影响房价的因素分析与预测模型——以北京市数据为依据的实证研究论文.doc

简介：
本文基于北京地区房地产市场数据，构建并分析了影响房价的关键因素，并建立相应的预测模型，为房地产市场的研究提供了新的视角。 本段落通过实证研究北京市的相关数据，分析了影响房价的主要因素，并建立了描述这些因素与房价关系的模型，从而对北京地区的未来房价进行了准确预测。 我们的研究表明，居民家庭人均收入、房地产开发投资额、北京市生产总值、经济适用房销售价格、人均住宅建筑面积以及新增保障性住房面积是决定北京地区房价的关键指标。为了深入探讨这些问题，我们首先构建了一个综合的影响因素体系，并利用SPSS16.0软件对各种数据进行了图形展示和主成分分析，最终确定了这些主要的参考指标。 随后，通过逐步回归模型的应用，进一步验证了上述结论的有效性。曲线估计模型则被用来预测未来的房价走势，结果显示该方法具有较高的准确性（平均误差仅为5.14%）。 基于以上研究结果及北京房地产市场的具体状况和相关政策导向，我们提出了若干建议以促进北京市房地产行业的健康发展，并对所建立的分析与预测模型进行了优缺点评价。此外，文中还介绍了这些模型在其他类似领域的广泛应用前景。 总的来说，在影响房价的因素中，居民家庭人均收入是最关键的一环；接下来依次是房地产开发投资额、北京市生产总值等指标。这项研究为政府和相关企业提供了重要的决策参考依据，有助于提高北京乃至全国范围内房地产市场的稳定性和可持续发展能力。