我国商品房销售额多因素分析
小组成员：（专业：05级信息管理）
茅婧 （40511151）
王红 （40511163）
指导教师：喻开志
日期：2007年11月16日
我国商品房销售额多因素分析
摘要：本文主要通过对我国商品房销售额的变动进行多因素分析，建立以我国商品房销售额为被解释变量，以其它可量化影响因素为解释变量的多元线性回归模型，并利用模型对我国商品房销售额变动这一社会现象进行数量化分析，就今后我国商品房销售额的发展提出一些可供参考的建议。
关键词：商品房 房地产 贷款利率 城镇 GDP 居民消费水平 投资
一、问题提出（市场背景及政策背景）：
房地产业在过去近十年可能是发展最为迅猛的行业之一，同时也是争议最大的行业之一。
2003年以来房地产业处于高速发展的状态。从2003年下半年以来，国家先后出台新增土地的政策，使得土地购置和开发面积增幅在第二、第三季度有了明显的回落。
2004年第一季度房地产开发投资继续大幅攀升，房地产开发投资额增幅达到%。在土地、金融等相关政策的作用下，2004年房价丈夫趋于平缓。商品房空闲面积虽增速明显回落，但总量仍在增加。
2006年的房地产市场，经历了最为严厉的宏观经济政策调控。尽管国家从财政政策和货币政策以及土地政策等几个方面进行了严格的调控，并在执行政策方面采取了经济集权的模式，但是，由于银根和地根的双重紧缩以及九部委新政在规划方面的刚性要求，国家在房地产市场所进行的宏观调控在更多层面上表现为调控供给，而非调控需求，市场房地产市场总供给预期被缩小了，而总需求却被相应地变相放大了。但在房地产市场宏观调控政策实施的“时滞”过程中，由于控制土地供给政策的力度大于抑制需求金融税收政策的力度，控制供给的政策绩效完全抵消了抑制投资投机需求政策的绩效，市场需求被无限放大，在2006年末期，紧随着房地产新政的实施而来的不是房价应声而落，而是房价的进一步反弹。房价的反弹，又为流动性过剩推动市场投机起到了推波助澜的效用，因此，在2007年上半年，房价的增长将仍将不可避免。
人们普遍认为2007面是政策“执行年”：只要是将调控政策、措施执行到位，遏制对楼市宏观调控作用的消解因素。宏观调控下的2007年，随着中国经济真正的国际化、市场化的趋势加速，中国房地产业继2005年和2006年之后，将再次经历政策和市场的双重洗礼。因此，对2007年之后的房地产业的政策解析和预测是非常重要的。
二、文献综述：
1、秦虹 《2007房地产发展趋势》
中国房地产业发展的主要缺陷就是市场经济制度没有有效的建立，表现在游戏规则不健全和市场缺少内在稳定器，市场的稳定主要由政策来主导。由于经济政策本身存在滞后效应、事后控制特征容易导致行业的大起大落。应该让市场本身发挥资源配制的基础性作用，政策只能为市场的补充。中国经济告诉增长和城市化的步伐日益加快、第三次消费高峰期的加速来临、人民币升值、流动性过剩的趋势没有听，这些都构成房价持续高走的促动因素……
2、洪银兴、曹勇《经济体制转型期的地方政府功能》
……我国有两个土地闸门：一个是各级地方政府垄断了农村土地的征用；二是我过实施耕地保护制度，冻结了耕地征用。各级地方政府垄断农村土地的征用导致地方政府经营城市，即地方政府集土地管理者和经营者于一身……地方政府垄断农村土地的征用是一种极不合理的政策，要彻底打破地方政府独家垄断土地一级市场的状态，应允许农村集体土地直接上市或以入股的形式参与相关建设，这样既符合市场经济原则，又可从源头上遏制地方政府经营城市行为，并能保证农民的经济利益，还可从根本上打击城市房地产抄作，从整体上降低房价……
3、《中国住宅设施》2007年第3期
……成熟的市场经济国家，经济自身有内在的稳定器，内在稳定器主要由合理的税收制度构成。税收是国家强制地、无偿地取得财政收入的形式，它是国家调节经济的重要杠杆，具有筹集国家财政收入、调节经济和调节分配的职能，人们常常将税收比喻为经济“稳定器”、“调节器”和“助广器”，“助推器”。一些国家通过建立合理的个人所得税、财产税、物业税等，实现对房地产收入的调节，从而在一定程度上实现房地产市场的稳定。对财产不征税，对物业不征税一定会导致人们热烈地追逐房地产。规范合理的个人所得税、财产税、物业税将有利于财富利益的转移，有利于缓解社会收入的不平等，也可减少住房囤积居奇的现象，当然也有利于房地产市场的稳定……
4、《中华人民共和国房地产政策法规汇编》
城市房地产开发经营管理条例： ……第十三条 房地产开发项目应当建立资本金制度，资本金占项目总投资的比例不得低于２０％…… 第十五条 房地产开发企业应当按照土地使用权出让合同约定的土地用途、动工开发期限进行项目开发建设。出让合同约定的动工开发期限满１年未动工开发的，可以征收相当于土地使用权出让金２０％以下的土地闲置费；满２年未动工开发的，可以无偿收回土地使用权。但是。因不可抗力或者政府、政府有关部门的行为或者动工开发必需的前期工作造成动工迟延的除外……
三、相关数据选取与收集
（一）影响商品房住宅部分销售额的主要因素分析：
国家情况：
——国民生产总值（GDP）
政策干预：房地产业目前还处于计划向市场转变的过程中，而计划的特点就是"政策决定价格"。
——房地产开发住宅部分投资
——贷款利率（房贷利率数据不易搜集，故由贷款利率代替）
个人情况（商品房销售主要针对城镇居民）：
——居民消费水平
——城乡居民储蓄年底余额
（二）我们所用的数据均来源于《中国统计年鉴》，所设模型的样本容量为9个，如下表：
年份
Y商品房销售额（亿元）
X1(国民生产总值（亿元））
X2（居民消费水平（亿元）
X3(贷款利率（%）（五年期以上))
X4（城乡居民储蓄年底余额（亿元））
X5房地产开发投资（亿元）
1996
2789
1997
3002
1998
3159
1999
3346
2000
3632
（）
2001
3869
（）
2002
4106
2003
4411
（）
2004
4925
由于贷款利率缺了2000，2001，2003三年数据，故由相邻年份估计得之。
模型建立
（一）建立模型 ：
我们根据所选取数据作出各散点图，经观察知各解释变量和被解释变量间是线性关系，故建立如下线性模型：
SHAPE \* MERGEFORMAT
其中 Y: 我国商品房销售额（单位；亿元），
X1: 国民生产总值GDP（单位：亿元）
X2：居民消费水平（单位：亿元）
X3：五年期以上贷款利率（单位：%）
X4：城乡居民储蓄年底余额（单位：亿元）
X5: 房地产开发投资额（单位：亿元）
U： 随机扰动项
（二）模型的参数估计
利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/16/07 Time: 20:46
Sample (adjusted): 1996 2004
Included observations: 9 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
X2
X3
X4
X5
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Y=++
（）（）（）（）（）（）
R2= F=
可见，在给定显著性水平α=下, X3 、X4的t值都不显著，且X2 、X4的系数也不符合经济意义。因为从经济意义上讲，房地产销售额随居民消费水平提高而增长，随城乡居民储蓄年底余额增长而增长。故我们对上述模型进行计量经济学的检验，并进行修正，看是否能使模型方程得到改进。
模型检验
（一）多重共线性检验
用EVIEWS软件，得相关系数矩阵表：
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
由上表可以看出，解释变量X1与X2 、X1与X4 、X1与X5、X2与X3、X2与X4 、X2与X5、X3与X4、X2与X5、X4与X5之间的相关系数都较大，可见存在严重的多重共线性。在经济意义上， GDP、居民消费水平、房地产开发投资额、城乡居民储蓄年底余额都与经济的发展密切相关，这使得他们之间的相关性很强。
采用逐步回归法对多重共线性进行补救。
1、运用OLS方法分别求Y对各解释变量X1,X2,X3,X4,X5进行一元回归，回归结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:37
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:36
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X2
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:38
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X3
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
28781406
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:38
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X4
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:39
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X5
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
依据调整后可决系数最大原则，选取X1作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型。
2、逐步回归。
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:45
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
X2
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:45
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
X3
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:46
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
X4
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:46
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
X5
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
依据调整后可决系数最大原则，选取X5作为进入回归模型的第一个解释变量，形成二元回归模型。继续逐步回归；
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:49
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
X5
X2
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:50
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
X5
X3
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 11:51
Sample: 1996 2004
Included observations: 9
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
X5
X4
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
加入第三个变量后该变量系数的t检验均不显著，故最后修正严重多重共线性影响的回归结果为：
Yt=++
t = ()() ()
R2= F=
这说明，在其他因素不变的情况下，当GDP每增长一亿元，房地产销售额增加亿元，当房地产投资额增长一亿元时，房地产销售额增长亿元。
（二）异方差检验
因为是时间序列数据，故用ARCH检验
ARCH Test:
F-statistic
Probability
Obs*R-squared
Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 12:30
Sample (adjusted): 1997 2004
Included observations: 8 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RESID^2(-1)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
+08
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
取 ，查临界值得 ，因为（n-p)*R^2=
< ，所以接受原假设，表明模型中的随机误差项不存在异方差。
（三）自相关检验
进行DW检验，由第一步的OLS检验可知：DW=，查表得DL= ， DU=。DU<DW<4-DU. 所以模型不存在自相关。
（四）平稳性检验及协整检验
作出x1（GDP）的线性图，
观察到Y有截距和时间趋势的。
用ADF检验得结果：
Null Hypothesis: Y has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20
observations and may not be accurate for a sample size of 8
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(Y)
Method: Least Squares
Date: 12/19/07 Time: 06:49
Sample (adjusted): 1997 2004
Included observations: 8 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
Y(-1)
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
从检验结果看，在1%、5%、10%三个显著性水平下，单位根检验的Mackinnon临界值分别为、、， t检验统计量值为，大于相应临界值，从而无法拒绝H。，表明存在房地产销售额序列存在单位根，是非平稳序列。
做二阶差分序列，选择带截距和趋势项，得估计结果如下：
Null Hypothesis: D(Y,2) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20
observations and may not be accurate for a sample size of 6
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(Y,3)
Method: Least Squares
Date: 12/19/07 Time: 06:54
Sample (adjusted): 1999 2004
Included observations: 6 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(Y(-1),2)
C
@TREND(1996)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
其中P= ，P值较小，可认为 Y的二阶拆分平稳的。故序列为二阶单整的。
作出X1(GDP)的线性图，
观察到x1是有截距和时间趋势的。
用ADF检验得结果：
Null Hypothesis: X1 has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20
observations and may not be accurate for a sample size of 8
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X1)
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 12:57
Sample (adjusted): 1997 2004
Included observations: 8 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X1(-1)
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
43910427
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
从检验结果看，在1%、5%、10%三个显著性水平下，单位根检验的Mackinnon临界值分别为、、，t检验统计量值为，大于相应临界值。从而无法拒绝H。，表明存在GDP序列存在单位根，是非平稳序列。
做二阶差分序列，选择带截距和趋势项，得估计结果如下：
Null Hypothesis: D(X1,2) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20
observations and may not be accurate for a sample size of 5
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X1,3)
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 13:08
Sample (adjusted): 2000 2004
Included observations: 5 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(X1(-1),2)
D(X1(-1),3)
C
@TREND(1996)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
3913234.
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
其中P= ，P值较小，可认为 X1的二阶拆分平稳的。故序列为二阶单整的。
作出X5（房地产投资额）的线性图，如下：
观察到X5是有截距及时间趋势的。
Null Hypothesis: X5 has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20
observations and may not be accurate for a sample size of 7
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X5)
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 13:18
Sample (adjusted): 1998 2004
Included observations: 7 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X5(-1)
D(X5(-1))
C
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
其中P值=。从而无法拒绝H。，表明存在房地产投资额序列存在单位根，是非平稳序列。
做二阶差分序列，选择带截距和趋势项，得估计结果如下：
Null Hypothesis: D(X5,2) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20
observations and may not be accurate for a sample size of 6
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X5,3)
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 13:16
Sample (adjusted): 1999 2004
Included observations: 6 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(X5(-1),2)
C
@TREND(1996)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
其中P= ，P值较小，可认为X5的二阶拆分平稳的。故序列为二阶单整的。
令et=resid，对et序列进行单位根检验，结果如下：
Null Hypothesis: ET has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20
observations and may not be accurate for a sample size of 8
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(ET)
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 21:50
Sample (adjusted): 1997 2004
Included observations: 8 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
ET(-1)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
Durbin-Watson stat
P= ，P值很小，从而拒绝H。，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列；说明商品房销售额和GDP及商品房投资额间存在协整关系。
建立误差修正模型如下：
dY=C+X1 + *X5+ret-1+Ut
Dependent Variable: DY
Method: Least Squares
Date: 12/17/07 Time: 22:59
Sample (adjusted): 1998 2004
Included observations: 7 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
DX1
DX5
ET(-1)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
最终得误差修正模型的回归结果：
ΔY=+Δ X1 + ΔX5+-1
存在问题
1、 由于房地产业统计起点晚，且政策调整变动大，故收集数据有限，导致样本容量过小，模型估计，模型检验都会产生较大偏差。这在选定题目后做论文的过程中才逐渐意识体会到。
2、 选取解释变量数据时，由于影响因素过多，和某些变量（如房地产建设成本等）数据收集有困难，故在加入一般模型时主观因素较大，选取了五个。在多重共线性的修正中可能由于样本过小等因素，故而剔除了贷款利率，居民储蓄年底余额和居民消费水平等重要因素。
结论
由于本例选的变量都是非平稳的，所以经过误差修正，模型反映的是各个解释变量的变化对被解释变量变化的影响。所以经过各种分析可以得出以下结论：
关于X1(GDP)
房地产被称为国民经济的晴雨表，经济的风向标，与国民经济的发展态势密切相关，经济发展的景气度高，房地产就通常较易于繁荣，反之，房地产业就会下滑和衰退。近几年来，中国经济一直保持高速发展，GDP年均增长大大超过世界平均水平。快速发展的宏观经济使人们对经济前景普遍持乐观预期，促使了房地产业的急速增长。 随着国民经济的发展，城市化的进程也在不断加速。有关资料显示：我国城市化水平每年提高将近一个百分点，这意味着每年有180万人将涌入城市，进入城市的这些人不管是租房还是买房都将对城市房屋产生巨大的需求，必然会引起城市住宅面积的增长，从而影响销售额高速增长。与此同时房产的消费观念正由原来的“居住型”向“享受型”转变，原来的一次性购房，一步到位的思想也逐步改变，二次置业、三次置业的消费人群逐步扩大，更刺激房地产业的发展。
各地政府出于对当地经济和城市发展的需要，也希望房地产业能较快发展，以带动其他行业的发展进而促使GDP的增长。因此，政府会采取各种措施来推动房地产业的发展，继而推动房价上涨。
关于X5（房地产投资额）
由于房地产业具有较强的产业关联效应（可以带动50多个相关部门的发展），尤其是住宅产业，因而在当前扩大内需、调整经济结构中住宅产业的发展将起主导作用。《国民经济和社会发展第十个五年计划纲要》明确指出，要“深化城镇住房制度改革，落实住房分配货币化政策，扩大住房消费信贷，进一步发展以居民住宅为重点的房地产业和装修装饰业，规范发展物业管理业”。这说明国家将不断加大投资，继续鼓励和扶持房地产业的发展。 随着城镇住房制度改革，各地纷纷取消福利分房，国家采取住房补贴、住房公积金等形式逐步确立了货币分房制度。到如今住宅市场采取的是以商品房供应为主，其他住房供应为辅的机制，个人买房已成为房地产的主流。至2004年，个人购买商品房占商品住宅销售面积的比重已达到%。
七、政策建议
（一）调整住房结构，大规模推广经济适用房 在住宅市场上普遍存在住宅品种的结构性失衡，开发商偏重于高档住宅和别墅的开发，而价格比较适中的普通住宅，如经济适用房、廉价房则供应偏少，导致了高档住宅与低价位住宅特别是经济适用房的比例不协调，使得整体的商品房销售额偏高。 （二）拓宽人民投资渠道，正确引导投资，防止盲目炒房 由于股市长期低迷，银行利率不断下调，社会高收入人群积累的财富急于找到合适的投资保值的渠道，商品房投资作为相对风险较小、不用太多专业技术和管理能力的投资渠道受到投资者的青睐。
信息不对称，引发的炒房问题是由投资渠道单一引发的一个更为严重的问题。房地产市场是一个准市场。由于买者信息缺乏和信息不对称，许多房地产的交易和定价是悄悄进行的，这种成交价往往不能反映成交物业的真实价值。有些开发商为了追求更大利润，大肆进行市场炒作，炒入世、炒申奥，各种炒作概念层出不穷，误导消费者进行不合理投资，从而促使一些地区形成房地产的虚假繁荣，引发人们对房产的更高期望，于是炒房团产生了。
针对以上因素政府应采取适当的措施正确引导房地产的发展，避免房价上涨过快带来的负面影响。主要措施有完善土地收购储备制度，监控地价；大规模推出经济适用房，抑制商品房整体价格；完善房地产市场，防止商品房结构失调，增加消费者的选择范围；广开投资渠道，正确引导投资，控制炒房。
