负增长。
虽然，价格还是要取决于市场，在长期效果和整体趋势上，政府宏观调控并不能改变价格变动的本质和性质。国家宏观调控政策在短期内可以取得很好的效果，即在一定程度上能够很好的控制房价的上涨。 ? 发挥税收、货币、信贷、土地政策的作用
? 规划住宅结构，放缓一线城市建设，加快二三线城市建设，完善城市公共设施 ? 强化土地管理。在土地价格指数与房价的关系图中容易看出，低价对房价的影响是
很大的，因此要加强土地管理，防止投资商哄抬地价。 4.2对经济发展的影响
改革开放以来，随着中国经济的飞速发展，房地产市场化开发的逐渐深入，住房需求的增多和购买力的加强，使得房地产市场欣欣向荣，在拉动经济增长的同时，也使得房价居高不下，尽管现在房地产开发商在户型，配套，环境规划，物业管理，卫生等方面相较于以前有不少的提高，但这并不能忽视房价节节攀升且居高不下的现状。 从上题的合理性分析中，我们知道从2006年后，房价的上涨过热，远远超过了居民的购买能力，已经处于不合理的房价水平。
我们从收集的有关于上海房价与部分经济数据， 房价 生产总值 4771.17 5210.12 5741.03 6694.23 8072.83 土地交易价格指数 100 人均消费支出 8868 人均可支配收入 11718 固定资产投资 1869.67 住房按揭贷款 464.16 3326 3659 92.7 9336 12883 1994.73 650 4007 103.3 10464 13250 2187.06 1086.71 4989 118.9 11040 14867 2452.11 1709.13 6385 143.1 12631 16683 3084.66 2445.53 20
6698 9247.66 10572.24 12494.01 14069.87 15046.45
153 13773 18645 3542.55 2644.94 8237 10292 13411 15800 154.8 14762 20668 3925.09 2483.73 166.9 17225 23623 4458.61 2859.92 180 19398 26675 4829.45 2915.49 184 20992 28838 5273.33 3912.88 运用matlab作图（程序见附录C），得出
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从图中，我们可得出房价的不断上涨，虽然对我们所分析的数据都成一个正相关的关系。但经过分析，不难发现房价对整个生产总值的影响呈一个渐渐变缓的趋势。而住房按揭贷款却随着房价的提高迅速增长，居民的购买力和需求被人为的多倍放大，虽然在最初对房地产业的兴盛起到了不可否认的推动作用，但时间一长，其弊端也逐渐显现，过早的引用西方的按揭购房方式，使得供需矛盾被快速的激化，而在暴利的刺激下，许多房地产商捂盘销售，控制房源，使得矛盾进一步激化，房价也随之直线上升，人民无法接受高房价之下，按揭购房就成了必然的付款方式。虽然这样能够解决一时的燃眉之急，但在未来的几十年里，这些人每个月都要用收入的很大部分来还款，必然会使其在未来的购买力大幅下降，而在金融危机之后的中国，经济的增长很大程度都要依赖国内巨大的消费需求和购买力。透支了未来的购买力，也就是透支了未来的中国经济。
高房价对经济的严重影响之一是造成了消费需求的下降和私人投资的上升。一国经济的总需求是由消费、投资、政府购买和净出口四个方面组成。高房价使得居民将原本能够用于消费的大量资金来用于支付远远超过正常房价的巨额房款，因此高房价对消费的极大的抑制作用是不言而喻的，同时，住房的购买属于投资需求，从而私人投资却大大增加了
另一方面，由于地价高是房价高的一个主要因素，实际上，在开发商利润不断下降的今天，购房者资金的相当大一部分最终进入了地方政府的财政预算外收入，成为地方政府收入的一个极其重要的部分。因而，以高地价为基础的高房价可以看作是政府变相的提高了税赋的比例。正如过多的政府投资对私人投资会产生挤出效应一样，相应的，高房价实际是造成了过高的政府税收对私人消费的另一种“挤出效应”。而这种“挤出效应”导致了消费支出与政府购买支出的比率的失调，同政府投资挤占私人投资的挤出效应一样非常有害。
但是我国现在是房地产过热，就是说房地产需求占总需求比重过大，在当前情况下，单纯的靠市场自我调节的手段并不能遏制房地产市场中的泡沫和房价的恶性上升，国家采取包括行政调节在内的宏观调节是合理的也是必须的。事实上，很多其他国家的房地产市场的经验和教训也证明了单靠市场调节的脆弱性。
通过国家的宏观调控，以及相应的政策措施，可以有效控制房价和地价的上涨。从而达到房价的稳定以及经济消费的正常发展。
总而言之，单一的抑止需求并不能真正解决房价上涨过快的问题。真正的良药应该是双管齐下，从供给方面解决地价成本的上涨问题，从需求方面抑止投资性需求特别是
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国内国外的大量投机性行为。解决了这两个方面的问题，对于房价的调控才会取得真正的效果。
5 模型的优缺点分析及推广
① 模型忽略了政策等因素对房间的影响，导致模型预测结果与实际值有一定差距 ② 建立灰色预测模型精度高
③ 对模型的拟合结果进行了检验，说明了可靠性
④ 多元线性回归模型可能对主要因素选取不够好，置信区间都包括了零点 ⑤ 灰色预测模型的计算没有以方便的代码形式列出
推广：本模型使用于影响因素众多，无法全部考虑或数据不全的预测模型。
6 参考文献
[1]上海统计年鉴2011.05.10-15
http://www.stats-sh.gov.cn/2004shtj/tjnj/tjnj2010.htm
[2]刘卫国.MATLAB程序设计教程.北京.中国水利水电出版社.2005
[3]姜启源，谢金星，叶俊.数学模型.北京.高等教育出版社.2011
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附录：
表A-1 上海市2002-2010年数据表1
住宅平均销售价格/元 4007 4989 6385 6698 8237 10292 13411 15900 19168 人均住宅面积/m2 13.1 13.8 14.8 15.5 16 16.5 16.9 17.2 17.8 年份 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
人均收入/元 13250 14867 17175 18645 20668 23623 26675 28838 31838 表A-2 上海市2002-2010年数据表2
人均可支配收入 11718 12883 13250 14867 16683 18645 20668 23623 26675 28838 人均生产总值 30047 32333 35455 40130 46755 52535 58837 68024 75109 78989 年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
房屋销售价格 职工平均工资 3326 3659 4007 4989 6385 6698 8237 10292 13411 15800 15420 17764 19473 22160 24398 26823 29569 34707 39502 42789 附录A MATLAB的回归模型相关数据求解
>> y=[3326 3659 4007 4989 6385 6698 8237 10292 13411 15800]’ >> x=[
1 11718 8868 100 10000 1 12883 9336 92.7 8593.3 1 13250 10464 103.3 10671 1 14867 11040 118.9 14137
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