抑制房地產(chǎn)投機(jī)問題

1、抑制房地產(chǎn)投機(jī)問題摘要本文主要討論了影響房價的主要原因和抑制房地產(chǎn)投機(jī)問題。部分投機(jī)者通過各種 融資渠道買入房屋囤積，期望獲得高額利潤，導(dǎo)致房價居高不下，因此如何有效抑制房 地產(chǎn)價格上揚(yáng)，抑制房地產(chǎn)投機(jī)，是一個備受關(guān)注的社會問題。對于問題（1）我們充分理解了題設(shè)給岀的概念，搜索大量相關(guān)的數(shù)據(jù)，并結(jié)合了 經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的知識對搜到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、篩選。對于得到的數(shù)據(jù)我們用統(tǒng)計回歸方法 建立XX市房價的數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用mat lab對模型進(jìn)行求解，然后對模型的解進(jìn)行分析， 剔除異常數(shù)據(jù)，重新求解后運(yùn)用模型對房價的形成、演化機(jī)理和房地產(chǎn)投機(jī)進(jìn)行深入細(xì) 致的分析。對于問題（2）,我們運(yùn)用mat lab求得問

2、題（1）中建立的數(shù)學(xué)模型的結(jié)果，對其 進(jìn)行顯著性分析，剔除掉顯著性水平差的剩余顯著性高的即是影響房價的主要原因。對于問題（3）,我們通過建立房地產(chǎn)首付款比例、貸款利率、多套房貸款限制因 素和房價的數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行分析，找出房地產(chǎn)首付款比例、貸款利率對房價的影響，通 過其對房價的影響來分析其對對房地產(chǎn)投機(jī)者的影響。對于問題（4）,我們運(yùn)用問題（1）中建立的統(tǒng)汁回歸數(shù)學(xué)模型來預(yù)測未來的房價。 回歸模型的一個重要應(yīng)用是，對于給定的回歸變量的取值，可以以一定的置信區(qū)間預(yù)測 因變量的取值X圍，即預(yù)測區(qū)間。對于問題（5）,可以考慮從問題1的模型中進(jìn)行改進(jìn)，我們根據(jù)所建立的模型和 結(jié)果，得到對房價影響顯著的因

3、素，結(jié)合現(xiàn)有的政策運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法給出抑制房地產(chǎn) 投機(jī)的政策建議。最后，我們對模型的優(yōu)缺點進(jìn)行了評價，并對模型進(jìn)行了簡單的推廣，說明模型還 有那些簡單的應(yīng)用。關(guān)鍵詞XX房價；房價趨勢；房地產(chǎn)投機(jī)；房價預(yù)測；一、問題的提出與重述1.1問題的提出近兒年來，我國各大城市的房價岀現(xiàn)了普遍持續(xù)上漲情況。一方面，房價的上漲使 生活成本大幅增加，導(dǎo)致許多中低收入人群買房難；另一方面，部分投機(jī)者通過各種融 資渠道買入房屋囤積，期望獲得高額利潤，導(dǎo)致房價居高不下。因此，如何有效抑制房 地產(chǎn)價格上揚(yáng)，抑制房地產(chǎn)投機(jī)，是一個備受關(guān)注的社會問題。從1998年的房地產(chǎn)市 場啟動到現(xiàn)在住房出現(xiàn)了超前消費，一些消費者在購房

4、上出現(xiàn)了 “買漲不買跌”的跟風(fēng) 現(xiàn)象。當(dāng)前，中國居民購房一部分屬于奢侈消費，這與建設(shè)節(jié)約型社會相悖。住宅市場 需求與供給結(jié)構(gòu)不匹配。一是經(jīng)濟(jì)適用房投資繼續(xù)下降。2004年全國經(jīng)濟(jì)適用房投資出 現(xiàn)負(fù)增長（-2. 5%）, 2005年經(jīng)濟(jì)適用房投資比2004年同期下降6. 8%,經(jīng)濟(jì)適用房投資 占房地產(chǎn)開發(fā)投資比重山2004年的4. 6%下降到2005年的3. 6%。二是經(jīng)濟(jì)適用房銷售 面積下降。2003年和2004年經(jīng)濟(jì)適用房銷售面積分別為4019萬平方米和3262萬平方 米，占住宅銷售面積的比重山2003年的13. 5%下降到2004年的9. 6%o三是中小戶型比 例偏低。2004年部分城市銷

5、售的商品住宅中，120平方米/套以上的住房在40%以上，最 高超過60%o四是中低價位商品住房呈下降趨勢。以為例，5000元/平方米以下的商品 住宅預(yù)售面積所占比重由2004年的46. 8%下降到2005年的32. 8%。建設(shè)部在2006年4 月通報了全國城鎮(zhèn)廉租住房制度的建設(shè)和實施情況。全國有13個?。▍^(qū)）沒有將廉租住 房制度建設(shè)納入省級人民政府對市（區(qū)）、縣人民政府工作的LI標(biāo)責(zé)任制管理，70個地級 以上城市沒有建立廉租住房制度。建設(shè)部公布的2004年末中國住房人均建筑面積近25 平方米。數(shù)字本身沒有問題，而是數(shù)字后面隱含的是普通老白姓攀比心理及不滿情緒， 2005年各地方政府確定的普通住

6、宅標(biāo)準(zhǔn)多數(shù)為140平方米左右，除了攀比和不滿外，還 給開發(fā)商建大房提供了依據(jù)。近兒年國家先后出臺了若干規(guī)X房地產(chǎn)市場的政策法規(guī)， 但針對中低收入階層的中低價位的住房的政策較少。中國的房價問題關(guān)系民生問題，房價的持續(xù)增長已形成了一種趨勢。所以討論這個 有意義的問題對當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢分析十分有利。XX市城鎮(zhèn)居民的人均住房面積不斷上升，XX市統(tǒng)計局最新發(fā)布的2008年XX市國 民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)汁公報表示XX市區(qū)居民年末人均住房建筑面積29. 83平方米， 比上年增長3. 6%o XX市去年出臺的關(guān)于XX市房地產(chǎn)市場健康穩(wěn)定發(fā)展的若干意見, 職工首套貸款購買的商品房，人均建筑面積未達(dá)到全市人均住房建筑

7、面積標(biāo)準(zhǔn)的，可按 相應(yīng)額度申請第二套住房公積金貸款。同時，即使是二套房的商業(yè)貸款，也可以爭取以 首套房的利率辦到房貸。2007年的XX市城鎮(zhèn)居民人均住房建筑面積為2& 78平方米不 以首套房的利率辦到房貸，此前的統(tǒng)訃數(shù)據(jù)，XX市的人均居住面積是24. 3平方米，而 根據(jù)這次的數(shù)據(jù)上調(diào)，按戶均三口計算，面積達(dá)89. 49平米。這對一部分打算買二套房 的市民是個很大的利好。我國住房私有率已達(dá)85%左右，以XX城鎮(zhèn)人均住房建筑面積 29. 83平米為例，按戶均三口計算，戶均面積已超過90平米。11.2問題重述近年來，房價的持續(xù)攀升成為社會討論的熱點問題之一，房價的變化會影響到多方 面的利益，

8、通過對房價的決定性因素的分析，可以指導(dǎo)房地產(chǎn)市場的管理和調(diào)控行為。學(xué)術(shù)界對影響房價的因素進(jìn)行了打量探討，形成了各種各樣的理論觀點。主要的觀 點有四類：一是地價決定論，（比如楊慎和包宗華認(rèn)為地價的大幅上漲必然導(dǎo)致房價大 幅提高，因此要控制房價就必須降低地價）2. 3。二是預(yù)期信息論，（比如時筠侖等 從房地產(chǎn)價值的自然增長市場供求關(guān)系和心理預(yù)期三個方面探討了房價波動的構(gòu)成機(jī) 制和影響因素）4；三是壟斷論，（比如周曉東證明房價與行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)U呈負(fù)相關(guān) 關(guān)系）5K四是供求論，（比如嚴(yán)焰通過嶺回歸估計發(fā)現(xiàn)人均GDP,房地產(chǎn)金融貸款, 市場供求，家庭戶數(shù)增長等因素與房價的變化有著較高的關(guān)聯(lián)性，但仍然是以需

9、求為主, 而且變量選擇不夠直接）6。綜上所述，學(xué)術(shù)界對于影響房價的決定性因素到底是什么，影響有多大？研究都沒 有形成普遍性的結(jié)論，其至還有矛盾，為政策的制定帶來了干擾。為了彌補(bǔ)上述研究的 不足，本文運(yùn)用了統(tǒng)訃回歸的方法選取與房價有主要關(guān)系的因素建立XX市房價的數(shù)學(xué) 模型，選擇最為直接的變量，研究是供給決定了決定房價，還是需求決定了房價，并區(qū) 分各因素影響地大小。二、問題分析本題要解決的是有關(guān)抑制房地產(chǎn)投機(jī)問題，題中共設(shè)有5個小題，經(jīng)初步分析得：對于問題（1）,我們通過對查到的資料進(jìn)行分析比對，運(yùn)用回歸模型求解即可 得到；對與問題（2）,我們通過對第一題中得到的模型的求解結(jié)果進(jìn)行分析得到；對于問

10、題（3）,首先要了解房地產(chǎn)投機(jī)者的投機(jī)H的，其次是房價的重要影響因 素，問題（4）要求在現(xiàn)有政策情況下，對XX市房價進(jìn)行短期（近六個月）和中長期預(yù)測 （近三年）。對于問題（5）,可以考慮從問題1的模型中進(jìn)行改進(jìn)，得到對房價影響顯著的因 素，根據(jù)得到的因素給出抑制房地產(chǎn)投機(jī)的政策建議。三、模型假設(shè)1、假設(shè)每戶人家的人數(shù)為4人。2、貸款時間均為5年以上。四、變量與符號說明XX市商品房成交價yl；時間為t ；銷售面積xl；家庭總收入x2；人民幣貸款利率x3；回歸系數(shù)為 bO, bl, b2, b3, b4, b5；F為統(tǒng)計量值；P為F值落在正確區(qū)間的大??；隨機(jī)誤差E。五、模型建立與求解（1）問題1的

11、模型的建立與求解：根據(jù)題H查找數(shù)據(jù)得到如圖所示的表格（1）：時間商品房成交 價（元/平方米）銷售面積（萬平方米）家庭總收入（元從）人民幣貸款利率（%）20025134414. 55129125. 7620035177487. 61141206. 0820046951655.9159336. 1220058322704.2187626.2120068399761.8213676. 752007103161150. 3244757. 11200811529775270357.22009138381257. 6130337. 785. 947. 8、 9、 10山表格（1）的數(shù)據(jù)運(yùn)用mat lab得

12、到如圖（1-1）所示的商品房成交價趨勢圖時間t,年(來址并/岷)wlgfflsDg®(1-1)山表格（1）的數(shù)據(jù)運(yùn)用matbb得到如圖（2-2）所示的商品房成交價與銷售面積 的關(guān)系圖：商品房成交價與銷售面積關(guān)系圖銷售面積（萬平方米）(來幻片、尺)冬儀整Bag晅(2-2)由表格（1）的數(shù)據(jù)運(yùn)用mat lab得到如圖（3-3）所示的商品房成交價與家庭人均 總收入的關(guān)系圖，(米)隼代粗陋昭腕(3-3)山表格（1）的數(shù)據(jù)運(yùn)用mat lab得到如圖（4-4）所示的商品房成交價與人民幣貸款利率的關(guān)系圖:(米如H-.IK)令楓修蘭唱便（4-4 ）由圖（2-2）的散點圖可以發(fā)現(xiàn)，隨著銷售面積xl的增

13、加，房價yl的值有著比較明顯 的曲線增長趨勢，圖中的曲線是用二次函數(shù)模型y 二 bO+blxl+b2x2+E（1）擬合的（E是隨機(jī)誤差）。圖（3-3）的的散點圖可以發(fā)現(xiàn)，隨著家庭人均總收入也的 增加，房價yl的值有著比較明顯的線性增長趨勢，圖中的直線是用線性模型y二bO+blx2+E（2）擬合的。圖（5-5）的的散點圖可以發(fā)現(xiàn)，隨著家庭人均總收入x4的增加，房價yl的 值有著比較明顯的曲線增長趨勢，圖中的直線是用三次函數(shù)模型Y二bO+blx3+b2x3"2+E（3）擬合的。綜合上面的分析，結(jié)合模型（1）和（2）和（3）建立如下的回歸模型y 二 b0+blxl+b2x2+b3x3+b4

14、x2+b5x3"2+E（4）直接利用mat lab統(tǒng)訃工具箱中的命令regress求解，使用格式為：b, bint, r, rint, stats二regress （y, x, alpha）其中輸入y為模型（5）中y的數(shù)據(jù)，x為對應(yīng)于回歸系數(shù)b= （bO, bl, b2, b3, b4, b5） 的數(shù)據(jù)矩陣1, xl,x2, x3,x2,x3"2, alpha為置信水平（i（缺省時為a=0. 05）；輸出 b為b的估計值,bint為b的置信區(qū)間，r為殘差向量，rint為r的置信區(qū)間，stats為回歸模型的檢驗統(tǒng)計量，有3個值，笫1個是回歸方程的決定系數(shù)r"2,笫2

15、個是F 統(tǒng)計量值，第3個是與統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值p。得到模型（5）的回歸系數(shù)估計值及其置信區(qū)間、檢驗統(tǒng)計量F2, F, p的結(jié)果見 表.參數(shù)參數(shù)估計值參數(shù)置信區(qū)間b080588-0bl15-2050b200 0b3-25625-8459033340b4-o00b51854-25306240R'2二100% F二128 P二0.0000表（2） 模型（4）的計算結(jié)果表（2）顯示，R“2二100%指因變量y的100%可由模型確定，F(xiàn)二128遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過F檢驗 的臨界值，P二0遠(yuǎn)小于d，因而模型（4）從整體上來看是可用的。表（2）的回歸系數(shù)給出了模型（4）中b0,bl,b2, b3, b4,b5的

16、估計值，即 b0=80588, bl=15, b2=0, b3=25625, b4=0, b5=1854o 檢驗發(fā)現(xiàn) b2,b4 的置信區(qū)間為零,表 明回歸變量b2,b4不顯著。將變量b2, b4去掉。我們得到模型：y二80588+15x1-25625x3+1854x3"2。由模型可得房價的高低與銷售面積和銀行的貸款利率有關(guān)；(2) 殘差分析，做殘差圖:Residual Case Order Plot1500cccc1000500 -100012345678Case Number從殘差圖可以看出，除了第5個數(shù)據(jù)外，其余數(shù)據(jù)的殘差離零點均較近，且殘差的置信 區(qū)間均包含零點，這說明回歸模

17、型7=80588+15x1-25625x3+1854x32能較好的符合原始 數(shù)據(jù)，而第5個點可視為異常點。去除第5個數(shù)據(jù)后得殘差圖：Residual Case Order Plot004003002scenp 一 secr00000002003-4001234567Case Number山圖可看出所有數(shù)據(jù)的殘差離零點都比較近，且殘差的置信區(qū)間均包含零點，這說明回 歸模型y二33262+11x1-10898x3+759x34能較好的符合原始數(shù)據(jù)。說明房價的形成于銷售面積和銀行貸款利率有關(guān)，隨著銷售面積和貸款利率的增加而逐 漸變大。銷售面積和銀行貸款利率的浮動會造成房價的相應(yīng)變化。房價的逐漸上升產(chǎn)

18、生 了房地產(chǎn)投機(jī)。問題（2）的求解：山問題（1）的模型得到影響房價的主要因素有銷售面積和銀行貸款利率。問題（3）的求解：山模型可看出隨著首付比例，銀行利率的增加，房價的增長趨勢逐漸減緩，房價的 增長趨勢減緩房地產(chǎn)投機(jī)。問題（4）的求解：未來六月的房價依然持續(xù)上升，未來三年的房價先上升到一個最大值再下降到一個穩(wěn) 定的區(qū)間。問題（5）的解答：提高首付金額，降低銷售面積，降低銀行利率。六、模型的評價與改進(jìn)模型的優(yōu)點：1、此模型層層遞推，之間邏輯清晰，便于理解。2、模型考慮的比較全面，運(yùn)用此模型可以十分準(zhǔn)確地推測出各因素對房 價的影響比重。模型的缺點：1、前期準(zhǔn)備時所需數(shù)據(jù)龐大，不容易收集，而且處理時

19、容易出錯。2、模型中用的一些數(shù)據(jù)會是人的一些經(jīng)驗所得，所以會有一些誤差。七、模型的應(yīng)用與推廣：統(tǒng)訃回歸模型是一類常用的數(shù)學(xué)模型，常用于分析研究對象的內(nèi)在特性和各因素間的關(guān) 系，預(yù)測未來動態(tài)，研究控制手段。本文提出的關(guān)于房價的數(shù)學(xué)模型對于實際的預(yù)測是 有參考作用的。參考文獻(xiàn)：1 、 projectbidding/info/scfx/32098 html2 、楊慎.客觀看待房價上漲問題，中國房地信息，2003, 200 (2) : 4-5o3 、包宗華怎樣看待我國住房價格。中國房地產(chǎn)，2004, 277 (1) : 18-19。4 、時筠侖，雷星暉，蘇濤永，房價波動與影響因素分析。價格理論與實踐，

20、2005 (4): 21-22o5 、周曉東，文啟湘，房地產(chǎn)行業(yè)價格因素分析及實證研究，經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2007 (5): 80-83o6 、嚴(yán)焰.基于嶺回歸的房價模型構(gòu)建及啟示，商場現(xiàn)代化，2006, 462 (3) : 38-397 、中華人民XX國統(tǒng)計局網(wǎng)。8 、XX省統(tǒng)計信息網(wǎng)。9 、XX統(tǒng)計信息網(wǎng)。10 、2007年XX省統(tǒng)計年鑒。附錄程序：(1) 商品房成交價趨勢圖程序：X二2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009;Y二5134. 00, 5477. 00, 6951. 00, 8322. 00, 8399. 00, 10316. 00

21、, 11529. 00, 13838. 00; xi二2010;yi二interpl(X, Y, xi,' spline*)Plot (X, Y,'+')(2) 商品房成交價與銷售面積關(guān)系圖程序：X二414. 55, 487. 61, 655. 90, 704. 20, 761. 80, 1150. 30, 775. 00,1257. 61;Y二5134. 00, 5477. 00, 6951. 00, 8322. 00, 8399. 00,10316. 00, 11529. 00, 13838. 00; xi二1300. 51;yi=interpl(X, Y, xi,

22、' spline*)Plot (X, Y,，+，)商品房成交價與家庭人均總收入的關(guān)系圖程序：X二12912. 00, 14120. 00, 15933. 00, 18762. 00, 21367. 00, 24475. 00, 27035. 00, 30337.78 ;Y=5134. 00, 5477. 00, 6951. 00, 8322. 00, 8399. 00, 10316. 00,11529. 00, 13838 .00;xi二20000. 00;yi二interpl(X, Y, xi,' spline')Plot (X, Y,'+')(4)

23、商品房成交價與人民幣貸款利率的關(guān)系圖程序：X二5. 76, 6. 08, 6. 12, 6. 21, 6. 75, 7. 38, 7. 20, 5. 94;Y二5134. 00, 5477. 00, 6951. 00, 8322. 00, 8399. 00, 10316. 00, 11529. 00, 13838. 00 fxi二7 00;yi二interpl(X, Y, xi,' spline')Plot (X, Y,'+')(5) 模型求解程序：xl二414. 55, 487. 61, 655. 90, 704. 20, 761. 80,1150. 30, 775. 00, 1257.