基于灰色关联度的烟台市二手房房价影响因素分析

雷泉波 方佳 姬文清 舒捷 王雪斐

要：随着我国经济实力的飞速发展，城市化水平大大提高，人均可支配收入不断增加，人们对住宅的需求量不断加大。本文从相关因素分析的角度出发，针对烟台市二手房房价的发展状况进行探讨，适当选取影响二手房房价因素的指标，运用灰色关联度分析，建立二手房房价影响因素的灰色关联度模型，以期能够简化程序，进而确定影响二手房房价的主要因素及各因素之间的相关关系，提高评估结果的准确性，促进房地产估价行业的健康发展。

关键词：烟台市二手房房价;灰色关联度;影响因素;相关分析

1引言

房屋价格定义可能因开发商、承包商、经销商和买家等不同的人员而有所不同。根据米歇尔的观点，房价是住宅物业的一个价值，它在吸引稳定的优惠和最终获得最高收益之间取得了完美的平衡。虽然Lee将房价定义为购买住宅房产交易的价值，更多的是买方的观点。

近年来，烟台市经济水平与人均可支配收入大大提高，居民不再满足以往单一的衣食消费模式，开始追求高质量的居住环境。房价不仅关乎民生，也关乎城市和国家的发展。因而，研究房价变动的影响因素成为人们着重关注的核心。而这些影响因素包括土地成本、GDP、土地开发投资、税收，以及开发利润等。除此之外，利率、汇率、人口数目、消费者的消费行为等对房价也有一定的影响。所以我们不能仅从单一的某个方面研究房价，也不能把房价的上升直接归结为开发商的牟取暴利的结果，而要以一种公平公正、客观求实的态度来探索房价的影响因素，有理有据的判断当前房价上涨的原因。

2烟台市二手房房价影响因素的构建与分析

2.1房价影响因素的分析

Gyouko等提出一些观察到的估计价格的变化可能反映出住房属性在某一给定的房价分布中的定价不平等。Edward等展示了HECM的模式，他利用生命、利率、房产价值变化趋势，解释了使用随机过程来预测合理住房的价值。McMillen等利用芝加哥1993年至2005年的住房交易数据表明，分位数回归在估算房价指数方面优于传统的基于均值的方法。Borst在纽约州的房地产评估网絡中定义了大量的变量，证明了神经网络能够以90%的准确率预测房地产价格。

通过查阅已有研究文献中房地产价格的影响因素选择，本文从人口、土地、建筑成本、货币供应量、税收政策等11个指标探究其对二手房房价的影响。

2.2数据的搜集

本文收集了烟台市2010—2017年的市场二手房房价数据，运用灰色关联度分析的方法，探究指标与二手房房价的相关性大小，就影响烟台市二手房房价格变动的因素进行研究分析，得出影响烟台市二手房房价变动的重要因素，以便于政府调控房价。指标因素及具体数据如表1所示，表中数据皆为从《国家统计局》《烟台市统计年鉴》以及安居客收集到的精准数据。

2.3灰色关联度的构建

灰色系统理论是我国控制科学与工程专业的邓聚龙教授于1982年提出的。灰色关联分析是定量描述和比较一个系统发展变化态势的方法，判断样本之间联系程度可以通过观察参考数据列和众多比较数据列的几何形状相似程度来确定。运用传统数理统计作系统分析出现的不足可以用灰色关联度分析法弥补。灰色关联度的计算步骤如下

设系统特征行为序列（参考数列）为

各序列的初值像（表2）为

X0与Xi的初值像对应分量之差的绝对值序列为

关联系数为

利用MATLAB编程得到各个影响因素的灰色关联度及其排序，结果如表3所示。

3结论

本文利用MATLAB编程得到各个影响因素的指标权重及其排序，结果可以看出，居民消费价格总指数这一影响因素排名最靠前，其次为人口，也就是说在影响烟台市二手房房价的11个主要因素中居民消费价格总指数对二手房房价的影响最大，人口对二手房房价的影响第二。其他因素影响的程度由大到小分别是住宅销售面积、住宅销售额、GDP、住宅竣工面积、土地开发投资总额、住宅投资完成额、住宅施工面积、税收。因此，为保证烟台市房价的稳定，政府应主要从居民消费价格总指数和人口这两方面进行调控，加强土地监管力度，维持房地产市场秩序。

国务院发展研究中心最近的调查显示，在我国房地产市场的总体发展保持平稳，房地产价格基本上趋于稳定状态，市场比预期更加的理性。因此，我们可发现楼市的调控大体上完成了目标，未来也是向着平稳发展，不会再出现大幅波动，烟台市房价变化亦如此。

本文所研究的影响烟台二手房房价的因素大都来源于国外其他学者的相关资料，影响因素选取了11种较为主要的进行了分析，虽然分析结果具有可靠性，但房地产市场变幻莫测，真正影响二手房房价的因素远不止这11种，所以本文通过灰色关联度分析法得出的结论略为片面。另外，灰色关联度分析法存在一定误差，可能也会对结果有轻微影响。因此，如果能尽量克服上述不足，研究结论将更加精准，更加具有说服力。

注释

①陈霖，陈坤.基于灰色关联度的某市房价影响因素研究[J].科技视界，2017（32）：80-81.

②唐朝光.房价影响因素的灰色关联度分析——以南宁市为例[J].中小企业管理与科技，2015（03）：183-185.

③缪格.基于多元回归法的武汉市二手房价格影响因素研究[J].城市勘测，2017（1）：33-38.

④刘思峰，杨英杰，吴利丰等.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，2014.