房地产企业的利润总额与收入构成相关性研究Word文件下载.docx

房地产企业的利润总额与收入构成相关性研究Word文件下载.docx

《房地产企业的利润总额与收入构成相关性研究Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《房地产企业的利润总额与收入构成相关性研究Word文件下载.docx（10页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

山西

1755347

13018

1589240

23475

-48201

3766203

7941

3740967

572

286935

辽宁

8761740

68877

8575020

20793

471886

吉林

2399140

2361751

16690

70445

3224432

5031

3088206

4450

259512

上海

28762916

934164

23631227

1786989

5511776

江

21702070

163019

20929900

61954

1921361

浙江

18677604

56004

18186819

65505

1972895

安徽

5305822

46854

5102763

17277

272033

福建

8118966

112461

7401007

44425

946495

江西

3475546

19794

3300338

3995

316988

山东

12154441

129970

11631619

63053

999041

河南

6090315

45874

5939029

14200

583482

湖北

5108952

32707

4810571

17629

544947

湖南

5044767

203876

4579547

34215

-1631

广东

32702297

752014

29314579

607574

5498023

广西

3531568

71191

3403319

16504

191231

海南

1184764

21392

1104830

1290

97482

重庆

7494978

90684

6916711

56993

420912

四川

9780001

114589

9080558

35132

659611

贵州

1671033

8652

1576164

14690

-49016

云南

3088892

57408

2968597

26305

142347

西藏

170202

162858

7041

32212

陕西

2762805

7442

2698491

5113

53444

甘肃

919431

7475

864314

22120

27719

青海

305942

196

301373

1757

14362

宁夏

861927

3552

838979

15698

-3520

新疆

2020930

1140

1972731

24446

109486

单位：

万元数据来源：

《中国统计年鉴》

二、模型构造

现在，我们来分析各省区房地产企业营业利润受其收入构成的影响。

首先，我们构造模型的回归方程：

接下来，把相关数据输入Eviews，用普通最小二乘法求解，得道样本回归方程：

PROFIT=-247265.451472+0.3*SALE+2.*RENT-1.*LAND

通过上图可以发现，回归方程的拟合度较好，D-W检验也很好，不存在一阶序列相关。

但是土地转让收入的参数估计量的P值与t检验值都不显著，于是我们再来检验解释变量间的多重共线性：

通过上图可以看出，土地转让收入与商品房销售收入和房屋出租收入之间存在近似共线性，于是结合上面的P值和t值检验，可以去掉引起共线性的变量“土地转让收入”，从而得到新的回归方程：

同样，把相关的数据输入Eviews，用普通最小乘法得到样本回归方程为：

PROFIT=-237492.569606+0.4*SALE+1.*RENT

从上图可以看出，各参数估计量的P值和t检验值都很好，D-W检验也很漂亮地接近2，方程总体的拟合度也较佳，接下来异方差检验，这里我们采用的是怀特检验：

可以发现，可决系数R-squared较大，RENT^2的t-Statistic很大，说明存在着异方差。

此时，采用加权最小二乘法（WLS）消除异方差，得到新的样本回归方程：

PROFIT=-230904.740437+0.8*SALE+1.*RENT

经过加权最小二乘法后，样本回归方程的拟合优度得到改进。

三、模型改进

由于房地产企业营业利润中，商品房销售收入占了很大的比重，对营业利润起着最重要的贡献，而商品房的销售收入又与居民的储蓄存款、工资收入以及商品房自身的价格有很大的关系，所以，我们引进联立方程的计量经济学模型。

首先，我们先分析商品房销售收入与居民的储蓄存款、工资收入以及商品房自身的价格之间相关性，从而构建一个多元回归模型：

表2.商品房销售收入的影响变量及数据

地区

商品房屋销售

收入

职工工资总额

城乡居民储蓄存款（2006）

商品房平均销售价格（元）

21942743

87038000

11553

6026534

28074000

5811

9732071

80141600

2586

7849588

47961800

2250

5365887

22713500

2247

11027967

77012000

3490

5287046

31075200

2302

8841104

43735900

2471

14372216

87270000

8361

18066511

1.22E+08

4024

19242228

1.05E+08

5786

7089072

40778000

2664

9481296

44781000

4684

4994197

31516900

2072

19926356

1.04E+08

2904

14313529

73673700

2253

8712849

51034000

3053

8708188

47623100

2233

28549865

2.16E+08

5914

5872155

29462100

2539

1440067

7905700

4162

4998743

29490500

2723

10915972

67877200

2840

4392457

15968700

2137

5664925

28548600

2455

805584.1

1398000

2704

6986137

40676000

2622

3881377

18234000

2191

1120644

4062800

2311

1500243

5811300

2136

5332395

20356300

2081

万元（除特殊说明外）数据来源：

中国统计年鉴

SALE=-4355862.5225-0.8*WAGE+0.3*SAVING+1560.93435094*PRICE

从上图不难看出，居民的工资收入的参数估计量的P值达到了0.6539，t检验值夜很小，说明居民的工资收入对商品房销售收入的影响不显著，从而可以排除居民工资收入这个解释变量。

所以，构建新的回归方程：

然后，利用普通最小二乘法（OLS）得到样本回归方程：

SALE=-4379661.24107+0.1*SAVING

+1491.35939031*PRICE

可以看出，改进后的样本回归方程的参数估计量的P值和t检验都得到通过，拟合优度也较好，只是D-W值不理想，但是这并不影响回归方程选择的有效性。

所以，通过以上的检验过程，我们可以得到联立方程的计量经济学模型:

所以，把相关数据输入Eviews软件，利用二阶段最小二乘法（TSLS）得到利润方程的估计量为：

商品房销售收入方程的估计量为：

利润的样本回归方程为：

PROFIT=-255689.645126+0.4*SALE+1.*RENT

商品房销售收入的样本回归方程为：

SALE=-4379661.24107+0.*SAVING+1491.35939031*PRICE

四、单方程计量经济学模型与联立方程计量经济学模型的参数估计量比较

（1）单方程计量经济学模型求得的利润样本回归方程:

（2）联立方程计量经济学模型求得的利润样本回归方程：

通过比较可以发现，利用联立方程计量经济学模型得到的商品房销售收入的参数估计量要稍大于利用单方程计量经济学模型得到的商品房销售收入的参数估计量（0.4>

0.8）；

而利用联立方程计量经济学模型得到的房屋出租收入的参数估计量要稍小于利用单方程计量经济学模型得到的房屋出租收入的参数估计量（1.<

1.）。