其次，地方政府的激励与约束因素引致了房价“天价”的形成。即土地取得价格只涨不跌，对应于房地产开发需求。根据国土资源部《招标、拍卖、挂牌出让国有土地使用权规定》和国务院《关于加强土地调控有关问题的通知》，商业、旅游、娱乐和商品住宅等各类经营性用地及工业用地必须实行招标拍卖挂牌出让。从开发商角度分析，“价高者得”的竞争机制必然导致地价的上涨，这也就是2009 年到2010 年频频出现地王的原因。从政府角度分析，我国土地供应实行政府垄断制度，地方政府为筹措更多的土地出让金以加速城市建设的步伐，在房价上涨或预期上涨时提高土地价格，而如果土地需求降低，政府则暂时减少供地，却不会采取降价的措施来提高需求。
第三点，自由的房地产市场是高房价形成的一个重要因素。我国在关系人的重要生存权之一的居住权方面的房地产行业实行充分的自由市场经济，任由需求决定价格，也不管需求是否正当，任其无限膨胀，一直把房产价格推向天价，使社会中的大部分人买不起住房，只能在“蜗居”中生活。自由市场的弊端发展到了极致！ 3) 采用层次分析法分析 （1） 建立递阶层次结构模型
首先建立层次结构，分为三层。最左层为目标层：房地产房价的影响因素；中间层为准则层即影响因素层，我们通过前面的分析，影响房地产价格的主要因素有三个，即房地产的供给因素、房地产的需求因素、房地产的开发行为因素。最右层为指标层：指标层按照房地产价格的形成规律、逻辑关系、调控目标对因素层进行细化。不同的调控方向，决定不同的影响因素构成指标。房地产供给因素三指标为：开发土地供应量、建筑容积率、套型面积指标；需求因素三指标为：限制外资炒作、控制投资性需求、减少被动需求；规范开发行为因素指标为：规范土地取得行为、控制超额利润率。 （2） 构造出各层次的所有判断矩阵
首先准则层中的准则在目标衡量中所占的比重并不一定相同，我们认为他们各占有一定比例，于是我们决定引用数字1-9及其倒数作为标度来定义判断矩阵A（见表 ）。
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表1判断矩阵标度定义
1. 确定准则层C 对目标层O的权重 ，构造判断矩阵
?11/51/3? A??515/3?1????33/51??
2. 确定指标层Q对方案层C的权重 ，构造判断矩阵
?1/1?5/6
??1/2
?2/3? A2=?3/2? ?1/3?7/6 ???1/6
6/51/13/54/59/52/57/51/52/16/11/14/33/12/37/31/33/21/13/41/19/41/27/41/42/35/71/34/91/12/97/91/93/15/33/22/19/21/17/21/26/76/1?5/75/2??3/73/1??4/74/1?9/79/1??2/72/1?1/17/1??1/71/1??（3） 使用matlab求解得到结果如下
1. 判断矩阵 的结果 该判断矩阵权向量计算报告： 一致性指标CI:4.4409e-16 一致性比例CR:7.6567e-16 一致性检验结果:通过 特征值:3
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权向量 :0.11111 0.55556 0.33333 2. 判断矩阵 的结果 该判断矩阵权向量计算报告： 一致性指标CI:0.032173 一致性比例CR:0.022817 一致性检验结果:通过 特征值:8.2252
权向量 :0.15737 0.16068 0.078686 0.10492 0.23606 0.052458 0.1836 0.026229 5.2 结果分析
1. 对判断矩阵 进行结果分析
由结果可看出一致性比例较小，接近于0,而检验的标准是CR< 0.1 时可以认为判断矩阵是可以接受的，0<0.1,所以结果可以接受。
且由权重向量可得O与C的关系
O?0.11111C1+0.55556C2+0.33333C3 2. 对判断矩阵 进行结果分析
由结果可看出一致性比例较小，接近于0,而检验的标准是CR< 0.1 时可以认为判断矩阵是可以接受的，0.022817<0.1,所以结果可以接受。
且由权重向量可得C与Q的关系 C1?0.15737Q+0.16068Q+0.078686Q124536 C2?0.10492Q+0.23606Q+0.052458Q C3?0.1836Q+0.026229Q783. 对结果进行组合分析
对两种结果各占的比重不同联立式子可得：
O?0.017485381Q1+0.017853Q2+0.008743Q3?0.058289Q4+0.131145Q5+0.029144Q6?0.061199Q7+0.008743Q8于是由式子对影响因素进行排序： > > > > > > >
可知次序依次为：投资性需求，土地取得价格，工地供给量，个体炒作行为，房子稠密度，被动需求，经济房限制，房价利润高低。
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所以可以得出结论：投资性需求，土地取得价格，工地供给量为三大主要影响因素。 5.3 抑制房地产价格的建议
通过以上模型我们可以看出：在控制房地产价格的影响因素中，控制投资需求最重要，房地产作为商品，具有投资价值，但我国土地社会主义公有制属性、土地资源的稀缺特性以及目前住宅短缺性，使政府有责任限制投资性需求以保障弱势群体的居住权。其次是规范土地取得行为，由于在房地产开发成本构成中，土地取得成本占开发成本30%-50%甚至更高的比重，因此，规范开发商拿地行为，避免开发商拿地过程中的不良博弈，降低土地取得成本，无疑会对抑制房价起到积极作用。第三是增加土地供给，加大公共财政体制改革，严格土地管理，改变地方政府对土地财政的依赖关系。土地是房地产开发的载体，政府相关部门采取积极的土地供给政策无疑对房地产的供给起到促进作用。积极的土地供给包括新增开发用地政策、闲置开发用地的处理政策及保证土地供应计划的实施政策等。严禁炒作，政府可以通过建立房地产的信息共享，使房地产的信息明朗化，从而防止不法房地产商的非法炒作，再者减少被动需求，所谓被动需求是指违背消费者主观意愿的消费需求。政府部门在制定城市规划、旧城改造以及土地一级开发过程中，兼顾效率与公平原则，提高土地的利用效率。另外提高建筑容积率，在土地供应面积一定情况下，提高容积率可以增加房地产供给。提高开发用地的容积率和土地利用率是必要的。限制套型面积，控制超额利润。 5.4 改进方向与评估
我们用层次分析法建立的模型可以清楚的看出影响房价的各个相关因素的重要程度，根据实际情况可以验证模型的合理性和实用性。但是由于我们所考虑的因素不是太全面，还有各地区的具体情况不同，运用时还需要根据实际情况而定。同时对于层次分析法此方法本身，有一定的缺陷，毕竟判断矩阵是根据建模者的个人经验，建模者的主观判断有较强的决定作用，可以考虑与计量经济模型相结合，可能效果更好。
六、 对房价预测模型的建立
6.1 模型建立与求解
由于预测必须是建立在某些样本空间基础上进行的，所以预测结果一定程度上与样本空间的选取有一定的联系。于是为了简化问题，增加模型的可理解性，我们选取了几个有特点较相关的因素来进行傅里叶级数分析。
1) 指标选取
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由模型一房价形成分析模型可以知道投资性需求、土地取得价格、工地供给量为三大主要影响因素，于是我们决定通过选取这三者相应的指标得出他们与房价之间的关系，在通过图像得到趋势以验证建议。
首先我们选取了北京市这一个大城市作为我们的分析目标；其次选用房地产开发企业商品房平均销售价格来代表房价，住宅的固定资产投资完成额来代表投资性需求，用房地产开发企业投资完成额_土地购置费来代表土地取得价格，用房地产开发企业购置土地面积来代表工地供给量。如表2。
表2因素与指标的对应关系
2) 数据采集
我们的数据采集主要是通过国家统计局及每年的北京市统计年鉴中采集得到的，同时引用了中经网统计数据库的部分数据（http://db.cei.gov.cn/page/Login.aspx），将数据整合，得到表3。
表3数据采集
指标地区频度单位20052006200720082009201020112012房地产开发企业商品房房地产开发企业购置土房地产开发企业投资完固定资产投资完成额_平均销售价格地面积成额_土地购置费住宅北京市年元/平方米6788.098279.5111553.2612418137991778216851.9517021.63185531883322633北京市年万平方米773.87295.01391.55823.44625.01858.75507.04305.99906.178 580.76390.96北京市年亿元239.7660.31293.21639587.71292.71301.231102.691159.471378.942052.92北京市年亿元877.9951.31091.391028.221034.681662.181942.641872.962026.752102.652072.62 201320142015