1 上海房价影响因素的多元线性回归分析 1：研究目的和意义 我国房地产市场从20 世纪90 年代开始建立到如今已经颇具规模，对我国的经济增长产生了很大的影响，甚至成为了国民经济的支柱型产业。但是近年来，房价的飞速发展又不得不引起我们的重视，在促进经济增长的同时，带来的一系列结构性问题将对房地产行业的健康发展甚至国民经济的可持续发展带来影响。因此研究商品房价格的影响因素，有助于科学的把握房地产市场的发展规律，对整个国民经济都具有很大的意义。 2：研究内容和方法 本文主要以上海为中国房地产市场的代表城市进行分析，通过对1999 年至2007 年的相关经济数据整理建立起多元线性回归模型。 从理论上来讲，房价的波动主要受宏观经济影响，包括地区生产总值，城镇人均可支配收入，建设成本，城市人口密度，货币政策，土地价格以及房地产开发投资额等指标。这里主要选取商品房平均售价作为因变量，城镇人均可支配收入，城市人口密度，以及房地产开发投资额作为自变量来进行分析，通过多元回归方法来了解商品房价格的影响因素 3：多元回归模型的建立及数据分析 3.1：多元线性回归模型的建立 上海从1999 年～2007 年的相关经济数据如下表一所示： 年份 商品房平均售价（元每平方米） 城镇人均可支配收入（元） 城市人口密度（人每平方公里） 房地产开发投资额（亿元） 1999.00 3422.00 10931.64 1672.00 514.83 2000.00 3565.00 11718.01 1757.00 566.17 2001.00 3866.00 12883.46 1950.00 630.73 2002.00 4134.00 13249.80 1959.00 748.89 2003.00 5118.00 14867.49 1971.00 901.24 2004.00 5855.00 16682.82 1970.00 1175.46 2005.00 6842.00 18645.03 2718.20 1246.86 2006.00 7196.00 20667.91 2774.20 1275.59 2007.00 10320.00 23623.35 2931.00 1307.53 2 表一：上海1999～2007 年相关经济数据 数据来源：上海统计年鉴 国研网整理 设定三个自变量指标分别为：城镇人均可支配收入1x ，城市人口密度2x ，房地产开发投资额3x ，商品房平均售价y 作为因变量，并建立如下的多元线性回归模型： 3322110xxxy 其中0 ，1 ，2 ，3 分别为未知参数， 为剩余残差，与三个自变量无关。服从 N(0, 2 ). 3.2：回归模型的检验 （一）模型拟合度检验 见下表二分析结果： Model Summary b.989a.977.964428.22797Mo...
