谈房产经济住房需求的长期动态预测

　中国是当今世界最大的房地产市场,住房又是房地产市场中最大的市场。我国曾经长期实行计划经济体制，城镇住房长期严重短缺，房产经济住房需求论文联盟http://的长期动态预测是按照政府计划管理的要求进行预测。
　　1 常用预测方法
　　1.1 计划方法
　　在住房制度比较稳定，住房市场机制比较成熟的国家和地区，可以用回归分析的方法来预测住房需求。我国曾经长期实行计划经济体制，城镇住房长期严重短缺，住房建设的预测也是按照政府计划管理的要求进行预测的：即政府先根据未来异端时期经济发展目标和居民的居住状况，提出这一时期居民居住应达到的指标，如人均面积、住房成套率等；然后，政府的住宅建设部门根据这些指标，估计未来时期人口的增减和旧房的拆除量，计算需要建设的住宅建筑面积和套数，并根据物价变动情况，计算出住宅建设需要的投资总量。这种方法显然忽视了住房市场中的需求。1992年以来，住房市场化程度不断提高，住宅建设投资体制、旧房拆除改造和住房分配形式等均发生了重大变化，因此，按照这种方法测算早已不适应市场经济需要了。
　　1.2 多元回归
　　多元回归是一种比较常见的方法。但是在房地产的预测中，需要注意适用条件。其适用的前提条件是，在预测期间，各变量之间相互影响的关系不变，外部条件也不会发生影响内生变量的事件。这在快速发展中的中国，很是难做到的。其主要原因在于影响住宅需求的因素数据不完整或无法量化。住宅需求受到多种复杂因素的影响，主要有经济增长、收入增长、人口增长、住宅价格的升降、住宅贷款利率的升降和政府住宅政策的变化等因素。WWW.11665.CoM其中，除了前3个变量有较为准确的统计数据之外，后3个变量的完整化均有困难。因为住宅价格升降指数没有权威的统计；住宅贷款利率的变化时间系列太短；而政策变化更无确切地量化。这3个变量用虚拟变量代替把握也不大。以可量化的gdp、居民可支配收入和居民人口数为自变量，所作的人均住宅占用面积回归数量模型也没有多大经济意义。
　　因此，中国的多元回归所得到的结论，往往只能在政策变量等外部条件来不及改变的短期内适用；如果说要预测长达5年以上的房地产，显然是不适用的。
　　1.2 时间序列数据分析
　　从数据的来源和计算方法来考虑，这是一种最为简便的方法，但是住房需求量起伏很大。如上海市1985年、1986年、1993年、1996年住宅需求增长率都超过10％，住宅占有的发展变化在时间上能显示一定的内在联系，有某种明显的趋势，即在一个阶段内大致呈现“起先缓慢增长，然后加速增长，而后缓慢增长”的过程。但是，如果跨越多个住宅占有发展阶段，时间序列数据分析的方法就无法揭示阶段性的规律。从这个意义上来说，对于不稳定的指标本身，时间序列数据分析的方法是存在缺陷的。
　　2 长期新建量的动态预测
　　如果在住房水平不同的阶段，都服从x2分布，那么，根据分布的不同得到的预测量可以反映阶段的变化。相比其他预测方法，它揭示了住房占有阶段性变化的规律，并且能够反映出结构的变化规律。对实际的房地产市场，还必须考虑空置率修正。根据联合国的相关定义，住房空置率是指当前已竣工面积而不住人的住房单元占总住户的百分比，即以面积来衡量就是空置量与全部社会住房存量之比。我国普遍采用的商品住宅空置量占近3年竣工量之比。国家统计局《固定资产投资统计报表制度》规定，空置房是指报告期末已竣工的商品建筑面积中，尚未销售和出租的部分，包括以前年度竣工和本期竣工可供出售或出租而未出售或出租的部分。一般来说，前者反映了房地产一、二级市场的总体状况，后者反映了一级住宅市场