成都市05年度住宅市场定价模型Word格式文档下载.docx
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占地面积
x5
室
x6
厅
x7
卫
厨卫装修标准
精装修
初装修
清水房
x8
周边环境
有大型商场,超市
累加
有大学、小学、中学、幼儿园
交通便利与否
运动设施
x9
户型
多层
7层及其以下,无电梯
小高层
1.5
y
高层
7层以上的电梯公寓
（一）模型的建立：
首先我们假定模型为线性形式:
即
使用eviews对该模型进行回归分析（原始数据参见附件一）
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/06/05Time:
15:
49
Sample:
146
Includedobservations:
46
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X1
330.3166
158.9451
2.078181
0.0449
X2
35.71240
18.36193
1.944915
0.0596
X3
270.5117
200.5099
1.349119
0.1857
X4
-0.145941
0.618733
-0.235871
0.8149
X5
-75.59086
209.5936
-0.360654
0.7205
X6
-201.6988
314.9935
-0.640327
0.5260
X7
406.5982
350.6853
1.159439
0.2539
X8
555.8820
129.3793
4.296531
0.0001
X9
636.7978
429.4878
1.482691
0.1469
C
-2332.010
1320.955
-1.765396
0.0860
R-squared
0.783368
Meandependentvar
3184.696
AdjustedR-squared
0.729209
S.D.dependentvar
1440.707
S.E.ofregression
749.7082
Akaikeinfocriterion
16.26691
Sumsquaredresid
20234248
Schwarzcriterion
16.66444
Loglikelihood
-364.1388
F-statistic
14.46446
Durbin-Watsonstat
1.097759
Prob（F-statistic）
0.000000
回归结果见上表，发现t统计量的p值明显大于0.05，无法通过检验，修正R^2=0.729209较高，F值显著大于临界值0.05，我们认定模型中存在多重共线；
与此同时，DW的值1.097759在0.01显著性水平下落入无法判定区域（0.9271.834）。
鉴于回归结果不太理想，我们决定将模型进行对数变化。
对数变换后模型中参数可以看作Y相对于X的百分比变化，可以降低数据中因为评分的人为因素造成的不利影响，而且还可以减少异方差的影响。
即原表达式变化为：
根据新的对数模型，我们采取逐步回归的方式不断的减少解释变量个数寻求最佳的log（y）表达式，即当模型中有i（i＝9、8、7….）个解释变量时，我们从
个模型中选取F统计量的p值最优的一个，直至达到理想效果时（即F统计量的p值小于给定的临界值）停止减少变量。
我们将这个F的p值取为0.05，应用统计软件SAS，我们可以直接得到逐步回归的最优结果，如下：
Step1当引入九个解释变量时的回归结果：
Error
SumofSquares
F
Prob>
c
4.87008388
0.86121754
1.51976912
31.98
LOGX1
0.57178564
0.08930026
1.94846019
41.00
LOGX2
0.74759478
0.23261117
0.49090996
10.33
0.0028
LOGX3
0.00613760
0.15574548
0.00007381
0.00
0.9688
LOGX4
0.03867910
0.04376193
0.03712703
0.78
0.3826
LOGX5
0.04434081
0.14456985
0.00447077
0.09
0.7608
LOGX6
-0.10341707
0.19090993
0.01394626
0.29
0.5914
LOGX7
-0.04581903
0.15905078
0.00394412
0.08
0.7749
LOGX8
0.06266131
0.12937475
0.01114886
0.23
0.6311
LOGX9
0.11958031
0.17348930
0.02257898
0.48
0.4951
显然，LOGX3、LOGX4……LOGX9的回归结果皆不尽如人意，其F的p值大于0.05。
该模型达不到要求。
因此，我们改用8个变量回归，并在
个回归结果中选出最优的一个（即下表）。
有必要说明，这一选择过程由SAS软件完成，依据的标准已事先在程序内部设定。
同理，以下7步皆照此处理，不再赘述。
Step2引入8个解释变量的回归结果
SumofSquares
4.87932500
0.81741962
1.64770459
35.63
0.57346645
0.07739036
2.53917319
54.91
0.74703670
0.22902556
0.49200095
10.64
0.0024
0.03785721
0.03794983
0.04601798
1.00
0.3250
0.04457036
0.14249009
0.00452452
0.10
0.7562
-0.10072091
0.17580833
0.01517785
0.33
0.5702
-0.04603275
0.15679887
0.00398564
0.7707
0.06277069
0.12758784
0.01119297
0.24
0.6256
0.11609480
0.14722273
0.02875582
0.62
0.4354
Step3引入7个解释变量的回归结果
4.97361789
0.74258191
2.02457875
44.86
0.56744555
0.07372074
2.67391467
59.25
0.72297807
0.21127494
0.52848520
11.71
0.0015
0.03630448
0.03712486
0.04315879
0.96
0.3343
0.01771462
0.10792739
0.00121585
0.03
0.8705
-0.10122597
0.17367326
0.01533192
0.34
0.5634
0.06688740
0.12528085
0.01286464
0.5965
0.11477451
0.14537390
0.02813174
0.4347
Step4引入6个解释变量的回归结果
4.97967032
0.73235497
2.03452609
46.23
0.56959777
0.07163449
2.78225916
63.23
0.72116361
0.20833684
0.52727942
11.98
0.0013
0.03820305
0.03483400
0.05292913
1.20
0.2795
-0.08614209
0.14551650
0.01542097
0.35
0.5573
0.06169746
0.11970301
0.01169041
0.27
0.6092
0.12205809
0.13669753
0.03508465
0.80
0.3774
Step5引入5个解释变量的回归结果
coefficient
4.95127082
0.72354481
2.02283634
46.83
Logx1
0.59867583
0.04373725
8.09354515
187.36
Logx2
0.74688004
0.20040881
0.59996560
13.89
0.0006
Logx4
0.03881208
0.0
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