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
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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.)。