房价问题研究摘要房价问题是人们维持生计的头等大事。影响房价的因素很多，有宏观因素，也有微观因素。建立合适的房价微观因素模型和房价宏观模型对预测房价及未来房价的大致走势有着重要的意义。我们采用相关系数分析法，剖析几个因素的重要性，做出合理的假设；采用主成分分析、统计分析、逐步回归、相关系数分析、优化等方法对问题进行了解答。针对问题一，首先对数据中的奇异数据作了处理，同时将附表中的数据进行标准化处理，通过spss对变量进行相关处理与分析，通过主成分分析将原来众多具有一定相关性的指标重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来有的指标，在此题中我们提取了两个主成分、、,并将其作为自变量建立它们与单价的回归关系，由spss软件求出对应的系数,再将其通过一定的转换求出原始数据之间的最终模型为：并对模型的相关系数进行检验分析，明晰模型的拟合程度。针对问题二，由问题一得到的房价模型进行预测，得出结果。针对问题三，首先查阅出某城市的统计年鉴，得到相关数据。分析其宏观因素对房价的影响，建立合适的模型并求解，并通过优化方法使模型最优，并以该城市为例预测未来房价的大致走势。房价问题的影响因素众多，在纷杂的海量数据中，提取出最主要的影响因素是非常必要的，模型确立了以后，通过逐步回归得到最显著因子，再确立相关系数，得到所求模型，分析得到的模型是否是最优的，通过优化使建立的模型是最为精确的，从而提高准确度。方法简单明了，结果比较准确。关键字:统计分析奇异数据逐步回归主成分分析---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---一、问题重述房地产业，作为“国民经济的睛雨表，宏观经济的风向标”，其运行状态不仅影响着我国国民经济的发展速度和水平，更关系到居民的生活质量以及社会治安的稳定，因此，房价问题无疑是人们维持生计的头等大事。影响房价的因素很多，有宏观因素，也有微观因素，影响房价宏观因素有国家的政策、银行利率，国民经济发展等，而影响房价的微观因素有位置、楼层，建筑结构等。问题1：试根据附件1表中数据分析影响房价的主要微观因素，并建立合适的房价微观因素模型。问题2：请预测以下房屋的单价或总价项目编号项目位置总层数所在层房屋结构建筑面积行政区划距离城市中心1（虚拟距离）距离城市中心2（虚拟距离）价格/总价1开发东路111号164钢混结构86A区4006002京华城路北侧65砖混结构112.87C区300050003雅筑园2818钢混结构74D区110000170000问题3：请你自行收集或者查询数据，建立影响房价的宏观因素模型，如国民收入与房价之间的模型，银行利率与房价之间模型等，并以某个城市为例预测未来房价的大致走势。二、模型的假设引起房地产的市场波动的因素有很多，包括宏观因素和微观因素两个方面，所谓宏观因素就是指国民收入、国家政策、银行利率、供求比率和人口结构及变化趋势等方面的影响；影响房价的微观因素可能有房屋结构、所在楼层、与城市中心的距离、建筑面积、总层数、行政区划，项目位置等等。我们从中提取重要因素对次要因素做出如下假设：1.剔除表中个别奇异数时对模型的建立没有影响。2.忽略消费成本如交通费用、物业费用、停车费用等因素对住房价格的影响。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---3.房子的外形以及高度对房子的价格没有影响。4.假设本文的数据处理及研究过程中只出现系统误差，无随机误差。5.假设本文所研究的各项因素的误差是不相关的。6.在同一个地区对房子的销售价格一定，不会因为街道的不同而改变销售价格。7.国家宏观调控政策仅仅包含土地政策、税收政策、货币政策的影响。三、符号说明四、问题的分析1、对于问题一：对于附表中给出的大量数据和较多的变量，首先对数据做预处理，对于表中的异常数据，根据问题要求采取不同的方法进行处理，奇异数据对总体数据的影响很微弱时，我们选择剔除这样的数据，而有些奇异数的量特别大，我们通过分析表中的数据，对其进行合理的替换。解决了奇异数据这一问题后，我们采取主成分分析的方法，提取出最主要的三个主成分、、，并...