由于?t的平均值为-0.74858,相对于Y值来说非常小，可以近似看成是0，从而予以忽略不计。
所以模型进一步化简为：
Y-5642.4=0.01197*(A-13611.7)+0.1281*(B-28495.7)-0.8191*(C-1901.9)+
3.0715*(D-424.2)
即
Y=0.01197*(A-13611.7)+0.1281*(B-28495.7)-0.8191*(C-1901.9)+
3.0715*(D-424.2)+5642.4
即
Y =a1*（A-pjA）+a2*(B-pjB) +a3*(C-pjC) +a4*(D-pjD) + pjY 或
Y =a1*ΔA +a2*ΔB +a3*ΔC +a4*ΔD +pjY
其中
.7??a1?? 0.1197??pjA??13611?a????pjB??28495? 0.1281.72??=?? ，????? ,pjY=5642.4 ?a3??-0.8191??pjC??1901.9?????????a 3.0715pjD424.2?4???????
七、结果分析
7.1、回归分析
应用上述模型从理论上来说可以由一个城市的工薪收入、城乡人均储蓄余额、造价、人均全年住房支出等方面的信息来推求这个城市的商品房平均销售价。
利用表一中的各个城市的工薪收入、城乡人均储蓄余额、造价、人均全年住房支出，来反推各个城市的商品房平均销售价并且与已知的商品房平均销售价和作对比，从而来评价该模型的实用性。
模型计算值Y =a1*（A-pjA）+a2*(B-pjB) +a3*(C-pjC) +a4*(D-pjD) + pjY 将上式右侧参数及矩阵带入可得模型计算值Y（利用MATLAB软件，计算程序参见附录6）,结果见表八及图6
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表八 实际值均衡价格与计算值均衡价格对比分析 城市 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 实际商品房平均销售价 13799 6886 3263 12840 4983 7826 5427 3532 2680 3509 2931 2452 3223 计算商品房平均销售价 13731 6655 3321 13181 5375 7351 5024 3029 2961 3458 3128 2717 3417 误差百分比 0.49% 3.35% -1.78% -2.66% -7.87% 6.07% 7.43% 14.24% -10.49% 1.45% -6.72% -10.81% -6.02%
图6是实际房价与计算房价对比图，通过此图可以更加直观地看出二者的对比情况。
实际房价与计算房价对比图16000140001200010000房价800060004000200001234567城市序号8910111213
图6
由以上回归分析数据与实际数据对比可以看出，此模型基本上能满足精度要求，但还是存在许多不足之处，如实际数据不足，同时忽略了许多其他的相关因素，而且在以上讨论的各因素中不同因素之间还存在共线性问题等，所以模型有待进一步改进优化。
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八、 模型应用
8.1 影响房价的各个变量的预测
选取北京为例，收集了北京从2003年到2009年与房价最相关的四个因素，见表九。然后对四个因素分别做出其与年份的拟合曲线，其中用1代替起始年份2003年，2代替2004年，??，7代替2009年；再通过所求出的拟合曲线[4]，对四个因素未来四年走势进行定量分析。
年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 城乡人均储造价（元/人均全年住蓄余额（元/平方米） 房支出（元） 人） 10152.14 36356.46 1780.60 489.50 11590.45 41007.03 1801.84 501.23 13666.34 48619.64 2153.40 456.30 16284.17 55064.01 2392.99 575.68 17318.72 2175.57 605.89 56064.54 18738.96 552.31 86561.06 2374.10 21105.61 551.99 83601.71 2219.07 工薪收入（元） 表九
8.1．1 工薪收入与年份拟合曲线
参照表七中的数据，运用MATLAB建立拟合曲线，。通过实验发现，采用一次多项式进行逼近最为合理（运用MATLAB软件，方法参见附录7.1一次拟合曲线程序）。
工薪收入与年份拟合曲线（见图7）为：
Y = 8292.4 + 1814.6x
图7
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下面运用拟合曲线，计算未来四年工薪收入：
年份序号 年份 工薪收入（元） 9 2011 24624 10 2012 26438 表十
8.1.2 城乡人均储蓄余额与年份拟合曲线
参照表七中的数据，运用MATLAB建立拟合曲线。通过实验发现，采用二次多项式进行逼近最为合理（运用MATLAB软件，方法参见附录7.2二次拟合曲线程序）。
城乡人均储蓄余额与年份拟合曲线（见图8）为：
Y=33210+2345x+780x
211 2013 28253 12 2014 30068 图8
下面运用拟合曲线，计算未来四年城乡人均储蓄余额： 年份序号 年份 城乡人均储蓄余额
8.1.3 造价与年份拟合曲线
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9 2011 117495 10 2012 134660 表十一
11 2013 153385 12 2014 173670
参照表七中的数据，运用MATLAB建立拟合曲线。通过实验发现，采用二次多项式进行逼近最为合理（运用MATLAB软件，方法参见附录7.2二次拟合曲线程序）。
造价与年份拟合曲线（见图9）为：
y=1407.8+332.5x-30.5x
2
图9
下面运用拟合曲线，计算未来四年住房造价： 年份序号 年份 住房造价
表十二
9 2011 1929.8 10 2012 1682.8 11 2013 1374.8 12 2014 1005.8
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