中国的房地产业在近几年取得了快速的发展,同时房价上涨等现象也引起了社会的普遍关注,房价问题成为目前中国经济的一大热点,同时房价过高也引起上到中央、下到普通老百姓的关注。为了控制房地产过热以及价格上涨等问题,近几年来中央采取了一系列的宏观调控措施,并取得了一定的成果。时间序列分析在近几十年以其发展迅速、内容丰富和应用广泛,成为数理统计学中的一个活跃分支。本文通过对自1991年以来的,特别是最近几年房价数据进行分析,我国加入了世贸组织,成为WTO的成员,各种市场都将进一步开放。而我国在经济体制转型时期,尚未发育成熟的房地产市场将面临机遇与挑战,房价波动自然进入了更加频繁的阶段。值此之际,我们希望把握房价的走势及波动规律,通过分析房价波动的趋势及特点,建立房价的模型,来预测我国房地产未来的发展趋势。本文主要分析了我国房地产市场价格,旨在建立房价模型,分为四部分:第一部分主要是介绍我国房地产发展的现状。第二部分主要是介绍关于时间序列的一些相关内容。第三部分主要是介绍一些关于模型参数估计的相关内容,包括最小二乘估计法和长自回归模型法。第四部分主要是估计房价模型,采用最小二乘估计和长自回归模型模拟AR(p)模型和ARMA(p,q)模型,建立房价波动模型。并给出结论。本文的重点是对时间序列建立模型,以期构建房价波动的规律及趋势,预报未来时期的房价走势。