随着我国经济的快速发展,住房商品化、城市现代化进程日益加快,房地产行业也得到了飞速的发展。房屋租赁市场作为房地产市场中重要参与部分,在给持续过热的房地产价格“降温”的同时,也缓解了大部分有住房需求但暂无购房能力者的压力。但当前大家关注的焦点主要集中于房屋买卖市场,而对房屋租赁市场研究,尤其是租金价格预测方面的研究则十分缺乏。在面对复杂多元的房屋租赁市场和居民逐渐多样化个性化的居住需求时,运用科学的方法对住房租赁价格进行测定,帮助求租者高效快速找到满足自身需求的居住空间,同时为城市改造提供方向指引。本文主要内容有:第一,介绍了房屋租赁市场的现状,在此基础之上,总结了已有的房屋租赁市场租金影响因素的研究,并分析了当前研究方法的创新点与不足。第二,阐述了部分线性模型的应用,对部分线性模型进行概述,给出适用于本文的部分线性模型的估计方法以及检验方法,最后介绍主成分分析的理论知识。第三,总结出影响住房租赁价格的七大类,共42个指标,通过预调研筛选出15个主要影响因素。本文通过城市房产大数据平台和房天下租房网站,得到693个租房信息数据,并对研究数据进行量化。第四,利用主成分分析方法降维处理已筛选出的指标数据,得到四个主成分,基于降维后的主成分拟合部分线性模型和线性回归模型,并分别对网站的房屋租金进行预测,将两种方法的预测结果与实际住房租金相比较,说明部分线性模型有一定的应用价值。