宁乡县商品住宅价格走势影响因素分析
开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇宁乡县商品住宅价格走势影响因素分析范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！
摘要：近年来，随着我国社会经济发展以及城市化进程的加快，城市的房价开始呈现出快速上涨的态势。为了遏制房价的过快上涨，2009年末政府的房价调控政策转为紧缩。在调控之初，我国的城市房地产价格还在惯性上涨，但之后在“限购”、加息等国家政策持续下，城市房价开始普遍下跌。而到2012年，我国宏观调控基调开始从“控物价”转为“稳增长”，货币政策也相对宽松，央行也进行了两次降息。此外，我国对限购政策也有所放松，以城市居民的自主性需求为依据。虽然2012年房地产的调控政策在整体上有所放松，但是不同城市的房价走势却出现了分化。而在宁乡县，自进入2011年，在新的政策调控下，与一、二线城市的“量价齐跌”不同，宁乡县房地产市场继续上升，投资热情高涨，住宅品质不断提升，但在房地产市场持续发展的情况下，也不要忽视其存在的问题，房价过快增长会影响居民生活质量和国民经济发展，因此，房价问题引起了广大群众的关注。
中图分类号: F287.8 文献标识码：A
1宁乡县商品住宅价格现状
1.1宁乡县商品住宅市场供给现状
2003 年以来宁乡县住宅房地产开发投资整体上保持着高速增长状态，在2003 年住宅开发投资额为 2.93 亿元，2011 年这一数字达到41 亿元，2012年有所回落，但年均增长 34.87 %与同时期全社会固定资产投资额的年均同比增幅基本持平。受 2008 年的金融风暴影响，2009 年住宅投资增长的速度减缓，但商品住宅供应整体上仍呈现上升趋势。2003 年商品住宅竣工面积为 14.9 万平方米。
1.2宁乡县商品住宅市场需求现状
2003-2012年住宅销售价格呈现增长趋势，年均同比增幅为 18.91%；同时住宅销售面积在2003-2010年也在快速增长，2011、2012年有所下降，年平均销售面积为 62.87 万平方米，年均同比增幅达到22.95%；商品住宅销售面积和价格同时上涨，住宅的销售额也会持续上涨，年平均销售额为 17.44 亿元，年平均同比增幅为 40.8%。
1.3宁乡县住宅市场供需对比
宁乡县2003-2006年以及2008、2009年住宅市场均是供不应求，而其他年份都是供过于求，特别是2008年与2012年，受金融风暴影响，供给量远大于需求量。
2宁乡县商品住宅价格走势因素的回归分析
2.1 变量的选取
在对需求变量进行回归分析时以住宅平均价格为因变量，以人均可支配收入、银行利率、住宅销售面积、城市人口数为自变量。在对供给变量进行回归分析时以住宅平均价格为因变量，以GDP、住宅投资额、住宅竣工面积为自变量[13]。采用逐步回归对商品住宅平均价格与各供需因素之间数量关系进行分析。
2.2需求因素分析
所建模型以商品住宅平均价格为因变量，模型1以人均可支配收入为自变量；模型2以人均可支配收入、城市人口数为自变量；模型3以人均可支配收入、城市人口数、住宅销售面积为自变量；模型4以人均可支配收入、城市人口数、住宅销售面积、银行利率为自变量。
其中模型2优于模型1，其中，模型2的预测精度最高。在模型3中，R2为 0.947，可调整的 R2为 0.932，说明回归模型的拟合程度很好。而模型3、4加入住宅销售面积、银行利率，其误差反而大，所以剔除住宅销售面积、银行利率两个因素，上述结果表明可支配收入对宁乡县商品住宅价格的影响最大，其次为城市人口数，而住宅销售面积、银行利率对价格的影响不明显。模型3的 F值为 62.91，Significance F值为0.00003359，F 值大于Significance F值，说明自变量可支配收入、城市人口数对因变量有显著影响。
模型3的t统计量分别为2.451491、6.277414、-3.20642，而查t分布表得t的临界值为1.894，说明各变量对模型的解释程度比较高。从因变量与自变量的系数可得：住宅价格=1063.155 +0.32824×可支配收入-0.00737×城市人口数。
2003-2012年宁乡县城市居民可支配收入是逐年递增的，每年的增幅比较平缓，其十年的平均增幅为14.27%，而商品住宅的平均价格整体上也是呈递增趋势，但其每年的增长幅度变化比较大，在2005年甚至出现逆增长，而同期人均可支配收入也是十年中增幅最小的，由此可见，两者呈正相关。但是人均可支配收入的年均同比增幅(14.27%)明显比不上住宅价格的年均同比增长幅度(18.91%)，可支配收入决定了人们对住宅的购买能力，而人均可支配收入跟不上住宅价格增长速度，人们的购买力就会降低，从而会减少需求。2003-2012年宁乡县城市人口的数量也在逐年增加，可见其在整体上是与商品价格呈正相关的，在2005-2007年城市高速发展，城市化进程加快，城市人口增长幅度较大，2008年受金融风暴的影响，人口增长速度变缓，而且2009-2012年人口增长速度逐渐减慢，到2012人口增长速度已下降到1.61%，但是商品住宅价格并没有随着人口增幅的下降而降低涨幅，人口增幅减少，住宅的需求量就会减少。
2.3供给因素分析
所建模型均以商品住宅平均价格为因变量，其中模型1以GDP为自变量；模型2以GDP、住宅投资额为自变量；模型3以GDP、住宅投资额、住宅竣工面积为自变量；模型4以GDP、住宅投资额、住宅竣工面积、消费者物价指数为自变量。
模型4优于模型1、2、3，模型4的预测精度比较高。在模型3中，R2为0.977，可调整的 R2为0.96，说明回归模型的拟合程度很好。所以供给方面是由GDP、住宅投资额、住宅竣工面积以及物价消费指数共同影响价格，其中影响程度由大到小。
模型4的F值为55.06497，Significance F值为0.000253，F 值大于Significance F值，说明自变量GDP、住宅投资额、住宅竣工面积以及物价消费指数对因变量有显著影响。
模型4的 t 统计量分别为-1.41566，7.708765，0.569563，-2.75858，1.669199，而查t分布表得t的临界值为2.015，说明GDP和住宅竣工面积对模型的解释程度较高。从因变量与自变量的系数可得：住宅价格=-470838+10.25287×商品住宅投资额+0.000712×GDP-16.3968×住宅竣工面积+54.24642×物价消费指数。
2003-2012年宁乡县的GDP逐年增长，每年的增长幅度均比较大，年平均增长幅度达到25.11%，比商品住宅价格的年平均增长幅度要大，说明宁乡县现在处于经济繁荣时期，房地产住宅市场发展态势良好。经济的繁荣可以提高居民的可支配收入以及增加开发商对市场的信任度，从而促进供需增加，以此影响价格。虽然由于金融风暴的影响，2008年、2012年投资较上年均有减少，但住宅投资额在整体上呈现增长趋势，年均同比增幅达到34.87%。住宅竣工面积在整体上也是上涨的，年均上涨幅度达到95.27%，由此可知住宅供给增长，而需求虽在增长，但比不上供给的增长速度，宁乡县的供需市场达到饱和，出现了供过于求的情况，应当适当抑制供给，扩大需求，抑制商品住宅价格的上涨。
结论：
本文从商品住宅价格相关理论出发，搜集宁乡县商品住宅价格2003-2012年的相关数据，对宁乡县住宅市场现状进行分析，再运用多元线性回归方法对近年宁乡县商品住宅价格走势进行回归分析：剔除不能量化的影响因素，以住宅平均价格为因变量，以供需两方面的影响因素为自变量，选出的供应方面的因素包括GDP、住宅投资额、住宅竣工面积、物价消费指数，需求方面的因素包括人均可支配收入、住宅销售面积、城市人口数、银行利率，分别建立回归模型，再进行逐步回归分析，经分析，需求因素中人均可支配收入、银行利率、住宅销售面积影响大，城市人口数影响小，供给因素中，GDP、住宅竣工面积影响大。并对未来三年的数据进行预测，最后预测得出2013、2014、2015年的商品住宅平均价格为4122、4410、4675元/平方米。最后，从消费者、房地产投资商、政府等方面提出相应对策，以期实现房地产市场的多赢局面，促进房地产市场健康发展。
参考文献
[1]刘大江.灰色-马尔柯夫预测模型在房地产价格预测中的应用[J].唐山学院学报,2004(4):44-45.
[2]李东月,马智胜.灰色 GM(1,1)模型在房价预测中的算法研究[J].企业经济,2006(9):96-98.
[3]Stuart A Gabriel,Joe P.Mattey'William L.Wascher;House Price Differentials and Dynamics Evidence from the Los Angeles and San Francisco Metropolitan Areas[J].Real Estate Economic,2000.
[4]G. Donald Jud,Daniel T .Winkler.the dynamics of metropolitan housing price,June 8,2001.
李学渊（1990.5），男，宁夏固原人，现为华中科技大学文华学院城建学部10级土木工程专业 房建2班学生，研究方向：房建方向。