［摘要] 主要从经济因素对房地产市场的供给和需求的影响进行分析，观察发现只有利率、每季度末金融机构建筑业贷款、每季度末的M2货币供给量、土地交易价格指数和季度居民实际购买力的影响较为显著。国家机构应加强宏观调控, 保持住房价格特别是普通商品住房和经济适用房价格相对稳定。
[关键词] 房产价格指数回归分析安居需求
一、理论模型及研究方法
房地产的实际市场价格是由供给与需求，竞争等多种市场因素和非市场因素综合作用的结果。主要从经济因素对房地产市场的供给和需求的影响进行分析，观察房地产价格所受到的影响因素。理论上来看，一方面在需求的角度，房屋是一种高价值的耐用消费品，以住宅为例，即使在发达国家，一套住宅的价值也远远超过普通家庭的年收入，家庭现有的购买能力不能满足住宅购买需求，这就要依赖信贷，通过分期付款活抵押贷款方式购买房屋。
另一方面在供给的角度，房地产行业是一个成本递增的行业，房地产商进行地产开发时会受到可贷资金、利率、土地供给、国家投入固定资产价值等因素的影响。
同时，房地产价格又因为地域差异而在全国范围内表现出较大的差异，因此，房地产价格指数成为一个更为理想的衡量全国房价水平的指标。所以,以房地产价格指数作为应变量，以人均工资、利率、全国物价总指数、建筑业贷款数额、土地交易价格、货币供给量和固定资产投资作为解释变量，构造计量经济学模型。
二、回归分析
1998年４月１６日，国家发展计划委员会、国家统计局联合发布了该年第一季度全国３５个大中城市房地产价格指数。从1998年开始的各季度时间序列数据进行调查研究，数据分别来自中经数据网，中国人民银行网和中国人民大学经济论坛数据交流中心。
1.引入变量
引入应变量FDCJt――房地产价格指数；解释变量TDJYt――土地交易价格。
M2t――每季度末的M2货币供给量;WAGEt――全国季度平均职工工资。
INTERESTt――利率;CPIt――全国物价总指数;LLOANt――每季度末金融机构建筑业贷款。
INVESTt――每季度新增固定资产在建筑业的投资;SEASONt――虚拟变量。
注：利率为每季度存款利率与贷款利率的加权平均。
季度人均工资和季度新增固定资产投资具有很强的周期性，每一年第四季度的工资均比前三季度的大幅度上涨，为了测量这一现象是否给房地产市场带来冲击，设定一个虚拟变SEASONt，在第一、二、三季度取值为0，四季度取值为1。采取1998年～2004年28个时间序列数据。
2.设定模型
从线性型，对数模型，和对数到线性模型中选取一个最佳模型。通过各种测试,普遍认为对数到线性模型不论从经济意义上考虑或是从模型的优度考虑都是最佳的，故下面就以该模型形式进行分析研究。
对数到线性模型：
3.模型参数估计，检验和修正
利用Eiews软件用OLS进行估计得:
由此可见，LN(INVESTt)，CPIt，SEASONt和TDJYt系数的t值均不显著，故对该模型进行计量经济学的校验，并进行修正，看看是否能使模型改善。
⑴多重共线性检验
利用软件Eviews得到变量的相关系数矩阵，从中看出各解释变量之间的相关系数均比较大，说明由于受到数据采集局限，以及各变量在经济含义上均密切相关，存在着较严重的多重共线性问题为此就多重共线性进行修正。即利用Eviews进行变量剔除的检验，来解决多重共线性的问题。
通过数据处理，分析比较原始模型发现，除变量TDJYt，其他解释变量系数均显著异于零，且F值显著增加和值有所提高，认为可以搁置多重共线性问题，因为在解释变量系数基本显著且符号正确的情况下，用OLS估计的解释变量系数在多重共线性问题下仍然是线性无偏的，并不会很大的防碍研究，且可以从其它方面进行对该模型的调整。
⑵变量的适度调整
在方程③中，季度人均工资与房地产价格指数呈负相关，为了消除名义工资上涨，而通货膨胀率的上涨使实际工资水平下降而给方程带来误影响，我们决定以（名义工资/物价总指数）来代表人民相对的实际购买力，同时指数化了的人民相对实际购买力用上升一个单位来衡量，并且尝试用土地交易价格指数的滞后项代替土地交易价格，得到
――WAGE2t季度平均居民实际购买力
此时该模型中的所有解释变量系数均显著异于零，且有较高的R2校验值和F统计值，决定暂用此模型形式，并进行各项检验以弥补不足。
⑶残差项的正态性检验
由于关于模型的几乎所有统计检验（t检验，F检验等）均建立在残差项ui服从正态分布的假设前提下，故认为应首先进行残差项的正态性检验以有效地支持模型。进行JB检验后可知，在5%的显著性水平下，不能拒绝H0：残差项服从正态分布的原假设，故该模型的统计检验是有效的。
⑷异方差检验
进行怀特异方差检验，可得=14.33242，故不拒绝H0:残差项不具有异方差性的原假设。
⑸自相关检验
进行著名的侦察序列相关性的D-W检验后，可认为该模型的残差项是随机的。
最后，模型的预测能力
由以上数据可以得到，MAPE即平局绝对百分误差和希尔不等系数均很小，同时最后三个比例项中CP进似为1，说明此次回归的预测精度相当高，预测值十分接近真实值。
4.结果的分析
进行一系列的修正和检验后最终得到的回归如下:
从中可以得出以下结论：
Ⅰ在其他解释变量不变的情况下，1998年～2004年，季度利率每提高一个单位，季度房地产价格指数平均上涨1.036个单位。
Ⅱ在其他解释变量不变的情况下，1998年～2004年，季度金融机构发放的建筑业贷款每增长1%，季度房地产价格指数平均下降0.10个单位。
Ⅲ在其他解释变量不变的情况下，1998年～2004年，季度货币供给量提高1%引起季度房地产价格指数上涨0.19425个单位，平均地说。
Ⅳ在其他解释变量不变的情况下，1998年～2004年，季度土地交易价格指数上涨一个单位，会引起滞后两期的季度房地产价格指数平均上涨0.286个单位。
Ⅴ在其他解释变量不变的情况下，1998年～2004年，季度居民实际购买力上升1个单位会导致季度房地产价格指数平均下降0.062个单位。
Ⅵ模型引入的解释变量可以说明应变量房地产价格指数变异的96.08%。
三、结论与对策
经过上述计量经济模型的分析，发现最初所选取的八个对房地产价格指数可能产生较大影响的因素里，只有利率、每季度末金融机构建筑业贷款、每季度末的M2货币供给量、土地交易价格指数和季度居民实际购买力的影响较为显著。
尽管房地产天然具有投资性，政府房地产业政策仍需通过金融、税收等杠杆，对土地管理制度、房屋信贷利率、房地产商运作等方面的问题进行控制和管理，从而起到重要的引导调控作用。
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