基于多元回归模型的兰州市商品房价格分析及预测

2014-04-29 14:18李生彪
时代金融 2014年20期
关键词:多元回归分析方差分析价格

【摘要】本文以2001~2010年兰州市商品房价格的相关数据为基础,应用多元线性回归方法建立了兰州市商品房价格的回归模型,并对其进行分析和检验。结果表明:该模型的校正可决系数2=0.9914,即模型与数据的拟合度很高;又运用方差分析和数据模拟检验方法对该模型进行了实际检验,结果显示,该模型的精确度达到了95.447%,可用于兰州市商品房价格的预测。

【关键词】价格 多元回归分析 校正可决系数 方差分析

一、引言

随着近些年来国家一系列调控房价政策的相继出台,我国的商品房价格尤其是一、二线城市的商品房价格产生了较大幅度的振荡[1]。兰州市的商品房价格也随之产生了较大波动,和2009年以前整体上涨,部分区域暴涨的趋势不同,2010年之后,兰州市的楼市进入一个新的阶段,即房地产市场整体上呈现下行、且存在明显分化的趋势。并且楼市的主要矛盾已经发生明显变化,从过去增供应、抑制过热转为促进消化,市场需要升温的新阶段。房地产是我国宏观经济的支柱产业,任何大的动荡,都会造成经济的不稳定,在此背景下,加大市场调研,及时的掌握商品房价格的动态趋势,是非常有必要的。本文将从影响商品房价格的众多因素中选取当地人均收入、当地人口数量、商品房平均投资成本以及一年期定期存款利率等4个重要因素组成评价指标体系,对兰州市商品房价格进行多元回归分析和预测。

二、多元线性回归分析模型

假设随机变量Y和p个普通变量x1,x2,…,xp(p>1)有关,对于自变量x1,x2,…,xp的一组确定的值,Y有它的分布,如果Y的数学期望E(Y)存在,它一定是x1,x2,…,xp的函数,记为μ(x1,x2,…,xp),求的问题就是多元回归问题。若Y与x1,x2,…,xp有线性关系Y=b0+b1x1+…+bpxp+ε,ε~N(0,σ2),其中b0,b1,…+bp,σ2都是与x1,x2,…,xp无关的未知参数。

设(x11,x12,…,x1p,y1),…(xn1,xn2,…,xnp,yn)是一个样本,则有Y=XB+εε~N(1,σ2In),其中ε=(ε1,ε2,…,εn)T,且ε1,ε2,…,εn相互独立都服从N(0,σ2)分布,Y=(y1,y2,…,yn)T,

对未知参数B的求解运用最大似然估计法,即可得到:

三、商品房价格多元回归模型的建立及求解

(一)变量的选择和符号的说明

在影响商品房价格的各类因素中,我们以当地人均收入、当地人口数量、商品房平均投资成本、一年期定期存款利率等4个重要影响因素作为自变量。因变量商品房价格和4个自变量的符号见表1。

表1 符号说明

(二)数据的收集和处理

查阅相关资料,收集兰州市2001~2010年间内生变量、因变量原始数据[3],即可得建模数据,见表2。

表2 兰州市2001~2010年商品房价格与4个指标的关系

(三)回归方程

将表2中的数据代入(1)式,利用MATLAB软件计算出的值,即可得商品房价格的回归方程[4]:

y=94+0.044x1+0.606x2+0.428x3-0.091x4. (2)

四、模型的分析及检验

(一)方差分析

模型(2)有没有实用价值,我们需要做一下假设检验才能确定。

H0:b1=b2=…=bp=0,H1:bi≠0,至少有一个i。

取显著性水平为α=0.05。方差分析计算结果见表3。

表3 方差分析结果

从表3可以看出F>F0.05(6,4),所以拒绝H0,接受H1,即模型(2)的回归效果非常显著,模型(2)是有意义的。

(二)方差拟合结果

在对多元线性回归模型的检验中,可决系数R2和校正可决系数2都可用来衡量回归方程对样本观测值的拟合程度。但校正可决系数2随模型中解释变量的个数而校正,其定义为:

其中(n-k-1)为残差平方和的自由度,(n-1)为总离差平方和的自由度。

(三)模拟数据拟合检验

利用模型(2)对2001~2010年兰州商品房价格进行模拟预测,其结果见表5。

表5 模拟数据检验结果

从表5可以计算出,预测值的平均相对误差为0.04553,即模型(2)的精确度达到了95.44%,这说明用此模型进行预测分析是有效的。

五、结束

本文通过收集相关数据,建立了兰州市商品房价格的多元线性回归模型,对其进行了回归分析和数据模拟检验,检验结果显示:模型(2)的校正系数2=0.9914,说明模型与数据的拟合度很高;模型(2)模拟精度达到95.447%,即模拟精确度非常高,所以此模型可用于兰州市商品房价格的预测。

参考文献

[1]席强敏.天津市商品住宅价格变动实证分析[J].经济师,2009,26(7):265-266.

[2]王振友,陈莉娥.多元线性回归统计预测模型的应用[J].统计与决策,2008,11(5):46-47.

[3]甘肃发展年鉴编委会.甘肃发展年鉴2010[M].北京:中国统计出版社,2010.

[4]余锦华,杨维权.多元统计分析与应用[M].广州:中山大学出版社,2006.

基金项目:本课题得到甘肃省自然科学基金(GS(2010)GXZ008)项目资助.

作者简介:李生彪(1981-),男,甘肃会宁人,硕士,现任兰州文理学院讲师,主要从事数理统计、数学建模等方面的教学与科研工作。

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