房地产价格体系评估问题的研究毕业论文(编辑修改稿)

房地产价格体系评估问题的研究毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

1 .670 城市人口密度 .012 .731 年末实有住宅建筑面积 .005 .910 居民消费指数 .740 地区生产总值 .000 .581 .665 在 岗工人平均工资 .003 .454 得到回归模型： 51 2 3 4 53 0 0 . 1 3 8 0 . 0 0 5 0 . 0 0 1 2 . 0 9 9 1 . 2 1 0 0 . 0 0 3y x x x x x       结果可看出： 大多变量的回归系数显著性 t 检验的概率 P值都 大于显著性水平  ，因此认为偏回归系数与被解释变量的线性关系是不显著的，不应该保留在方程中，应进一步改进模型。 第二次多元线性回归 接下来我们 采取 向后筛选策略，并做多重贡献性分析。 表 16 Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .919(a) .845 .067 2 .917(b) .841 .524 3 .888(c) .788 .576 4 .803(d) .645 .468 a Predictors: (Constant), 在岗工人平均工资 , 居民消费指数 , 城市人口密度 , 年末实有住宅建筑面积 , 地区生产总值 b Predictors: (Constant), 在岗工人平均工资 , 居民消费指数 , 城市人口密度 , 地区生产总值 c Predictors: (Constant), 在岗工人平均工资 , 城市人口密度 , 地区生产总值 d Predictors: (Constant), 在岗工人平均工资 , 地区生产总值 e Dependent Variable: 城市房地产价格指数 利用向后筛选策略经过六步完成回归方程的建立，最终模型为第四个模型。 从方程建立的过程看，随着解释变量的不断减少 ，方程的拟合优度下降了。 这一方面说明了判定系数的自身特性，同时也说明建立回归方程并不是以一味追求高 的拟合优度为唯一目标的，还要看是否对被解释变量有贡献。 依次剔除出方程的 年末实有住宅建筑面积 , 居民消费指数 ， 城市人口密度 ,偏 F检验的概率 P值均大于显著性水平，因此均不能拒绝检验的原假设，这些变量的偏回归系数与零无显著差异，它们对被解释变量的线性解释没有贡献，不应保留在方程中， 最终保留 的是 在岗工人平均工资 ,地区生产总值。 根据表 我们得到多元线性回归模型： 5 457 3 . 0 0 4 1 . 2 8 1 0 0 . 0 0 4y x x    这个是最终的方程，回归方程显著性检验的概率 P值经筛选变量后显著增大，变量间的线性关系更为显 著，建立线性模型恰当。 房地产价格体系评估问题的研究论文 17 结果说明， 在岗工人平均工资 ,地区生产总值 是最重要的影响因素。 通过比较这两个因素的系数（ 地区生产总值 的单位是万元），很容易知道 ， 也就是说 地区生产总值 是最重要的因素。 各因素影响程度递减排列： 地区生产总值 在岗工人平均工资 城市人口密度 （ 人口数 ） 居民消费指数 年末实有住宅建筑面积 （ 建成区面积 与 年末实有房屋建筑面积 ） 首先我们选定一些 价格 评价指标。 我们从市场供求状况，人民生活 ， 国家政策，人民住房条件这 四个板块来分析，确定如下指标：供求比，房屋租售比，房屋空置率，人均住房面积，房地产在 GDP 中的投资 ， 物价指数与房价指数比，税收政策，房贷利息，空气质量指标，市民幸福指数。 层次分析法基本思路 A． 确定评价因素集 ， 建立问题层次结构。 B． 构造两两比较的判断矩阵。 C． 对判断矩阵进行一致性检验。 D． 查找随机 一致性指标 RI 取值 ，检验是否通过一致性检验。 基于层次分析法的指标权重的计算 我们先建立层次 （如图） ，然后 根据不同的板块求权重，以及做一致性检验。 图 11 第一层 ： A1：市场供求状况 A2: 生活水平指标 A3：政策导向 A4：住房条件 房地产价格体系评估问题的研究论文 18 各指标间的 确定相对重要度： A1 A2 A3 A4 A1 1 4 3 5 A2 1／ 4 1 1／ 2 2 A3 1／ 3 2 1 3 A4 1／ 5 2 1／ 3 1 1 4 3 5 1／ 4 1 1／ 2 2 令 A= 1／ 3 2 1 3 1／ 4 1／ 2 1／ 3 1 权重 ( 0 .4 9 2 1 , 0 .2 7 1 0 , 0 .1 4 8 0 , 0 .0 8 8 8 ) TW  (1. 98 13 , 0. 58 41 , 1. 07 95 , 0. 37 53 ) TAW  特征向量 1 1 . 9 8 1 3 0 . 5 8 4 1 1 . 0 7 9 5 0 . 3 7 5 3( ) 4 . 0 4 5 64 0 . 4 9 2 1 0 . 1 4 8 0 0 . 2 7 1 0 0 . 0 8 8 8      0 .0 1 5 21nCI n  当 4n 时，  ,一致性比值 0 .0 1 7 1 0 .1CICR IR  ,通过 一致性检验。 同理可求得市场供求状况下的 各 指标权重 B1:房地产供求比 B2： 租售比 ” (指月租金与房价的比值 ) B3：房屋空置率 （商品房空置总量 /商品房竣工面积） 商品房空置率：空置率是反映一定时点商品房供求状态、市场运行好坏的相对指标，直接用来表明房地产市场的热度和房价高低程度。 1 ( 0 .5 3 7 7 , 0 .2 6 7 5 , 0 .1 9 4 8 ) TW  生活水平指标下的各指标权重 C1:人均住房面积 C2:房地产投资在 GDP的比例 C3:物价指数与房价指数 比 2 ( 0 .4 1 1 1 , 0 .2 6 1 1 , 0 .3 2 7 8 ) TW  房地产价格体系评估问题的研究论文 19 政策导向下的各指标权重 D1:税收政策 D2:房贷利率 3 (,)TW  住房条件下的各权重指标 E1:空气质量指标 E2:市民幸福指数 4 (,)TW  现在我们来做决策树，求各指标因素最终的权重 B1 B2 A! B3 11 A2 C1 O C2 C3 A3 D1 D2 A4 E1 E2 图 12 房地产价格体系评估问题的研究论文 20 由决策树去我们可各个影响因素的最终权重： 影响因素 B1 B2 B3 C1 C2 C3 D1 D2 E1 E2 权重 各个评价指标的量化 ：在市场经济中，商品的调配主要由市场本身的供求关系来完成。 在本模型中供求关系成为最重要的评价因素的最重要因素也就在情理之中。 下面，我们对具体某个城市供求关系这一指标 的评价做出分析。 我们把这一指标分为见了优 ()、良 ()、中 ()、差 ()、极差（ ）五个等级。 考虑到市场上房地产供求比普遍处于 1~2 之间，我们把供求关系指标建立以下标准。 供求比范围 1~ ~ ~ ~2 2 等级及得分 优 () 良 () 中 () 差 () 极差 () ”(指 月租金与房价的比值 )该指标往往是房地产价格增长的副产品，一定程度上说明该地区房价不合理。 目前，国际上用来衡量一个区域房产运行状况良好的售价租金比一般界定为２００：１至３００：１。 如果售价租金比超过３００：１，意味着房产投资价值相对变小，房产泡沫已经显现；如果低于２００：１，表明该区的房产投资潜力相对较大，房产后市看好。 售价租金比无论是低于２００：１还是高于３００：１，均表明房产价格偏离理性真实的房产价值。 分为好与差两个等级 租售比 范围 〈 200 200~300 〉 300 等级及得分 差 () 好 ( ) 差 ( ) .商品房空置率。 空置率是反映一定时点商品房供求状态、市场运行好坏的相对指标，直接用来表明房地产市场的热度和房价高低程度。 一般来说物尽其用才是理想的状况。 有此，我们建立了以下标准： 房屋空置率 〈 10% 20%~40% 40%~60% 〉 60% 等级及评分 优（ ） 良 () 中 () 差 () 房地产价格体系评估问题的研究论文 21 4 人均住房面积 据了解 ,我省城镇居民人均住房使用面积 平方米 在住房面积上，多数家庭的住房使用面积在 60 平方米以下 , 以次建立人的指标。 人均住房面积 〈 12 平方米 12~20 平方米 20~30 平方米 30~60 平方米 等级及评分 差（ ） 中 () 良 () 优 () 5. 房地产投资在 GDP 的比例 ,该指标能够直观地反映房地产是否过热，是房的产发展的路标。 一般正常情况下，房地产投资在 GDP 的比例在 20%~25%之间。