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四川省房地产市场运行预测

何　雨四川理工学院数学与统计学院

周霆浩四川理工学院数学与统计学院

赵　露四川理工学院数学与统计学院

高　莹四川理工学院数学与统计学院

许　健四川理工学院物理与电子工程学院

柏宏斌(指导老师) 四川理工学院数学与统计学院

摘要：本论文着重于从供需结构角度出发,建立四川省房地产市场分区模型,首先运用Logistic阻滞增长模型及多元线性回归模型预测四川省各区房价走向,接着通过主成分分析对市场供求结构进行预测与评价,最后结合层次分析结果给出有利于市场供需结构平衡发展的调控建议,为四川省政府科学决策和房地产企业了解市场及把握房地产发展方向提供参考依据.

关键词：供需结构；多元线性回归；主成分分析；层次分析

中图分类号：F293?文献识别码：A?文章编号：1001-828X(2018)006-0-02

一、四川房地产市场供需综合评估分区模型

基于供给侧结构和需求出发建立分区模型.供给侧结构反映在国有企业、集体企业、私营个体及其他类型的企业个数和平均从业人数上；需求则是体现在GDP、年末银行存款余额、城镇人均可支配收入及商品房销售上.根据各市2011-2014年各指标数据,分别计算每年各市国有、集体、私营、其他类型企业个数占全省各类企业个数的比例并取平均；其他指标按相同方法得出平均值,最后按照相同权重分别计算供给侧综合评估分数及需求综合评估分数.再将每个市州的供给侧得分及需求侧综合得分按权重计算,得出综合得分如下：

市(州)成都绵阳南充内江宜宾资阳达州

加权综合评估得数35.015.244.784.114.073.873.84

市(州)泸州广元德阳乐山遂宁凉山眉山

加权综合评估得数3.613.543.533.443.323.162.93

市(州)自贡广安攀枝花巴中雅安甘孜阿坝

加权综合评估得数2.902.872.602.442.181.301.25

根据以上综合评分结果可将四川省分为：一区：成都；二区：绵阳、南充、内江、宜宾、资阳、达州、泸州；三区：广元、德阳、乐山、遂宁、凉山、眉山、自贡、广安；四区：攀枝花、巴中、雅安；五区：甘孜、阿坝.

二、房价预测模型

由于房价具有自我抑制的特性,本文试图采用灰色预测结合Logistic阻滞增长模型对2-5区未来10年的房价趋势进行初步预测.由于成都市目前的房价水平远高于其他地区,按照Logistic增长模型的理论,其房价的发展阶段已处于中后期,增长幅度趋于平缓,故直接运用灰色预测模型进行预测,所得结果如下：

为进一步分析出影响房价变化的因素,利用灰色关联法,将房价作为评价市场运行的标准,选出了7个影响房地产市场运行的主要因素.并运用多元线性回归模型对房价进行分析,得出各区多元线性回归模型分别为：

一区：

二区：

三区：

四区：

五区：

注：城镇人均可支配收入X1、GDP X2、房屋竣工面积X3、年末银行存款余额X4、本年完成投资额X5、平均从业人数X6、企业个数X7.

三、主成分分析

1.指标体系的构成

在上述各项影响供需平衡的指标中,按照分区结果,找到以下8个综合指标以研究房地产市场供需协调关系：商品房销售面积增长率Bi1、商品房销售面积/商品房竣工面积Bi2、人均可支配增长率Bi3、商品房竣工面积/商品房施工面积Bi4、商品房销售额/本年完成投资额Bi5、平均从业人数增长率Bi6、企业个数增长率Bi7、生产法GDP/年末银行存款余额.

2.当前市场主成分分析模型

以一区房地产市场为例,根据上述指标体系,整理得出一区标准化房地产市场运行指数,运用SPSS对上述数据进行主成分分析,最终提取出能概括反映该区域房地产供求协调关系的供求结构指数F：

年份200620072008200920102011201220132016

F0.871.65-0.472-0.5-0.38-0.83-1.17-1.17

计算指标数据系列的均值与标准差,按照“3σ法则”,划分评价区间,据此得出一区房地产供求结构指数预警区间如下表,F值在异常区间的视为预警指标.

异常区间基本正常区间正常区间基本正常区间异常区间

<-2.40(-2.40,-1.20)(-1.20,1.20)(1.20,2.40)>2.40

3.预期市场主成分分析模型

由于当前四川省房地产市场供求结构不稳定,故对各指标预测值再次进行评估,期望得到未来10年房地产市场供求结构的发展情况.结合上文涉及指标,用MATLAB拟合工具箱进行拟合并预测,对得到的预测值进行市场评估,得到各区未来10年的F值与供求结构指数预警区间,下表数据以一区为例,其他区计算方法同理.

一区未来10年供求结构指数

年份2015201620172018201920202021202220232024

F4.001.911.391.140.01-0.32-1.03-1.61-2.43-3.06

一区未来10年供求结构指数预警区间

---异常区间基本正常区间正常区间基本正常区间异常区间

一区<-4.32(-4.32,-2.16)(-2.16,2.16)(2.16,4.32)>4.32

四、层次分析

1.指标选取及层次划分

为得到合理的调控政策,结合上文各区房地产市场现状及预期的测评,将2003-2024年各区值按照纵横对比得到了几项利于供给机构平衡的政策进行层次分析.本文选择了所需投入、见效周期、政策执行阻力、监管难度以及政府调控决心5个因素作为准则层Bi；选择了限购令C1、差别化的信贷C2、保障性住房工程C3、土地使用权管理、房地产税收制度C5以及限制外资购房C6作为方案层Ci；并在建立判断矩阵Ai时,以未来四川省重点区域的发展特点为设置矩阵时的判断标准,灵活建立适用于不同发展方向的判断矩阵,为多元化选择政策组合方案打下基础.

2.一致性检验及分析结果

用MATLAB数学软件对判断矩阵Ai做一致性检验得如下结果：

矩阵(Ai)CICR层次但排序的权重向量w

A-B0.100.089W0等于(0.1104,0.3221,0.0823,0.1726,0.3125)

B1-Ci0.0780.063W1等于(0.3474,0.2225,0.0654,0.0287,0.1135,0.2225)

B2-Ci0.0880.071W2等于(0.3688,0.1675,0.0319,0.0555,0.1292,0.2471)

B3-Ci0.1090.088W3等于(0.3844,0.2428,0.0663,0.0277,0.1280,0.1488)

B4-Ci0.1160.093W4等于(0.043,0.06,0.1598,0.4187,0.1143,0.2042)

B5-Ci0.0920.075W5等于(0.357,0.1607,0.05,0.032,0.095,0.306)

上表所示CR均小于0.1,一致性检验通过；根据以上结果计算各因素综合权重,得到方案层对目标层的合成权重向量为：W等于(0.307608, 0.159073, 0.066189, 0.10553, 0.114065, 0.247271),CR<0.1.由上述的分析结果可知,本文优选的房地产市场调控政策次序为：限购令,限制外资购房,差别化的信贷,房地产税收制度,土地使用权管理,保障性住房工程.

五、建议

1.政府要灵活运用限购令,稳定房地产,取消一些现有的非市场化调控措施,以确保行业长期平稳健康发展.

2.外资的持续加大引入,导致房价非理性变化的因素增多,政府应该加大限制外资力度,保障国内房地产市场的稳定.

3.差别化政策的提出有利于抑制投机性购房需求,让普通群众购房更容易.完善差别化信贷政策,能够使四川省房地产市场有序健康的发展.

4.房地产税收制度对房地产经济运行能够起到促进及保障的作用,完善房地产税收政策需要做到,贯彻税收公平原则,净化税收制度.

5.四川省未来房地产市场的宏观调控也必须要加强对土地使用权的管理,保障土地交易的公开透明.

参考文献：

[1]王英,黄容,段继红.基于主成分分析的重庆市房地产供求协调关系的研究[J].工程管理学报,2012,26(5):89-93.

[2]马世骁,高梦瑶.基于多元回归分析法预测房地产走势——以沈阳市为例[J].辽宁经济,2015(9):50-53.

基金项目：应用统计学创新型人才培养模式的理论与实践探索研究(14-156-291)；统计学专业人才培养模式与特色专业建设的探索研究(JG-1324)；应用统计学专业核心课程体系研究(JG—1501)；四川省房地产市场运行预测模型及其软件设计(201610622027).

房地产市场论文范文结:

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