计量经济模型的南京市商品房房价影响因素

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南京市商品房房价影响因素

南京市商品房房价影响因素

摘要：本文以南京房价为研究对象，分析了影响南京房价的一些因素，并且，通过利用ecxel和minitab 软件对南京房价的数据的分析，建立了相关的经济模型并得出相应结论。

关键词：房价、南京

近年来，由于外来务工人员的不断增对，以及人们对房屋的刚性需求只增不减，加之部分人为的投机行为，导致近年来房价不断攀升，成为人们所关注的热点。而在南京这座城市，从城南到城北，从城中到城外房价相差很大，有像鼓楼区这样房价均价2万以上的区域，也有想六合这样房屋均价1万以下的区域，仅仅一座南京城城内房价就有这么大的差异，那么到底是哪些因素影响或制约了房屋价格呢，所以本文就想就南京市商品房房屋价格建立模型加以讨论，出其影响因素。

一、模型设定

本文选取了2013年南京市各区的部分小区平均房价数据（数据部分来源于调查，部分来源于网上的购房中介公示的房价）进行截面回归分析，被解释变量Y即房价，而其他的解释变量考虑到数据的可获得性，只选取了以下三个

1、 X1：各小区的物业费，该数据部分来源于调查南京的同学所住小区的或所买的房子的小区物业费，部分来源于网上的卖房中介网。本文认为，一个小区的物业费一定程度上代表了该小区的档次，一般来说，物业费越好，小区档次越好，房价自然也越高

2、 X2：各区的GDP，该数据来源于南京政府网站问政政府板块政府所公布的，本文认为一个区的GDP能代表一个区的发展水平，是能够反映房价水平的，理论上，区域GDP越高，房价也越高。

3、 X3：该小区距离南京市市中心的直线距离，该数据来源于百度地图测量（由于粗略用直尺测量，数据可能不是很精确）。本文认为，一般离市中心越近，地价越高，房价自然也就越高，所以距离市中心的直线距离越大，房价越低，两者呈现负相关性。

其他影响房价的因素列入随机误差项U，所以建立以下模型：

Y=β1+β2*X1+β3*X2+β4*X3+U

二、数据收集

表1：南京各小区房价等相关信息

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地区	小区	物业费 (元/平方/月)	2011地区GDP （亿元）	距市中心距离 （公里）	房价 （元）
江宁区	富力十号	2.6	759	9	21000
江宁区	骋望骊都	1.85	759	19.3	13500
江宁区	万裕龙庭水岸	1.9	759	18.6	10950
江宁区	融侨世家	2	759	13.6	7900
江宁区	南京江宁万达广场	2	759	12	15000
江宁区	绿城水晶蓝湾	4.8	759	11.8	23000
栖霞区	高科荣域	1.9	525	15.2	15500
栖霞区	乐居雅花园	0.9	525	10.2	10000
栖霞区	朗诗钟山绿郡	4.5	525	10.2	26000
栖霞区	晓庄国际广场	2.5	525	7	13000
栖霞区	苏宁名都汇	1.8	525	7.3	14300
栖霞区	泰格公寓	3.5	525	8.6	18500
鼓楼区	南京国际广场	6	380	3.4	34000
鼓楼区	复地新都国际	1.9	380	5	18000
鼓楼区	润开华府	1.8	380	5.5	25500
鼓楼区	中商万豪	3.2	380	3	17500
鼓楼区	玉桥国际公寓	2.4	380	4.5	17000
鼓楼区	万和尊邸	3	380	2.5	27000
秦淮区	国信来凤街1号	4.5	120	4.7	40000
秦淮区	新街口苏宁生活广场	7	120	1.4	39000
秦淮区	蓝天华门国际花园	1.9	120	2.2	27000
秦淮区	五常凤凰山旅游攻略一日游 菲呢克斯国际公寓	6	120	2.7	28000
秦淮区	雅居乐花园	2.5	120	6.4	23765
玄武区	紫金东郡	1.9	330	9	17500
玄武区	凤凰山庄	2.5	330	3.4	20000
玄武区	都市羲和	7	330	1.8	47000
玄武区	德基紫金南苑	1.5	330	5.9	20000
玄武区	鼓楼1912	3.5	330	0.68	25000
建邺区	招商雍华府	2.6	120	6.4	27000
建邺区	南京海峡城	1.9	120	12.5	21000
浦口区	金泉泰来苑	0.45	372	12.5	8700
浦口区	北江锦城	1	372	16.6	11000
浦口区	大华锦绣华城	1.28	372	9.3	13000
浦口区	林锦雅苑	1.4	372	15.7	17000
雨花区	石林大公园	1.9	200	17.5	14000
雨花区	时光澔韵	1.5	200	8.4	17000
雨花区	爱涛逸臻公馆	1.96	200	6.1	24000
雨花区	金浦名城世家	1.8	200	9.1	16000
六合区	冠城大通蓝郡	1.5	505	28.4	7000
六合区	丰盛凤凰左岸	1	505	29.5	6500
六合区	亚泰梧桐世家	1.3	505	22.7	8000
溧水区	恒大金碧天下	2	294	68.5	5200
溧水区	金湖家园	0.5	294	75.2	4000

三、软件运行与初始模型

1、 excel的多元回归运行结果

SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R	0.914564238
R Square	0.836427745
Adjusted R Square	0.823845263
标准误差	3994.277269
观测值	43

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方差分析
	Df	SS	MS	F	Significance F
回归分析	3	3.182E+09	1.06E+09	66.4756	2.16917E-15
残差	39	622215785	15954251
总计	42	3.804E+09

	Coefficients	标准误差	t Stat	P-value	Lower 95%	Upper 95%	下限 95.0%	上限 95.0%
Intercept	16761.25	2022.02	8.29	0.00	12671.33	20851.17	12671.33	20851.17
X Variable 1	3866.90	420.20	9.20	0.00	3016.96	4716.84	3016.96	4716.84
X Variable 2	-12.98	3.15	-4.13	0.00	-19.34	-6.62	-19.34	-6.62
X Variable 3	-200.25	45.07	-4.44	0.00	-291.41	-109.08	-291.41	-109.08

2、minitab运行结果

回归分析: 房价 吐鲁番葡萄与 物业费, gdp, 距市中心直线距离

回归方程为

房价 = 16761 + 3867 物业费 - 13.0 gdp - 200 距市中心直线距离

系数标

自变量              系数    准误      T      P

常量                16761    2022  8.29  0.000

物业费            3866.9  420.2  9.20  0.000

gdp              -12.979  3.145  -4.13  0.000

距市中心直线距离  -200.25  45.07  -4.44  0.000

S = 3994.28  R-Sq = 83.6%  R-Sq（调整） = 82.4%

方差分析

来源      自由度          SS          MS      F      P

回归          3  3181704284  1060568095  66.48  0.000

残差误差      39  622215785    15954251

合计          42  3803920069

3、Eviews运行结果：

Variable	Coefficient	Std. Error	团购网站大全t-Statistic	Prob.
C	16761.25	2022.020	8.289357	0.0000
X1	3866.902	420.2029	9.202465	0.0000
X2	-12.97892	3.145096	-4.126716	0.0002
X3	-200.2457	45.06910	-4.443082	0.0001
R-squared	0.836428	Mean dependent var		18937.56
Adjusted R-squared	0.823845	S.D. dependent var		9516.802
S.E. of regression	3994.277	Akaike info criterion		19.51152
Sum squared resid	6.22E+08	Schwarz criterion		19.67535
Log likelihood	-415.4977	F-statistic		66.47558
Durbin-Watson stat	2.179168	Prob(F-statistic)		0.000000

根据以上minitab、excel和Eviews的结果显示，模型估计的结果应该为

Y=16761+3867*X1-13*X2-200*X3

（8.29）（9.20） （-4.13）（-4.44）

四、模型检验

1、拟合度

上述结果中，可决系数R2=0.836，调整后的可决系数为0.824，说明本模型对样本的拟合度效果较好，解释变量能对被解释变量82%的离差作出解释。

2、方差F检验

给定显著水平α 为0.05，查表可知，F(3,40)=2.84，F>F（3,40），所以说明在0.05的显著水平下该解释变量对被解释变量有显著影响。

3、变量显著性检验

给定显著水平α为0.05，，查表可知，t(40)=2.021，t1>t(40)，-t2>t(40)

-t3>t(40)，所以上述各因素都通过了变量的显著性检验。

由此可以得出以下结论：

X1即物业费，系数为3867，由此我们可以知道，物业费对房价的影响是极大的，与我们预想的一致，物业费在一定程度上代表的是小区的高档程度，一般来说物业费越高，小区档次越高，房价也越高

X2即区域GDP，其系数为-13，该模型中区域GDP对房价的影响呈负相关，与我们预期的刚好相反，但是，当我们仔细想想，南京这座城市的产业结构特征，南京的产业结构一直偏重于第二产业，虽然近几年的第三产业发展迅速，但是第二产业还是占据领导地位。而在南京的第二产业即一些的工业园区都在郊区，所以，在南京GDP比较高的区域，一般来说是大学城或工业园区，离市区较远，地价更低，环境更差，所以呈现出负相关的趋势也在情理之中。

X3即距离市中心的直线距离，该系数为-200，该因素与被解释变量是负相关关系，与预想一致。一般来说，距离市中心的直线距离可以大致的表示该小区地段的好坏，是在市区还是再郊区，所以，远离市中心的，地价较低，房价自然也低。

五、总结与反思

本文所建立的是房价的影响因素的模型，经过参数估计、检验等表明该模型的可靠度较高，具有一定的参考价值，但是模型在建立与数据收集的过程中还有较多不足的地方。

1、在整个建模过程中，由于数据的收集难度，所考虑的因素相对有局限性，就区位而言，只考虑了与市中心的直线距离，并没有考虑该小区周边的环境、交通等等因素。

本文发布于:2023-08-05 21:20:41，感谢您对本站的认可！

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