南京轨道交通对沿线站点周边房地产的影响

..XX轨道交通对沿线站点周边房地产的影响摘要20XXXX地铁一号线建立,XX开始迎来地铁时代,现在XX继续规划城市地铁交通网建设,江北11号线将在20XX建成通车。要对自20XX一号线通车对其站点周边楼盘价格波动的影响进行研究来预测11号江北线建立后其周边楼盘的价格走势,并具体研究XX信息工程大学周边的小区价格走势。对于问题一,按照要求建立线性回归分析模型对20XXXX一号线通车后对其站点周边楼盘价格波动的影响的进行研究。轨道交通对房价波动的作用受轨道交通的辐射半径以及站点楼盘的区域位置这两个因素的影响。分别考虑交通线在市郊区域,市中区域及市中心各段中在站点周边楼盘价格波动随其与站点距离变化的情况。根据选取站点周边楼盘价格的具体数据运用线性拟合获得变化规律曲线及其对应函数,得到地铁交通线对其周边楼盘影响的距离规律的函数关系式为：具体规律为：地铁站点1000米的范围内,楼盘的价格涨幅与楼盘离地铁站点的距离成反相关,平均价格涨幅超过市平均水平；1000—2000米间楼盘的价格涨幅与楼盘离地铁站点的距离成反相关,1000米外价格涨幅基本与市区平均价格年增长率相持平,在到达2000米的距离时甚至开始低于市区平均价格年增长率；在距离地铁站点超过2000米时,楼盘价格涨幅停止下降,其增长率开始出现持平与上升,逐渐与市区平均价格年增长率相同并随其一同变化。得到的区域规律为：地铁效应对其周边的影响强度随着地区距市中心距离减小,交通便捷程度的增大而逐渐减弱。对于问题二,运用线性拟合与灰色预测的方法对江北11号线周边楼盘价格变化趋势进行分析与预测。根据获得的江北11号线周边楼盘2007—20XX的价格波动来对该区域原价格变化趋势进行预测,获得其原状态下价格增长曲线。根据问题一中获得的交通线对其周边楼盘的影响函数以及现状态下的楼盘价格数据对在存在交通线影响的情况下其价格趋势的走向规律关系式为：其得到的关系与原状态下比较发现其价格走势符合区域规律与距离规律。对于XX信息工程大学周边小区房价未来走势问题,由于其周边房价受多种因素影响,我们选择距学校距离、生活便利程度、交通通达程度、健康设施、教育环境以及污染状况这五个因素作为影响小区房地产价格的因素,构建多元线性方程。用线性回归对房价和影响房价的各个因素进行线性拟合,获得XX信息工程大学周边房地产价格与各因素之间的回归方程为：综合学校周边环境具体情况可以预测在不同范围内房地产的价格变化。最后,本文中给出了对文中模型的客观评价,并将获得的研究成果报告给相关调查部门作为参考。关键词地铁效应房价多元回归线性分析一、问题重述1.1问题背景随着城市化的不断深入,大型城市的不断扩张导致的城市格局的混乱以及日趋扩大的交通流量使得城市交通不便的弊端越来越明显,原有的交通方式已不能满足城市出行以及物质交流的需要。为缓解这些问题,很多大型城市开始致力于新型高效的轨道交通的建设。发达国家在上个世纪早期即开始轨道交通建设,现今城市轨道交通网已基本完善,轨道交通在缓解大型城市交通不便的问题上充分显示了其优越性。随着中国城市化的发展,城市化的弊端也逐渐显示出来,为解决城市化造成的交通紧张问题,我国效仿其他发达国家开始轨道交通的建设。从中国1965年在北京建设第一条城市地铁线开始,到20XX,中国城市轨道交通建设已经进入高速发展阶段。截至20XX12月,我国已有10个城市〔北京、上海、天津、XX、XX、XX、XX等拥有共31条城市轨道交通运营线路,运营里程达到835.5公里。20XX,中国城市轨道线路将达到55条、运营里程1500公里。至2016年我国将新建轨道交通线路89条,总建设里程为2500公里。城市轨道交通的建立有效地缓解了中国城市交通问题。轨道交通的建设除了大大缓解城市交通网的压力,同时也带来了其他方面的效益,例如,轨道交通建设带来的其周边地区便捷的交通对其周边地区土地价值的影响。轨道交通的最大特点是快速、准时、使得人们掌握出行主动权。城市中由于轨道交通的快速带来时空的变化,在完全理想的状态下,即在快速、不考虑车费等因素并仅有轨道交通服务的情况下,可以认为轨道交通沿线各线站点的土地价值具有趋同性,并且是向较高的地价趋近。因此轨道交通能真正地改变时空,改变城市用地布局的不等价性。对于已正常运营的轨道交通沿线来说,周边楼盘已经将轨道交通作为配套生活设施之一,周边房价水平也充分的反应出轨道交通对居民生活的影响程度。为具体研究城市轨道交通建设对其周边楼盘价格的影响,现以XX一号线的建设对其周边土地价值与价格的影响为例对问题进行探讨。1.2问题重述20XX9月3日XX地铁一号线正式开通,XX人民期盼已久的地铁梦想成为现实。与此同时,XX地铁沿线楼盘由于地铁效应影响变得异常走俏。无论是新房、二手房,还是出租房子都具备很大的经济价值。为具体研究交通线对其周边楼盘价格的影响,在以下要求下对问题进行探讨。1、以目前XX开通的一号、二号地铁沿线站点周边楼盘为例,采用定量分析的方法,建立数学模型,客观科学地分析轨道交通是如何影响站点周边的不同住宅形式房地产价格。2、XX江北11号轻轨〔目前更名为"宁天城际"明年开工,20XX建成。正线全长约44.5公里,全线设17座车站。该线路将与地铁3号线在泰冯路站实现无缝换乘,方便过长江大桥、交通难行的桥北片区居民过江,也将带动江北的整体快速发展。请以沿线现有房地产为例,预估轻轨建成前后其价格的走向[可选择部分已售或待售楼盘为例],并分析预估价格的合理性及科学性。3、楼盘周边配套设施也是影响房地产价格的重要因素,要求综合多种因素预测XX信息工程大学周边生活小区房地产价格的走势。二、问题分析城市土地价值与交通之间有密不可分的关系。杜能于1816年出版的《孤立国》中若干同心的杜能圈,表明了距离中心市场不同距离的农地有不同的价值。1903年赫德在《城市土地价值理论》中具体指出城市土地价值与其离市中心距离以及该地区交通便捷程度相关。在资源聚集的城市,便捷的交通对资源的分配具有重要意义,一条高效交通线的建立对其站点周边地区的影响必然极为明显。对于选择区位需依赖于便捷交通的城市功能区,例如住宅区,一条交通线的建立必然引起相关产业的集聚以及该地区土地价格的调整,而交通线对某一地区土地价格的影响具有一定的规律。交通线的轨道交通对影响具有一定的范围,当地区与交通线的距离超过其有效辐射范围时,交通的影响力将逐渐减弱或完全消失。交通线对其所在区域土地价格的影响同样受其区位因素影响,交通线通过的区域离市中心距离越近,原具备的交通程度越高,其对区域土地价格的影响越小。因而交通线的建立对房地产价格影响的定量分析需综合考虑。对于问题一,轨道交通对房价的影响受轨道交通的辐射半径以及站点楼盘的区域位置这两个因素的影响。为对这两个因素进行分析与论证,需要分别对地铁线上三个分别位于市郊地区,中段市区,中心市区的不同区域的站点周边楼盘价格波动与其离站点距离大小的变化的关系进行研究。首先选取迈皋桥站点对地铁效应对楼盘价格影响进行研究。迈皋桥位于XX市西北城区,离市区较远。研究其所在区域整个区域楼盘从20XX到铁路开通前的20XX的销售价格平均年增长率以及铁路开通后的20XX到20XX销售价格平均年增长率情况,与地铁开通后站点附近3公里范围内楼盘价格涨幅数据相比较,求得地铁效应对区域楼盘价格的影响。根据分析获得的在某一市段站点周围楼盘价格波动受其距地铁站点距离影响规律,再分析不同市段站点间周围楼盘价格波动的规律。对于问题二,在现在XX江北11号线还未建成之际,其站点附近楼盘价格仍处在近于平均市价的水平,但由于江北11号线在20XX青年奥运会必定全线通车,则其站点附近楼盘具备较大的升值空间。11号线通车之后,整个江北将串联成一个整体,非常有利于江北的经济发展和安家置业,这一点无疑将对江北整个区域的房地产价格具有明显影响。对于位于11号线沿线站点附近的楼盘来说,由于居住在地铁沿线居民通过11号线与3、10号线交织成繁密的交通网去主城交通更加方便简捷,其区位有利因素将会得到进一步加强,其楼盘价格必将进一步攀升。通过对江北11号线通车对其周边具体环境带来的影响进行分析,进而对其站点附近楼盘价格走势进行预测。对于问题三,楼盘周边配套设施是影响房地产价格的重要因素,而楼盘配套设施分为外部设施与内部设施。外部配套设施主要包括交通配套、教育配套、资源型配套、商业配套、政务配套等,内部设施主要包括商业配套、教育配套、会所配套等。由于这些配套设施大多为社区基础设施,但要建设齐全又不是房地产商所能办得到的,必须借助市场的繁荣才能实现这些设施的完善,因而研究楼盘周边配套设施对房地产价格的影响,主要是研究楼盘所处地域的繁华程度。问题三要求研究的XX信息工程学院周边生活小区,XX信息工程学院所在区域基础设施完善,因而问题主要是根据现有的基本情况对未来可能的发展进行预测。综合XX信息工程学院周边地区的各种条件分析XX信息工程学院周边小区在未来的发展的形势,以此预测XX信息工程学院周边生活小区房地产价格的走势。三、符号说明3.1符号说明线性拟合度；年份与房价增长率的关系和距离与房价增长率的关系的综合关系值；年份与房价增长率的关系相对于距离与房价增长率的关系的权值；距离与房价增长率的关系相对于年份与房价增长率的关系的权值；3.2名词解释1、地铁效应：指的是具备大运量,高速度、高安全、准点舒适等优点的地铁带来的高效舒适便捷的交通方式使得其周边地区交通便捷程度加大,从而导致的周边物业的可达性提高,居民出行的便捷性增强进而导致土地利用性质改变,土地开发强度提高,土地利用价值增大,区域开发利益的膨胀等的效应。2、轨道交通：地铁、轻型轨道交通、高速磁浮列车和市郊列车等交通方式的统称。在本文中主要指的是地铁交通。3、多元线性回归分析：研究多个变量之间关系的回归分析方法,按因变量和自变量的数量对应关系可划分为一个因变量对多个自变量的回归分析<简称为"一对多"回归分析>及多个因变量对多个自变量的回归分析<简称为"多对多"回归分析>,按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。四、模型假设1、假设一号线站点周围楼盘价格仅受轨道交通的辐射半径以及站点楼盘的区域位置的影响。2、假设一号线运客量极大,可以满足其周边地区人们的出行需求,因而不考虑由于地铁运能及拥挤程度而使消费者期望降低而对楼盘价格造成影响。3、假设网络上获得的资料数据真实可靠,不存在错误数据。4、假设XX市的城市布局符合同心圆式城市格局,即其资源分布是以市中心为中心向外发散的；5、假设在较长的时间内房价市场稳定,不会由于不可抗力的原因发生突变。五、模型的建立与求解5.1问题一模型的建立与求解根据问题一建立回归分析模型,对地铁线的建立对其周边楼盘价格的影响进行定量分析。轨道交通对房价的影响受轨道交通的辐射半径以及站点楼盘的区域位置这两个因素的影响。分别对地铁线上三个分别位于起点市郊地区,中段市区,中心市区的不同区域的站点周边楼盘价格波动与其离站点距离大小的变化的关系进行研究。5.1.1距离规律首先以迈皋桥为例,以网络获得的资料基础进行分析。根据查询获得XX一号线迈皋桥站所在区域所有楼盘在2001—20XX平均年增长率变化数据〔附录一以及迈皋桥站三公里范围内的10个楼盘在2004—20XX内商品房价格年增长率〔附录二。根据得到的数据作出散点图,并根据其变化趋势拟合出其增长率变化曲线,运用获得曲线的拟合方程。根据散点图拟合获得的图像为：图像中各个量代表的实际含义如下所示：商品房增长率1为2001—20XX度XX城北地区楼盘价格平均年增长率,对数1为2001—20XX度XX城北地区楼盘价格平均年增长率变化曲线,根据曲线运用拟合的曲线方程为。商品房增长率2为2001—20XX度XX城北地区一号线迈皋桥站3公里范围内十个楼盘价格平均年增长率,对数2为2004—20XX度XX一号线迈皋桥站点附近3公里内十个楼盘价格平均年增长率图一平均增长率变化图变化曲线,根据曲线拟合的曲线方程为：。得到可以得到XX城北一号线迈皋桥站3公里范围内十个楼盘价格平均年增长率较XX城北地区楼盘平均价格年增长率之差：根据曲线方程则可以得到XX城北一号线迈皋桥站3公里范围内十个楼盘价格平均年增长率较XX城北地区楼盘平均价格年增长率在20XX增长率高为,20XX增长率高为,20XX增长率高,由此可看出在地铁一号线建成后地铁站点周围3公里范围内楼盘价格增长率较其他地区变化极为明显。对地铁效应影响在迈皋桥站点区辐射范围进行研究。从网络查找的资料中获得一号线迈皋桥周边3公里范围内的阳光雅居、方圆城市绿洲、北苑之心等十个楼盘分别在2004—20XX度以及2005—20XX度的价格涨幅。根据各个楼盘价格涨幅变化随其距地铁站点距离的关系研究交通线对周边地区土地价格影响的辐射范围,根据已获得的辐射范围对站点周边楼盘价格波动进行研究。根据查找的资料中获得一号线迈皋桥周边3公里范围内的十个楼盘随距离地铁站点距离变化其在2004—20XX度楼盘价格涨幅的变化数据。根据得到的数据用作出楼盘价格涨幅随其离站点距离变化曲线,如图：其中散点为各个楼盘在地铁一号线通车前按距站点距离分布下的价格增长率情况,根据散点分布运用线性拟合的方法作出其涨幅随距离变化分布曲线,其方程式为：图通车前楼盘价格涨幅随距离变化曲线根据查找的资料中获得一号线迈皋桥周边3公里范围内的十个楼盘随距离地铁站点距离变化其在2005—20XX度楼盘价格涨幅的变化数据。根据得到的数据用作出楼盘价格涨幅随其离站点距离变化曲线,如图：其中散点为各个楼盘在一号线通车后按距车站的距离分布下的价格增长率情况,根据散点分布运用线性拟合的方法作出其涨幅随距离变化分布曲线,其方程式为：图通车后楼盘价格涨幅随距离变化曲线为了更加具体合理地表示房价增长率与其距离之间的关系,我们将获得的两个根据交通线通车前后的距离规律关系式进行拟合,从而获得房价增长率与距交通车站间距离之间的距离规律函数关系式为：经过拟合后获得的函数图象如右图所示：其中蓝色线为通车后楼盘价格涨幅随距离变化曲线,紫红线为通车前楼盘价格涨幅随距离变化曲线,黄色曲线为函数拟合曲线。图四价格涨幅随距离变化曲线由图线的变化趋势可以看出在地铁建成后楼盘价格涨幅与其距离地铁站点距离关系规律是：在距离地铁站点2000米范围内,随着楼盘离地铁站点的距离增大,楼盘的价格涨幅逐渐降低；在距离地铁站点1000米的范围内,楼盘的价格涨幅高于市区平均价格年增长率,超过1000米以后楼盘价格涨幅基本与市区平均价格年增长率相持平,在到达2000米的距离时甚至开始低于市区平均价格年增长率；在距离地铁站点超过2000米时,楼盘价格涨幅停止下降,其增长率开始出现持平与上升,逐渐与市区平均价格年增长率相同并随其一同变化。由图线分析可知地铁效应的有效辐射范围只有1000米；在超过这一范围后达到1500米时,地铁效应逐渐减弱；在距离再增加时,当其距离达到2000米时,地铁效应反而会成为影响楼盘价格增长的因素；但这种效应在达到其辐射效果完全消失的2000米的距离后,楼盘价格波动将会与市区平均水平相持平并与之共同变化。这即是地铁站点周边楼盘价格波动的距离规律中国指数研究院与同经济大学道路交通系对城市快熟轨道交通较为完善的城市做过研究,发现地铁对周边积极带动,尤其是房地产的带动,最佳辐射范围是一公里。我们的结果与其得到的结论基本相同,由于该研究机构的研究成果的可信度较大,则基本可以认定我们得到的结果是合理正确的。5.1.2区域规律接着分析不同市段地铁站点间周边楼盘价格波动的规律。由于我们可获取的资料有限,无法对该问题具体分析,只能根据主观判断来分析获得的规律的合理性。我们认定地铁对城市土地价格波动的影响具有一般性,即任何市段的站点周围楼盘价格波动分布规律均与上面所得的结论相符合,仅是地铁效应的影响程度不同。由于城市交通状况的不平衡,地铁在不同市段对楼盘价格波动的影响程度也不相同。城市交通状况的分布一般为市中心交通网络最为发达,随着距离市中心的距离越来越大交通密集程度也不断降低。地铁是通过改变城市原有的交通状况来发挥其影响的,因而而城市原有的交通网情况是影响地铁效应所能带来影响程度的重要因素。在研究地铁站点周边楼盘价格波动的距离规律时,我们选取的是XX一号线的起点站进行研究。迈皋桥站点处于XX市城北,距离市中心较远,其原有的交通网路较不发达,地铁一号线的建立在较大的程度上改变了该区域的交通状况,因而地铁效应对该地区的影响效果最大,对该地区站点周围楼盘价格波动影响最为明显。在市区中段地区,在此地区城市交通网络已较为完善,其离市中心商业区的距离进一步接近,地铁效应相对于其在市郊地区的影响力已开始减弱,但地铁带来的高速、便捷的交通仍然能够较为明显的改变该地区的交通环境。因而地铁效应在市中段地区影响其周边楼盘价格波动的效果也同样显著,而地铁效应对其周边楼盘价格波动影响遵循距离分布规律。在市中心地区,由于该地区距离中心商务区距离已极为接近,在这一地区交通网已经较为发达,基本不存在交通问题的阻碍,因而地铁因其高速便捷的交通优势而产生的地铁效应在市中心地区必然会受到抑制与削弱,因而地铁效应在市中心不再明显,即在市中心地区地铁效应对其周边楼盘价格波动影响虽仍遵循距离分布规律,但其对周边楼盘价格波动影响力减小较大,其价格涨幅已几乎与其所在地区整体价格涨幅相同。由上面的分析我们可以得到地铁效应对其周边的影响强度随着地区距市中心距离减小,交通便捷程度的增大而逐渐减弱,这即是地铁在不同区域对其周边楼盘价格波动影响力不同的区域规律。根据以上论证综合得到：轨道交通是通过改变区域交通便捷程度来对响站点周边的不同住宅形式房地产价格产生影响的。其影响地区价格波动程度与其有效辐射半径以及站点所在区域交通完善程度有关,其对其周边楼盘价格波动影响符合距离规律与区域规律。5.2问题二模型的建立与求解问题二要求以即将通车的江北11号线沿线现有房地产为例,预估11号线轻轨建成前后其价格的走向[可选择部分已售或待售楼盘为例],并分析预估价格的合理性及科学性。在现在XX江北11号线还未建成之际,其站点附近楼盘价格仍处在近于平均市价的水平,但由于江北11号线在20XX青年奥运会必定全线通车,则其站点附近楼盘具备较大的升值空间。地铁11号线路与地铁3号线在泰冯路站实现无缝换乘,方便交通难行的长江大桥北片区居民过江,也将带动江北的整体快速发展,因而江北11号线的建立必定会对江北地区尤其是11号线站点周边地区的房地产价格造成重大影响。11号轻轨沿线有许多楼盘,为保证我们能够得到更加客观合理的结果,我们可以选择一些具有代表性的楼盘进行分析。通过分析预计开通的11号线的具体线路以及线路开通后连接形成的交通网情况,我们认为11号轻轨开通后对大桥北路附近的楼盘影响将会较为显著。为保证我们能够获得明显的结果,选择大桥北路的金城丽景楼盘作为研究对象。我们通过研究在11号线规划建设之前的金城丽景房价增涨规律,再研究11号线规划建设后金城丽景增长率的变化情况来具体量化11号线在其周边建设对其房价变化带来的影响。进而研究金城丽景的价格走向。在搜房网上,我们得到金城丽景从2007—20XX间每年的房价变动情况,具体数据如下表所示：金城丽景2007—20XX房价变化情况表年份200720082009201020112012金城丽景450048005200820092508800表格数据直观表现金城丽景从2007—20XX每年的房价都在上涨,根据灰色预测的方法得出2012—2016年房价波动情况〔具体数据见附录四,根据这些数据可以得出每年房价增长率,对这些数据进行拟合得年份与增长率之间关系如下图所示：图五通车前增长率随年份的变化曲线由图中散点分布可以看出在11号线规划建设之前金城丽景的价格增长较为平稳,根据灰色预测获得的房价增长趋势发现在无11号线建设的情况下金城丽景的价格增长率随时间变化逐渐增大但也逐渐趋于平稳。我们得到的这一房价变化趋势结果与当前权威机构颁布的未来房价价格走势相同,因而可以初步判定我们获得结论的合理性。根据数据运用软件对直线进行线性拟合的方法获得交通线站点周边楼盘价格增长率〔在无轻轨线的情况下变化与年份之间的函数关系表达式为：我们在研究第一问中求得的在地铁建成后,地铁线站点周边楼盘价格增长率变化与轨道建成后时间之间的函数表达式为：为了保证获得的年份与增长率之间的函数关系更加紧密,我们对这两个方程进一步拟合,如下图所示：图六通车后总增长率随年份的变化曲线从而得到年份与总增长率之间的函数表达式为：在没有特殊的情况下,有物质状态变化规律是不会改变的。例如：在没有任何大规模灾难性事件发生的情况下,人口符合一定的增长规律,因此我们可以根据人口的基本增长规律来预测人口在一定时间内的增长情况。同样,在现今我国经济平稳发展,世界环境仍然较为安全的状况下,我国房价增长的情况在相当长的时间内不会发生变化并符合一定的增长规律。第一问中求得房价增长率与距离之间的函数关系式,由于地铁效应的普遍使用性,我们可以认为11号线站点周围房价增长率与距离之间的关系符合第一问中求得的函数关系在一定时间内是不会发生变化的。交通线站点周边楼盘价格增长率与交通线通车年份和以及距交通线站点距离都有一定的关系,联立第一问研究中获得的距离规律函数关系式：我们可以进行加权求和,具体的表达这三者之间的关系。因为年份与房价增长率的关系和距离与房价增长率的关系具有等同的关系,令距离规律关系式与年份与房价增长率函数式的权均为,联立两个关系式,得到这三者的函数关系为：根据获得的楼盘价格随距离变化规律运用灰色预测的方法预测将要建成的11号线周围楼盘在这五年内房价增长率随着其距11号线站点的距离不同是如何变化的,具体变化情况如下表所示：表11号线周围楼盘在这五年内根据距离规律增长率变化情况表距距离增长率年份0-200m200-500m500-1000m1000-1500m1500-2500m201212.0440910.622248.672246.79721552445312.8226810.872688.997657.357025201416.444215.0223513.0723511.197339.5567201518.6431517.221315.271313.3962811.75565201620.841419.4195517.4695515.5945313.9539根据20XX在以11号轻轨为中心,不同范围内房地产的价格和在未来几年内房价的增长率,从而可以根据预测的房价增长率计算得到轻轨建成后距11号线站点的距离不同的房地产在未来的五年内的具体价格,如下表所示：表11号线周围楼盘在2013—2017年这五年内根据距离规律房价预测表距距离房价年份0-200m200-500m500-1000m1000-1500m1500-2500m201398609735956393989254201411264.5110983.2910602.7510243.69934.819201513116.8712633.2411988.7811390.6110884.26201615562.2714808.8413819.6312916.5312163.78201718805.6617684.6516233.8514930.813861.1第一问中我们得到在一号、二号地铁开通后其沿线站点周边楼盘的价格均在原基础上有进一步的增长,且在站点不同的范围内房价增长的幅度是不同的,其建成后的对房价的进一步促进作用仍然符合所获的的距离规律。根据这个规律,我们可以认为所预测的价格是合理的。由我们计算得到在无轨道交通线的情形下江北地区的房价增长情况显然不及在考虑江北11号线即将建成的影响下,11号线站点周边地区房价的上涨变化幅度大。而在考虑交通线的情况下,11号线站点周边地区楼盘的价格走势情况符合第一问中所获得的区域规律与距离规律。5.3问题三模型的建立与求解XX信息工程大学处在XX市区较为繁华的区域,基本的基础设施较为完善,但同时也成为了其周边影响房产价格复杂的要素。影响XX信息工程大学周边生活小区房地产价格的因素有很多,如居民收入、与学校的距离、周边的配套设施即生活便利、交通、周围环境等等,而这些因素是从不同方面影响房地产价格的。综合考虑影响房地产价格的多种因素,对各种影响因素之间的关系,首先运用经济学原理和常识进行定性分析。我们选择与学校距离、生活便利、交通、健康、教育、污染这五个因素作为影响小区房地产价格的因素,这些因素对儒林学士府、盘龙山庄、XX花园、盘XX府、宏图综合楼、福基九龙新城、新广厦家园、福基现代城这几个小区的影响程度如下表所示：表各因素对生活小区影响情况表现房价与学校距离生活便利交通健康教育污染儒林学士府54715907263637029盘龙山庄63177306864686713XX花园65178106861636827盘XX府642213107061686822宏图综合楼684917907163727324福基九龙新城548826607061726624新广厦家园744326907461687727福基现代城681634606959687138由于房地产价格与学校距离、生活便利、交通、健康、教育、污染等因素呈线性关系,而它们的线性组合仍呈线性,所以我们选用多元线性方程来来建立模型。用线性回归对房价和影响房价的各个因素进行线性拟合,得到如下结果：房地产价格与学校距离之间的回归方程为：房地产价格与生活是否便利之间的回归方程为：房地产价格与交通之间的回归方程为：房地产价格与健康之间的回归方程为：房地产价格与教育之间的回归方程为：房地产价格与污染之间的回归方程为：所以房地产价格与主要因素之间的关系如下表所示：表房地产价格与主要因素之间的关系表回归方程相关系数相关性与学校距离与房价关系0.3789一般生活便利与房价关系0.2323一般交通与房价关系-0.2811一般健康与房价关系0.1391弱教育与房价关系0.7419强污染与房价关系0.1612弱由以上数据可以知道教育即周围的教育设施对小区房地产价格影响比较大,与学校距离、生活是否便利、交通这三个因素对小区房地产价格影响一般,健康即医疗设施、污染程度对小区房地产价格影响并不显著。多元线性回归的建立及残差分析和一元回归一样,多元线性回归模型只是一种假设,求出回归方程后,还需要对它进行残差分析,以检验y与x之间关系是否显著。运用求得残差统计量如下表所示：残差统计量a极小值极大值均值标准偏差N预测值5458.217454.586415.38672.9018残差-47.93044.335.00031.3878标准预测值-1.4221.544.0001.0008标准残差-.577.534.000.3788a.因变量:现房价y并且对这些数据进行分析得到房地产价格与各因素之间的回归系数,具体分析数据如下表所示：模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版1<常量>22713.7022434.734与学校距离x1-.185.099-.295生活便利x2-250.46524.469-.763交通x3-306.16046.680-.726健康x423.01521.068.117教育x5291.60415.4691.569污染x6-58.1799.020-.607得到XX信息工程大学周边房地产价格与各因素之间的回归方程为：根据各因素间的权值,综合能够影响房地产价格的因素,例如交通、健康、教育、污染等几个因素可以预测在学校周边不同范围内房地产的价格。六、模型的评价与改进7.1模型的优点：我们选用了一些具有代表性的站点及楼盘作为具体分析的对象,使模型的结果更加具有可信度和准确性。模型中所需的数据来自于搜房网、统计局等权威机构,所以这些数据具有一般性和客观性,提高了结果的准确度。使用方法相对客观,尽可能地避免了主观因素的影响。运用一些人们普遍了解的规律进行解决计算中所需要的规律,这样相对简单易懂。7.2模型的缺点求解问题中,我们只是选择一些具有代表性的站点及楼盘进行分析,对于一些特殊情况不能进行很好的说明。影响房地产价格的因素有很多,而在建立模型时我们忽略掉了很多重要的影响因素。例如：国家政策、房屋的结构、质量、功能、新旧程度等是影响房屋价格的重要因素。由于相关网站提供的数据比较少,很难查到,所以数据量有点小,造成一定的误差。7.3模型的改进在进行分析模型中的优缺点后,我们对模型进行如下改进：〔1对更多的站点附近的楼盘的统计数据〔样本进行模型运算,这样会使计算结果精度更高。〔2进行预测房地产价格的时候,综合考虑影响房地产价格的各方面因素,如考虑容积率、国民总收入、房产税收收入等因素。八、模型的推广本文主要采用多元回归分析法,回归分析法在实际中具有有很广泛的应用。例如在实验数据的一般处理,经验公式的求得,因素分析,产品质量的控制,气象及地震预报,自动控制中数学模型的制定等等中的运用。多元回