计量经济学学习

我国商品住房价格计量模型分析 摘要：．通过建立计量经济模型，对我国商品住房的价格进行实证分析，找出了影响商品住房价格的诸多因素。研究结果表明，人均可支配收入和竣工房屋造价是影响商品住房价格的显著性因素。 房地产行业作为我国国民经济的支柱行业，不仅影响着经济的增长，也牵动着千家万户的心。再者，房价的攀升还影响其它第三产业行业的经营状况，提高了他们的固定成本，使其生产经营活动受到很大的影响。那么到底是哪些因素造成了房价的增长？到底房价应该处于什么位置才是合理的？我国的房地产应该如何走向的道路呢？本文将通过建立模型，一一探究这些问题，并提出可行性建议。 1． 理论模型 计量经济模型如下：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ui Y为各地区的商品住房平均价格（元 / 平方米）为被解释变量，X1为地区生产总值（元 /人）；X2 为人均可支配收入（元 / 人）；X3 为竣工房屋造价X4 为土地购置费均为解释变量 2． 样本数据 地区 商品住房平均价格Y（元 / 平方米） 地区生产总值X1 人均可支配收入X2 竣工房屋造价X3 土地购置费X4 北京 7375.409 7870.28 19977.52 2392.994 2044.228953 天津 4649.247 4359.15 14283.09 2326.929 816.4662389 河北 2028.407 11660.43 10304.56 1423.121 636.3541982 山西 1805.529 4752.54 10027.70 1349.714 577.6888495 内蒙古 1626.79 4791.48 10357.99 1119.604 477.2827485 辽宁 2883.641 9251.15 10369.61 1335.785 891.5867983 吉林 1858.427 4275.12 9775.07 1201.461 593.7391344 黑龙江 2035.17 6188.9 9182.31 1229.985 448.0391149 上海 7039.00 10366.37 20667.91 3088.668 1792.550845 江苏 3375.167 21645.08 14084.26 1502.47 1281.346048 浙江 4510.117 15742.51 18265.10 1679.499 2268.389817 安徽 2152.783 6148.73 9771.05 1235.015 625.4079574 福建 3655.743 7614.55 13753.28 1372.164 1637.22638 江西 1590.598 4670.53 9551.12 866.6309 561.9681969 山东 2223.936 29077.36 12192.24 1278.996 675.9620276 河南 1842.626 12495.97 9810.26 1099.511 584.4147987 湖北 2422.141 7581.32 9802.65 1607.661 929.0114696 湖南 1655.153 7568.89 10504.67 1172.486 448.1017856 广东 4588.616 26204.47 16015.58 2142.168 919.1763505 广西 1972.857 4828.51 9898.75 914.1463 615.6624388 海南 3734.67 1052.85 9395.13 1491.457 692.4284984 重庆 2081.311 3491.57 11569.74 1414.821 913.3501062 四川 2122.561 8637.81 9350.11 948.255 888.864459 贵州 1583.525 2282 9116.61 943.4617 562.1956056 云南 2190.651 4006.72 10069.89 1431.354 346.072778 西藏 1686.854 291.01 8941.08 1619.667 268.7253638 陕西 2297.068 4523.74 9267.70 1587.076 2350.685877 甘肃 1703.087 2276.7 8920.59 975.0925 746.5331391 青海 1840.497 641.58 9000.35 1310.812 328.4839042 宁夏 1869.272 710.76 9177.26 1021.154 421.3287319 西藏 1684.056 3045.26 8871.27 1076.019 312.3502784 资料来源：中国统计年鉴2007 3． 参数估计 （-6.369075）（-1.668028） （4.868583） （3.272813） （0.948582） SE=473.1819 DW=2.317370 F=69.88042 4． 模型检验 （一） 经济意义验从回归结果可以看出，X1的系数值为负，即地区生产总值越高，商品房价格越低，不符合一般经济意义，考虑存在多重共线性。其余解释变量 X2、 X3、 X4 、 X5的系数估计结果均表明各变量与商品房价之间存在正相关性，符合经济意义。 （二）统计检验 1.拟合优度检验 从回归分析的结果看，模型拟合较好。可绝系数R*R=0.9149,表明模型在整体上拟合的非常好。 2.t检验 由模型计算出所有的t值 |t0||=6.37 |t1|=1.66 |t2|=4.87 |t3|=3.27 |t4|=0.94 在给定显著性水平 ，查t分布表中自由度为26的相应临界值，得到R =2.056.可见t0 t2 t3都大于该临界值。通过了变量性检验 （三）计量检验 1.用OLS法估计模型 由于R*R较大且接近于1，而且F=69.88>F0.05(4,26)=2.74,故认为商品房住宅与上述解释变量间总体线性关系显著。但是由于x1 x4未通过t检验且符号的经济意义不合理，故认为解释变量之间存在多重共线性。 2.检验简单相关系数 X2 X3 X4 X1 0.484112 0.254213 0.285852 X2 1.000000 0.817839 0.701553 X3 0.817839 1.000000 0.551187 X4 0.701553 0.551187 1.000000 3.找出最简单回归形式 （1） =2206.861+0.065835x1 （5.63） （1.74） r*r=0.09437 F=3.021 DW=1.377913 （2） =-2097.544+0.423274x2 （-5.435） （12.96） r*r=0.8527 F=167.989 DW=2.07 (3) =-1173.130+2.121401x3 （-2.89） （10.099） r*r = 0.778602 F=101.9856 DW =1.449805 (4) =1155.015+1.811230X4 (3.145604) (50.67) r*r=0.469604 F=25.676 DW=1.49446 可见，商品房住宅中地区生产总值的影响最大，与经验相符合，因此选（1）为初始的回归模型。 4.逐步回归 （1）因为t=1.74＜2.056所以未通过T检验，应去掉。 （2）引入x2变量通过检验。 （3） =-2152.701+0.27934x2+1.186771x3 （-6.697252）（5.915929）（3.736983） |t1=6.70＞2.056 |t2|=5.91＞20.56 |t3|=3.74＞2.056 通过t检验 （4） =-2027.843+0.247750x2+1.205948x3+0.24058x4 （-5.97） （4.49） （3.80） （1.096） |t4|=1.096＜2.056所以未通过T检验，应去掉。 最终拟合结果为： =-2152.701+0.27934x2+1.186771x3 二.异方差性检验 通过戈里瑟检验t=1.27＜2.056所以未通过t检验。不存在异方差性 五.模型应用 1.结构分析 X2的系数为0.296421，符号为正，与理论分析相符。人均可支配收入的多少代表居民购买能力的大小，居民对住宅的需求. X3 的系数为 1.051，符号为正，与理论分析相符。表明工程造价、 土地价格再和其他经营销售成本对商品住房的销售价格有很显著的影响。随着建筑材料费的不断上升商品房的造价必然也呈上升趋势，又由于土地的稀缺土地的购置费越来越高，而为获得土地开发权的前期成本也大幅度抬高了商品住房的销售价格。 2.政策建议 A央行出台限制房地产贷款的相关政策中央银行应出台政策限制对地产商的贷款，不得超过某个最大限额，并且详细了解其要投资的房地产所在地区，该地区的房价状况等，对于一些房地产业发达，商品房住宅较充足的地区，不给予其贷款，从而影响房地产商投资商品房的资金流量。   B限制豪宅，减少对土地的浪费在不能改变商品房投资量的情况下，保证每个楼盘的小型住户的比例，比如，如果要建一个楼盘的话，要求 90 平米左右的房子要达到一定比例才行。通过这种政策，可以节约住宅的土地用地，减少一些富豪的奢侈购买行为，给一些普通用户提供更多的选择空间。   C对不同类型住宅差额征税国家对高级住宅区征收较高的税，对普通住宅区征收较低的税，以此来鼓励开发中小户型住房，满足更多普通居民的住房需求，在一定程度上限制高级住宅的开发。 _1337947362.unknown _1338014079.unknown _1338026462.unknown _1337965140.unknown _1337947011.unknown