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[摘 要]本文以南昌市东湖区的住宅性商品房房价以及相关因素作为研究对象，通过建立计量经济模型，同时运用EViews5.0计量经济软件进行LS分析。在此基础上对模型进行修正，进行经济学和统计双重检验，最终得出对计量模型的参数估计。因此分析出当前影响南昌市住宅商品房价格的主要因素。
[关键词]住宅价格;影响因素;多元线性回归模型
中图分类号：F293.3 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）23-0325-02
1.前言
本文采用了多元线性回归模型对南昌市东湖区12个楼盘数据进行了分析，得到影响商品住宅价格的一些典型因素变量变化对住宅价格变化的具有一定解释能力的结果。同时，该模型得出了南昌市商品住宅价格的主要影响因素。该研究方法具有较好的推广性，能够适用各个地区住宅价格与影响因素变量的研究分析。
2.模型的设定
2.1 多元线性回归模型的原理
多元线性回归模型是研究一个变量Y与其他若干个变量X之间相关线性关系的模型。它利用变量（ 解释变量） X和因变量（ 被解释变量） Y的观察值，对多元线性回归函数进行推断、估计及检验其相关性的假设，然后用逐步回归分析法修正多元线性回归模型。由于逐步回归分析法考虑到影响因变量Y的因素可能很多。这将会导致大量的工作，因此。为了准确、高效地找出影响因变量Y的因素，一般可以在影响因变量Y的众多因素中挑选出影响显著的因素来建立Y与X的线性关系。这样不仅可以简化计算，而且将会使结果具有代表性。一般地，多元线性回归模型一般形式如下：
（1）
式中：（j=1，2，…，k）为模型的参数;为随机扰动项;k-1为解释变量的个数。
2.2 指标选取
根据南昌市商品住宅价格和其周边配套设施，选取房价作为模型的因变量和周边配套设施中的几项作为自变量，将其他影响房价的因素纳入随机扰动项u，具体如下。
因变量：房价
自变量：楼层、面积、与重点学校的距离、与公园的距离、600m内公交线路条数
2.3 模型确定
选取了南昌市东湖区12个楼盘的房价及相关影响因素的数据，其中：
Y一房价（元/平方米）
X1一房屋楼层
X2一房屋面积 （平方米）
X3一与重点学校的距离（米）
X4 一与公园的距离（米）
X5 一600m内公交线路条数
利用以上样本观测值，分别做出Y与X1，X2，X3，X4，X5的散点图，可以看出因变量与各自变量之间基本符合线性关系，由此我们可以得出理论方程：
（2）
其中，，，，，作为待估参数，i=1，2，3，… ，n。
3.数据收集
本文收集了南昌市东湖区12个楼盘的房价和其楼层、面积、与重点学校的距离、与公园的距离、600m内公交线路条数等数据，数据来源于南昌房地产信息网和地宝网，获取的信息如表1所示。
4.模型的估计、调整与分析
4.1 模型估计
对以上数据运用EViews5.0計量经济软件对数据进行LS分析，得到估计参数结果，然后得到模型的估计结果为：
从上回归结果可以看出，拟合优度很高，整体效果的F检验通过。但有变量X1、X2的t检验不显著，可能存在严重的多重共线性。
4.2 模型修正调整
由模型的估计结果可以看出可决系数很高，说明模型对样本的拟合很好，说明回归方程显著，即各自变量联合起来确实对因变量房价有显著影响。但变量X1、X2系数的t统计量分别为1.993415、-0.102450，说明X1、X2对因变量影响不显著。综合上述分析，表明模型很可能存在严重的多重共线性，需要对模型进行多重共线性
检验。
采用逐步回归法进行模型进行多重共线性检验，逐步回归结果说明X1 、X2引起多重共线性，应予以剔除。因此，本案例最后应保留的变量是X3、X4、X5，相应的回归结果为：
（4）
4.2 模型结果分析
模型修正调整后得出最终回归结果式（3），结果表明：南昌市东湖区楼盘的销售均价与楼层、面积的影响并不显著，与重点学校的距离、与公园的距离、600m内公交线路条数等配套设施情况的影响很显著，且为线性关系。其中，式（3）中与重点学校的距离（X3）变量相关系数为-6.400262，与公园的距离（X4） 变量相关系数为-0.999427，600m内公交线路条数（X5）变量相关系数112.3365，这个相关系数说明了两点：
1.各变量与房价之间呈现出的相关关系为与重点学校的距离（X3）、与公园的距离（X4）这两个变量与房屋价格呈现出负相关的关系，而600m内公交线路条数（X5）这个变量与房屋价格呈现出正相关的关系。
2.从各个变量系数绝对值大小可判断哪个因素对因变量的影响更为显著。该模型中各变量相关系数绝对值大小排序为X5>X3>X4。说明在这3个因素中对南昌市东湖区房价影响最大的是600m内公交线路条数，其次是与重点学校的距离，最后是与公园的距离。
5.结论
本文以南昌市东湖区的住宅性商品房房价以及相关因素作为研究对象，通过建立计量经济模型，得出该模型的参数估计，从而定量分析出当前影响南昌市住宅商品房价格的主要因素。本文选取了五个影响因素作为自变量，得出房屋楼层和房屋面积这两个因素对南昌市住宅性商品房房价没有影响，与重点学校的距离、与公园的距离、600m内公交线路条数这三个因素对南昌市住宅性商品房房价有影响，影响程度从大到小排序为600m内公交线路条数、与重点学校的距离、与公园的距离。
参考文献：
[1]庞浩.计量经济学（第二版）[M].北京：科学出版社，2010，6.
[2]金玉国.计量经济学[M].北京：经济科学出版社，2006.
作者简介：
程正江，助工，身份证号：360281198610214338。
[关键词]住宅价格;影响因素;多元线性回归模型
中图分类号：F293.3 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）23-0325-02
1.前言
本文采用了多元线性回归模型对南昌市东湖区12个楼盘数据进行了分析，得到影响商品住宅价格的一些典型因素变量变化对住宅价格变化的具有一定解释能力的结果。同时，该模型得出了南昌市商品住宅价格的主要影响因素。该研究方法具有较好的推广性，能够适用各个地区住宅价格与影响因素变量的研究分析。
2.模型的设定
2.1 多元线性回归模型的原理
多元线性回归模型是研究一个变量Y与其他若干个变量X之间相关线性关系的模型。它利用变量（ 解释变量） X和因变量（ 被解释变量） Y的观察值，对多元线性回归函数进行推断、估计及检验其相关性的假设，然后用逐步回归分析法修正多元线性回归模型。由于逐步回归分析法考虑到影响因变量Y的因素可能很多。这将会导致大量的工作，因此。为了准确、高效地找出影响因变量Y的因素，一般可以在影响因变量Y的众多因素中挑选出影响显著的因素来建立Y与X的线性关系。这样不仅可以简化计算，而且将会使结果具有代表性。一般地，多元线性回归模型一般形式如下：
（1）
式中：（j=1，2，…，k）为模型的参数;为随机扰动项;k-1为解释变量的个数。
2.2 指标选取
根据南昌市商品住宅价格和其周边配套设施，选取房价作为模型的因变量和周边配套设施中的几项作为自变量，将其他影响房价的因素纳入随机扰动项u，具体如下。
因变量：房价
自变量：楼层、面积、与重点学校的距离、与公园的距离、600m内公交线路条数
2.3 模型确定
选取了南昌市东湖区12个楼盘的房价及相关影响因素的数据，其中：
Y一房价（元/平方米）
X1一房屋楼层
X2一房屋面积 （平方米）
X3一与重点学校的距离（米）
X4 一与公园的距离（米）
X5 一600m内公交线路条数
利用以上样本观测值，分别做出Y与X1，X2，X3，X4，X5的散点图，可以看出因变量与各自变量之间基本符合线性关系，由此我们可以得出理论方程：
（2）
其中，，，，，作为待估参数，i=1，2，3，… ，n。
3.数据收集
本文收集了南昌市东湖区12个楼盘的房价和其楼层、面积、与重点学校的距离、与公园的距离、600m内公交线路条数等数据，数据来源于南昌房地产信息网和地宝网，获取的信息如表1所示。
4.模型的估计、调整与分析
4.1 模型估计
对以上数据运用EViews5.0計量经济软件对数据进行LS分析，得到估计参数结果，然后得到模型的估计结果为：
从上回归结果可以看出，拟合优度很高，整体效果的F检验通过。但有变量X1、X2的t检验不显著，可能存在严重的多重共线性。
4.2 模型修正调整
由模型的估计结果可以看出可决系数很高，说明模型对样本的拟合很好，说明回归方程显著，即各自变量联合起来确实对因变量房价有显著影响。但变量X1、X2系数的t统计量分别为1.993415、-0.102450，说明X1、X2对因变量影响不显著。综合上述分析，表明模型很可能存在严重的多重共线性，需要对模型进行多重共线性
检验。
采用逐步回归法进行模型进行多重共线性检验，逐步回归结果说明X1 、X2引起多重共线性，应予以剔除。因此，本案例最后应保留的变量是X3、X4、X5，相应的回归结果为：
（4）
4.2 模型结果分析
模型修正调整后得出最终回归结果式（3），结果表明：南昌市东湖区楼盘的销售均价与楼层、面积的影响并不显著，与重点学校的距离、与公园的距离、600m内公交线路条数等配套设施情况的影响很显著，且为线性关系。其中，式（3）中与重点学校的距离（X3）变量相关系数为-6.400262，与公园的距离（X4） 变量相关系数为-0.999427，600m内公交线路条数（X5）变量相关系数112.3365，这个相关系数说明了两点：
1.各变量与房价之间呈现出的相关关系为与重点学校的距离（X3）、与公园的距离（X4）这两个变量与房屋价格呈现出负相关的关系，而600m内公交线路条数（X5）这个变量与房屋价格呈现出正相关的关系。
2.从各个变量系数绝对值大小可判断哪个因素对因变量的影响更为显著。该模型中各变量相关系数绝对值大小排序为X5>X3>X4。说明在这3个因素中对南昌市东湖区房价影响最大的是600m内公交线路条数，其次是与重点学校的距离，最后是与公园的距离。
5.结论
本文以南昌市东湖区的住宅性商品房房价以及相关因素作为研究对象，通过建立计量经济模型，得出该模型的参数估计，从而定量分析出当前影响南昌市住宅商品房价格的主要因素。本文选取了五个影响因素作为自变量，得出房屋楼层和房屋面积这两个因素对南昌市住宅性商品房房价没有影响，与重点学校的距离、与公园的距离、600m内公交线路条数这三个因素对南昌市住宅性商品房房价有影响，影响程度从大到小排序为600m内公交线路条数、与重点学校的距离、与公园的距离。
参考文献：
[1]庞浩.计量经济学（第二版）[M].北京：科学出版社，2010，6.
[2]金玉国.计量经济学[M].北京：经济科学出版社，2006.
作者简介：
程正江，助工，身份证号：360281198610214338。