随着我国住房制度的深入改革,国内的房地产市场得到了飞速发展,我国城镇居民的消费结构发生了很大变化,住宅消费支出占居民消费总支出的比重越来越大,其对国民经济增长的拉动作用也越来越强。自1998年以来,杭州住宅消费市场进入了一个快速发展阶段。经济的快速发展、居民收入的不断提高以及城市基础设施的不断完善,促使杭州住宅市场有效需求迅速扩大,市场成交量持续增加。市场的快速发展,对政府和企业都是一种考验。对政府来说,引导住宅业的健康发展,必须在对居民住宅消费趋势做出正确预测的基础上,充分发挥“有形的手”的作用,加强住宅市场管理,培育良好的住宅消费环境;而对房地产企业来说,正确预测居民的住宅消费趋势,从而有效控制投资加速度,协调商品住宅的建设力度,避免产品结构性过剩和局部过热,是企业在激烈竞争中获利的前提。因此,科学、合理地分析居民的住宅消费情况,预测其住宅消费支出具有重要意义。本文采用定性与定量相结合、静态与动态相结合、理论与实证相结合的方法,首先分析了杭州城镇居民住宅消费的现状,然后用灰色关联度分析法确定了影响杭州城镇居民住宅消费的关键因素依次为人均可支配收入、国内生产总值和住宅平均售价,接下来通过对多元线性回归模型、BP神经网络模型和支持向量机模型的比较,得出了最适合杭州城镇居民住宅消费支出的预测模型为支持向量机模型,并利用这一模型预测出了杭州城镇居民2009～2010年的住宅消费支出,为政府制定宏观调控决策以及企业制定发展战略提供技术上的支持,从而引导杭州市房地产市场持续稳定健康发展。