计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析文档格式.docx

1、二、模型的建立（一）模型初步提出为全面反映我国房屋价格的现状，选择分地区的“商品房平均售价”为被解释变量包括31个省、市、自治区和直辖市的商品房平均售价。令解释变量“人均可支配收入”为X1“房屋平均造价”为 X2，“房屋销售面积”X3为 ，“房屋竣工面积”为X4。从（2007年中国统计年鉴收集到如下数据，见表1 表1 2006年我国房屋价格及影响因素数据地区人均可支配收入房屋平均造价房屋销售面积房屋竣工面积商品房平均售价北京19977.5223932607.624395.48280天津14283.0923271458.627234774河北10304.5614231817.949598.221

2、11山西10027.71350791.643938.71988内蒙古10357.9911201428.9742221811辽宁10369.6113363006.6110241.83073吉林9775.031201974.913807.42010黑龙江9182.3112301482.714104.12196上海20667.930893025.44901.57196江苏14084.2615026101.15170563592浙江18265.116793544.9614925安徽9771.0512352307.838371.32322福建13753.2813722021.695597.93994江西

3、9551.128671777.196074.61708山东12192.2412794172.2118680.62541河南9810.2611002409.3318733.12012湖北9802.6516082038.466871.22556湖南10504.6711722021.618423.31928广东16015.5821425178.5614886.14853广西9898.759141502.615373.72195海南9395.131491203.43633.93787重庆11569.1314152228.465622.52269四川9350.119484100.1510933.6227

4、1贵州9116.61943880.952831.51780云南10069.8914131693.076218.22380西藏8941.08162057.1891.71976陕西9267.715871116.514373.82461甘肃8920.59957515.481500.7青海9000.351311119.69650.61921宁夏9177.261021379.991141.52063新疆8871.271076892.44773.91858建立线性回归模型为：Y= 0+1X1+2X2+3X3+4X4+Ui（二）参数估计利用Eviews软件进行回归估计，结果见表2 表2 Eviews回归结果

5、分析Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/07/11 Time: 20:17Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2043.582381.4455-5.3574680.0000X10.3547230.0613305.783840X20.7982520.3702502.1559820.0405X30.0928680.1493690.6217380.5395X4-0.0570030.037343-1.52

6、64480.1390R-squared0.907951 Mean dependent var2918.065Adjusted R-squared0.893790 S.D. dependent var1594.208S.E. of regression519.5504 Akaike info criterion15.49049Sum squared resid7018247. Schwarz criterion15.72178Log likelihood-235.1027 F-statistic64.11481Durbin-Watson stat2.188557 Prob（F-statistic

7、）0.000000根据表2数据模型估计的结果为：y=-2043.528+0.354723x1+0.798252x2+0.092868x3-0.057003x4 （3814455） （0061330） （0370257） （0149396） （0037343）t=（一5357468）（5783840） （2155982） （O621738） （一1.526448） R=0907951，F检验值df=64.1148（三）多重共线性的检验与修正该模型表明R =0.9079，R2=O.8937，可决系数较高F检验值=64.0655，大于F0.025（4,26）=2.74，明显显著。但是当显著性水平a=

8、0.1时t0.05（27） =1.703，x3、x4系数的t检验不显著，可能存在着多重共线性计算各解释变量的相关系数得相关关系矩阵，结果见表3。 表3 解释变量的关系矩阵 1.000000 0.818220 0.548230 0.284944 0.281530 0.005798 0.840287由解释变量的关系矩阵可以看出，有些变量之间的相关关系不明显。进一步精确地研究该模型的多重共线性需采用逐步回归的办法。分别做Y对X1 X2 X3 X4 的一元回归，结果见表4。 表4 解释变量的一元回归变量x1x2x3x4参数估计量0.44842.82700.18640.0288t统计量13.27799.

9、38392.33970.5112R0.85870.75270.15880.00890.85390.74411.1298-0.0252其中，加入x1的方程Adjusted R-squared 最大，以x1，为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果见表5X1 X2 0.3177（6.1671）1.0780（3.1042）0.8874X1 X3 0.4900（12.7200）-0.1714（-1.9676）0.8670X1 X40.4739（14.9778）-0.0562（-2.8223）0.8822比较得知，新加入X2的方程修正的可决系数 =08874，改进最大，且各参数的t检验显著，选择保留x2再

10、加入其他新变量逐步回归,结果见表6 表6X1 X2 X30.3587（5.7136）0.9324（2.5287）-0.0963（-1.1313）0.8885X1 X2 X40.3684（6.4968）0.7799（2.1825）-0.0376（-1.8313）0.8961在x1 x2 基础上加入 x4后的方程的修正可决系数明显增大，且当可决系数仅=O.1的时候，t0.05（27） =1.703使得各个参数的t检验都显著。加入X3之后虽然 有所增大,当但当可决系数为0.1的时候， 参数的t检验不显著。这说明X3引起多重共线性,应予以剔除。最后修正多重共线性影响的回归结果为：Yi=-2150.06

11、9+0.3684X1十0.7999X20.0376X4t= （一63340）（64968）（21826）（-18313） =09065 F=872759（四）异方差的检验与修正采用怀特检验的估计结果如表7White Heteroskedasticity Test:F-statistic1.890015 Probability0.113330Obs*R-squared12.627210.125336Test Equation: RESID2 06/09/11 Time: 00:16 1901 19311897429.1621624.1.1700800.2545-565.8154300.7768-

12、1.8811800.0732X120.0218320.0104282.0936530.04802450.3741017.5662.4080750.0249X22-0.7526030.293214-2.5667390.0176752.4474418.22751.7991340.0857X32-0.0865210.049255-1.7565730.0929-250.0804123.8407-2.0193710.0558X420.0089330.0047901.8651570.07560.407329226395.10.191813441254.8396684.628.857373.46E+1229

13、.27369-438.28931.520036由表7可以看出Obs*R-squared=12.6272116.919所以不拒绝原假设表明模型方程不存在异方差性。六、自相关检验与修正 对样本量为31、三个解释变量的模型，在005的显著性水平下查DW 统计表可知dL=1.229dlx=1.65，模型中DW=2.188557，dlxDW4一d ，表明模型中不存在自相关性最后得到的模型结果为：t= （一6.3340）（6.4968）（2.1826）（-1.8313） =0.9065 F=87.2759其经济意义为：在假定其他变量不变的情况下,人均可支配收入每增加1元,商品房销售价格就增加0.3684元

14、：在假定其他变量不变的情况下，房屋平均造价每增加1元,商品房售价就增加0.7999元,在假定其他变量不变的情况下,房屋房屋竣工面积面积每增加1万平方米商品房售价就减少0.0376元结论：经检验结果表明，人均可支配收入、房屋平均造价、房屋竣工面积对房价具有显著性的影响。其中人均可支配收入和房屋造价对房价具有正相关的关系，房屋竣工面积与房价具有负相关的关系。面对我国房价飞涨的局面，这个模型对于如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。政策建议一、最高限价法的调控地方政府在土地拍卖时,明确所建房产的房价上限,然后在此基础上以价

15、高者购得。这样有利于资源更合理的分配,房地产开发商不能再盲目抬高拍卖价格,而必须进行开发核算,这样一来土地开发权将流入到具有开发成本和开发质量优势的开发商手中,这不仅可以很好的遏制房价而且还可以提高资源利用率。当然最高限价法调控政策是一剂猛药,使用需谨慎。二、政府必须加快廉租房和保障房建设 我国正处于工业化和城市化高速发展的时期,房地产需求旺盛。住房需求是人类的基本需求,保障人民的住房需求是政府的职责所在。在商品房价格水平较高的情况下,政府需要加大廉租房和保障房建设力度,发挥公共财政职能,为中低收入者提供公共产品性质的住房,保障居民的住房需求。参考文献：1庞皓2007计量经济学M 北京：经济科

16、学出版社2张晓峒2004计量经济软件Views使用指南M天津：南开大学出版社3王维国2002计量经济学M大连：东北财经大学4国家统计局2008中国统计年鉴5建设部政策研究中心课题组怎样认识当前房地产市场形势J中国房地产信息 2004 （12）6沈悦、刘洪玉住宅价格与经济基本面: 1995-2002年中国14城市的实证研究J经济研究, 2004 （6）.7梁云芳等房地产市场与国民经济协调发展的实证分析J中国社会科学, 2006 （3）.8聂学峰我国货币政策影响房地产市场的实证分析J河南金融管理干部学院学报, 2000 （4）.9何艳:当前宏观调控对我国房地产业影响研究J价格理论与实践, 2006 （1）.10张琦房地产投资与价格宏观调控效果如何J经济管理, 2006 （21）.11程建胜关于当前房地产宏观调控的几点思考J中国金融, 2007 （16）.12格林:计量经济分析M北京:清华大学出版社, 2005.13靳云汇,金赛男等高级计量经济学M北京大学出版社, 2008.14杨玉珍,文林峰抑制房价过快上涨宏观调控政策实施效果评价及建议J管理世界, 2005 （6）.