定的理论基石之上，对同类课题的研究有着较强的理论参考意义，这也是本文的理论研究动机。 其次，实践研究动机。为使本文的研究具有一定的实践价值，在论述中，以北京地区东城、西城、海淀等5个区域为对象，应用住宅价格Hedonic模型，选取多个指标，构建具体模型，展开定量化的统计分析，深入研究区域内优质教育资源数量、距离等要素，对于房价的影响，最终，提出一些优化北京房地产价格可持续发展的建议。上述实践性研究动机，也使得本文的研究能够彰显出一定的现实意义。 三、北京房价概述 作为我国的首都，长久以来，北京的房价在全国一直处于领跑的地位，尤其在进入新世纪以后，北京房价的涨势可谓“一年比一年喜人”，不断激增的商品房价格，一方面，展示着首都房价的“高端地位”，另一方面，也与首都集聚的各种优质资源，有着紧密联系。以下，为2005年至2015年期间，北京住宅商品房成交均价的走势统计图：

北京市房地产价格影响因素分析

北京市房地产价格影响因素分析 一、引言 近年来，我国的房地产市场得到了很好的发展，正逐渐成为我国经济的支柱性产业。国民经济的飞速发展带来房地产价格的上涨從某种程度上来说是符合一定市场规律的。但部分城市房地产价格的猛烈增长显然与正常增长范围内的房价合理上涨不相匹配。这种房价毫无节制地上涨，对于需要购房的普通居民则形成了巨大的资金压力，也给金融系统的整体稳定性造成了巨大的考验。北京市作为我国的政治和文化中心，其房价的变化一直是全国市场的风向标，受到了极大的关注。 本文以北京市房地产市场为例，介绍了房地产相关理论知识，得出影响其价格的主要因素，并通过建立统计模型定量分析影响程度。有助于政府以及相关部门合理制定有关政策以调整房地产业的发展方向，确保其稳定，可持续地发展，以及在宏观经济中的支柱性产业地位。另外，通过解读政府宏观调控政策对房价的影响以及对居民生活的改善，读者可以科学地认识北京房价的形成机制，清楚地了解北京房价的现状以及未来的发展趋势，同时正确看待当前房价上涨的必然性。因此，本文研究北京市房地产价格影响因素具有十分重要的理论意义和实用价值，可以为更好地指导房地产业健康平稳发展做出贡献。 二、房地产供求特性和价格理论 （一）房地产市场的需求特性

1.房地产需求的整体性 整体性指的是如果没有土地，房屋就没有了物质载体，而如果没有房屋，地基也就失去了上层建筑，所以这两者是不可以也绝对不能分割的。 2.房地产需求的区域性 众所周知，房地产的位置移动很困难，特别在中国。其特有的空间固定性，属于不动产的特有属性，所以，这就导致了在购买住房时候会考虑到地理位置等多方面的影响，造成了消费者对房地产的需求往往具有一定的区域性。 3.房地产需求的层次性 在研究需求的这一特性上面，需要从两个方面来理解它：第一个方面是指消费者对房屋本身的功能性具有不同层次；第二个方面，是由于居民的收入不一所带来的购买力水平差别，造成了需求的结构性层次。 （二）房地产市场的供给特性 1.一级市场的垄断性 土地的所有权属于国家，严禁私人买卖，在市场上进行的买卖转让只是土地的使用权。 2.土地供给的刚性 在我国，土地和房屋的供给是具有刚性的，这就说明在短期内，市场的供给弹性较低，它不能随着价格和收入的变化而发生变化。 3.滞后性和风险性

北京人口负增长 对房价有什么影响

北京人口负增长对房价有什么影响 导读:本文介绍在房屋买房，购房政策的一些知识事项，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 北京作为我们国家的首都，不仅拥有着繁荣的经济和便利的交通，还拥有几百万的人口。而最近2年北京人口持续出现负增长的现象，在一定程度上也会影响到北京经济的发展和房地产的发展。北京人口负增长，对房价有什么影响?我们来了解一下相关的内容吧。 北京人口负增长 1、11月22日相关消息，北京20年来首次出现常住人口负增长。权威报告显示，2017年北京常住人口规模为2170.7万人，比2016年减少2.2万人，自1997年以来首次实现负增长。近两年来城六区常住人口下降74万人。北京市统计局本月初发布的数据，改革开放40年来，北京市常住人口从1978年的871.5万人增加到2017年的2170.7万人，平均每年增加33.3万人，年均增长2.4%。 2、随着北京疏解非首都功能渐见成效，常住人口增量、增速保持双下降，2016至2017两年间城六区常住人口规模累计下降74万人，年均下降3%左右。未来将持续疏解，争取到2020年城六区常住人口下降到1085万左右。 3、优质资源及其密度，是中心城区最大的优势。无论

被动还是主动，中心城区人口将持续得到调节和控制，留下还是离开，将成为一个极为现实的问题。 对房价有什么影响？ 1、在当下的楼市调控大背景下，一线城市房价已经基本稳定了，中心城市周边的地区，比如京郊这种过度依附于核心需求外溢而暴涨起来的地方，开始出现一定程度的下跌，随着中心城区人口的减少，调控的趋紧，加上这些地区也逐步进入调控严落实阶段，房价下跌的趋势可能还会持续。最根本的原因在于，这些地方的楼市保障，并不是其内在需求推动的，而更多是炒作因素推动的，这种炒作带动的上涨，不可能持续很久。 2、在严厉的调控政策之下，“房子是用来住的，不是用来炒的”这一共识已经基本达成，那些炒房客们，在各类政策的作用下，都会很快的将房子推向市场，尤其是近一段时间以来，关于房产税、空置税的相关消息，而且政策推出的时间表也逐渐清晰，这使得炒房成本不断增加，如果房子不是爆发式增长，这种上涨的收入，或许难以覆盖炒房成本，这将使得炒房需求大幅度减少，至少在当下的一段时间内，大幅度减少。 3、由于国家致力于构建楼市长效机制，发展公共住房和租赁住房市场，在每一次调控中，政府都承诺加大住宅的土地供应，而实际上，基本上绝大部分政府都是这么做的。

北京房价影响因素模型及房价预测之创新方法

北京房价影响因素分析和房价预测 之创新方法 作者： 潍坊（上海）新纪元学校 邱江坤（高一）刘效君（高二） 一、概述 房地产是衡量经济的重要因素，房地产业飞速发展，有利于拉动经济增长，成为我国庞大GDP的支柱。近年来，我国房地产价格上涨较快，北上广深等大城市房价上升迅速，超出了其它行业。近年来，为对房地产业进行宏观调控，国家陆续出台房地产调控政策。大城市房地产“泡沫经济”依旧形成并持续增长，泡沫一旦破裂对社会安定影响极大。分析影响房地产价格的宏微观影响因素，有助于调控房地产业和预测未来房价。 本文将以2012-2016年北京地区的房价和各方面资料为依据，分析房地产价格的相关宏观影响因素及对未来的房价走势进行预测；同时，以2011-2013年北京链家房地产的房产交易数据为原本，分析影响房价的微观因素。 通常的房价分析包括两方面：一方面为利用宏观经济原理和微观经济原理进行房价预测，这一方面见四、问题1；另一方面为根据房屋的地理特点，如交通、学区、朝向等，对某一类房屋的房价进行预测，见四、问题5。 由于房价受到多方面因素影响且某些特殊因素无法进行预测，故本文假设未来一段时间不会发生重大自然灾害和战争等，没有影响较为强烈的房地产相关政策变动。 二、软件使用及数据预处理 本次使用的主要软件有SPSS 24.0、excel,数据主要有链家提供的房地产交易数据、百度新闻搜索、北京市政府网站、国家统计局官网提供的统计报告。 数据预处理主要是剔除了少量其房价过于高或低的数据，这些数据存在一定性的虚假成分，或者在某一城区的样本过少（小于21），容易造成偏差影响数据分析。共剔除约40样本，剩余 8万多样本。 三、基础知识导论 相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体 有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变 量之间的相关关系的一种统计方法。 房地产房价与诸多因素有关。影响较为显著的因素之一是国 家调控政策，例如2007年房贷新政，9月《关于加强商业性房 地产信贷管理的通知》正式出台，首付政策为首套房90平米以 下首付不低于两成，90平米以上不低于三成;二套房首付不低于 四成。当年房价暴涨，而在政策出台后2008年全年房价和成交 量出现明显下跌。而2008年中国楼市又出现大拐点量价齐跌于 是下半年国家管理层启动大规模刺激楼市消费政策，其他金融政 策全线松绑，于2009年楼市复苏。 众多学者对房价影响因素进行了分析。白福周通过实证研究 得出结论土地成本，前期、财务、管理费用等的住宅成本的上升 能够推动房价上涨。而随着对土地需求的增长会由土地价格间接 影响到房屋价格的增长; 土地的稀缺、存量的供应使地价长期只 升不降进而导致房屋价格同步上涨。牟峰的分析研究证明，我国 人均可支配收入上升带来的强劲住房需求是导致房价不断攀升 的重要因素; 新增城镇家庭户数加大了城镇房屋消费者住房消费 愿望增加量间接推动了房价的上涨。姜玉英指出影响房地产的主 要因素包括房地产价格的特殊性，消费者的预期，房地产开发投 资额的增加及政策，利率等一些其他因素。一般国民经济发展水 平较高的国家或地区居民收入水平也较高，对需求总量和供给上 作为经济水平衡量尺度的GDP指标都起到了较大的推动作用。 陶金国、李满研究表明外来人口在一定程度上推动了城市房价的 上涨。在2017年李继玲的《房价波动影响因素分析》中可见其 及其他学者的论述。薛建谱等指出收入提高是引起房价上涨的重 要因素，然而推动力是短期的。范允奇等的研究结果表明，人口 增长不是推动房价上涨的因素，收入因素在东部地区对房价影响 不显著，土地成本是对房价有一定影响。周尔民等指出，房价与 居民人均可支配收入呈正相关的关系，且可支配收入的增加也促 使一部分高收入人群选择对住房进行投资。城镇人口的增加造成 了居民对商品住房的直接需求，促进了房价的持续上涨。王琴英 分析得到引起各层次房价城市的商品住宅均价持续上涨的主要 因素是房地产开发投资总额成本和货币市场流动性。汪新等提出 土地价格、资金规模和国民财富是目前影响我国房价变化的重要 因素，从中长期来看利率对我国房价的影响较弱。而李继玲又通 过实证分析发现人均GDP、居民人均可支配收入和房地产施工 面积与商品房价格呈负相关，但城镇化水平、房地产国内贷款额 和城乡居民年末储蓄存款余额与商品房价格正相关，是推动房价 上涨的重要因素。 在微观角度上，一个小区周围的交通便利程度及与医院、学 校、商场、警局等的距离，住房容积率等都具有一定关系，房屋 的房型、朝向、层数、阳光照射面积、是否带有停车场或车库等 也都会成为人们买房考虑的因素。 线性回归是利用称为线性回归方程的最小平方函数对变量 （自变量和因变量）之间关系进行建模的一种回归分析。线性回 归函数是变量的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单（一 元）回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。 四、房价走势预测及模型 问题1：纵向讨论，讨论如何利用近期（几个月或几年）房价历史金额与目前的价格情况之间的关联性做出预测。