影響全國房價多元回歸分析-預(yù)覽頁
【正文】 計行業(yè)、開發(fā)商以及消費者也越來越關(guān)注住宅節(jié)能問題。而這些企業(yè)在選擇經(jīng)營場所時, 基本上都是選擇只租不售產(chǎn)品, 無法與那些切割分散出售的物業(yè)進行合作。預(yù)計今后幾年一站式消費、體驗消費、主題型購物中心將進入消費者的生活中, 這一新的機會也要求開發(fā)商迅速提高自己與國際接軌的能力。未來的辦公室將成為一個知識中心。隨著旅游地產(chǎn)項目開發(fā)和運作的專業(yè)化發(fā)展, 以及旅游業(yè)本身的廣闊前景, 作為旅游和地產(chǎn)兩個黃金產(chǎn)業(yè)的交叉型產(chǎn)業(yè), 正逐漸為市場關(guān)注。今后幾年, 全國各地的旅游地產(chǎn)項目將在各種資源的主題創(chuàng)造方面有大的突破。因此，從宏觀經(jīng)濟角度分析預(yù)測未來房地產(chǎn)價格市場的發(fā)展趨勢，對于穩(wěn)定房價、保持適度開發(fā)和建立更合理的市場規(guī)則起到參考價值。經(jīng)過對這15年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行時間序列分析，設(shè)定國內(nèi)生產(chǎn)總值為X1,地產(chǎn)投資總額為X2,全國居民消費水平為X全社會固定資產(chǎn)投資房屋竣工面積為X4，作為自變量，全國房屋銷售均價設(shè)為Y，作為因變量。為0. 972，說明其擬合優(yōu)度較好。表3 ANOVA(b)Mode 1Sum of SquaredfMean SquareFSig.1Regression4(a)Rsidual10Total14a Predictors: (Constant),國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)。表4 Coefficients (a)ModelUnstandardized CoeffcientsStandardizedCoeffcientstSig.BBeta1(Constant)全國居民消費水平（元）房地產(chǎn)投資額（億元）固投房屋竣工面積（萬m2）國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）a Dependent Variable:房屋銷售均價(元/m2)(三)初步回歸模型分析但是，從表4中可以分析出，國內(nèi)生產(chǎn)總值、房地產(chǎn)投資額與全國房屋銷售均價皆負相關(guān)。表6 Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1(a)a Predictors: (Constant),房地產(chǎn)投資額(億元)，固投房屋竣工面積(萬m2) ,全國居民消費水平(元)(F檢驗)如表7所示, F（4, 10）=,更好的通過了方程顯著性檢驗。有利于各方主體進行理性決策、采取有效措施，以規(guī)避風險、提高收益、推進我國房地產(chǎn)市場的改革和規(guī)范化進程，實現(xiàn)房地產(chǎn)行業(yè)的健康、穩(wěn)定和持續(xù)發(fā)展。房地產(chǎn)開發(fā)土地來源無非是舊城區(qū)改造、企事業(yè)單位通過土地置換外遷、郊區(qū)閑置土地開發(fā)和占用耕地。為應(yīng)對土地緊張問題, 開發(fā)商將著重開發(fā)高層和小高層建筑, 以提高容積率的方法來稀釋土地成本, 緩解商品房過快上漲壓力, 但這同時會提高施工成本, 因此可以預(yù)見, 今后商品房格上漲不可避免。 在全面動態(tài)收集房地產(chǎn)市場信息數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上, 建立科學(xué)有效的房地產(chǎn)市場預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)。 加強對房地產(chǎn)市場需求變化趨勢的研究預(yù)測,根據(jù)土地需求和土地資源情況, 制定科學(xué)的土地供應(yīng)計劃。對低保人群實施廉租房政策。（四） 增加普通住房的供給政府要給予中低價位、中小戶型普通住房建設(shè)一定的政策支持, 通過減免相關(guān)稅費等措施, 引導(dǎo)開發(fā)商加大中小戶型普通住房的開發(fā)力度。12
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