南京市房地产发展现状.docx
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南京市房地产发展现状
南京市房地产发展现状
摘要
近几年来,随着房地产价格持续上涨，整个社会对于房地产市场的发展都非常关注,尤其是关注房地产市场的价格。
众所周知,改革开放之后,中国的房地产市场无论制度还是规模都发生了巨大的变化,南京房地产市场的价格水平也一路走高。
然而,现在房地产的价格有没有完全反映市场的真实供求。
本文主要以南京市为例,通过近两年年来该市的各类房地产价格指数统计数据作预测分析，并结合南京居民家庭可支配收入情况和南京房屋销售状况做相关分析以及地价对房价的相关性影响,对近几年南京房地产市场的发展做一分析,由此提出一些相关建议。
关键词:
房屋月均价，人均可支配收入，人均消费支出，房地产开发投资额
引言
09年电视剧《蜗居》正如火如荼的在各大电视台播放着，而看着电视中的各个主角为了买房而成为“房奴”，多少大学生发出无奈之声！
经济繁荣的南京是一个六朝古都，有着全市户籍人口625万全市户籍人口数目，而全市面积为6598k㎡，其中市区面积4844k㎡，建成区面积624.45k㎡。
对于这样一个大城市，房子自然成为一个大众瞩目的焦点。
而南京又是一个人文古都，现有着20多所大学，25多所学院。
每年一大批刚出炉的大学生有不少选择留在南京发展，然而除了工作之外，房子也就像电视剧《蜗居》一样成为广大毕业生关注的焦点了。
而近几年，南京市房价飙涨，更加引起了我们大学生的广泛关注。
本文对南京近两年房地产发展现况调查分析，希望可以给与即将毕业的大学生一个参考。
南京房地产行业现状及特点分析
房地产业作为我国的一个新兴产业，从90年代初房地产市场的建立，再到今天房地产业已具有相当的规模。
南京市房地产城镇化进程、改善人民生活发挥了积极作用。
但同时也应看到,当前房地产市场区域性、结构性问题比较突出。
科学把握房地产市场的发展规律,客观清醒地认识房地产市场现状,不但能够对于我们即将毕业的大学生有着重要的指导意义。
当前，随着房地产调控政策的力度不断加强，南京市房地产市场进入了自05年以来的第三个观望期。
08年开年，房地产销售速度出现大幅回落，在销售急剧萎缩的情况下，房地产价格并未出现大幅下降，而只是呈现增幅减缓的局面。
今年是非常特殊的年份，今后，房地产走势将随着国内外经济形势的变化，存在着一些不确定因素和几种不同的选择。
房地产行业是典型的资金密集型行业,具有投资大、风险高、周期久、供应链长、地域性强等特点。
随着南京的国际化,包括房地产业在内的经济各方面都将发生新的变化南京经济的持续增长和居民消费结构的提升,为房地产业提供了高速发展的机会,也使房地产业面对着更加激烈的竞争。
充分运用信息技术所带来的巨大便利，使自己掌握最前沿的房地产信息，不但为大学生在买房方面提供各种方案，更是企业管理人员和投资者管理和投资的重要决策指标。
回归模型
建立初步模型
2008-2009各月份（其中部分月份数据不详）相关经济数据如表1所示。
经过对这17个月的经济数据进行时间序列分析，设定自变量：
月平均楼房售价，因变量：
人均可支配收入、人均消费指出、开发投资额、土地购置费、施工面积、竣工面积这六项指标。
建立初步的回归模型如下：
其中：
——月平均楼房售价，
——房地产开发投资额
——土地购置费
——施工面积
——竣工面积
——城市居民人均可支配收入
——城市居民人均消费支出
——为随机误差项，通常假定
表1
月份
月平均售价
（元/m2）
人均可支配
收入（元）
人均消费
支出（元）
开发投资额
（亿元）
土地购置费
（亿元）
施工面积
（万m2）
竣工面积
（万m2）
4
11,049.4
1,922.02
1,318.08
50.11
9.48
74.23
36.21
5
7,650.0
1,954.13
1,280.86
52.34
10.99
112.47
29.89
6
14,467.7
2,090.38
1,306.35
62.62
10.73
109.45
55.09
7
8,129.2
1,929.87
1,340.79
45.47
6.68
100.12
141.42
8
35,083.7
1,948.34
1,368.47
51.28
16.41
28.66
169.28
9
12,891.9
1,997.12
1,561.39
53.67
9.86
71.82
65.58
10
12,631.1
2,020.35
1,536.21
55.01
19.765
63.85
28.38
3
5,048.2
1,751.66
1,122.06
44.96
11.81
168.08
88.21
4
3,771.1
1,738.38
1,257.23
48.41
12.83
96.02
4.91
5
4,754.8
1,825.54
1,128.65
37.05
7.33
109.28
21.91
6
5,064.5
1,890.79
1,162.25
49.06
8.86
148.80
49.01
7
1,471.6
1,752.92
1,161.67
45.99
5.64
73.32
57.01
8
6,211.4
1,747.96
1,262.93
40.21
4.70
86.47
68.39
9
19,288.4
1,802.56
1,467.01
37.27
8.00
49.75
15.13
10
3,196.16
1,817.03
1,379.16
56.18
11.43
101.09
62.43
11
7,122.70
1,762.53
1,173.17
17.60
0.08
48.90
39.04
12
6,128.78
1,791.89
1,352.50
54.24
18.97
288.72
409.21
2008-2009各月份（其中部分月份数据不详）相关经济数据
数据来源：
南京统计局网站
回归模型的检验
通过用SPSS软件对数据进行分析处理，得出如下分析检验结果。
1、拟合优度检验
由表2可看出，其相关系数
为0.859，测定系数
为0.739，说明对于这个回归模型，我们可以给与肯定。
表2：
ModelSummary
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
1
0.859
0.739
0.582
5190.65935
2、方程显著性检验（F检验）
如表3所示，
p=0.016，通过了方程显著性检验。
表3：
ANOVA（b）
Mode1
SumofSquare
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
761100774.285
6
126850129.0
4.708
0.016
Rsidual
269429444.950
10
26942944.49
Total
1030530219.23
16
3、变量显著性检验（t检验）
如表4所示，回归模型中只有变量施工面积和竣工面积通过t检验，但是通过上面对于方程整体的f检验和样本相关系数R，可以肯定该回归方程。
表4：
B
Std.Error
Beta
F
P
（Constant）
-22364.07
28717.50
-0.78
0.45
城市居民人均可支配收入
28.18
17.09
0.39
1.65
0.13
城市居民人均消费支出
-7.99
14.00
-0.13
-0.57
0.58
房地产开发投资额
-197.4
226.73
-0.25
-0.87
0.40
土地购置费
774.66
429.80
0.48
1.80
0.10
施工面积
-129.72
38.57
-0.96
-3.36
0.01
竣工面积
56.12
21.60
0.67
2.60
0.03
模型的修正
1、异常值的剔除
（1）库克距离
（2）中心杠杆值
最后得到数据如表5。
第5个数据的
且
，可以知道该数据属于异常值。
（事实上35,083.7元/m2的楼房售价，的确值得怀疑）
表5：
观测数据
D
ch
观测数据
D
ch
1
0
0.03746
10
0.00136
0.20866
2
0.00001
0.11225
11
0.01873
0.1916
3
0.11937
0.42399
12
0.16537
0.34429
4
0.04913
0.20786
13
0.0025
0.17451
5
4.41271
0.77907
14
0.52312
0.34384
6
0.00002
0.35925
15
0.02645
0.25122
7
1.09942
0.54225
16
0.31169
0.59829
8
0.04364
0.24696
17
0.35181
0.85808
9
0.00519
0.32042
2、各变量的相关性分析
由表6，我们看到竣工面积和施工面积的相关系数为
，土地购置费和开发投资额的相关系数
，这些量存在着一定的相关性，所以要考虑到模型中存在着自相关性和多重共线性。
表6：
Correlations
人均可支配收入
人均消费支出
开发投资额
土地购置费
施工面积
竣工面积
人均可支配收入
1
0.525
0.590
0.348
-0.198
-0.072
人均消费支出
0.525
1
0.423
0.468
-0.232
0.111
开发投资额
0.590
0.423
1
0.708
0.277
0.228
土地购置费
0.348
0.468
0.709
1
0.365
0.452
施工面积
-0.198
-0.232
0.277
0.365
1
0.697
竣工面积
-0.072
0.111
0.228
0.452
0.698
1
3、自相关性检验
表7：
ModelSummary（b）
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
Durbin-Watson
1
.859（a）
.739
.582
5190.65935
2.698
可知，
，说明存在着一定的自相关性。
最后通过时间序列分析中的科克伦—奥科特方法，得到如下结果：
表8：
ModelFitSummary
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
Durbin-Watson
.909
.826
.674
5319.455
2.544
表9：
Mode1
SumofSquare
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
1077367208.53
6
179561201.4
6.547
0.0092
Rsidual
226372806.95
8
28296600.87
Total
1303740015
14
表10：
RegressionCoefficients
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig
B
Std.Error
Beta
城市居民人均可支配收入（元）
21.28671
16.40524
0.335026
0.594033
2.894078
城市居民人均消费支出（元）
-3.92725
13.89741
-0.07058
.
-0.65564
房地产开发投资额
-92.8787
253.3725
-0.10315
-0.36657
0.723446
土地购置费
630.6189
429.1204
0.347589
1.469562
0.179877
施工面积
-134.364
40.38134
-0.84805
-3.32737
0.010425
竣工面积
55.23705
19.08624
0.594033
2.894078
0.020073
（Constant）
-17706.1
27005.59
-0.65564
0.530452
从表8，表9，表10可以得出经过时间序列分析之后，各项指标都得到了改善。
4、多重共线性的检验
由表11，
说明回归模型存在着多重共线性。
而针对这种多重共线性，我们采用岭回归分析法。
表11：
Model
CollinearityStatistics
Tolerance
VIF
（Constant）
城市居民人均可支配收入（元）
0.48216
2.073998
城市居民人均消费支出（元）
0.215067
4.649706
房地产开发投资额
0.316716
3.157407
土地购置费
0.224266
4.458992
施工面积
0.076537
13.06565
竣工面积
0.12625
7.92081
如图1，所示和相关性检验结果一致。
由于变量间存在的共线性，使得这
两个变量十分的不稳定。
所以我们选择剔除这两个变量后再次采用岭回归。
显然，我们从图2中看到，剩余的四个变量稳定性较好。
图1
图2
我们最后选择k=0.06,得到结果。
MultR.856805
RSquare.734114
AdjRSqu.642881
SE1097.502207
ANOVAtable
dfSSMS
Regress4.000171659404291485.1
Residual12.000144541331204511.1
FvalueSigF
3.562843990.038842568
--------------VariablesintheEquation----------------
BSE（B）BetaB/SE（B）
x123.05791133.399215.167237.690373
x3-8.1482274.937421-.345373-1.650300
x55.6472113.044804.4423981.854705
x6.5470152.281515.052040.239760
Constant-5357.6324995096.623480.000000-1.051212
所以，最后为标准化的岭回归方程为：
南京市房价分析与预测
该模型，反映了南京房地产价格受到房地产开发投资额，施工面积，城市居民人均可支配收入，城市居民人均消费支出影响。
显然，房价与房地产开发投资额，城市居民人均可支配收入，城市居民人均消费支出影响成正比，与施工面积成反比。
随着08年金融危机的消退，各种经济活动再次开始活跃起来。
今年南京市的房地投资额至本月已累计达到496.46亿元，比去年同期增长13.8%，加上市民的收入上涨幅度也较大，10月份，南京市房屋销售价格指数为105.8，与上年同期相比，上涨5.8%，月环比上涨1.6%。
相信这种趋势会持续一段时间，房价从长远角度成上升趋势。
结束语
综上所述，回归方程可以用来分析南京房屋销售均价的变动趋势。
在给出未来时期全社会固定资产房屋施工面积、房地产投资额、全国居民消费水平估计数据的基础上，依据该公式计算：
房地产价格的预测值，可大体观测房地产价格的波动情况，不但可以为有房地产消费需求的居民提供分析一句，而且有利于各方主体进行理性决策、采取有效措施，以规避风险、提高收益、推进我国房地产市场的改革和规范化进程，实现房地产行业的健康、稳定和持续发展。
给即将毕业的大学生的建议
对于大多数留在南京的毕业生，相信合租房子是一个明智的选择。
这样，不但在生活上有照应，而且减少不少经济负担，若是房子位置适当还方便工作。
当然如今南京房价只涨不跌，若是有家里有这样的经济条件不妨将其作为一种不亏本的投资。
但是，刚毕业的大学生不管各方面还缺乏锻炼，若没有买房的经济能力万不可做“房奴”，这只会增加未来的负担，影响将来的生活。
无论买房与否，毕业生所考虑的不仅仅是毕业后的住处，要考虑的最多的是自身的发展。
要相信自己的能力，总有一天凭借这自己的能力，会有自己的车，自己的房子。
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