基于多元线性回归的日照市商品房价格影响因素分析

安 盼

(天津工业大学 天津 300387)

随着我国经济的迅速发展、人们生活质量一步步得到提升，人们的消费理念和消费水平也发生着改变，使住房成本不断地增加，房价也自然而然成了人们每天茶余饭后的焦点问题。日照作为文明的发祥地、市场潜力巨大，为房地产业发展提供了得天独厚的条件，所以同样上涨的问题在日照市的商品房价格市场也在每天上演着。本文将日照市的商品房价格作为研究对象，使用SPSS进行多元线性回归分析，最后，针对日照市房地产的现状结合模型对日照市房地产政府政策、房地产开发商和购房者等提出相关建议。

一、商品房价格影响因素

影响住宅商品房价格的因素有很多种，国内外的诸多专家学者通过大量的研究表明，环境因素、经济因素、社会因素和政治因素四大类因素主导着房屋价格的变化。结合日照市的具体情况，参考已有的相关文献的研究成果，本次研究重点选择了地区生产总值、城市居民人均可支配收入等7个影响因素作为指标，对日照市商品住房均价进行分析。

二、多元线性回归模型的建立与检验

(一)数据的获取和数据的处理

鉴于数据的准确性和获取的难易程度，本次研究选取数据样本的时间序列设定为2008—2017年，文中统计数据来源于2008年到2017年日照市统计年鉴和日照市国民经济与社会发展统计公报。具体数据见表1。

表1 2008-2017年日照市商品房平均销售价格影响因素数据统计表

(二)模型的建立及相关性分析

1.模型的建立

日照市商品房单位售价为因变量，用Y表示。模型中自变量指标为：地区生产总值X1，城市居民人均可支配收入X2，年末总人口数X3，房地产开发投资额X4，住宅竣工面积X5，商品房销售面积X6，年末贷款余额X7，进行多元线性回归，建立模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+ε

式中β1，β2，β3，β4，β5，β6，β7是回归系数，β0为常数项，ε为剩余残差，与7个自变量无关。

2.相关性分析

对所选取的7个自变量做相关性分析，排除自变量与因变量之间的相关性，得出下面的矩阵。由SPSS可知，Y与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的Person相关系数分别为0.977，0.980，0.870,0.762,0.377,0.853,0.920。由数值得出，X5与Y的相关性只有0.377它们之间关系并不显著，X4与Y有一定的相关性，除这两个因素外，因变量和其他因素之间表现出很强的相关性。

(三)多元线性回归模型的分析

对数据用SPSS软件进行逐步回归分析，X1、X3、X4、X5、X6、X7这六个自变量均被排除，只有X2进入模型，此时模型变为：

Y=β0+β2X2

从表4可以看出：模型的系数R为0.980，R2为0.960，调整R2为0.955，接近于1，这表明该模型选择的自变量与因变量线性关系非常显著。

表4 最终模型拟合优度检验表

确定模型中的各个变量的系数，进行了拟合优度检验，得到最终的回归模型：Y=639.753+0.163X2+ε。

1.模型的F检验

首先，提出假设：

H0：均为0(i=0,1,2,3...)

H1：不全为0(i=0,1,2,3...)

利用SPSS软件测算F值得结果如下：

表5 方差分析结果

由表可以看出，模型的F统计量的p值小于0.001，表明数据结果的统计意义显著，因此拒绝H0，该方程可以通过检验。

从最终得出的回归方程：Y=639.753+0.163*城市居民人均可支配收入，可以看出：城市居民人均可支配收入与商品房单位售价呈正相关关系，即城市居民人均可支配收入每增加一个单位，商品房单位售价增加0.163个单位。

三、结论与建议

针对日照市房价影响因素的结果分析，为了使日照市房价继续处于稳定发展的状态，政府应针对日照市的具体情况具体分析，努力使房价增长速度保持在居民消费可承受范围之中。引入资产、增加税收的重要领域是房地产市场，要鼓励农民在城市买房，为了推动产业发展而结合实际来出台激励政策，提高农民进城购房的意愿，激励农民进城买房，从而使房地产库存减少。