随着经济的快速发展，短短几年时间，有的城市房价已翻了几倍，房价成了人们讨论的热点话题；“房地产泡沫”、“房奴”……成了当前最流行的词语。由于城市化水平的加快，城市建设的提速，人们生活水平的提高，人们对住房的需求量不断增加，商品住宅已成为国家、地区经济新的增长点，开发商投资的主要对象，商品住宅价格的变动和发展趋势举足轻重。因此，本文从商品住宅价格入手，深入研究商品住宅价格的变动趋势并进行科学预测，寻求影响商品住宅价格的各种因素，并运用定量分析的方法得到影响商品住宅价格的重要因素，对科学合理地确定商品住宅价格，指导政府政策制定与管理，促进商品住宅市场健康、稳定、有序发展都有着重要的意义。　　 首先，参考现有研究成果，对商品住宅价格形成的基本原理进行阐述，分析了商品住宅价格的特征、构成和种类，对影响商品住宅价格的因素进行定性分析，影响商品住宅价格的因素非常多，文中选取自然因素、经济因素、环境因素、政策因素、社会因素和心理因素等来进行分析。　　 其次，构建了并列串联型灰色遗传BP神经网络组合模型和残差串联型遗传BP神经网络组合模型，用于对郑州市商品住宅价格进行预测。利用2006年第1季度到2009年第2季度郑州市商品住宅价格时间序列，建立GM(1,1)模型、Verhulst模型和离散灰色模型的三个微分方程，把三个微分方程的预测值作为输入样本，实际数据作为输出样本，构建了并列串联型组合模型。计算GM(1,1)模型的模拟值与实际值的残差，组成残差序列，构建了残差串联型组合模型。分别对2009年第3季度到2010年第3季度的数据进行预测和检验，预测结果表明：残差串联型组合模型预测精度最高，并列串联型组合模型次之，且均高于三种灰色预测模型。　　 最后，对郑州市商品住宅价格市场进行了灰关联分析，得到了影响郑州市商品住宅价格的主要因素。由于市场数据获得的困难性，文中选取国内生产总值、城镇居民人均可支配收入、商品住宅销售面积、人均国内生产总值、城市化水平和商品住宅开发投资额等影响因素进行分析，结果发现影响郑州市商品住宅价格的因素按影响的重要程度排序为：城镇居民人均可支配收入>人均国内生产总值>国内生产总值>商品住宅销售面积>城市化水平>商品住宅开发投资额，为开发商制定经营策略和政府进行宏观调控具有一定的参考价值。