[求助]有大量基础数据，想预测未来房价的涨幅情况

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有很全面的基础数据，想分析未来住房价格的走势，应该使用什么模型

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关键词：基础数据 预测未来 高手指点 住房价格 很全面 数据 预测 基础 房价 涨幅

有多少解释变量？样本是多少？

目前所有的数据是从1990年到现在历年的GPD，人均收入，土地的价格，商品房筑面积，差不多包括了所有会对房价产生影响的数据，现在就是想利用这些预测未来的商品房价格会是多少，应该怎么样建立或使用什么模型呢，请大家帮忙

一般总是多元线性回归模型把，选择重要的影响因子（要注意多元线性相关这一问题），这个可以借鉴前人的经验，也可以自己采用经验选择，当然spss还提供有一些选择的方法，看了就知道了。

但是个人认为房价是很难预测的，对政策非常敏感。而这些政策很多是外生的，难以预测，也是难以放到模型里面去的。

同意楼上说的，先用多元回归试试，看看模型显著不，如果可以的话，最好在和时间序列ar模型比较一下，看有优势吗。这是从预测上说，如果想说明变量的关系，不做预测就不用了。只说关系不预测，一些检验也可放松。

可以试试var模型！！！