刘杨柏红

摘 要 伴随着我国经济的发展和国民生活水平的提高，我国房地产市场也在不断发展壮大。其中，住宅商品房作为房地产市场的重要组成部分，对国计民生的影响亦不能小视，引起了国民的高度关注。本文以二线城市-哈尔滨市为例，研究并预测住宅商品房价格的涨幅及趋势。通过利用SPSS对哈尔滨市住宅商品房影响因素进行因子分析，并利用多元回归模型、BP神经网络分别对住宅商品房价格进行预测，将两个模型的预测效果进行对比，选取最优模型，为研究者和需求者提供决策和房价预测工具参考。

关键词 住宅商品房价格 多元回归模型 BP神经网络 房价预测

中图分类号：TP38 文献标识码：A 文章编号：1007-0745（2021）01-0036-05

1 前言

房地产价格的大变革要追溯到1998年国家颁布的《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，该通知取消了原有的住房分配制度转而施行住房商品化社会化，全国房地产市场迅速发展[1]。2003年国务院发布“18号文件”首次公开肯定了房地产在国民经济发展中的支柱地位[2]。2019年8月，中國人民银行发布公告，提出“住房只住不炒”，进一步施行房贷利率改革，实施贷款市场报价利率[3]。2020年5月，十三届全国人大三次会议提出新定位：“坚持房子是用来住的、不是用来炒的”，与此同时要根据每个城市的特色和不同人群的需求发展相应的房地产事业，促进各地房地产市场平稳健康发展。由此可见，房地产市场和房地产价格受到了大众以及国家的广泛关注。……