基于偏最小二乘法分析我國房價的主要影響因素-免費閱讀
【正文】 國土資源部現(xiàn)已正式啟動全國土地衛(wèi)星圖片執(zhí)法檢查問責(zé)工作，已對部分市縣負責(zé)人進行約談。二是針對第一套房的購買者，在加大監(jiān)測的力度上給與利息上的優(yōu)惠，一方面要避免信譽詐騙，另外一方面要保證真正需要買房的人的權(quán)益。建經(jīng)濟適用房和廉租房才是根本之道，商品房的價格并不需要過于打壓?！钡?月15日,國務(wù)院出臺具體措施：“要求對貸款購買第二套住房的家庭,貸款首付款不得低于50%,貸款首付款比例不得低于30%.”接著，4月17日,國務(wù)院又發(fā)出《關(guān)于堅決遏制部分城市房價過快上漲的通知》,提出十條舉措,被稱為房地產(chǎn)“新國十條”。在提取PLS成分的過程中考慮自變量和因變量相關(guān)性意義不大，有可能很多步提取的PLS成分都只包括很少的自變量離差信息特別是自變量內(nèi)部有嚴重的多重共線性時，因此，只有自變量的離差信息利用率較高時且綜合回歸擬合誤差率較低時，應(yīng)用PLS方法才會有意義。這樣便可以適當(dāng)?shù)木徑馍鐣掀毡榇嬖诘年P(guān)系房屋的各種問題。 再根據(jù)函數(shù)還有屬于得到根據(jù)函數(shù)得到的數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的情況如圖5所示。對于每一個i=1,2，…，n，重復(fù)上述做法，定義yi的預(yù)測誤差平方和為SPRESS,hj有：SPRESS,hj=定義Y的預(yù)測誤差平方和為 SPRESS,h，有SPRESS,hj=顯然，如果回歸方程的穩(wěn)健型不好，誤差很大，它對樣本點的變動就會十分敏感，這種擾動誤差的作用，就會加大SPRESS,h的值。（3） 全國土地交易價格指數(shù)和建筑材料購進價格指數(shù)均已2003年為100的基期。在提取這兩個成分時，t1與u1必須滿足下面兩個條件：（1） t1與u1應(yīng)盡可能多的寫到他們各自數(shù)據(jù)表中的變異信息；（2） t1與u1的相關(guān)程度能夠達到最大。這個數(shù)據(jù)也會影響房地產(chǎn)開發(fā)商以及其他建設(shè)單位的用于開發(fā)房產(chǎn)的成本，并且可以對最終的房價產(chǎn)生一定的影響，這個數(shù)據(jù)的降低會使得全國平均房價的降低。不包括土地的后繼開發(fā)費用、稅費、各種手續(xù)費和拆遷費等。因此，低的住房公積金貸款利率也會增加居民的購房熱情。影響因素在一起可以歸納包括：1， 城鎮(zhèn)居民平均可支配收入。當(dāng)個變量集合內(nèi)部存在較高程度的相關(guān)性時，用偏最小二乘回歸建模，比對因變量做多元回歸更加有效，其結(jié)論更加可靠，整體性更強。本文通過對影響房價變動的主要因素進行定量分析，并且在眾多數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上構(gòu)造出房價與這些重要因素之間的預(yù)測建模。中國房地產(chǎn)的基礎(chǔ)起步晚，再加上房價本身就與眾多外部內(nèi)部的因素息息相關(guān)，使得房價的趨勢所向和變化的幅度很難預(yù)測在一個準確的范圍之內(nèi)。關(guān)鍵詞：商品房平均銷售價格 城鎮(zhèn)居民平均可支配收入 偏最小二乘回歸 摘要Abstract在房價日益增長的今天，使得越來越多的人關(guān)注中國的這一現(xiàn)狀。中國房地產(chǎn)在短時間內(nèi)發(fā)展迅速，同時也會帶來很嚴重的問題，因此進一步了解影響房地產(chǎn)的各種因素并加以調(diào)控，對于我國房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也是有很大的幫助的。所以，判斷和分析影響房價的原因就變的很有必要了。2， 五年以上住房公積金貸款利率。這樣對于有購房預(yù)期的居民來說，可以大大增加購房的選擇區(qū)間，并且相對來說，可以使得全國房價的平均數(shù)降低。建筑材料購進價格指數(shù)是指房地產(chǎn)開發(fā)商或者其他建設(shè)單位進行商品房開發(fā)時，購進的所有建筑材料時所支付的建個的變動趨勢和程度的相對數(shù)。為研究自變量與因變量之間的關(guān)系，在一起觀測n個樣本點。若最終對X共提取了m個成分t1，t2，…，tm，偏最小二乘回歸將通過利用yk（k=1,2，…，q）對t1，t2，…，tm的回歸，然后表達成yk關(guān)于原變量x1，x2，…，xp的回歸方程。因而在偏最小二乘法回歸方程中，究竟取多少個成分為宜，可通過考察增加一個新的成分后，能否對模型的預(yù)測功能有明顯的改進來考慮。 SAS 系統(tǒng) 2004年06月10日 星期二 上午12時08分02秒 2 The PLS Procedure Percent Variation Accounted for by Partial Least Squares Factors Number of Extracted Model Effects Dependent Variables Factors Current Total Current Total 1 Parameter Estimates for Centered and Scaled Data y
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