城市房地产供应量预测模型及应用(图文)

1、城市房地产供给量预测模型及应用(图文)论文导读：同时，长沙市房地产市场也出现了投资较为过热的问题，导致商品房价格、土地价格等的膨胀较为严重，构成了房地产危机的引发条件，而与房地产相关联的资金链条一旦断裂，极易导致系统性金融风险，对整个地区经济的稳健运行产生严重的破坏。本文利用了多元线性回归对一类商品房供给与需求做出了合理的预测，对房地产市场的供给曲线和需求曲线进行分析，可以很好的分析影响房地产市场供给和需求的各个因素，以及各个因素对房地产供给量和需求量的影响程度，并且建立了优化模型。关键词：商品房，线性回归，供需预测，非均衡性近几年来，长沙市房地产业进入了一个高速开展的轨道，为地方经济的开展做

2、出了重要奉献。同时，长沙市房地产市场也出现了投资较为过热的问题，导致商品房价格、土地价格等的膨胀较为严重，构成了房地产危机的引发条件，而与房地产相关联的资金链条一旦断裂，极易导致系统性金融风险，对整个地区经济的稳健运行产生严重的破坏。因此如何根据房地产市场的需求，准确地对房地产市场供给量发出预报信息就显得非常重要，这无论在理论上还是实践中都具有重大意义。目前关于对房地产需求、供给、价格的研究方法很多，比方德尔菲法、趋势预测、回归分析预测、指数平滑、马尔可夫模型预测、最小方差预测等，其各有各的优点和缺乏，且都需要大量的样本。论文发表。我们将从非均衡理论出发，对长沙市房地产的市场供求进行有效的预测

3、。非均衡理论认为，均衡是有效而短暂的，但非均衡才是一种常态。用非均衡的理论、观点和方法来分析我国房地产市场的运行，在其根底上建立的非均衡的模型会更贴近房地产市场的真实情况，会使我们对房地产市场的开展的现实有一个更深层次的认识。我们将采用双曲线形式对商品房市场聚合后的非均衡模型建立有效供给、有效需求以及交易量三个方程组成联立方程组。通过长沙市近15年来影响商品房市场的相关因素数据求解该方程组，得到长沙市商品房市场的非均衡模型，并利用Cp准那么或AIC准那么，采用全局择优法对自变量进行选择，对模型进行优化。将该模型应用于长沙市商品房市场进行预测，得到了未来一段时期房地产市场的供给量和需求量。一、长

4、沙市商品房市场供给量模型的建立为了应用的方便，我们记Ai为i年度城镇商品房住宅有效供给总量；Bi为i年度城镇商品房住宅有效需求总量；Qi为i 年度商品房交易量；为市场摩擦系数；Qi为i年度城镇商品房住宅的竣工面积；Pi为i年度城镇商品房住宅平均销售价格；Ii为i年度固定资产投资额；Ji为i年度城镇居民人均可支配收入；Ki为i年度城市化率；Gi为i年度国民经济开展水平。就房地产商品来说，其供给量取决于许多因素，包括商品房价格、GDP、开发本钱和投入、政策等。在模型中，以商品房的竣工面积为商品房住宅的供给量，考虑上述变量与商品房住宅供给的相关性，发现其与商品房销售价格、开发本钱和投入、GDP等因素

5、相关性较大。， (1)其中c0为常数项，又称为截距，为残差。影响需求的因素很多，如房地产价格、城镇居民人均可支配收入、城市人口、国民经济开展水平、经济政策等。根据现行统计数据指标体系，并根据线性相关性的强弱，在众多因素中经过分析判定，我仅选择商品房销售价格、GDP、人均可支配收入、商品房价格、城市人口为主要影响因素。论文发表。于是得到需求方程如下：， (2)其中a0为常数项，为残差。本文采用双曲线形式，即交易量，(3)由于模型只考虑1994-2021年数据，因此为了简化计算，令市场摩擦系数=0，由此， (4)这样得到长沙市房地产市场商品房非均衡模型： (5)根据1994-2021年长沙市房地产

6、相关数据，分别对有效供给方程、有效需求方程进行拟合回归。表1：长沙市房地产市场相关数据 年度 城镇商品房住宅销售面积Bi 城镇商品房住宅平均售价Pi 城镇居民人均可支配收入Ji 国民经济开展水平Gi 城市化率城市人口Ki 城镇商品房住宅竣工面积Ai； 固定资产投资额Ii 1994 100 100 100 100 100 100 100 1995 93 142 105 113 102 124 163 1996 139 176 110 128 113 118 192 1997 126 185 122 147 115 99 176 1998 430 169 130 306 117 136 199 1

7、999 559 171 142 331 121 207 214 2000 689 192 156 370 123 145 293 2001 806 186 170 410 127 189 404 2002 1003 180 187 458 133 243 483 2003 1063 174 194 523 138 441 637 2004 1367 126 215 624 144 535 72 2005 1803 258 243 856 145 459 102 2006 2137 299 272 1008 145 562 144 2007 2553 337 315 1234 154 863 8

8、08 2021 3403 356 357 1690 162 871 742 有效供给方程对应的多元线性回归方程式： (6) 运用最小二乘法， 得到系数如下：138.8292721，=-0.96686，=0.664996，=0.093618故供给模型的多元回归方程为：，(7)同理可得到需求模型的多元回归方程为：，(8)运用Excel软件中数据分析来对数据进行线性拟合，得到以下结果：有效供给方程的检验结果：有效需求回归方程的检验结果：(a) P与A散点图 (b)G与A散点图 (c) I与A散点图图1 有效供给回归模型散点图由图1可知，在有效供给回归模型中，有效供给量A与G线性关系良好，而与P和I不

9、理想，这说明长沙市房地产市场的商品房供给主要受GDP影响，而与商品房价格和固定资产投资额无明显关系。(a) P与B散点图(b) J与B散点图(c) G与B散点图(d) K与B散点图图2 有效需求回归模型散点图从图2可知，有效需求B与G线性关系良好，与K、B线性关系较好，而与P的线性关系不理想。房地产价格与房地产市场商品房供求无明显关系，这一结论似乎与经济学中的供求理论背道而驰。然而事实上，从非均衡经济的角度来看，行为人的决策依据不一定是价格，还受其他各种因素的限制。同时商品房是生活必需品，受自身特点限制一般不具有可替代性。另外，由于商品房产品的形成需要一定的周期，因此，房地产固定投资并不一定及

10、时的反映到商品房的供给总量中来。利用Cp准那么或AIC准那么，采用全局择优法对自变量进行选择，建立优化的模型如式(9)和式(10)： (9) (10)二、模型应用2.1 长沙市房地产商品房供求非均衡度分析非均衡度是房地产市场供求情况的一个重要指标，可以反映房地产市场供求的非均衡程度，其中。表2：长沙市房地产市场供求估算结果 年份 有效需求 有效供给 交易量 非均衡度 1994 0.64 161.12 0.64 7.5841 1995 12.39 199.25 12.39 6.1594 1996 27.67 190.86 27.67 3.7750 1997 87.39 159.96 87.39

11、3.4211 1998 94.69 219.02 94.69 1.3622 1999 162.38 332.77 162.38 1.0303 2000 224.80 234.22 224.80 0.0091 2001 299.26 304.76 299.26 0.1168 2002 387.61 391.86 387.61 0.2027 2003 414.19 709.97 414.19 0.5891 2004 528.11 862.57 528.11 0.6590 2005 580.90 738.93 580.90 0.1048 2006 696.95 906.22 696.95 0.305

12、5 2007 879.15 1390.72 879.15 0.5556 2021 987.75 1402.87 987.75 0.4767 由表2可知，长沙房地产市场一直处于供大于求的状态，有数据显示，长沙商品房空置率一直居高不下，2021年空置239.01万平方米，同比增加27.34%。2.2 长沙市商品房供求预测分析根据长沙市未来几年的开展目标，GDP增长9%，到达 2600.462亿元，城市人口增长率0.35%，居民可支配收入增长5.6%，固定资产投资增长率20%，通过利用本文所建模型，可以预测未来即几年长沙市房地产市场供求情况，见表3和表4。表3：长沙房地产市场供给预测 年份 GDP

13、固定资产投资 年供给总量 年供给增量 2021 1842.233 3733400 1639.92 237.05 2021 2021.034 4106740 1858.25 218.33 2021 2188.757 4517414 2126.37 268.13 2021 2385.745 4969155 2374.90 248.53 2021 2600.462 5466071 2579.25 204.36 表4：长沙房地产市场需求预测 年份 GDP 城镇化水平 人均可支配收入 年需求总量 年需求增量 2021 1842.233 162.3079 19305.79 1023.17 73.17 20

14、21 2021.034 167.9886 20386.92 1124.59 111.42 2021 2188.757 173.8682 21528.58 1231.84 95.25 2021 2385.745 179.9536 22734.18 1335.87 106.03 2021 2600.462 186.252 24007.3 1432.22 103.335 三、总结与展望本文利用了多元线性回归对一类商品房供给与需求做出了合理的预测，对房地产市场的供给曲线和需求曲线进行分析，可以很好的分析影响房地产市场供给和需求的各个因素，以及各个因素对房地产供给量和需求量的影响程度，并且建立了优化模型

15、。论文发表。该模型相当于一个模拟机器，可以由一些确定的参数为商品房市场开发系统提供最优选择。这有利于我们很好的对某个区域的房地产市场进行供需评价，对房地产开发公司进行土地购置、开发进度规划、市场竞争战略的制定提供一个参考资料。通过建立长沙市的房地产供需模型预测未来一段时期长沙房地产市场的供给量和需求量，将数据进行比拟，为房地产开发公司、政府部门及相关行业单位的决策提供可靠的理论依据，合理规划供给量，从而为市场提供最优供给。参考文献：【1】 沈悦，刘洪玉中国房地产开发投资与GDP 的互动关系清华大学学报(自科版)， 2004年，第1205-1208页【2】 李雅静，杨毅利率和货币供给量对我国房地产投资的影响西安财经学院学报， 2005年，第48-51页【3】 刘