摘要：本文选择2008至2014年的淮安市房屋销售价格、城镇居民可支配收入等作为研究变量，以房价为因变量，其他影响房价的因素为自变量，建立线性回归模型找出影响房价的主要因素。通过对淮安市今年房价进行建模研究及量化分析，找出影响房价的主要因素，可以在一定程度上为淮安市政府进行房屋价格宏观调控提供依据，为房地产开发商有针对性地对淮安市房地产开发提供参考，便于淮安市民了解房价信息。75691

毕业论文关键词：房屋销售价格，人均可支配收入，人口数量，线性回归模型

Abstract:The paper takes datas that 2008 to 2014 Huaian City housing price, urban residents' disposable income as variables and price as the dependent variable, price for the effects of other factors as independent variables,we'd like to establish the linear regression model to find out the main factors that affect the price of housing。 Through modeling and quantitative analysis of Huaian City this year prices, and to find out the main factors that affect the price, can be in a certain extent for Huaian city government for housing price macro adjustments and controls provide the basis, and the real estate developers have for of Huaian City real estate development to provide reference for that local people know the real information。 

Key words : housing price, per capita disposable income(PCDI), population, linear regression model

目录

1 引言 5

1。1 房屋价格指数研究背景 5

1。2 本课题研究内容 5

2 房屋价格影响因素分析 6

2。1 自然因素对房屋价格影响 6

2。2 政策因素对房屋价格影响 6

2。3 经济因素对房屋价格影响 7

2。4 社会因素对房屋价格影响 7

3 模型的建立 8

3。1 线性回归模型理论基础 8

3。2 线性回归模型 10

结论与政策建议 15

参考文献 19

致谢 20

附录 21

1 引言

1。1 房屋价格指数研究背景

“衣食住行”为人之生存根本。在全面建设小康社会的大背景之下，人民生活水平得到了极大提高，衣食无忧，随之而来的住房问题便引起了人们的广泛关注。自1998年住房制度改革以来，房地产业成为国民经济的重要支柱产业之一。然而，近年来，房价作为国民关注房地产业的首要指标，其上升幅度远远大于居民经济收入的增长幅度，引起了人们对于房地产业是否存在经济泡沫的质疑及如若泡沫破裂将会给中国经济带来怎样沉重打击的担忧。对于此类质疑与担忧，我们必须要从根本解决，了解哪些经济指标与房价变动密切相关，找出影响房价的主要因素，以及该因素对房价的作用方向和作用大小。论文网

    因此，为了能够达到准确的评价效果，本文采用线性回归方法对淮安市房屋价格指数进行研究，从而对淮安市未来发展趋势做出预测。该方法能够反映近年来淮安市房价态势。本文中的数据分析和计算使用了SPSS软件。

    本文所有数据均来自淮安市统计年鉴。