城镇居民住房面积的多因素分析Word格式.docx
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34560.5
114.7
1534
1994
6118.03
4538
46670
124.1
1624
1995
6787.03
5500
57494.9
117.1
1676
1996
6898.46
6210
66850.5
108.3
1729
1997
7864.3
6470
73142.7
102.8
1790
1998
10827.1
7479
76967.2
99.2
1854
1999
12997.87
8346
80579.4
98.6
1857
2000
16570.28
9371
88254
100.4
1948
2001
19938.31
10870
95727.9
100.7
2017
2002
23702.31
12422
103935.3
2092
2003
29778.85
14040
116603.2
100.8
2197
㈡关于模型
⒈建立模型:
Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+U
其中Y代表我国城镇居民住房销售总面积(单位;
万平方米),
X1代表职工平均货币工资(单位:
元)
X2代表国民生产总值(单位:
亿元)
X3代表城镇居民价格消费指数
X4代表城镇住房平均销售价格(单位:
元/平方米)
⒉参数估计
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/02/05Time:
10:
08
Sample:
19912003
Includedobservations:
13
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-35148.12
33827.53
-1.039039
0.3292
3.546061
0.973995
3.640740
0.0066
-0.336881
0.075928
-4.436866
0.0022
41.06932
52.89511
0.776430
0.4598
22.37270
22.60178
0.989865
0.3512
R-squared
0.990517
Meandependentvar
11851.93
AdjustedR-squared
0.985775
S.D.dependentvar
8327.641
S.E.ofregression
993.2348
Akaikeinfocriterion
16.92353
Sumsquaredresid
7892124.
Schwarzcriterion
17.14082
Loglikelihood
-105.0030
F-statistic
208.8926
Durbin-Watsonstat
2.226441
Prob(F-statistic)
0.000000
⒊模型检验:
⑴经济意义的检验:
从经济意义上来说,居民住房购买面积会随着居民平均工资以及国民生产总值的增加而增加,而与城镇居民价格消费指数、城镇住房平均销售价格呈反向关系。
从上表可以看出X2、X3和X4的参数符号与其经济意义不符,估计是因为变量间存在多重共线性或者是与被解释变量不存在线性关系。
⑵统计推断检验:
从回归结果可以看出,R2=0.990517,模型的拟合程度非常好,F统计量的值在给定显著性水平α=0.05下也比较显著,但是X3和X4的t统计值均不显著,说明X3和X4这两个变量对Y的影响不显著,或者变量之间存在多重共线的影响使其t值不显著。
⑶计量经济学意义检验
①多重共线性检验
由于F=208.8926>
F0.05(3,9)=3.86(显著性水平α=0.05)表明模型从整体上看房屋购买量与4个解释变量之间线性关系显著。
对X1、X2、X3、X4、进行简单相关系数矩阵检验。
解释变量相关系数矩阵:
1.000000
0.980746
-0.553860
0.995352
-0.551752
0.989377
-0.587315
由此可见,一些解释变量之间存在高度线性相关。
尽管整体线性回归拟合较好,但x3,x4变量的参数t值并不显著而且x2,x3,x4符号与经济意义相悖,表明模型中解释变量确实存在严重的多重共线性。
多重共线性的修正:
采用逐步回归法对多重共线性进行补救。
运用OLS方法逐一求Y对各解释变量的回归,回归结果如下
32
-3997.512
1209.775
-3.304343
0.0070
2.199714
0.150639
14.60253
0.0000
0.950944
0.946484
1926.469
18.10540
40824123
18.19232
-115.6851
213.2338
0.490032
33
-5711.744
2477.187
-2.305738
0.0416
0.256808
0.033415
7.685353
0.843002
0.828730
3446.380
19.26867
1.31E+08
19.35559
-123.2464
59.06465
0.307835
0.000010
35
69679.09
28384.81
2.454802
0.0320
-545.9751
267.2926
-2.042612
0.0658
0.274993
0.209083
7406.063
20.79862
6.03E+08
20.88554
-133.1911
4.172265
0.342184
0.065808
-51348.25
5674.731
-9.048579
35.22562
3.139847
11.21890
0.919628
0.912321
2465.861
18.59911
66885173
18.68602
-118.8942
125.8636
0.462493
从回归的结果可以看出居民可支配收入(X1)的t值最大,线形关系强,拟合程度最好,因此把X1作为基本变量。
然后将其余解释变量逐一代入X1的回归方程,重新回归。
39
-799.9123
798.5133
-1.001752
0.3401
4.417844
0.378169
11.68218
-0.280437
0.046891
-5.980590
0.0001
0.989281
0.987138
944.4523
16.73826
8919902.
16.86863
-105.7987
461.4823
-6699.904
10076.73
-0.664889
0.5212
2.228020
0.189065
11.78439
23.58899
87.26406
0.270317
0.7924
0.951300
0.941560
2013.156
18.25197
40527979
18.38234
-115.6378
97.66923
40
58508.11
30303.24
1.930754
0.0823
5.021970
1.373797
3.655539
0.0044
-46.17253
22.37106
-2.063940
0.0660
0.965599
0.958718
1692.002
17.90439
28628718
18.03476
-113.3785
140.3427
1.202075
逐步回归,将其余变量逐一代入方程
(1),重新回归。
经分析,引入其他变量后各个方程的调整后可决系数都小于方程
(1)中的调整后可决系数。
决定将模型设定为Y=-3997.512+2.199714*X1
(1)
(-3.304343)(14.60253)
R2=0.950944S.E.=1926.469F=213.2338
②异方差检验
ARCH检验
ARCHTest:
F-statistic
0.387387
Probability
0.766491
Obs*R-squared
1.622639
0.654268
TestEquation:
RESID^2
13:
11
Sample(adjusted):
19942003
10afteradjustingendpoints
4061731.
2432027.
1.670102
0.1459
RESID^2(-1)
0.134025
0.439928
0.304651
0.7709
RESID^2(-2)
-0.446117
0.455407
-0.979600
0.3651
RESID^2(-3)
-0.088762
0.481546
-0.184326
0.8598
0.162264
2801902.
-0.256604
3247199.
3640057.
33.34207
7.95E+13
33.46311
-162.7104
1.386823
从ARCH检验结果可以看到,obs*R-squared=1.622639小于临界值7.81473,所以不能拒绝原假设,认为模型不存在异方差。
White检验
WhiteHeteroskedasticityTest:
0.519846
0.609839
1.224309
0.542182
12
7020943.
4048742.
1.734105
0.1136
-1174.991
1152.631
-1.019399
0.3320
X1^2
0.071097
0.071056
1.000576
0.3406
0.094178
3140317.
-0.086987
3030958.
3160037.
32.96924
9.99E+13
33.09961
-211.3001
1.636334
从WHITE检验看到Obs*R-squared=1.224309小于临界值11.0705,仍然认为不存在异方差
③自相关性检验
DW=0.49003170883,dL=1.010,dU=1.340,DW<
dL,存在自相关,其原因可能是由居民对住房的消费不止与本期收入有关,而且还与前几期的收入有关,即解释变量对被解释变量的影响具有时滞性。
利用对数变换和C-O迭代法修正,结果如下:
DLNY
03
19932003
11afteradjustingendpoints
Convergenceachievedafter4iterations
-1.847074
1.689093
-1.093530
0.3060
DLNX1
1.408024
0.324258
4.342288
0.0025
AR
(1)
0.360482
0.291832
1.235239
0.2518
0.857570
Mean
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- 城镇居民 住房面积 因素 分析
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