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        南京市住宅均價宏觀預(yù)測模型研究

        2018-05-14 14:58:25夏正昊
        關(guān)鍵詞:預(yù)測模型宏觀南京市

        夏正昊

        【摘要】近年來,我國的經(jīng)濟迅速發(fā)展,城市人口不斷增多,推動了住宅市場的發(fā)展。本文就以南京市為例,通過對影響住宅市場的各種宏觀因素進行量化分析,建立統(tǒng)計住宅均價預(yù)測模型。首先對各因素進行相關(guān)性分析,完成自變量的篩選;其次對選定的自變量構(gòu)建多元線性模型,并對之檢驗;最后運用線性回歸和基本面判斷的方法完成各自變量值的預(yù)測,從而得到南京市未來住宅均價的預(yù)測值。結(jié)果發(fā)現(xiàn)居民儲蓄余額與住房長期貸款利率是影響南京住宅均價的關(guān)鍵因素,并得出未來三年南京市住宅均價增速會大概率放緩的結(jié)論。

        【關(guān)鍵詞】南京市;住宅均價;宏觀;預(yù)測模型

        影響房地產(chǎn)市場的宏觀因素錯綜復(fù)雜,經(jīng)濟和人口等因素在其中發(fā)揮重要的作用。本論文通過對南京市住宅均價影響因素的分析,建立了科學的預(yù)測模型,以此映射我國住宅價格的變化,為政府與開發(fā)企業(yè)提供建議

        1、宏觀因素

        1.1經(jīng)濟因素

        經(jīng)濟發(fā)展水平是支撐房地產(chǎn)市場健康發(fā)展的一個重要因素,國內(nèi)生產(chǎn)總值 (GDP)是衡量國民經(jīng)濟發(fā)展的總體指標[1],對住宅市場影響巨大。居民的人均可支配收入是另一個極其重要的因素,住宅商品房作為高值耐用品,需要消費者支付的資金額較大,因此要求其必須具有良好的收入水平。同時,目前我國居民住宅購置的資金主要來自于銀行貸款,理論上住房利率與房地產(chǎn)需求量成反比例變化,從而進一步影響住宅價格。最后,城鎮(zhèn)居民儲蓄存款與房地產(chǎn)市場需求呈正相關(guān)關(guān)系,如果一個城市的城鎮(zhèn)居民儲蓄存款的數(shù)量增長,那么購買住房的資金就會增加,并反饋到住宅價格上。

        1.2非經(jīng)濟因素

        人口數(shù)量是影響房地產(chǎn)市場的一個直接因素。隨著人口的自然增長和我國城市化進程的加快,城市規(guī)模不斷擴大,大量農(nóng)業(yè)人口向城市聚集,城市人口不斷膨脹,因此必然會導(dǎo)致住房、用房需求的增加,從而傳導(dǎo)到住宅價格變化上。另一方面,隨著城鎮(zhèn)人口比例的提高,居民購買能力加強,住宅市價格水平也會上移。

        2、模型構(gòu)建與檢驗

        2.1模型選擇

        根據(jù)統(tǒng)計學經(jīng)驗可知 ,任何一個系統(tǒng)的運行規(guī)律盡管不盡相同,但都可以用近似的各要素特征的線性方程組來表示。故本文選擇多元線性回歸模型進行預(yù)測,來表示南京住宅與各因素之間的關(guān)系,其自變量與因變量的關(guān)系可表示為:

        Y=b_0+b_1 x_1+b_2 x_2+…+b_p x_p+ε

        其中,Y為因變量,x_1,x_2,…,x_p為自變量,ε為隨機變量,b_0,b_1,b_2,…,b_p為待估參數(shù)。

        2.2自變量的選擇與篩選

        通過以上分析,影響南京住宅均價的可量化宏觀因素為GDP、人均GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、居民儲蓄余額、年初住房長期貸款利率、年末總?cè)丝?、城?zhèn)化率,數(shù)據(jù)來自南京市2010-2016年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。如表1所示,運用 SPSS對上述因素進行雙變量相關(guān)性分析,找出與住宅均價相關(guān)程度較高的自變量,并剔除與這幾個自變量相關(guān)程度較高的其余次要變量,可以得出影響南京住宅均價的兩個關(guān)鍵因素為:居民儲蓄余額和年初住房長期貸款利率[2]。

        2.3模型構(gòu)建

        建立房地產(chǎn)市場需求預(yù)測的二元一次線性回歸模型,其中因變量南京市住宅均價定義為Y,自變量居民儲蓄余額和年初住房長期貸款利率分別定義為x_1、x_2:

        Y=b_0+b_1 x_1+b_2 x_2+ε

        通過SPSS的分析得出模型公式:

        Y=18953.981+1.866x_1-2253.195x_2+ε

        如表2所示,模型擬合情況較好,預(yù)測值同觀測值的相關(guān)系數(shù)為 0.987,且模型可以解釋97.3%的觀測數(shù)據(jù),滿足一般要求。

        2.4模型檢驗

        2.4.1方差分析(F檢驗)

        如表3所示,回歸模型的線性相關(guān)性顯著,其sig值遠小于0.01的一般要求,故通過線性回歸假設(shè)。

        2.4.2回歸參數(shù)顯著性檢驗(T檢驗)

        如表4所示,兩個自變量系數(shù)為0的概率分別為0.003和0.004,遠小于0.05的一般要求,且t值絕對值均大于2,故模型回歸有效。

        3、住宅均價預(yù)測

        今年來,受房貸政策性緊縮的時滯效應(yīng)影響,房貸利率全面收緊。同時金融環(huán)境正漸步入嚴控和收緊的通道,未來房貸利率水平將繼續(xù)提高。因此,本文預(yù)測模型中假定未來三年住房長期貸款利率將保持2017年的增速,即20%。對于另一個自變量居民儲蓄余額的預(yù)測,本文根據(jù)對自變量散點分布圖的分析和對未來經(jīng)濟環(huán)境的判斷,決定采用一元線性預(yù)測模型。自變量和因變量的預(yù)測結(jié)果如表5所示。

        4、結(jié)果分析

        從南京市住宅均價宏觀預(yù)測模型的形式來看,居民儲蓄余額與住房長期貸款利率是影響南京住宅均價的關(guān)鍵因素。一方面,南京市居民儲蓄存款與房地產(chǎn)市場需求呈正相關(guān)關(guān)系,如當居民儲蓄存款數(shù)量增長時,購買住房的資金就會增加,從而會導(dǎo)致住宅價格水平的提高;反之價格水平會降低[3]。另一方面,由于我國居民購買住宅的資金主要來自于銀行貸款,理論上利率與住宅價格水平成反比例變化,即銀行利率提高,居民買住房的成本就會增大,勢必也將會使住宅市場需求減少,最終導(dǎo)致成交量和成交價格同時下移;反之則上移。

        從南京市住宅均價宏觀預(yù)測模型的結(jié)果來看,來三年南京市住宅均價增速會大概率放緩。一方面,南京市宏觀經(jīng)濟上漲動力強勁,未來居民儲蓄余額將繼續(xù)增長,從而支撐住宅價格水平的穩(wěn)定提高。另一方面,在銀根逐步縮緊的大環(huán)境下,住房貸款利率將繼續(xù)提高,從而限制了房價增速的加快。

        5、研究結(jié)論

        以本文研究結(jié)果來看,居民儲蓄余額和住房長期貸款利率將決定南京住宅價格的水平,且將導(dǎo)致未來三年住宅均價增速放緩。對于政府,必須把握好房貸利率的變化,并根據(jù)城市自身發(fā)展的特點進行政策的調(diào)整,確保住宅價格的穩(wěn)定。對于開發(fā)商,面對未來流動性逐步收縮的大環(huán)境,必須要認識到房地產(chǎn)的野蠻生長期已經(jīng)離去,一定要控制融資成本,并做好投資測算,控制項目風險。

        6、創(chuàng)新點

        本次研究的數(shù)據(jù)時間跨度較長,具有一定的合理性,能夠使分析結(jié)果更加準確,另外,在研究過程中充分考慮了各經(jīng)濟因素和非經(jīng)濟因素,因而能夠真實反映宏觀因素與南京住宅均價的關(guān)系。除此之外,在建立價格預(yù)測模型時,進行了全面的模型檢測,因此能夠保證研究結(jié)果的可信度,為政府調(diào)控和房地產(chǎn)項目開發(fā)提供一定的依據(jù)。

        7、展望

        對城市住宅價格水平產(chǎn)生影響的除了經(jīng)濟、人口等宏觀因素,還有政策、市場存量、城市配套發(fā)展等其它因素,而本次研究的范圍較為局限,因此還應(yīng)當不斷擴展研究范圍。另外,在模型預(yù)測時對住房利率的預(yù)測方式較為簡單,在運用時需要進行進一步的分析與調(diào)整。第三,本文研究沒有涉及到一些細節(jié)問題,因此之后在研究過程中必須在此方面進行提高,使得研究結(jié)果更加精確。

        結(jié)語:

        總而言之,本文通過構(gòu)建量化模型的方式,得到居民儲蓄余額與住房長期貸款利率是影響南京住宅均價的關(guān)鍵因素,以及出未來三年南京市住宅均價增速會大概率放緩的重要結(jié)論,為政府住宅市場調(diào)控和企業(yè)房地產(chǎn)項目開發(fā)提供參考。

        參考文獻:

        [1]張勤.我國房地產(chǎn)模型的分析與結(jié)論---基于20個大中型城市的研究[J].經(jīng)濟師,2014,(4):80-83.

        [2]裴燕飛.城市房地產(chǎn)發(fā)展與城市社會、經(jīng)濟和生態(tài)環(huán)境綜合系統(tǒng)協(xié)調(diào)性的評價[J].統(tǒng)計與決策,2015,(2):38-40.

        [3]李林.哈爾濱城市交通與住宅房地產(chǎn)開發(fā)協(xié)調(diào)的發(fā)展研究[D].東北林業(yè)大學,2012.

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