摘要  本文主要运用多元统计中的灰色关联度分析，回归分析研究了中国1998年至2013年房地产价格及其影响因素，确定主要影响因素，并在统计分析的基础上结合我国的实际情况提出一些合理化建议。76237

毕业论文关键词  房地产价格；灰色关联度分析；回归分析

一、 绪论

1。1选题背景

近几年,房地产价格逐年快速上升。目前,在北上广等几个大城市中,每平方米高达上万元的房地价格早已不是令人惊讶的事了,这些价格在黄金地段甚至可能上升到几十万一平，且此房价上涨的趋势还在不停的持续，在2006年，全国七十个大中城市房屋销售价格2月份同比上涨5。5% ， 而现在的最新数据也显示，在2016年2月一线城市房屋销售价格同比涨幅达22。2%，是七十个大中城市房价数据有史以来的最高增幅，由此可见，2006年以来至今的房价一直没有得到很好的改善，这与国家稳定房价的政策是相违背的。

1。2研究的目的及意义

近年来，随着中国房地产业的迅速增长，房地产已成为我国经济的支柱产业。1998年以后，由于国家出台了《关于进一步深化城镇住房制度改革，加快住房建设的通知》，导致我国截止了住房实物分配，设立起一个住房分配货币化、住房供应商品化和社会化的住房新体制，自此我国房地产进入了一个快速发展的阶段，房地产价格变化问题也由此引起了人们的广泛关注，虽然国家也采取了各种政策来对房地产价格进行宏观调控，但是效果并不理想。因此，有关房地产的研究就显得非常重要，研究房地产价格，不仅可以为政府制定相关政策，从而进一步改善加强对房地产的调控，还能为该产业的稳定发展提供更加坚实的理论依据，具有重要的理论和现实意义。

1。3国内外研究

1。3。1国外研究

在国外，有关房地产的研究相对较多，有的期刊都是专门报道房地产方面的相关信息，其中，房地产金融和经济和房地产研究相对比较权威。Joshua Kahr 和Michael C。Thomsett的房地产市场评价和分析先对房地产市场的需求和供给方面进行主要分析，再使用GIS工具来分析房地产市场。Brooks Chris和Tsolacos Sotiris(2010)[1]写的房地产模型和预测对房地产市场价格的建模和预测分别使用了回归分析、时间序列、联立方程、向量自回归这几个方法。 论文网

1。3。2国内研究

从国内看，中国的房地产仍处于早期研究阶段，因为我国的房地产不容易搜集到数据，且历史数据也较少，所以我国通常借鉴国外一些房地产方面的研究理论来对我国的房地产进行研究。

李勇、王有贵（2011）[2]运用状态空间模型来说明各成分对我国房地产价格变动的影响。 裴振（2012）[3]利用多元回归分析、灰色关联分析、因子分析等多种统计分析方法分析房价的各影响因素。孙玉梅， 武立广（2013）[4]通过建立灰色关联度模型来对房价的影响因素大小进行排序，从而进一步分析云南省昆明市的房价。郝丹璐（2014）[5]用1998到2012年度数据对影响房价的七个主要因素进行灰色关联分析和因子分析，探讨房价变化的原因，找到房价的主要影响因素。范莉丽、郭沛（2015）[6]搜集2000到2013年北京上海等四个直辖市的数据，通过利用改进的灰色斜率关联度模型分析各层面与房价的关联程度。 

通过对这些国内国外研究组合的研究，我们发现，大部分研究人员都对其研究地区的房地产市场是非有效性市场采取默认方式，通过对价格和相应指数直接建立房地产价格预测模型来分析。但是不同地区的市场有效性显然也可能不一样，还有诸多影响房地产价格的因素，因为中国国情，太多指标都没有足够的历史证据，且指标的选择有较大的局限性，要能做到准确的选择影响指标几乎是不可能的，所以指标的选择是主观的。但是，如果没有这些影响房价的因素，房地产价格也能从自己的变化中反映出一些有影响的因素，因此，只要我们能够发现房地产价格变动身后的不变模式，就能预测房价。