近年来,我国的经济迅速发展,城市人口不断增多,推动了住宅市场的发展.本文就以南京市为例,通过对影响住宅市场的各种宏观因素进行量化分析,建立统计住宅均价预测模型.首先对各因素进行相关性分析,完成自变量的筛选;其次对选定的自变量构建多元线性模型,并对之检验;最后运用线性回归和基本面判断的方法完成各自变量值的预测,从而得到南京市未来住宅均价的预测值.结果发现居民储蓄余额与住房长期贷款利率是影响南京住宅均价的关键因素,并得出未来三年南京市住宅均价增速会大概率放缓的结论.
城市住宅是一种典型的异质性商品,国内外学者普遍采用特征价格模型进行研究。特征价格模型的理论基础主要来源于Lancaster的消费者理论和Rosen的市场供需均衡模型。以往基于特征价格模型的城市住宅研究大多从建筑、邻里、区位三个维度进行建模分析,却忽略了消费者的感知维度,因此文章在这三个维度的基础上,加入消费者感知维度构建两阶段模型,这也是本文的创新之处。同时结合文献和访谈选取14个住宅特征作为自变量,以南京市六个主城区为例,采用30多个小区的500多套二手房挂牌数据资料,基于对数函数形式构建了南京市住宅特征价格模型。通过模型检验和回归分析发现,有13个住宅特征变量对价格有显著影响,并结合数据对住宅特征价格弹性进行了分析。
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