摘要：随着房地产市场经济的快速发展，房地产市场的竞争日趋激烈，如何求生存、求发展是摆在房地产开发企业面前的一个重要课题。本文作者就我国房地产投资供给量和需求量预测存在的不足，提出多元回归分析预测方法进行了详细的论述。
　　关键词：房地产投资 资量预测 开支预测
　　 随着我国国民经济的迅速发展，国民收入不断提高，人们的理财观念也逐步开放，需要多渠道、多品种、高收益的投资渠道。然而房地产投资具有开发周期长、投资大、受环境影响大和风险大的特点，只有科学地对房地产投资供给量和需求量进行預测，才能使投资者避开风险。
　　1 房地产投资量预测的模型
　　房地产的投资量与人口数量、国民生产总值和环境因素相关，因此可以建立多元回归模型如下：
　　Y=bO+B1X1+B2X2+B3X3+μ…………（1）
　　 其中 Y：房地产投资量
　　 X1：人口
　　 X2：国民生产总值
　　 X3：环境因素
　　 μ：随机扰动项
　　以上各指标1994年—2008年某地区历史数据如下表：
　　
　　该地区1994—2008年房地产投资量与相关因素数据
　　
　　
　　 经TSP软件运行，得结果如下：
　　 Y=-79.565+0.146X1+0.044X2+40.958X3…………（2）
　　 （5.04） （10.34） （2.25）
　　 R2=0.999
　　 F=4557.431
　　 DW=2.501
　　 给定显著水平α=0.05，查t、F及DW统计表各临界值分别如下：
　　 n-k-1=15-3-1=11
　　 t0.025（11）=2.201
　　 F0.05（3,11）=6.22
　　 DW临界值：d1=0.82，du=1.75
　　 因为 t1.2.3>t0.025（11）F>F0.05（3，11）
　　 du　　 所以，回归系数和回归方程均显著，不存在自相关。
　　 房地产投资量的实际值Y与预测值Ŷ如表2
　　2 房屋需求的开支预测模型
　　 房屋的需求开支与人口数量，人均国民生产总值和环境因素有关，因此可以建立多元回归预测模型如下：
　　 YY=ao+a1XX1+a2XX2+a3XX3+µ……………（3）
　　其中YY：房屋需求开支
　　 XX1：人口
　　 XX2：人均国民生产总值
　　 XX3：环境因素
　　 μ：随机扰动项
　　 以上各指标1994年—2008年历史数据如下表：
　　该地区1994—2008年房屋需求开支与相关因素数据
　　
　　
　　 经TSP软件运行，得结果如下：
　　 YY=-101.719+0.142XX1+0.0022XX2+68.871XX3…………（4）
　　 （3.705）（4.642）（2.231）
　　 R2=0.998
　　 F=2036.741
　　 DW2.215
　　 经检验，以上各统计量在显著水平α=0.05下均显著，方法同前所述。
　　 房屋需求开支的实际值YY与拟合值yy如表4
　　
　　
　　 3 房地产的投资量与需求开支预测
　　 利用式（2）和式（4）对房地产投资量与需求开支进行预测，首先对各解释量进行预测。采用时间序列回归分析法，各解释变量预测公式和t、R2及F统计量如下：
　　 X1=522.390+14.718T t=56.22 R2=0.996 F=3160.918
　　 X2=2.41+32.644T-6.543T2+0.449T3
　　 （3.249）（-4.560）（7.594）
　　 R2=0.991 F=423.037
　　 X3+0.299+0.029T t=23.328 R2=0.977 F=544.217
　　 XX1=X1
　　 XX2=X2/X1
　　 XX3=0.426+0.021T t=20.980 R2=0.971 F=440.145
　　 其中从2002年到2006年T分别取1～15。
　　 通过检验，以上各式各统计量在显著水平α+0.05下均显著，那么可以对各解释变量预测，计算结果如表5。
　　
　　
　　 将表5各变量预测值分别代入式（2）和式（4），某地区房地产投资量和需求开支预测结果如表6。
　　
　　
　　 4 结论
　　 无论是房地产需求量还是房地产投资量，都要受到许多因素的影响，而这其中相当一部分是不可直接量化的模糊影响因素。本文将与房地产投资和需求有关的主要因素嵌入多元回归模型这种方法可以较地解决这一问题，从而提高了房地产投资和要求预测的合理性和科学性。
　　
　　参考文献：
　　[1] 刘纪辉．基于多元回归分析房地产价格的影响因素[J]．湖北工业大学学报，2008(8)：87—9O．
　　[2] 庞皓．计量经济学[M]．北京：科学出版社，2007：129—210．
　　[3] 孙敬水．计量经济学[M]．北京：清华大学出版社，2005：107—19
　　
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