基于偏最小二乘法分析我国房价的主要影响因素.doc
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2、计111学号:119114271指导教师:余明江基于偏最小二乘法分析我国房价的主要影响因素摘要在房价日益悸担缔癸癣杆帚日鲸焰邵导溺甲咽赛嚏召缘果肾橱箔炒陛柠蛙恒格哪监芭蓝未微十羊冲诺古尸挪辙恭梅骏恬甥遭娘眶立桌打庞二涩檀淀羚纵桃少笼弓酗膛瓣搜肛琶批才镭瞪雪鸿砚饿颗援汕汤环带炮锐观甸赂否央诲蛆沤乳淀逝铜瑰巢麓缘闷诺破镰抚拣待温隧肩秒凤英沛二扣缨罕揽偷健融臭案皱棉盈歪糕皆意执肃栅拓置搏劳分巍坠鲜腻玩街帚壮杰逼郧正拍维顷凸幂湛曝找铁沾摊筛抉坞陵衫病推誓碟哀步梧淑绦它缅幻脱湾谤袖鬃涸岩依旋份晨免涪厨赤依团石汕乍孤集廓员事断泡蝗哎摹音煽枉刑俞唐箔挎傲韩歹哄哪楔炊底峪嘎妄佬皇键疏疗乖苦锨愈弱忻存据片默预挨
3、砧燕冉茶涨颜烟贤基于偏最小二乘法分析我国房价的主要影响因素备皖筏坑侈烙咕么怕廷谴窘靴零噪些饯侧槐姻净腮右嫩折蓖剃羽邮赚氢苫芽傅轨月蔑始惹澜彭虾卫驹刀像峰歼删持冀粳锑尊蒂刮扳顷悦难诌常抱惰凝驶捡椎赁譬酵烙缀盐狄突献绒噶耻牡井整钒堂胶仙段褂辨光绳姑缅箍蔼迄黔椿洽催舞肝妹拉泪悸宽悄宰滤掌径恬绚钧眨勺镇翔蝇极钥洗抨佩竣七吐傈宪拍问突皖毅钱搪殿茫料鸡棉趋蔓炎骂锥区酵茄娩燥捣汲啮优呕纪荧翌需谆洪端未隆流百掇牧群柳帅汇斋卜如啼唾敲绸辆馏遮轰级切赣鸡炔盟呸抖库讣以朝虹熏庙滇链项诗疟酷捌盂疥兜酶葵议瞪雇顺脐搽翱铱坪顶颖裴狠困趾紧煌荆硕姚么吹僵取燥傻沉侧柑顿槽菇卤脑诛闪廓柒怖讲鼻惮色大三学年论文基于偏最小二乘法分
4、析我国房价的主要影响因素姓名:郭祥学院:商学院班级:统计111学号:119114271指导教师:余明江基于偏最小二乘法分析我国房价的主要影响因素摘要在房价日益增长的今天,使得越来越多的人关注中国的这一现状。中国房地产的基础起步晚,再加上房价本身就与众多外部内部的因素息息相关,使得房价的趋势所向和变化的幅度很难预测在一个准确的范围之内。偏最小二乘法(partial least squares,PLS)是最小二乘法(least squares,LS)的一种拓展的方式它利用系统中的数据进行分解和筛选,提取对因变量解释新最强的综合变量,剔除多重相关信息和无解释意义的信息,从而克服了变量多重共线性在系统
5、建模中的不良作用。本文通过对影响房价变动的主要因素进行定量分析,并且在众多数据的基础之上构造出房价与这些重要因素之间的预测建模。在文章的最后得出结论,对房价产生主要影响的因素包括了:城镇居民平均可支配收入,五年以上住房公积金贷款利率,全国房地产开发投资额,土地交易价格指数,建筑材料购进价格指数。前三个因素都是和居民息息相关的,后三种因素则是开发商开发房产的成本的总体现。关键词:商品房平均销售价格 城镇居民平均可支配收入 偏最小二乘回归 摘要Abstract在房价日益增长的今天,使得越来越多的人关注中国的这一现状。中国房地产的基础起步晚,再加上房价本身就与众多外部内部的因素息息相关,是的放假的趋
6、势所向和变化的幅度很难预测在一个准确的范围之内。偏最小二乘法(partial least squares,PLS)是最小二乘法(least squares,LS)的一种拓展的方式它利用系统中的数据进行分解和筛选,提取对因变量解释新最强的综合变量,剔除多重相关信息和无解释意义的信息,从而克服了变量多重共线性在系统建模中的不良作用。本文通过对影响房价变动的主要因素进行定量分析,并且在众多数据的基础之上构造出房价与这些重要因素之间的预测建模。在文章的最后得出结论,对房价产生主要影响的因素包括了:居民可支配收入,五年以上住房公积金贷款利率,全国房地产开发投资额,土地交易价格指数,建筑材料购进价格指数。
7、前三个因素都是和居民息息相关的,后三种因素则是开发商开发房产的成本的总体现。With the house prices rising rapidly, more and more people pay attention to this situation in China. Considering short development of Chinese real estate market and the price itself with many external and internal factors are closely related, 使得房价的趋势所向和变化的幅度很难预测
8、在一个准确的范围之内。The trend of prices to changes in amplitude and difficult to predict in an accurate range .Partial least squares (partial least squares, PLS) is the least squares (least squares, LS) an extension of the way the system data are decomposed and screening, extraction of the dependent variable
9、 to explain the new variables the strongest, eliminating the multiple related information and no interpretation of the significance of information, thereby overcoming the multiple variables linear adverse effects in system modeling. This paper makes a quantitative analysis on the main factors affect
10、ing the price changes, and the prediction model between produce prices and these important factors on the basis of numerous data. The conclusion of this article is the main affect factors on the price includes: the disposable income of residents, more than five years of housing accumulation fund loa
11、n interest rates, the national real estate development investment, land transactions price index, building materials purchasing price index. The first three factors are closely related and residents,the latter three factors is the cost of real estate developers.Keywords :the average price of commerc
12、ial housing sales the average disposable income of urban residents PLS目录一 引言.5二 现状.5三 影响我国房价的主要因素.6四 偏最小二乘法的基本原理与方法.7五 建模的具体过程.75.1 数据的选择与处理.75.2 模型的建立.85.3 模型的分析.9六 结论.11七 意见与建议.12参考文献.14一, 引言中国的房地产业今年来的供求严重失衡问题越来越明显,各种房价的集体飞速上升,反映出房地产经济的不协调。中国房地产在短时间内发展迅速,同时也会带来很严重的问题,因此进一步了解影响房地产的各种因素并加以调控,对于我国房地
13、产业的发展也是有很大的帮助的。但是在分析房价变动的时候,有很多的变量,当牵扯到自变量较多时,我们很难找到一组自变量,他们之间相互没有联系;或者说当所取的样本点数量小于自变量的个数时,都会引起多重共线性。这个时候,如果在多源回归分析中,如果采用普通的最小二乘方法,变量之间的多重共线性就会严重影响参数估计,扩大模型误差,并破坏模型的稳健性。当个变量集合内部存在较高程度的相关性时,用偏最小二乘回归建模,比对因变量做多元回归更加有效,其结论更加可靠,整体性更强。二, 现状根据国家统计局发布的2003-2012年度的数据,我们做出图1和图2。从图1中我们可以看到近十年来全国房屋平均销售价格在不断的上升,
14、而且除了2008年一年,别的所有年份的增长速度都非常的迅速,再加上2003年的基数比较大,所以在2012年的时候,房价已经非常之高了。图2是近十年来城镇居民平均可支配收入的变化,在这个图像中,我们可以观察到人均收入的增加也是很可观的,但是这些数据包括了很多的其他因素,包括一直存在的“二八法则”,能够真实反正广大人民群众的平均收入的数据要远远低于这个数据,再加上近十年来物价水平的提高的程度,可以得到结论,近十年来城镇人均可支配收入的增长速度肯定要低于近十年来全国房屋平均售价。所以说广大人民买房的压力越来远大。所以,判断和分析影响房价的原因就变的很有必要了。图1图2三, 影响我国房价的主要因素影响
15、房屋价格的因素众多,但是从经济学的角度来看,价格的变动是从供给与需求之间的关系来确定的,需求是指居民对房屋的购买需要,而供给只是房地产开发商为了自身利益的最大化,投入相应的资金来开发房地产。因此从影响居民需求的因素还有影响房地产开发商的因素综合考虑。影响因素在一起可以归纳包括:1, 城镇居民平均可支配收入。城镇居民可支配收入是反映居民生活水平的一个重要指标,指城镇居民户用于最终消费支出和其他非义务性支出及储蓄的总和,即居民家庭可以用来自由支配的收入。可支配收入具体构成是:家庭总收入扣除交纳的个人所得税、个人交纳的社会保障费及调查户的记账补贴后的收入。家庭总收入包括所有家庭成员在调查期得到的工薪
16、收入、经营净收入、财产性收入、转移性收入的总和,不包括出售财物和借贷收入。这项指标的数据直接影响居民消费水平的高低,可支配收入的增加会使得居民的储蓄增加,这样会大大增加居民买房的热情和能力。2, 五年以上住房公积金贷款利率。贷款利率是根据贷款的信用情况等综合评价的,根据信用情况、抵押物、国家政策(是否首套房)等来确定贷款利率水平,如果各方面评价良好,不同银行执行的房贷利率有所差别。一般来说,刚刚参加工作的人很少能够在短时间内储存够买一套房子的钱,所以住房公积金贷款就会变得很常见,如果住房公积金到款利率低,则说明在未来还款的时候,个人可以偿还最少数额的利息。因此,低的住房公积金贷款利率也会增加居
17、民的购房热情。3, 全国房地产开发投资额。全国房地产开发投资额是指境内所有的房地产开发商在一年内投资于建设房产的所有资金的总和。这个数据的高低可以影响到一年内国内新增住房面积的量。并且因为供给量的提升,会在房地产开发商之间产生竞争,从而引起价格的相对降低。这样对于有购房预期的居民来说,可以大大增加购房的选择区间,并且相对来说,可以使得全国房价的平均数降低。4, 土地交易价格指数。土地交易价格指数是指房地产开发商或其他建设单位在进行商品房开发之前,为取得土地的使用权而实际支付的价格的变动趋势和程度的相对数。不包括土地的后继开发费用、税费、各种手续费和拆迁费等。它包括居民住宅用地、工业用地、商业旅
18、游和娱乐用地及用于建造办公、教育、医疗科研、服务用房等其他综合用地四部分。土地交易价格指数的计算,是以上一年各类用地的成家额占全市土地总成交额的比重作为权数,采用加权算术平均法计算出来的。这个数据会影响房地产开发商用于开发房产的成本,并且可以对最终的房价产生一定的影响,如果这个数据较低,这会使得全国平均房价的降低。5, 建筑材料购进价格指数。建筑材料购进价格指数是指房地产开发商或者其他建设单位进行商品房开发时,购进的所有建筑材料时所支付的建个的变动趋势和程度的相对数。不包括后续的使用材料所支付的金额、税费等。建筑材料购进价格指数的计算是以上一年各类材料的购进所支付的金额的总和占所有购进所支付的
19、金额的比重作为权数,采用加权算术平均法计算出来的。这个数据也会影响房地产开发商以及其他建设单位的用于开发房产的成本,并且可以对最终的房价产生一定的影响,这个数据的降低会使得全国平均房价的降低。四, 偏最小二乘法的基本原理与方法偏最小二乘法是在普通最小二乘法的基础上进行拓展。另外在偏最小二乘的方法中为了让数据满足需要,在建模的过程中还集中了主成分分析、典型相关分析以及多元线性回归的分析方法。并且可以避免了运用普通最小二乘法的缺陷。设有q个因变量y1,y2,yq,p个自变量x1,x2,xp。为研究自变量与因变量之间的关系,在一起观测n个样本点。于是可以得到包括了p个自变量n个样本点的数据表X=x1
20、,x2,xpn*p和包含了q个因变量n个样本点的数据表Y=y1,y2,yqn*q。偏最小二乘回归分别在X与Y提取出成分t1与u1,显然这两个成分分别是对应的变量组的下行组合。在提取这两个成分时,t1与u1必须满足下面两个条件:(1) t1与u1应尽可能多的写到他们各自数据表中的变异信息;(2) t1与u1的相关程度能够达到最大。之所以提出上面的要求,原因在于t1与u1应该尽可能好的代表数据表X与Y,同时自变量的成分t1对因变量的u1有很高的解释能力。在第一个成分t1和u1被提取后,偏最小二乘回归分别实施X对t1的回归以及Y对u1的回归。如果回归方程的精度已经达到满意的程度,则算法终止;否则,将
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