基于spss的?？谑迤陂g住房消費(fèi)需求分析與預(yù)測(參考版)
2025-06-30 19:15本頁面
【正文】 其次要感謝政管學(xué)院所有老師，老師們不僅教會(huì)了我們專業(yè)知識(shí)，更多的是對待學(xué)習(xí)的態(tài)度，最后對老師，同學(xué)們再次致以我最衷心的感謝！參考文獻(xiàn)[1] [M].北京：北京大學(xué)出版社,.[2] 林杰斌，[M].北京：清華大學(xué)出版社，.[3] 陳正昌，程炳林，—統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用[M].北京:中國稅務(wù)出版社，.[4] [M].北京：光明日報(bào)出版社，.[5] 2009年?？谑薪y(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，.[6] 吳良國，路金勤. 武漢市居民住房需求研究[J]. 武漢科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2007，9 (6):210.[7] [D].重慶:.[8] [D].西安：.[9] [D].哈爾濱：.[10] [D].石家莊：.[11] [D].西安：.[12] 鄭思齊，：模型、估計(jì)與預(yù)測[J].土木工程學(xué)報(bào)，2005 （7）:2230.[13] [D].杭州：浙江大學(xué)，2000.[14] [M].北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，.[15] 陸杰峰，[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(人文科學(xué)出版社)，2001（6）:1225.[16] [M].北京：北方交通大學(xué)出版社，.[17] 李志輝，[M].北京：電子工業(yè)出版社，.17。*老師在我畢業(yè)論文的撰寫過程中，給我提供了極大的幫助和悉心的指導(dǎo)。 致謝這次畢業(yè)論文能夠得以順利完成，是所有曾經(jīng)執(zhí)導(dǎo)過我的老師，幫助過我的同學(xué)，幫助和鼓勵(lì)的結(jié)果。房地產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度很高，其他產(chǎn)業(yè)的興衰都會(huì)影響到房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而影響到住房需求。我們所有的預(yù)測均建立在當(dāng)前所有政策不變的前提下,一旦投資政策、利率政策、稅收政策等出現(xiàn)大的變動(dòng)時(shí),房地產(chǎn)業(yè)就會(huì)受到直接的影響,這必將影響到預(yù)測的效果。房地產(chǎn)業(yè)是政策性較強(qiáng)的行業(yè),房地產(chǎn)需求受政策變動(dòng)的影響大。本課題預(yù)測期長達(dá)7年。主要不足為:預(yù)測周期較長，可能會(huì)影響結(jié)果精度。本文主要通過人口規(guī)模、城市居民可支配性收入預(yù)測了2009一2015年?？谑忻磕曜》肯M(fèi)需求的數(shù)量，通過住房需求預(yù)測結(jié)果，可以看出城市人口與收入水平對住房需求的影響是很大的。不要盲目地加大住房的開發(fā)總量。家庭規(guī)模的小型化和家庭類型的簡單化已成為未來的發(fā)展趨勢，對中小戶型住房的需求量也將相應(yīng)的增加。近兩年，由于建設(shè)國際旅游島的利好消息傳播，大量投資炒房客涌入海南，房價(jià)在一年之間翻了一番，這是很不健康的發(fā)展?fàn)顩r，導(dǎo)致樓市泡沫出現(xiàn)，不利于經(jīng)濟(jì)的正常穩(wěn)定發(fā)展，政府應(yīng)嚴(yán)格執(zhí)行國務(wù)院關(guān)于遏制房價(jià)過快上漲的通知，堅(jiān)持實(shí)行限價(jià)限購政策，讓樓市回歸理性。?？诘亩ㄎ皇菄H旅游城市，這決定了?？诎l(fā)展旅游地產(chǎn)的必要性，而本地居民的收入水平相對較低，無法承受旅游業(yè)發(fā)展帶來的高昂房價(jià)，因此，政府應(yīng)確保適量建設(shè)指標(biāo)來建設(shè)保障性住房。因此，要保障“居者有其屋”的民生目標(biāo)，必須切實(shí)了解住房需求情況，并采取相應(yīng)的政策措施，保證住房市場成為民生市場，從而保證城市長遠(yuǎn)、可持續(xù)的競爭力。而真正需求住房的人大多還是中低收入群體。借助于住房的價(jià)格機(jī)制，社會(huì)財(cái)富以驚人的速度向一些既得利益集團(tuán)集中。表55 系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.共線性統(tǒng)計(jì)量B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版容差VIF1(常量).004常住人口.529.028.328城鎮(zhèn)居民可支配收入.465.046.328根據(jù)結(jié)果系數(shù)表，其回歸方程為Y=（X1）+(X2) X1為常住人口，X2為城鎮(zhèn)居民可支配性收入。（3）回歸系數(shù)檢驗(yàn)： 根據(jù)表55中回歸分析的結(jié)果可以看出，經(jīng)T檢驗(yàn)，說明常住人口、城鎮(zhèn)居民可支配性收入和住房銷售量有線性相關(guān)關(guān)系。采用SPSS處理數(shù)據(jù)以后的得到以下結(jié)果:（1）模型摘要(R平方檢驗(yàn)):表53 模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差更改統(tǒng)計(jì)量R 方更改F 更改df1df2Sig. F 更改1.948a.898.873.89828.000從模型擬合的結(jié)果來看，復(fù)相關(guān)系數(shù)（R），判定系數(shù)（R方），結(jié)果說明模型擬合度較高，%的數(shù)據(jù)。在這里將歷年住宅銷售量定義為住房消費(fèi)需求量。多元線性回歸模型將預(yù)測因子與因變量的關(guān)系表示為公式:Y=α+β1X1+β2X2…βnXn式中:α為截距。線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法之一，如果在回歸分析中，只包括一個(gè)自變量和一個(gè)因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。因此，我們選用多元線性回歸模型來分析常住人口、城市居民可支配性收入同銷售面積的關(guān)系。 從相關(guān)分析的結(jié)果中可以看出:本文所選擇的兩個(gè)預(yù)測量常住人口、城市居民可支配性收入同因變量銷售面積有較大的相關(guān)性。從上一節(jié)分析中我們得出，在影響住房需求的因素中，城市常住人口與城市居民可支配性收入占了絕對重要的地位，有比較可靠的歷史數(shù)據(jù)，因此，在本預(yù)測模型中選用的數(shù)據(jù)僅考慮了城市常住人口與城市居民可支配性收入。由于住房政策、住房觀念無法用科學(xué)的數(shù)據(jù)量化表達(dá)出來，因此在做預(yù)測時(shí)不予考慮。因此，住房觀念也成為影響需求的因素之一。當(dāng)前，?？谧≌叩闹饕繕?biāo)是滿足住宅市場的有效需求，主要的政策手段是收緊高檔商品房的供給，打擊投機(jī)炒房行為，加大力度建設(shè)保障性住房。當(dāng)住房政策緊縮時(shí)，住宅需求會(huì)下降。一般而言，世界各國政府都是重視住房政策的。人口的總量與住宅的需求量成正比關(guān)系。顯然，住房是一種“正常商品”，隨著收入水平的提高，住房消費(fèi)需求會(huì)隨之上升。微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，對于經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的正常商品來說，收入消費(fèi)曲線是向上傾斜的，即隨著收入水平的提高，對它的需求也會(huì)隨之增加。討論住宅價(jià)格和居民收入對住宅需求的影響程度時(shí)，一般考慮的是住宅價(jià)格和
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