地价上涨是房价上涨的一个因素,但不是决定性的因素,房地产价格上涨的主要因素是市场供求关系的变化。近年来,我省的地价上升,一方面是还原土地本身市场价值的过程,另一方面是城市经济社会发展和加快城市建设的结果,从总体上看,目前仍处于合理的范围之内。

故联合上面的房产价值理论可以知道，影响房价的基本因素有：土地价格、房屋造价、销售成本。其他还有住宅需求与GDP、人口、居民收入、固定资产投资、居民年末储蓄总额、以及住宅价格或者房地产开发投资额、商品房施工面积、竣工面积、销售面积、竣工房屋价值、商品房销售额等十几项指标。

主成分分析

纵观这些评价指标，由于数据本身具有一定的关联，必然产生严重的相关性，故先用主成分分析对所选取的数据进行处理[7]。用SAS8.1软件进行求解（程序见附录）。由于条件的限制，并不能收集到浙江省各市的全部指标的数据，故下文只对收集到的大部分数据进行主成分分析。

.......

自变量的选取

上文提到影响房产价格的因素有很多，还有住宅需求与GDP、人口、居民收入、固定资产投资、居民储蓄总额、以及住宅价格等有着密切的联系。然而,因影响因素的重要性和显著性不同;故在最终回归方程中,不能将所有因素一一列入。因此,在众多的影响因素中,选择一些重要因素作为自变量,而把其余因素作为随机影响因素。[10]

商品住宅销量主成分回归模型

根据前述自变量选取原则及资料来源的可能性,在进行商品房价格的主成分回归预测时,根据初步选择了固定资产投资额、房地产开发投资额、商品房施工面积、竣工面积、销售面积、竣工房屋造价、商品房销售额等7项指标建立回归方程(见表4-5) 。

同样的，这七项指标的数据本身就具有一定的关联，就必定有相关性，在此我们先用SAS软件对这些数据进行主成分分析。根据主成分分析的结果可知，第一主成分的贡献率达到了0.9706，说明第一主成分就能解释97.06％的原始数据，在此也就选取第一主成分来为下文做分析。

.......

本文的研究工作主要有：

查阅了大量的有关房地产价格预测、有关分区研究的、浙江省房地产市场趋势、走向、需求分析等各个有关房地产的书籍，并搜集了大量能体现房地产水平的因素如：商品房价格、销售面积和竣工面积等。深入研究各种统计方法的SAS算法，利用搜集到的数据建立聚类分析模型、主成分分析模型和回归分析模型。对浙江省11个省辖市进行分区，对浙江省未来的商品房价格进行预测，并进行有效的评估。然而由于条件的限制，有些因素的数据搜集不够全面，造成所得的结果有一定的误差。

论文的主要结论

本文在对十多种能反映房地产市场水平的因素进行主成分分析，得到的两个主成分是GDP和销售价格，然后就利用这两个主成分的得分作为两个指标做浙江省11个省辖市进行聚类分析，得到的比较合理的结果是分成5类：杭州，宁波，温州、绍兴，嘉兴、金华、台州，衢州、丽水、舟山、湖州。

在预测部分，用主成分回归的方法对杭州地区和浙江省进行分析得......