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文檔簡介
1、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)作業(yè)對房價的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析 2021年5月目 錄一················問題的提出二················理論分析三···········&
2、#183;····模型的設(shè)定四················數(shù)據(jù)的收集五 ················參數(shù)的估計六··········
3、······統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)七················多重共線性檢驗(yàn)八················自相關(guān)性檢驗(yàn)九········
4、183;·······異方差檢驗(yàn)十················經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)及分析十一·······················
5、83;預(yù)測一、 問題的提出近年來,中國房價持續(xù)走高。盡管國家政策層已經(jīng)啟動了幾輪調(diào)控,但房價絲毫沒有要穩(wěn)定下來的跡象,房價高漲,一房難求的情況仍在持續(xù)。房地產(chǎn)行業(yè)已經(jīng)成為我國國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),不僅影響著國民經(jīng)濟(jì)的增長,也牽動著千家萬戶的心。然而,房價到底為何如此之高,其未來走向?qū)鯓??為了研究這個問題,我們需要建立計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。二、 理論分析影響房價的因素有:人均可支配收入,代表一個地區(qū)的人民的經(jīng)濟(jì)實(shí)力,人均可支配收入越多,人們提高生活質(zhì)量和進(jìn)行投資的欲望和能力就越強(qiáng)。房屋相對于其他商品來說,具有保值性和增值性,這種特點(diǎn)導(dǎo)致人們用大量的資金進(jìn)行投資,促使房屋價格上升。理論上該變量和房價存
6、在正相關(guān)性。人口密度,人口密度是單位面積土地上居住的人口數(shù),由于土地資源的稀缺性,單位面積土地上的人口數(shù)越多對土地的需求就越大,推動房屋價格的上漲。理論上,人口密度與房價呈現(xiàn)正相關(guān)性。房屋造價,工程造價、土地價格再加上其他經(jīng)營銷售本錢等構(gòu)成了房屋的造價,房屋的造價直接影響了商品住房的本錢,因此,理論上該變量和商品住房的價格呈正相關(guān)。土地購置費(fèi),土地資源的稀缺性導(dǎo)致土地購置費(fèi)不斷上漲,而土地購置費(fèi)在相當(dāng)大的程度上影響了房屋的售價。隨著開發(fā)的商品房不斷增加,土地也越來越稀缺,房屋價格也會隨著上漲,兩者存在正相關(guān)性。地區(qū)人均 GDP,商品住房價格與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)開展水平有著密切的聯(lián)系,理論上,一個地區(qū)的
7、經(jīng)濟(jì)越興旺,商品住房的價格越高,因而兩者之間應(yīng)該呈正相關(guān)在經(jīng)濟(jì)學(xué)中。常用 GDP 來衡量該國或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)開展綜合水平通用的指標(biāo)。政策因素,國家可以通過多種財政、稅收、貨幣等多種政策手段對房價進(jìn)行影響以及地理位置等等其他因素,但這些因素一般難以用確切的數(shù)據(jù)來進(jìn)行定量分析。三、 模型的設(shè)定以房價Y為被解釋變量,以人均可支配收入、人口密度、房屋造價、土地購置本錢以及人均GDP分別作為被解釋變量X1、X2、X3、X4、X5。作散點(diǎn)圖如下所示:由上散點(diǎn)圖可以看出,解釋變量與被解釋變量間大體呈線線關(guān)系,故模型設(shè)定為: Y =b0+b1*X1+b2*X2+b3*X3+b4*X4+b5*X5+四、 數(shù)據(jù)收集從
8、各省市的統(tǒng)計局和房價網(wǎng)站中選取了18個省市2021年一季度的房價和人均可支配收入、人口密度、房屋造價、土地購置本錢以及人均GDP數(shù)據(jù)如下:數(shù)據(jù)來源:各省統(tǒng)計局,房價網(wǎng)注:18個地區(qū)依次為:京、津、遼、晉、吉、冀、蘇、滬、粵、浙、瓊、閩、湘、鄂、川、陜、渝、魯。Y為各地區(qū)平均房價元/每平米X1為各地區(qū)人均可支配收入元X2為各地區(qū)人口密度人/每平米X3為各地區(qū)房屋造價元/每平米X4為各地區(qū)土地購置本錢元/每平米X5為各地區(qū)人均GDP元五、 參數(shù)估計利用Eviews6.0軟件包,用OLS方法進(jìn)行回歸得到如下界面:根據(jù)上述界面,模型估計結(jié)構(gòu)如下:Y=*X2-1.077996*X3 +2.669386*
9、X4+0.264534*X5 () () () ()1.0691600.058767 t = () () () () 4.501377 R2= R2=0.849865 F= DW= df=12六、 模型的統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)R2 為接近1,修正后的R2為,與1相當(dāng)接近,說明了回歸方程與樣本觀測值擬合得很好。檢驗(yàn):在給定=0.05,F=>F0.05(5,12)=;模型F值大于臨界值,故通過了F檢驗(yàn),說明從整體上判斷回歸方程顯著成立。t檢驗(yàn):查t值表,在給定=0.05,自由度為1218-5-1時,t的臨界值為2.1788,X1、X2、X3的t值都遠(yuǎn)小于臨界值,故三個被解釋變量對房價無顯著影響。而X4
10、和X5的t值那么大于臨界值,對被解釋變量有顯著影響。模型修正,從被解釋變量中剔除X1、X2、X3,保存X4和X5,再次用OLS得:根據(jù)上述界面,模型估計結(jié)構(gòu)如下Y=-2436.383+2.086383*X4+0.212169*X5 0 t = () R2 R2 F=56.10217 R2 為比擬接近1,修正后的R2為0.866357,與1比擬接近,說明了回歸方程與樣本觀測值擬合得比擬好,通過擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。F=>F0.05(2,15)= ,通過了F檢驗(yàn),說明從整體上判斷回歸方程顯著成立。t檢驗(yàn),查t值表,在給定/2=0.025,自由度為1518-2-1時,臨界值為2.1315。X4和X5的
11、t值那么大于臨界值,對被解釋變量有顯著影響,通過t檢驗(yàn)。七、 多重共線性檢驗(yàn)從上可以看出,X4與X5之間相關(guān)系數(shù)為0.665438<0.8,相關(guān)性較小,不存在多重共線性。八、 自相關(guān)性檢驗(yàn)該模型的樣本容量為18,并且也符合德賓沃森檢驗(yàn)的假定前提,故采用德賓沃森法檢驗(yàn)自相關(guān)性。由上已得出:DW=1.888816,查DW值表易。易知DW值介于Du與4Du之間,故該模型不存在自相關(guān)性。九、 異方差檢驗(yàn)采用懷特檢驗(yàn)法,可得如下界面:取顯著水平=0.05,由于nR2=4.338136<0.052(5)=11.071,所以回歸方程不存在異方差性。十、 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)及分析Y=-2436.383+2.086383*X4+0.212169*X5由上述模型可以看出,X4、X5即各地區(qū)的土地購置費(fèi)和人均GDP均與房價Y呈正相關(guān),與前文理論分析中的預(yù)期相符,故該模型在經(jīng)濟(jì)意義上也是成立的。這說明房價與其所在地區(qū)的土地購置費(fèi)用和人均,即該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)開展水平有著密切的因果關(guān)系。一地的經(jīng)濟(jì)開展水平是支撐其房價的根底,土地購置費(fèi)用那么是影響具體房價的主要因素。大體上,地區(qū)人均每增加元,該地區(qū)平均房價就上升元/平米,土地購置費(fèi)用每增加元,就能帶動平均房價上漲元/平米。十一、 預(yù)測點(diǎn)預(yù)測點(diǎn)預(yù)測:廣西2
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