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5.6.1 政治环境 15
5.6.2 自然灾害 15
5.6.3 社会危机与金融危机 15
6案例分析 17
6.1同济科技园区的简介 17
6.2杨浦区鞍山五村的简介 18
6.3杨浦区鞍山五村房价走势预测 18
6.4环同济科技园区周边商品住宅价格预测 21
7结论与建议 23
7.1结论 23
7.2建议 23
1 绪论
1.1 选题背景
我国的现代房地产行业是伴随着我国社会主义市场经济体制的建立从而逐渐发展起来的。从20世纪90年代到现今阶段，我国的国民经济一直保持较快的增长速度，房地产行业的快速发展的强劲的势头备受世人的瞩目，加上房地产行业关联度比较高，带动能力很强，已经成为了国民经济发展的支柱性产业。房地产行业的健康的发展对于保持我国国民经济的健康发展、促进大众消费以及改善民生等方面都具有十分重大的意义。
最近几年来，由于房地产开发具有一定的周期性和区域性的特点，房地产供求市场开始出现了阶段性失衡的情况；再加上住宅品质的定位、原材料价格的上涨、开发的成本增加等几种因素的共同推动，引起了住宅价格的快速的上扬。房价的上涨导致了地价的上涨，而地价的上涨又推动了房价的再一轮上涨。另外，由于住宅具有一定的保值与增值的双重功能，这就使得炒房群体的大量投资需求最终将房价推向了高潮。
1.2 选题意义
上海市同济大学科技园区是上海市发展的一项重大的事件。同济大学国家大学科技园，有着近百年历史的同济大学，现已发展成为拥有理、工、医、文、法、经济和管理的研究型、综合 性大学，拥有独特的学科优势、人才优势，丰硕的科研成果，强大的科技实力。随着科技园区的发展，人才的不断需要补充，人员居住的问题非常重要，所以使得研究环同济大学科技园区周边的住宅价格的走势具有非常重要的意义。
本文以科技园区周边商品房价格为研究对象，主要是为了解决两个问题：第一，哪些是影响科技园区周边商品房价格波动的主要因素；第二，这些不同的因素是怎样影响科技园区周边商品房价格的。
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国内研究现状
张秋霞和刘文锴认为房价收入比经常被用来预测未来的住宅价格走向，选取了部分解释变量包括城镇居民人均可支配收入，总人口，失业率等，建立现行模型解释了住宅价格变化，以15个城市为代表，利用灰色关联度分析理论为基础，对影响商品住宅价格的主要因素进行分析，得出6个影响力大的因素，即：商品住宅开发投资，人均GDP，居民消费价格指数，商品住宅销售面积，人均可支配收入和贷款利率。陈建国将影响因素分为：经济因素，自然因素，社会因素，政策因素和心理因素5大类。住户在价格主要受供求的影响，所以在此基础上，在需求因素上选择了人均可支配收入，人口因素和贷款利率等。从供给角度上，选取了土地成本，建筑成本。而其他因素，采用随机变量来处理。
1.3.2 国外研究现状
（1）Xiao qing Eleanor Xu & Tao Chen在《The effect of monetary policy on real estate price growth in China》中，使用季度数据从1998年:第一季度到2009年第四季度和月度数据2005年7月到2010年2月，本文考察了关键的影响货币政策变量，包括长期银行贷款基准利率、货币供应量和贷款信贷政策指标，在中国房地产价格增长动力。实证结果一致表明，扩张性的货币政策往往会加快后续房价增长，而限制性货币政策往往减速随后房价增长。这些结果表明，中国的货币政策操作背后的主要驱动力是房地产价格的变化中国的经济增长。还表明，没有热钱流动对房价增长的变化产生重大影响控制货币供应增长。最后，股市处于牛市市场往往会加快后续房价增长。（Xiaoqing Eleanor Xu & Tao Chen，2011）