黄 嘉 仪

(厦门工学院，福建 厦门 361021)



基于线性回归分析方法的厦门市住宅需求量预测

黄 嘉 仪

(厦门工学院，福建 厦门 361021)

以厦门市为研究对象，运用线性回归分析法，分析了影响该市住宅需求量的因素，从居民可支配收入、房地产价格、常住人口三方面，预测了该市的住宅需求量，对厦门市住房市场的发展有一定的意义。

住宅需求量，线性回归分析，房地产价格，常住人口

住宅需求供应关系研究的基础是住宅需求量预测研究，它的数据是政府平衡住宅供给的数据基础。在本文中具体的研究方法是根据厦门市历史数据和目前现状，结合人口的变化和经济增长变化，运用线性回归分析的方法，为今后厦门城市住宅市场建立数学模型进行分析和预测，并通过相应的数学方法，为厦门市未来住宅需求量进行总结，因此对厦门市住房市场的发展具有一定的指导作用。

1 线性回归分析的数学模型简介

一个自变量与因变量的线性关系可以由一个数学方程表达出，即一元线性回归方程，记作Y′=a+bx(a,b确定)。

一元线性回归模型为：

Y=β1X+β2+ε

(1)

ε～N(0，σ2)。

其中，X为自变量;ε为除了自变量外其他的因素对因变量的影响，由式(1)可以得到：

Y～N(β1X+β2，σ2)

(2)

称Y的条件期望E(Y|X)=β1X+β2为Y对X的回归。

设(yi，xi)，i=1,2，…，N为对样本观察值，则一元线性回归有如下数据结构：

yi=β1xi+β2+εi，i=1,2，…，N

(3)

εi～N(0，σ2)，且相互独立。

本文中不考虑其他因素对因变量的影响，只考虑单因素的影响。我们所要计算的参数就是方程中的β1和β2。

由于回归分析的计算量极大，使用手工计算非常繁琐，因此需要用到回归分析的Microsoft Excel软件求解方法。……