曾子漢

近年來，全國(guó)大城市的房屋租金持續(xù)上漲，過高房租或?qū)е乱幌盗猩鐣?huì)問題。如何對(duì)房屋租賃價(jià)格進(jìn)行合理度量和預(yù)測(cè)，進(jìn)而以使其保持在合理的范圍內(nèi)波動(dòng)是人們關(guān)心的話題。本文首先根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)和實(shí)地考察，找出了可能影響武漢市房屋租賃價(jià)格的若干主要因素。然后利用主成分分析法進(jìn)行處理得到不同因素對(duì)租賃價(jià)格的影響程度。通過主成分分析法提取主成分，建立多元回歸方程。最后用灰色預(yù)測(cè)法對(duì)未來五年的武漢房租水平進(jìn)行預(yù)測(cè)。

一、引言

近些來中國(guó)房?jī)r(jià)一直持續(xù)增長(zhǎng)，已經(jīng)快要達(dá)到人們的承受限度了。而租房作為買房的替代品，不僅是年輕人關(guān)心的核心話題了，也漸漸成為社會(huì)討論的重點(diǎn)。如何能夠在一個(gè)城市生活，是許多剛走入社會(huì)的年輕人面臨的首要問題。房屋租賃成為大部分人解決住房問題的主要途徑。許多學(xué)者在研究房屋租賃價(jià)格時(shí)，主要注意微觀因素，如房屋的地理位置，房屋的裝潢情況、配套設(shè)施，房屋的質(zhì)量。然而一個(gè)地區(qū)的宏觀平均房?jī)r(jià)顯然對(duì)想在城市生活的人來說更為重要。

本文主要從宏觀的數(shù)據(jù)的角度分析影響地區(qū)房屋租金的影響因素，建立影響的指標(biāo)體系。結(jié)合主成分分析法對(duì)影響因素進(jìn)行主成分提取，建立合理的回歸方程。本文采用灰色預(yù)測(cè)的方法對(duì)武漢市的房屋租金進(jìn)行預(yù)測(cè)與估計(jì)。

二、模型理論

房屋租賃價(jià)格是由多種因素引起的，不同地區(qū)房屋租賃價(jià)格的影響因素不同，各因素對(duì)房屋租賃價(jià)格的影響程度也不相同。

在參考查找了諸多資料、文獻(xiàn)，以及充分考慮武漢市實(shí)際情況的基礎(chǔ)下，本文認(rèn)為房?jī)r(jià)的影響因素可以從微觀和宏觀這兩個(gè)角度去解釋。微觀因素主要有房屋的位置，房屋的裝修情況，房屋的質(zhì)量與年限等;而宏觀的角度則影響因素更為豐富，如武漢市常住人口數(shù)，人口自然增長(zhǎng)率，住宅商品房的平均價(jià)格，城市GDP，城鎮(zhèn)常駐人口數(shù)，人均生產(chǎn)總值對(duì)房屋租賃價(jià)格有正向影響;住宅竣工面積等對(duì)房屋租賃價(jià)格有負(fù)效應(yīng)影響。此外普通高校數(shù)目、固定資產(chǎn)投資總額、財(cái)政支出、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重等因素也對(duì)房屋租賃價(jià)格起著重要影響。

結(jié)合以上的分析，本文將對(duì)以上14個(gè)宏觀指標(biāo)進(jìn)行主成分分析得到因變量租賃價(jià)格與主成分的多元回歸方程。

主成分回歸分析采用的方法是原來的回歸自變量變換到另一組變量，即主成分，選擇其中一部分重要的主成分作為新的自變量，丟棄了一部分影響不大的自變量，實(shí)際上達(dá)到了降維的目的。

本文選取了2010年到2018年共八年的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為分析樣本，數(shù)據(jù)全部來自于《武漢市統(tǒng)計(jì)年鑒》和中華人民共和國(guó)統(tǒng)計(jì)局國(guó)家數(shù)據(jù)。

將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，算出特征值和特征向量，選擇主成分后，得到如下信息。

三、結(jié)語

“堅(jiān)持房子是用來住的，不是用來炒的定位?！彪m然房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)升溫的態(tài)勢(shì)有所緩和，越來越多閑置住房投入租賃市場(chǎng)，租房對(duì)于新一代人的意義也越來越重大。本文通過對(duì)武漢市房屋租金的影響指標(biāo)分析，得出了租金的價(jià)格指導(dǎo)模型，既為租賃當(dāng)事人提供了一個(gè)價(jià)格參考，也可以部分被政府部門借鑒作為計(jì)價(jià)基數(shù)，構(gòu)建穩(wěn)定的房屋租賃市場(chǎng)。（作者單位：中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)財(cái)政稅務(wù)學(xué)院）