我国各省房地产价格影响因素分析.doc
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新疆大学计量经济学论文
《计量经济学》论文之
我国各省房地产价格影响因素分析
我国各省房地产价格影响因素分析
107551600136孙婷玉
摘要:
随着房地产业在国民经济中的地位的攀升,房地产价格逐渐成为了社会关注的焦点,由此引发了一系列问题,如社会资源配置失衡、产业结构失调、购房难等各种经济和社会问题。
为抑制房地产价格的上升,国家出台了一系列调控措施,但是效果不佳。
探讨房地产价格上涨的根源,寻找有效的影响因素,对于因地制宜地采取政策抑制房地产价格,具有重要的实用价值。
文中采用虚拟变量回归分析的方法,通过对2014年全中国的31个省份,自治区和直辖市的城镇房地产相关数据进行了分析,其中虚拟变量为代表东部,中部和西部地区的两个变量,其它影响变量为城镇居民人均存款储蓄、城镇居民真实需求常住人口数,得出了这些影响因素和房地产价格的回归方程。
关键词:
房地产价格;影响因素;回归分析
AnalysisontheinfluencingfactorsofrealestatepriceinChina
Abstracts:
Withtherisingstatusoftherealestateindustryinthenationaleconomy,therealestatepriceshavebecomethefocusofattention,whichledtoaseriesofproblems,,suchassocialimbalanceintheallocationofresources,industrialstructureimbalance,buyersandotherdifficulteconomicandsocialproblems.Tocurbrisingpropertyprices,thestateissuedaseriesofcontrolmeasures,butineffective.Exploringtherootsofrealestateprices,findingeffectivefactorsforlocalconditionstoadoptpoliciestocurbrealestateprices,hasimportantpracticalvalue.Themethodofregressionanalysiswithdummyvariablesinthispaper,basedonthe201431provincesallChina,urbanrealestaterelateddataofautonomousregionsandmunicipalitieswereanalyzed,includingdummyvariablesastherepresentativeoftheeastern,centralandwesternregionsofthetwovariables,othervariablesforurbanresidentssavings,realurbanresidentsneedsoftheresidentpopulation,theregressionequationofthesefactorsandtherealestateprice.
Keywords:
therealestateprices;AffectingFactors;regressionanalysis
一、相关文献综述
石艳丽(2014)认为我国房价居高不下的原因在于物价水平上涨较快、房地产的刚性需求、政府的房地产管理体制不健全、保障住房供给不足、政府考核机制短期化。
马静怡(2013)得出结论我国的高房价主要是超额的货币投放量所导致的,同时,我国住房所面临的“刚性需求”以及目前人民币的升值压力也使得房价居高不下。
黄厚霞、侯莉颖(2016)认为房价是受供求两个面共同影响的,“成本推动论”和“需求推动论”都太片面。
刘天冀(2015)认为攀升的地价带动房价上涨,而需求方是房价的主导力量,房地产商是房价的重要影响者。
张梦实(2015)认为影响房价的因素只要有政府方面、房地产企业、需求方面和外部因素。
郝纳新(2014)将影响房价的因素分为自身因素和外部因素两个大方面,针对各方面展开了阐述。
洪弋浩、黄汉江(2015)则认为影响房价的因素有居民人均收入、宏观经济政策、城市人口数量和结构、土地供给及地价等因素。
周文静(2013)在我国房地产发展现状和理论基础之上,选取广义货币供应量M2、准货币QM、收入、GDP以及房价等指标,通过建立计量经济模型,论证了房价与货币供应量之间的关系,二者之间存在着长期稳定的均衡关系,货币供应量在对房价推动方面的影响是强于收入和GDP等其他因素。
姚峰(2011)从利率变动对房地产价格影响的角度探讨通过利率政策能否将房地产价格控制在相对平稳的范围内,对房地产市场的供需进行定性分析,得出利率对房地产价格会产生负向影响。
段军山,白茜(2011)基于协整和VEC模型对1999年至2010年间的银行贷款、可支配收入对房地产价格的影响进行研究发现短期内,人均收入和利率对房价的影响较为显著。
二、变量选取与数据收集
影响房价的因素有很多,本文选取了房地产价格作为被解释变量Y,解释变量为城镇居民人民币存款储蓄、城镇居民真实需求(常住人口数)。
为研究区域差异对粮食产量是否有显著性影响,将代表东部,中部和西部地区的两个虚拟变量引入模型。
本文从《中国统计年鉴》选取了年全中国31个省份,自治区和直辖市的房地产相关数据(详细数据见附表1)。
设置变量:
X1=城镇居民常住人口数(十万人)
X2=城镇居民人均存款储蓄(元)
1,该城市位于东部地区1,该城市位于中部地区
D1=D2=
0,其他 0,其他
三、建立模型
(一)导入数据
打开Eviews软件,建立横截面数据工作文件,导入数据,查看数据。
(二)检验多重共线性
表3-1多重共线性检验
X1
X2
D1
D2
X1
1
-0.021058
0.26451
0.114334
X2
-0.021058
1
0.364268
-0.265113
D1
0.26451
0.364268
1
-0.508304
D2
0.114334
-0.265113
-0.508304
1
根据多重共线性检验结果,各解释变量之间的多重共线性较小。
(三)建立模型
建立多维变量一阶线性回归模型,数学公式如下:
输入回归命令进行回归并查看回归结果。
表3-2影响房地产价格的因素多元线性回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/30/16Time:
15:
54
Sample:
131
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1100.136
947.4045
1.16121
0.2561
X1
-3.556394
1.228827
-2.894138
0.0076
X2
0.093289
0.017752
5.255114
0.0000
D1
2519.853
800.2339
3.148896
0.0041
D2
1213.874
670.5407
1.810292
0.0818
R-squared
0.791424
Meandependentvar
7436.258
AdjustedR-squared
0.759335
S.D.dependentvar
3025.44
S.E.ofregression
1484.209
Akaikeinfocriterion
17.58984
Sumsquaredresid
57274788
Schwarzcriterion
17.82113
Loglikelihood
-267.6425
Hannan-Quinncriter.
17.66524
F-statistic
24.66363
Durbin-Watsonstat
1.827909
Prob(F-statistic)
0.0000
得出模型的回归方程如下:
(1.161210)(-2.894138)(5.255114)(3.148896)(1.810292)
(四)异方差检验——怀特检验
将OLS估计后的残差平方对常数、解释变量、解释变量的平方及其交叉乘积等构成一个辅助回归,利用辅助回归建立相应的检验统计量来判断异方差性。
表3-3怀特检验结果
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
2.185988
Prob.F(11,19)
0.0648
Obs*R-squared
17.31692
Prob.Chi-Square(11)
0.0988
ScaledexplainedSS
19.81321
Prob.Chi-Square(11)
0.048
由检验结果可得,查表可知,在显著性水平α=0.05的水平下,临界值>17.31692,故不存在异方差。
四、模型检验
(一)统计意义检验
1.拟合优度检验
R2=0.791424,说明在房地产价格Y中大约有79.1424%可由X1、X2、D1和D2来说明。
修正后的R2=0.759335,说明拟合的效果比较好。
2.T检验
该模型在给定的α=0.1的显著性水平下,四个解释变量的P值都小于0.1,所以拒绝原假设,即模型中引入的四个解释变量都在95%的水平下影响显著,都通过了变量的显著性检验。
3.F检验
给定显著性水平a=0.05,在F分布表中查出自由度为3和27的临界值F0.05(4,27)=2.73,F=24.66363>2.73,说明解释变量联合起来对被解释变量影响显著,即模型的线性关系在95%的置信度下是显著成立的。
(二)经济意义检验
当回归方程中的D1=0,D2=0时,回归方程变为Y=1100.136-3.556394X1+0.093289X2,表示当区域是西部地区的时候,居民真实需求每增加十万人,房价就会下降3.55元,人均存款储蓄每增加一元,房价就会上涨0.09元。
当回归方程中的D1=1,D2=0时,回归方程变为Y=3619.989+3.556394X1+0.093289X2,表示当区域是东部地区的时候,就相同真实需求和人均存款储蓄,东部地区的房价比西部地区平均高出了2519.853元。
当回归方程中的D1=0,D2=1时,回归方程变为Y=2314.01-3.556394X1+0.093289X2,表示当区域是中部地区的时候,就相同的真实需求和人均存款储蓄,中部地区的商品房价格比
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