上海电力学院计量经济学实验报告.docx

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上海电力学院计量经济学实验报告

计量经济学实验报告

题目我国商品房价格影响因素分析

专业：

经济学

班级：

******

姓名：

******

学号：

******

上海电力学院经济与管理学院

目录

一、引言···············································3

二、确定变量并建立模型·································4

三、计量经济学分析（Eviews6.0）·························5

1、初步回归·······································5

2、多重共线性检验································5

2.1相关系数检验·······························5

2.2逐步回归法解决多重共线性···················6

3、异方差的检验···································9

3.1怀特检验···································9

4、自相关性检验···································9

4.1检验·······································9

4.2迭代估计法·································10

六、最终结果说明·······································11

七、政策建议·········································12

1、引言

近年来，随着我国市场化改革的快速推进，房地产业已经成为拉动经济增长的支柱产业。

从住房制度改革以来短短几年时间，纵观国内，从沿海开放城市到中西部欠发达地区，中国大地上几乎所有城市商品楼如雨后春笋般拔地而起.

从2005年以来，国内房价持续上涨.从2005年到2009年，全国房价平均涨幅分别为4.8%，9.7%，7.6%，5.5%.房价上涨加剧住房分配不公，损害房地产业可持续发展的市场基础，而且一旦泡沫破灭，将危及宏观经济的稳定.为了稳定房价，国家在利率、信贷、税收、土地供给等方面出台了一系列调控政策，但是房价增速仍然维持在比较高的水平上，中低收入家庭的住房负担越来越沉重，在房地产上所累积的金融风险有扩大的趋势.据国家发改委、国家统计局调查显示，2009年1月，70个大中城市房屋销售价格同比上涨5.6%，而到12月这个数字变为10.5%.另据《2007年房地产市场运行状况及2008年形势预测》报告，2009年前三季度全国70个大中城市土地交易价格分别上涨9.8%、13.5%、15%，达到了2000年以来的最高涨幅，其中，以住宅用地和商业旅游娱乐用地价格上涨最快.是什么原因造成房价持续上涨？

随着商品房的涌现，商品房价格成为广大居民关注的一个热点.影响房地产价格波动的因素大致可分为内生因素和外生因素，内生因素包括地价、建筑成本和经济发展带来的社会需求等，外生因素包括利率、区位因素、经济政策等.外生因素一般是通过内生因素的传导来实现对房地产价格波动的影响.

有很多文献对房价上涨问题进行了研究.归纳以来，有这样几个观点，成本（包括地价）推动说，需求推动说，地方政府与开发商合谋说，信贷膨胀说，投机（包括国际游资）说，制度缺陷（包括房地产开发模式、土地管理制度等）说，等等.这些文献都在某个侧面揭示了房价上涨的原因，但是或多或少缺乏严格微观理论支持。

本次实验报告运用Eviews6.0软件和计量经济学相关知识对影响房价的因素做出了自己的推测，并对实验结果进行了经济和政策意义上的建议。

参考文献：

唐莉.影响房价变动的计量经济学分析.广东技术师范学院学报.2011（09）

二、确定变量和建立模型

先建模

Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+u

根据我们对影响房价因素的分析，我们引入了以下几个变量：

Y商品住宅的价格（元/平方米）

X1竣工商品住宅单位造价（元/平方米）

X2单位土地购置费（元/平方米）

X3城乡人均可支配收入（元）

X4建筑业GDP（亿元）

其中，竣工商品房单位造价反映的是商品房的制造成本

单位土地购置费用反映的是房屋建造前的土地成本

城乡人均可支配收入代表的是城乡居民的购买力变化

建筑业GDP反映了整个建筑行业的发展状况

在此为了剔除物价水平变动对数据的影响，我们将搜集到的名义数据全部除以了以1997年为基期的CPI，以下是计算后的结果（中国统计局）。

年份

商品住宅的价格

竣工商品住宅单位造价

单位土地购置费

城乡人均可支配收入

建筑业GDP

1997

1789.8037

403.3511

372.7961

5160.3000

4621.6136

1998

1868.3577

429.9754

374.3059

5468.4117

5025.5622

1999

1898.7007

441.8367

427.4822

5985.4036

5288.1814

2000

1983.8972

465.7283

442.0279

6394.3134

5622.8059

2001

2039.3674

495.9562

448.7369

6936.5154

5998.1856

2002

2132.2471

530.0511

470.0146

7852.0584

6590.7418

2003

2213.3759

590.5647

579.9346

8533.9986

7545.4246

2004

2470.8868

645.9396

627.3740

9134.2805

8429.1434

2005

2797.0773

719.9820

723.0765

9993.2256

9873.5266

2006

2926.5326

781.8060

978.5283

11032.9576

11641.9590

2007

3263.3842

795.0360

1084.0426

12341.8659

13694.3177

2008

3022.8370

813.2593

1288.0179

13341.3389

15845.8391

2009

3796.8952

895.7220

1607.3112

14623.2714

19071.3710

2010

3894.7722

986.8398

2063.1147

15751.6537

22020.3265

三、计量经济学分析

1、初步回归

利用上面的数据，使用Eviews软件回归得到下图结果：

Y=731.9074+3.6076*X1-1.4371*X2-0.2114*X3+0.2685*X4

200.15631.26430.82540.12460.1179

t3.65672.8535-1.7410-1.69702.2768

F=142.8661

模型R2=0.984495

可决系数很高，F检验值142.8661，显著。

但当α=5%时，t0.025（9）=2.2622,X2、X3、X4系数的t检验不显著，这表明很可能存在多重共线性。

2、多重共线性检验

由上面的情况，我们可以初步推测解释变量存在多重共线性，所以需要通过相关系数的检验来验证这一想法。

2.1相关系数检验

从上图中我们看到，各个解释变量之间的相关系数均大于0.9，说明解释变量存在严重的多重共线性。

为此，我们采用了逐步回归法解决多重共线性。

2.2逐步回归法解决多重共线性

首先对每一个解释变量单独进行OLS

X1X2X3X4按照R2大小的排序为：

X1X3X4X2,

以X1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。

首先加入X3回归结果为：

Y=420.438312573+1.94795036249*X1+0.0957237425019*X3

t（1.365869）（1.229735）

R2=0.969358

当α=5%时，

，X3参数的t检验不显著，予以剔除，加入X4回归得：

Y=660.911714841+2.11587067113*X1+0.0552909452057*X4

t（3.396584）（2.612841）

R2=0.978493

当α=5%时，

，X4参数的t检验显著，不剔除X4，加入X2回归得：

Y=701.768025404+1.81911452313*X1+0.107500319657*X4-0.459478583204*X2

t（2.389872）（1.408002）（-0.713092）R2=0.979534

当α=5%时，

，X2参数的t检验不显著，剔除X2，保留X4。

综上，X1、X4参数的t检验显著，拟合度也好，这即是消除多重共线性结果。

如下图：

3、异方差的检验

3.1怀特检验·

检验结果：

其中F值为回归模型的F统计量。

取显著水平5%，由于n*R2=4.129751<

，所以不存在异方差。

4、自相关性检验

4.1检验

由残差图可知，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶正自相关，模型中t统计量和F统计量的结论不可信，须采取补救措施。

Q检验

显著水平为5%，由上图，可知存在一阶自相关

4.2迭代估计法

在此，采用迭代估计法，引入ar

（1）来消除序列相关性，结果为

用lm检验进行验证

通过检验，因此模型已不存在序列相关性，表达形式为

Y=668.089288623+2.0568418287*X1+0.0585281008157*X4+[AR

（1）=-0.742530257808]

T检验X1为6.829，X4为5.646，均通过T检验

F值为257.8357，P值为0，000000，也通过检验

R2为0.9884，拟合程度也很好。

因此模型最终的表达形式为

Y=668.089288623+2.0568418287*X1+0.0585281008157*X4

六、最终结果说明

模型的经济意义在于，当竣工商品住宅单位造价每上升1元/平方米，商品住宅的价格上涨2.0568元/平方米；建筑业GDP每增加1亿元，商品住宅的价格上涨0.0585元/平方米。

最终结果中有几点需要特别说明：

1、最后模型确定了2个解释变量，竣工商品住宅单位造价和建筑业GDP，前者体现了商品住宅制造成本对于住宅价格的影响很大，超过了1：

2的比例；后者则是表现了建筑行业整体的发展程度与商品住宅价格之间的关系。

这两个因素的确在很大程度上影响了房价。

2、最终模型中没有出现X2单位土地购置费和X3城乡人均可支配收入。

土地购置费最终被剔除出乎我们的意料，我们可以想到的唯一解释就是建筑业GDP和竣工商品住宅单位造价与其有着比较高的线性关系，它在房价中的作用很大程度上被这两者替代了。

城乡人均可支配收入被剔除基本在我们的意料范围之内，因为近几年以来房价的变动基本上与普罗大众的收入没有什么关系，房价增长与居民收入增长的脱轨也是我们会关注房价以至于针对房价进行实验的原因

七、政策建议

最后，我们对以后的房地产市场的良性发展提出了几点建议：

1、政府通过政策手段抑制房地产投资行为，使房地产市场回归到理性轨道

2、配合第一条的政策，政府为投资者提供公开透明的投资环境，引导“热钱”离开房地产市场

3、加大多套房房产税的征收额度，完善相关的规则，组织投机性购房行为