商品房价格分析Word格式.docx

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516301

1946

662.3

河北

3263

2344

7193

7503347

760478

513749

5846

1499.3

山西

2707

2931

6854

2324439

192753

165871

2080

833.1

内蒙古

2972

951

9668

7531324

1049833

620543

4270

905.2

辽宁

4034

1922

10848

15404024

1038701

1064018

6538

2082.0

吉林

2917

1396

8410

4024662

187803

233107

3205

1144.4

黑龙江

3241

4321

7737

5149500

442658

305456

2722

1682.8

上海

12840

3030

29572

29521883

7426996

2218416

20332

3214.8

江苏

4983

2152

11993

47575593

6850243

3430285

19829

3167.6

浙江

7826

1742

15790

27333140

4310568

2073286

28507

2110.6

安徽

3420

2114

6829

9597305

812400

705100

4982

1452.1

福建

5427

2193

10950

11194980

1813592

956946

2857

881.4

江西

2643

4757

6229

5186664

697664

366066

3321

888.2

山东

3505

1415

10494

20682632

2595097

1342034

13620

3346.6

河南

2666

4886

6607

8933162

1073950

645284

3983

1828.4

湖北

3532

1845

7791

8616695

1020391

601846

7486

1629.4

湖南

2680

3276

7929

8048569

437091

522483

9633

1439.4

广东

6513

2402

15291

40634056

6722295

3553168

7641

4688.8

广西

3260

1391

6893

5675083

537479

489222

1218

845.8

海南

6261

2568

6695

2684113

402058

220222

91

204.3

重庆

3442

1637

8308

11351941

1254707

690546

2710

769.6

四川

3509

2737

6863

14357146

1214871

997851

5768

1473.2

贵州

2874

3217

5044

2525602

72556

188693

5212

496.5

云南

3561

5926

5363344

390072

392247

482

755.1

西藏

2452

1574

4060

102520

21797

5057

90

79.2

陕西

3223

5530

7069

5469013

391810

344483

2919

667.6

甘肃

2483

3814

5284

1340581

48211

83073

1772

566.7

青海

2517

2189

6495

378095

-16498

22391

158

112.0

宁夏

3090

902

7858

1469818

85408

87244

569

331.6

新疆

2604

4922

5990

2995468

279193

204086

2039

834.2

2、描述：

对表中数据进行基本描述，包括N值、极小值、极大值、均值、标准差、方差等指标，如表2显示。

表2——描述统计量

描述统计量

N

极小值

极大值

均值

标准差

方差

31

4338.71

2786.759

7766024.013

9483.00

5355.266

2.868E7

2634.16

1248.690

1559227.206

11163301.39

1.173E7

1.377E14

1525349.87

2101203.306

4.415E12

834029.03

932138.729

8.689E11

5644.39

6584.693

4.336E7

1352.959

1055.6584

1114414.616

有效的N（列表状态）

3、相关分析

表3——相关性

相关性

Pearson相关性

-.218

显著性（双侧）

.238

.926**

.000

.592**

.718**

.631**

.429*

.016

.378*

.036

**.在.01水平（双侧）上显著相关。

*.在0.05水平（双侧）上显著相关。

分析：

由表可看出，城市人口密度与商品房价格之间成负相关关系，居民人均消费水平与其高度相关，房地产企业经营总收入、房地产企业营业利润总额、房地产企业经营税金及附加与其显著相关，而社区服务设施数和建筑用地面积与其低度相关。

其中，居民人均消费水平、房地产企业经营总收入、房地产企业营业利润总额、房地产企业经营税金及附加在0.01水平（双侧）上显著相关，社区服务设施数和建筑用地面积在0.05水平（双侧）上显著相关。

4、回归分析

对已符合条件的自变量进行回归分析

表4——输入/移去的变量

输入／移去的变量

模型

输入的变量

移去的变量

方法

1

房地产企业经营税金及附加（万元）,居民人均消费水平（元）,房地产企业营业利润总额（万元）,房地产企业经营总收入（万元）a

.

输入

a.已输入所有请求的变量。

由上面的相关性分析知道，r≥0.5时，自变量与因变量显著相关或高度相关，因此输入的变量应为居民人均消费水平、房地产企业经营总收入、房地产企业营业利润总额、房地产企业经营税金及附加，可分别设为X1、X2、X3、X4，而

社区服务设施数和建筑用地面积因与因变量低度相关而被输出。

表5——模型汇总

模型汇总

R

R方

调整R方

标准估计的误差

.942a

.888

.870

1002.977

a.预测变量:

（常量）,房地产企业经营税金及附加（万元）,居民人均消费水平（元）,房地产企业营业利润总额（万元）,房地产企业经营总收入（万元）。

表6——Anova

Anovab

平方和

Df

均方

F

Sig.

回归

2.068E8

4

5.171E7

51.400

.000a

残差

2.616E7

26

1005963.680

总计

2.330E8

30

b.因变量:

商品房平均价格（元/平方米）

表7——系数

系数a

非标准化系数

标准系数

T

B

标准误差

试用版

（常量）

-284.221

595.103

-.478

.637

.515

.068

.989

7.545

-1.091

-2.144

.042

-.240

-.751

.459

.004

.002

1.252

2.484

.020

a.因变量:

（1）对回归系数进行显著性检验：

设B1=0,B2≠0

由表7最后一列可知，在置信水平为0.01的水平下，对个自变量的回归系数进行检验，可得，居民人均消费水平、房地产企业经营总收入、房地产企业经营税金及附加的回归系数是显著的。

（2）建立多元线性回归方程模型

Y=-284.221+0.515X1+0.004X4

（X1代表居民人均消费水平，X4代表房地产企业经营税金及附加）

由多元线性回归方程可知，商品房的价格可能会随居民人均消费水平的提高而上升，反之，则会降价；

另外，商品房的价格还会随房地产企业经营税金及附加的增加而上升，反之，价格下降。

五、得出结论

通过对2009年商品房价格变动及其可能的影响因素的分析，我们得出了关于商品房价格和居民人均消费水平、房地产企业经营税金及附加之间的多元线性回归方程，并由此非常清楚明了的看出他们之间的函数变动规律，进一步通过数据的统计明确了其影响合作用的效果。

除此之外，也可一瞥其他变量与商品房价格之间的大概关系，这样我们就通过严谨的量化的过程，得出了我们想要研究的问题的结论，即哪些因素影响商品房价格升高，如何对其影响。

根据目前商品房价格的现状，也许我们可以据此采取一定的措施来抑制商品房价格的升高，未来几年，我国将继续坚持扩大内需的方针，而住宅建设作为新的经济增长点，其投资力度和建设规模势必继续扩大，但伴随着市场供给规模的扩大，房产供求关系也将发生显著变化，开发商单边决定价格的局面将会发生根本性的改变。

因此，由消费者主导的买方市场势必会一定程度上影响着商品房的价格。

另外，未来的房地产市场也许会出现产品的更新换代，其工程质量、功能质量、环境质量和管理质量，甚至住宅建设的科技含量都将大幅度提升，花费同样货币购得的产品的内涵已发生变化，因而，传统的住房概念将随之被淘汰，房价的可比性将打很大的折扣。

为了迎接挑战，国内房地产开发商将会联手在信息、管理、价格、金融等方面进行集成和优化，一批以上市公司为主体的大公司、大集团可望脱颖而出，他们将通过联合、购并、重组、实现超常规的资源汇聚、资产增值和资本扩张，形成足以与外国大公司同台竞争的实力。

从长远利益看，这种竞争显然有利于降低开发成本，提升产品质量，使房产价格产生对消费者更为有利的影响。

此外．人世后企业间的剧烈竞争将会使双方的商业活动更符合游戏规则．更有利于维护消费者的利益。

而所有的这些无不印证了一个问题，那就是中国商品房价格的变动，无论过去还是现在甚至未来，都离不开很多因素的共同影响，这些因素或直接或间接地作用着，最终引起商品房价格变动。