我國住宅年度銷售價格預(yù)測

1、2011年中國住宅銷售價格預(yù)測統(tǒng)計0801班 高杉 20081910108摘要：本文通過分析房價隨時間變化的過程，揭示其發(fā)展變化規(guī)律，并對其未來房價走勢進(jìn)行預(yù)測。引用的數(shù)據(jù)為從2008年5月份到2010年12月份的中國住宅銷售價格指數(shù)統(tǒng)計表。所用的變量為住宅銷售價格指數(shù)。本文選取的是時間序列數(shù)據(jù)故采用時間序列的分析方法，運用SAS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和預(yù)測的工作。關(guān)鍵詞：時間序列分析法；住宅銷售價格；預(yù)測；對策；Abstract：This article by analyzing the prices trended over time, the process of change, and fu

2、ture trends in forecasting the price. the data from the 2008 and 2010 china in december of the housing sales price index statistics. the argument for the housing sales price index. this tap is the time sequence data we use the time sequence of analysis and sas software for data processing and predic

3、table.Keywords：Time sequence of analysis ； the housing sales price ； forecast ； countermeasures ；一、引言住房問題，關(guān)系民生之根本，在2010年的兩會上，這個話題根式被炒的沸沸揚揚。當(dāng)今，對中國房地產(chǎn)市場的看法，幾乎是個“萬花筒”。宏觀決策者、地方政府、開發(fā)商企業(yè)、行業(yè)主管、投資投機(jī)者、低收入百姓及各種媒體，對過去和當(dāng)下的房價與房價政策，眾說紛紜，公婆說理各有一套。過去不一樣，現(xiàn)在仍不一樣。一邊是一些人在喋喋不休宣傳“剛性需求”，一邊是低收入百姓拼命感嘆房價太高，“一套房子消滅一個中產(chǎn)者的一生消費”

4、；一邊在查囤地、增加土地供應(yīng)，一邊不斷出現(xiàn)創(chuàng)新高的“地王”，等等。當(dāng)兩會召開期間，中央和地方推出一些針對性措施，更是使得房地產(chǎn)問題成熱點問題的榜首。房價問題從沒有像今年這樣備受關(guān)注，在各大網(wǎng)站的兩會民意調(diào)查中，“住房問題”也都位居前列。房價是影響居民購買力、家庭理財、教育投資和制定決策的重要考慮因素，而隨著近年來房價的上下波動，人們在決定是否購房問題上總是猶豫不決。本文通過分析房價隨時間變化的過程，揭示其發(fā)展變化規(guī)律，并對其未來房價走勢進(jìn)行預(yù)測。二、而相關(guān)數(shù)據(jù)收集本文引用的數(shù)據(jù)為從2008年5月份到2010年12月份的中國住宅銷售價格指數(shù)統(tǒng)計表。所用的變量為住宅銷售價格指數(shù)。住宅銷售價格指數(shù)是

5、綜合反映住宅商品價格水平總體變化趨勢和變化幅度的相對數(shù)。中國住宅銷售價格指數(shù)由70個大中城市的新建住宅銷售價格指數(shù)和二手住宅銷售價格指數(shù)組成。（數(shù)據(jù)來源：新浪財經(jīng)網(wǎng)：宏觀數(shù)據(jù) price：住房銷售價格指數(shù)）時間2008.052008.062008.072008.082008.092008.102008.112008.122009.012009.022009.3Price100.2100.1100.199.999.799.799.499.399.799.8100.1時間2009.042009.052009.062009.072009.082009.092009.102009.112009.122

6、010.012010.02Price100.3100.7100.8101.1101.1100.8100.9101.5101.9101.7101.3時間2010.032010.042010.052010.062010.072010.082010.092010.0102010.112010.12Price101.2101.4100.4100100100100.5100.3100.4100.3三、方法理論介紹因為本文選取的是時間序列數(shù)據(jù)故采用時間序列的分析方法，運用SAS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和預(yù)測的工作。首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理和檢驗，分別作了平穩(wěn)性檢驗和白噪聲檢驗，在確定序列是平非白噪聲序列后，擬合模型。

7、ARIMA模型，即自回歸平均移動模型，是目前最常用的擬合平穩(wěn)序列的模型，本文的研究就以ARIMA模型為方向進(jìn)行，在模型擬合時最終確定了AR模型為最優(yōu)擬合模型。AR模型介紹ARIMA模型為AR模型、MA模型和ARMA模型三大類。AR(p)p階自回歸模型四、數(shù)據(jù)檢驗1、平穩(wěn)性檢驗：繪制20082010年中國住宅銷售價格指數(shù)序列的時序圖和自相關(guān)圖。圖（1）時序圖顯示中國住宅銷售價格指數(shù)序列在99.3101.8之間波動，變動幅度較小，且圍繞100.5周圍隨機(jī)波動，沒有明顯的趨勢或周期，初步可以視為平穩(wěn)序列。圖（2）圖（2）橫軸表示自相關(guān)系數(shù)，縱軸表示延遲時期數(shù)，用水平方向的垂線表示自相關(guān)系數(shù)的大小。從

8、圖中我們發(fā)現(xiàn)序列的自相關(guān)系數(shù)遞減到零的速度較快，在延遲期數(shù)為6的時候接近零，而后為負(fù)。所以可判斷為平穩(wěn)序列。2、繪制20082010年中國住宅銷售價格指數(shù)序列的逆自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖圖（3）本圖為逆自相關(guān)圖，輸出的信息分別是：延遲階數(shù)為8，逆自相關(guān)系數(shù)值和逆自相關(guān)圖。圖（4） 本圖為偏自相關(guān)圖，輸出地信息為：延遲階數(shù)，偏自相關(guān)系數(shù)值和偏自相關(guān)圖。3、白噪聲檢驗（純隨機(jī)性檢驗）圖（5）為了判斷序列是否有分析價值，必須對序列進(jìn)行純隨機(jī)性檢驗，即白噪聲檢驗。圖中延遲階數(shù)為6，QLB統(tǒng)計量的值為69.48，QLB統(tǒng)計量服從2分布的自由度為6，QLB統(tǒng)計量的P值小于0.0001，0.8880.071為計

9、算出的延遲各階QLB統(tǒng)計量的樣本自相關(guān)系數(shù)的具體數(shù)值。由此可以得出此序列不是白噪聲序列。由平穩(wěn)性檢驗和白噪聲檢驗得出中國住宅銷售價格指數(shù)序列是平穩(wěn)的非純隨機(jī)序列，是由研究和預(yù)測價值的。五、模型擬合1、相對最優(yōu)定階SAS系統(tǒng)中提供了相對最優(yōu)模型識別的功能，本文將運用這個功能來進(jìn)行模型識別。本功能制定SAS系統(tǒng)輸出所有自相關(guān)延遲階數(shù)小于等于5，移動平均延遲結(jié)束也為5的ARMA（p，q）模型的BIC信息量，并指出其中BIC信息量達(dá)到最小的模型的階數(shù)，實際上就是模型最優(yōu)化的過程。圖（6）最后一條信息顯示，在自相關(guān)延遲系數(shù)小于等于5，移動平均延遲系數(shù)階數(shù)也小于5的所有ARMA（p，q）模型中，BIC統(tǒng)計

10、量相對較小的是ARMA（1，0）模型，即AR(1)模型。在確定了擬合模型的階數(shù)后，接下來就是要估計模型中未知參數(shù)的值，以確定模型的口徑，并對你擬合的模型進(jìn)行顯著性診斷。2、未知參數(shù)估計圖（7）參數(shù)估計輸出的結(jié)果顯示t檢驗統(tǒng)計量的值均小于0.0001，所以參數(shù)均顯著。3、擬合統(tǒng)計量的值圖（8）本圖共輸出了6個統(tǒng)計量的值，由上到下分別為：誤差估計常數(shù) 10.09742，方差估計 0.097972，標(biāo)準(zhǔn)差估計值 0.3一三005，AIC信息量 一八,。40861，SBC信息量 21.34008，參差個數(shù) 32。.4、擬合模型的具體形式圖（9）圖的上半部分Autocorrelation check o

11、f Residuals為殘差自相關(guān)檢驗結(jié)果，本列中由于延遲各階的LB的P值均顯著大于（=0.05），所以該擬合模型顯著成立。估計平均值為100.2703。圖的下半部分顯示了擬合模型的具體形式：Factor1:1-0.8993B*（1）該輸出模型等價于xt=（1-0.8993B）t六、序列預(yù)測在擬合模型的基礎(chǔ)上，我們對2011年中國住宅銷售價格指數(shù)序列進(jìn)行預(yù)測，為了準(zhǔn)確性和可參考性，本文分別作了兩個不同時間長度的預(yù)測，過程及結(jié)果如下。1、2011年第一季度住宅銷售價格預(yù)測圖（10）此圖從左到右分別為序列值的序號，預(yù)測值，預(yù)測值的標(biāo)準(zhǔn)差和95%的置信區(qū)間。由此我們可以得出，2011年第一季度的住宅

12、銷售價格為一月：100.2970、二月：100.2943、三月：100.2919。較2010年第四季度相比，整體有上身趨勢，但內(nèi)部自身呈下降趨勢。下圖為2011年第一季度住宅銷售價格預(yù)測擬合預(yù)測效果圖圖（11）2、2011年上半年度住宅銷售價格預(yù)測圖（12）此圖從左到右分別為序列值的序號，預(yù)測值，預(yù)測值的標(biāo)準(zhǔn)差和95%的置信區(qū)間。由此我們可以得出，2011年上半年的住宅銷售價格為一月：100.2970、二月：100.2943、三月：100.2919、四月100.2897、五月100.2878、六月100.2860。整體呈下降趨勢。下圖為2011年上半年住宅銷售價格預(yù)測擬合預(yù)測效果圖圖（12）七

13、、結(jié)論基于以上的分析，最后得出的結(jié)果如下表所示：一月二月三月四月五月六月100.2970100.2943100.2919100.2897100.2878100.2860預(yù)測結(jié)果表明2011年住房售價指數(shù)持續(xù)小幅下降，但仍保持著較高的水平，造成這種高房價現(xiàn)象的原因以下幾點：1、地方政府過度依賴土地財政1994年開始我國實行分稅制，中央財政的比重急劇增加，導(dǎo)致地方財政的比重急劇下降。而地方的城市建設(shè)等各項事業(yè)的發(fā)展需要大量資金，土地出讓金成為政府稅收外的重要收入來源。根據(jù)2010年兩會財政部提交的報告，2009年，全國地方政府的財政收入為3.258萬億元，其中土地出讓金收入為1.591萬億元，約占

14、50%，土地出讓金已經(jīng)成為地方政府重要的收入來源之一。2009年土地出讓總面積20.9萬公頃，同比增加38.3%,土地出讓金收入同比增加了63.4%，總體看土地的價格呈上升趨勢，這些推動了房屋成本的增加。地方政府對土地出讓金的依賴性比較強(qiáng)，繁榮的背后埋下了巨大的隱患，透支了百姓的未來。2、保障性住房體系還不健全廉租房總量在增加，市場份額仍較小。經(jīng)濟(jì)適用房是中國住房制度改革的產(chǎn)物，多年來解決了許多家庭的住房問題。最近幾年，商品房價格快速上漲的過程中，經(jīng)濟(jì)適用房分配不公、面積超標(biāo)、缺少退出機(jī)制等問題，引起強(qiáng)烈的質(zhì)疑。普通大眾購買經(jīng)濟(jì)適用房越來越難，也只能購買商品房。3、房地產(chǎn)的炒作與投機(jī)是房價升高

15、的重要原因。房地產(chǎn)商不僅參與房產(chǎn)的坐莊操縱, 而且在房地產(chǎn)價格的壟斷與操縱中隨時合謀哄抬房價, 以便掠奪斂聚社會財富。房屋的真實造價實際上是很便宜的, 但是由于對房屋的定價缺乏有效的調(diào)控和監(jiān)管, 定價不透明, 導(dǎo)致房地產(chǎn)開發(fā)商投機(jī)炒房, 哄抬房價, 他們通過壟斷的方式來操縱房價, 房價的高漲不僅可以使房屋銷售火爆, 使購買者的上漲預(yù)期進(jìn)一步強(qiáng)化, 而且為商業(yè)銀行及購買者貸款創(chuàng)造了虛假條件。除了直接操縱, 房地產(chǎn)開發(fā)商還通過集體游說、新聞輿論等形式影響政府政策的制定, 通過內(nèi)部操縱, 營造房屋價格上漲的火爆場面, 通過改變住房類型與式樣及賣樓盤、撥號等形式人為制造住房與土地的稀缺性, 導(dǎo)致人們非

16、理性購房。正是這一系列活動, 導(dǎo)致房價狂漲不止, 房地產(chǎn)商暴富, 社會財富向房地產(chǎn)商集中。4、虛假的房屋需求信號推動了房價的上升。這幾年, 導(dǎo)致房價上升的一個重要原因是“需求”的拉動, 土地、房產(chǎn)供應(yīng)不足, 需求旺盛, 其結(jié)果就是房價的上升, 但仔細(xì)分析這種需求, 很大程度上是一種虛假繁榮。長期以來, 我國銀行利率是負(fù)利率, 存款無利可圖。因此, 中國的富豪一族為使自己的大量存款保值、增值,大量用于購置房產(chǎn), 出現(xiàn)了溫州購房團(tuán)、杭州“炒房客”、南京“房蟲”等, 這些人一度被視為房價上漲的罪魁禍?zhǔn)?。八、基于?shù)據(jù)本身和預(yù)測分析的建議房價的小幅下降或緩慢增長并不能滿足民生需求，如何讓跟多人不再為了有

17、個安身立命的根本而奮斗半輩子甚至是一輩子。以下就房價調(diào)控問題提出自己的一點建議：1、完善我國現(xiàn)行土地出讓制度在堅持社會主義土地公有制的前提下，在堅持國有土地有償有限期使用的條件下，完善我國現(xiàn)行土地出讓制度。如大幅增加招標(biāo)方式的土地出讓比例，減小價格高者得方式的出讓比例。2、增加保障性住房供應(yīng)，完善經(jīng)濟(jì)適用房制度針對低收入人群，在增加供給方面，要切實增加限價商品房、經(jīng)濟(jì)適用房、廉租房供應(yīng)。政府要從多方面解決廉租房的資金問題，經(jīng)濟(jì)適用房的用地問題，要擴(kuò)大供應(yīng)范圍，增加分配過程的透明度，對于經(jīng)濟(jì)適用房，要引入退出機(jī)制。3、實行差別化信貸政策，引導(dǎo)住房合理消費對于首套置業(yè)家庭，實行低首付，利率優(yōu)惠。對

18、于二次置業(yè)家庭，提高首付比例，高于同期利率。對購第三套房及更多的，不發(fā)放貸款，杜絕利用銀行資金炒房，嚴(yán)厲打擊投資、投機(jī)性不合理的住房消費需求。4、加強(qiáng)住房需求的管理為區(qū)別對待各類住房需求，對不同的對象要通過不同的手段進(jìn)行管理，即對住房需求進(jìn)行差異化的管理：做到不同收入的人選擇不同新舊，不同價格的住房，避免盲目跟風(fēng)購買新房、好房，從而也有效的遏制了住房的價格上漲。當(dāng)前所要做的是進(jìn)一步完善這種住房供應(yīng)體系，基于我國人多地少，人多房少的基本國情下，房價上漲是長期趨勢，適度增加住房供給，鼓勵正常需求；限制集團(tuán)購房，抑制超前需求；控制城市房屋拆遷面積，減緩被動的住房需求；運用多種手段，打擊投機(jī)需求。強(qiáng)化住房租賃管理，要建立和健全租賃市場的規(guī)章制度，維護(hù)雙方當(dāng)事人的利益，規(guī)范租賃市場的健康，正常和有序發(fā)展。培育住房梯度消費。強(qiáng)化合理消費觀念，倡導(dǎo)建設(shè)小戶型住房、購買二手房、租賃住房等方式，讓住房市場回歸正常的供需狀態(tài)。 5、完善房地產(chǎn)稅制政府應(yīng)該減免房地產(chǎn)稅費，從而降低住房價格。在房地產(chǎn)商開發(fā)的過程中，要繳納各種稅，這些收費最終都要歸結(jié)到住房的成本中，房價自然就提高了；另外通過提高辦事效率，減少辦事環(huán)節(jié)，公開辦事程序，公布稅費標(biāo)準(zhǔn)，允許產(chǎn)權(quán)、規(guī)則、市政、交易等資料、信息公開查詢等，這些方式不但可以大大提高開發(fā)商對開發(fā)項目的可控性