结课报告。
题目：中国房地产市场发展现状及存在的问题。
班级：1341
学号：2011134123
学生姓名：沙拉依丁。
指导教师：刘辉。
哈尔滨工程大学。
2014 年 6月23 日。
摘要：房地产业，是为国民经济的发展提供生活资料和生产资料，反映人民生活水平和社会经济发展状态的一个重要标志性产业之一。通过多元线性回归方法对房地产市场发展状况及问题进行回归分析，分析影响商品房**的几个因素建立多元线性回归模型，利用spss软件得出结果，再对模型进行拟合优度，显著性检验，再根据实际数据得出结论在可预见的未来期间内，****仍然是商品房市场的主要矛盾。
关键词：房地产市场房地产**多元线性回归， spss软件 ，宏观调控。
一、中国房地产市场发展现状及存在的问题。
我国房地产业从20世纪80年代开始兴起，2023年国家停止福利分房实行住房货币化后，房地产业开始真正发展起来。90年代发展壮大，在国家积极的财政政策刺激下，全国固定资产投资快速增长，房地产投资占gdp比例逐渐增加。随着城镇居民的经济水平不断提高，购房需求不断增长，房地产业得到飞速发展，近20年的发展取得了令人瞩目的成就。
一)房地产的总体规模越来越大。
第一，房地产投资规模不断扩大。房地产开发投资占全社会固定资产投资比重逐年增加。
第二，开发规模快速增长。2023年全国房地产施工面积从2023年的56858万平方米上升到140451万平方米，增加了83593万平方米，平均每年增长25 %，房地产开发规模逐步扩大。
二)地区发展不平衡。
第一，房地产发展规模和增长速度存在地区差异。
第二，城镇居民居住水平存在地区差异。在中国人口增长的情况下，人均建筑面积仍在增长，反映了城镇居民的居住水平得到了提高，但因各地区的不同而略有差异。
三)房价居高不下。
近来，房地产市场出现了“三高”，房价高、居民购房热情高和居民可支配收入高。
二、 房地产市场增长趋势
从去年起人们预言的“房地产冬天”仍然没有到来，甚至今年上半年房地产市场仍然顽强地攀升．针对市场一般分析认为，房地产产业持续增长的动力可以总结得到以下几个方面：
一）国民经济的持续快速增长．近几年来，国民经济的持续快速增长，也使城市中低收入劳动者的经济收入持续增长，这在一方面“激活”了中低收入者的购房需求，为房地产业的持续发展塑造了最广泛的消费群体；另一方面，也使原来购买力较强的消费者提升了消费层次，从而推动着住房品质的不断提升．因此，经济增长速度与增长质量是决定房地产发展的前提与基础。
（二）体制与机制的市场化．国家住房制度的改革，把建房与购房一同推向市场，从而使住房成为自由流通的商品．市场机制的引入，使建房者成为自负盈亏的法人，购房者用货币去选择适应个人需求的商品．这种产权的明晰化、个体化，催生了当前这个世界上最大的房地产市场，而这个巨大并且日益增长的市场需求，正是我国房地产业几年来持续火爆的载体．
三）与消费观念更新配套的住房按揭贷款．市场经济不但提升了购买力，更重要的是催化了人们全新的消费观念．20世纪80年代以来在市场经济体制下就业的劳动者，大多数不会等到攒够钱以后再去买住房，而是充分利用住房按揭贷款来实现“居者有其屋”．大量的按揭贷款间接注入和不断递增的住房开发贷款已经成为支撑房地产市场最重要的资金**．
在这样的大环境下，本文以市场入手，选取某些地区房地产市场商品房平均**，从几个市场因素对商品房市场的影响，对商品房平均**建立多元线性回归模型，运用spss软件得出数据，从而实现对可预见的未来的商品房平均**进行测控．
三、多元线性回归模型。
设因变量为，个自变量分别为，描述因变量如何依赖于自变量和误差项的方程称为多元回归模型（multiple regression model）．其一般形式可表示为：．式中是模型的参数，为误差项．此式表明：是的线性函数加上误差项．误差项反映了除对的线性关系之外的随机因素对的影响，是不能由与之间的线性关系所揭示的变异性．
四、 多元线性模型的建立。
通过以上对多元线性回归模型的了解，我们下面来分析一下商品房平均**与其影响因素关系，并根据搜集来的相关数据建立多元线性回归模型．
一） 模型假设。
同一元线性回归模型的参数估计一样，多元线性回归模型参数估计的任务仍有两项：一是求得反映变量之间数量关系的结构参数的估计量，而是求得随机误差项方差的估计量．我们假设商品房平均**为，住房竣工面积为，商品房销售面积为，年平均**指数为，建筑业贷款为，个人住房公积金贷款利率，商业贷款利率．得出多元线性回归模型如下：
其中，为误差项或称扰动项，误差项具有0 均值、同方差且服从正态分布，误差项之间不相关，代表的是的变化中没有被影响因子所解释的部分．
二）数据统计。
通过调查，汇总得数据如表1所示：
表1 2000—2023年商品房平均**及其影响因素数据统计。
三） spss输出回归分析。
在spss软件中输入表1中数据，单击【分析】，选择【回归】选项，再选择线性选项．我们选择的置信度为90%，即显著性水平为0.1．输出数据如下表2-4
表2 模型拟合优度有关数据。
表3 模型多重判定系数。
表4 回归系数检验和置信区间。
四）多元线性回归方程。
根据表4的结果，得到商品房的单价和商品房竣工面积() 商品房销售面积() 年平均股指() 建筑业贷款()、个人住房公积金贷款利率(，5 年以上)、商业贷款利率年以上)的多元线性回归方程为：
五） 模型有效性检验。
1） 回归方程的拟合优度。
跟一元回归类似，多元线性回归方程需要用多重判定系数来评价其拟合优度．多重判定系数是多元回归中的回归平方和占总平方和的比例，它是度量多元回归方程拟合优度的一个统计量，反映了在因变量的变差中被估计的回归方程所解释的比例．
由表中的spss输出的结果表2可知：
注：总平方和，回归平方和，残差平方和，
因此可以得到，即98.428%,是判定系数，说明拟和是完全的，说明的变化与无关。实际意义是：
在商品房单价取值的变差中，能被商品房竣工面积、商品房销售面积、年平均股指、建筑业贷款、个人住房公积金贷款利率和商业贷款的多元线性回归方程所解释的比例为98.428%．
而调整的多重判定系数．它考虑了样本量n和模型中自变量的个数k的影响，它表示在用样本量和模型中自变量的个数进行调整后，在商品房取值的变差中，能被商品房竣工面积、商品房销售面积、年平均股指、建筑业贷款、个人住房公积金贷款利率和商业贷款的多元线性回归方程所解释的比例为93.6%．这两个数字都接近1，因此说明其拟合度较高．
2）线性关系检验。
线性关系检验是检验因变量y与k个自变量之间的关系是否显著，也称为总体显著性检验．（即讨论与个因素之间的关系）
第一步：提出假设．
中至少有一个不等于0
第二步：计算检验的统计量．
第三步：做出统计决策．
因为远远大于，所以拒绝原假设．这意味着商品房单价与商品房竣工面积、商品房销售面积、年平均股指、建筑业贷款、个人住房公积金贷款利率和商业贷款之间的线性关系是显著的．但这并不意味着商品房单价与每个变量之间的关系都显著，因为检验说明的是总体的显著性．要判断每个自变量对商品房单价的影响是否显著，需要对各回归系数分别进行检验(回归系数检验)．
3） 回归系数检验。
在回归方程通过线性关系检验后，就可以对各个回归系数有选择地进行一次或多次检验．根据spss的输出结果的表4中是否小于来判断，因此只有商品房销售面积、建筑业贷款通过检验，其余4个系数均大于0.1，未通过检验．这说明在影响商品房单价的6个自变量中，只有商品房销售面积、建筑业贷款的影响是显著的，而其他4个自变量均不显著．这意味着其他4个自变量对**商品房单价的作用已经不大．
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