基于灰色預測模型的房屋租賃價格分析

曾子漢

近年來，全國大城市的房屋租金持續上漲，過高房租或導致一系列社會問題。如何對房屋租賃價格進行合理度量和預測，進而以使其保持在合理的范圍內波動是人們關心的話題。本文首先根據相關文獻和實地考察，找出了可能影響武漢市房屋租賃價格的若干主要因素。然后利用主成分分析法進行處理得到不同因素對租賃價格的影響程度。通過主成分分析法提取主成分，建立多元回歸方程。最后用灰色預測法對未來五年的武漢房租水平進行預測。

一、引言

近些來中國房價一直持續增長，已經快要達到人們的承受限度了。而租房作為買房的替代品，不僅是年輕人關心的核心話題了，也漸漸成為社會討論的重點。如何能夠在一個城市生活，是許多剛走入社會的年輕人面臨的首要問題。房屋租賃成為大部分人解決住房問題的主要途徑。許多學者在研究房屋租賃價格時，主要注意微觀因素，如房屋的地理位置，房屋的裝潢情況、配套設施，房屋的質量。然而一個地區的宏觀平均房價顯然對想在城市生活的人來說更為重要。

本文主要從宏觀的數據的角度分析影響地區房屋租金的影響因素，建立影響的指標體系。結合主成分分析法對影響因素進行主成分提取，建立合理的回歸方程。本文采用灰色預測的方法對武漢市的房屋租金進行預測與估計。

二、模型理論

房屋租賃價格是由多種因素引起的，不同地區房屋租賃價格的影響因素不同，各因素對房屋租賃價格的影響程度也不相同。

在參考查找了諸多資料、文獻，以及充分考慮武漢市實際情況的基礎下，本文認為房價的影響因素可以從微觀和宏觀這兩個角度去解釋。微觀因素主要有房屋的位置，房屋的裝修情況，房屋的質量與年限等;而宏觀的角度則影響因素更為豐富，如武漢市常住人口數，人口自然增長率，住宅商品房的平均價格，城市GDP，城鎮常駐人口數，人均生產總值對房屋租賃價格有正向影響;住宅竣工面積等對房屋租賃價格有負效應影響。此外普通高校數目、固定資產投資總額、財政支出、第三產業占GDP的比重等因素也對房屋租賃價格起著重要影響。

結合以上的分析，本文將對以上14個宏觀指標進行主成分分析得到因變量租賃價格與主成分的多元回歸方程。

主成分回歸分析采用的方法是原來的回歸自變量變換到另一組變量，即主成分，選擇其中一部分重要的主成分作為新的自變量，丟棄了一部分影響不大的自變量，實際上達到了降維的目的。

本文選取了2010年到2018年共八年的指標數據作為分析樣本，數據全部來自于《武漢市統計年鑒》和中華人民共和國統計局國家數據。

將數據標準化處理，算出特征值和特征向量，選擇主成分后，得到如下信息。

三、結語

“堅持房子是用來住的，不是用來炒的定位。”雖然房地產市場持續升溫的態勢有所緩和，越來越多閑置住房投入租賃市場，租房對于新一代人的意義也越來越重大。本文通過對武漢市房屋租金的影響指標分析，得出了租金的價格指導模型，既為租賃當事人提供了一個價格參考，也可以部分被政府部門借鑒作為計價基數，構建穩定的房屋租賃市場。（作者單位：中南財經政法大學財政稅務學院）