回顾国内，近几年随着中国经济的腾飞及市场化运作下我国房地产市场可谓日益火爆。近几年随着中国经济的腾飞,中国房地产行业的发展也是突飞猛进。快速发张的房地产行业一方面在拉动了地方经济快速增长，却也造成了价格过快的上涨及通货膨胀等社会问题[4]。尤其是2007年至今，连续上涨的房地产价格已经远远超过了普通居民的购买能力，这种现象在一些大型城市尤其明显，往往一个人数十年的收入才勉强买到更有甚于买不到一套房子[5]。因此部分国内外学者提出我国房地产存在泡沫的观点便由此而生。论文网

本文先以上个世纪80年代日本的房地产泡沫危机为研究基础，并借助因子分析手段，进行合理分析测量。首先依据相关性分析、K。M。O检测等手段进行因子分析可行性分析。在取得合理的可行性分析结果后，参考危机时期日本房地产相关数据并查阅已有的参考文献，合理的简要概述了经济泡沫和房地产市场的相关理论。并结合历史事件及相关数据进行对比，简要分析在日本房地产市场爆发性增长时，所处的文化、社会、经济背景。然后，通过对比分析我国房地产市场相关数据，依据我国实际国情，适当修改数据项，并借助前文中已有的模型评析体系进行分析，对我国房地产市场进行测度，计算出其泡沫度。 然后通过与日本房地产市场相关数据进行对比分析，找出了我国房地产市场泡沫与日本房地产泡沫不同的地方，进行证实我国房地产市场泡沫不会像日本80年代末那样迅速破灭[6]。最后，回顾我国房地产行业的近年来相关政策，提出一些建议和警示，以便能够促使我国房地产市场健康稳定发展，及早抑制房地产泡沫扩大。从结果来看，能相对客观的反映我国房地产市场泡沫程度、现状及面临的一些问题，对于我国政策的提出给予了一定的建议参考。

本文在数据的选择上不只是简单的利用初始数据进行对比分析，而是采用相关变量间的比值，构成相应的指标，避免了数据间的相互干扰等问题。在利用因子分析的过程中，也并不是对原始变量的波动简单的构建回归模型，而是先通过多种方法确定因子分析的可行性，并依据因子载荷矩阵等数据，分析数据内部的联系。在结果显示上，本文也并没有给出简单的数学模型方程，但是在整个分析的过程中，每一步都离不开数学模型的支撑。并且利用SPSS所提取的分析结果都加工整理成表格的形式，简洁明了，保证了论文的美观性。在研究中国相关年份房地产数据时，利用对比分析的方法，并对所构建模型进行合理的改进，也提高了分析结果的准确性。

1。因子分析方法及指标构建

1。1因子分析方法及技巧

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析的起源，来自20世纪初英国心理学家C。E。斯皮尔曼在研究学生的各科成绩时,发现成绩之间存在的关联性[7]。因子分析的核心是希望采取最少的互相立因子，便能保证原有变量只丢失一少部分信息。

因子分析可以构出建数学模型，表达方式如下：

其中,为M个因子变量，,,为均值为0，标准差为1的P个原始变量；单位P大于M，表示每个原始变量均可有因子变量表达。为特殊因子【8】。

1。2研究背景及意义

1。2。1日本房地产价格的历史演变：

1955-1974年快速上涨期，20年涨44倍（六大主要城市住宅地价），背景是日本经济快速追赶，GDP和人口快速增长。1975-1985年缓慢上涨期，11年涨幅不到1倍，背景是第一轮增速换挡，GDP和人口增速放缓。1986-1991年最后疯狂期，6年1。7倍，背景是进入第二轮增速换挡、广场协议和货币超发。