2021-2022年收藏的精品资料计量经济学张伟浩.doc

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1、学号08040247班级08财政学2班计量经济学期末课程设计南京审计学院2008级经济学院题目：商品房价格影响因素的实证分析学生姓名张伟浩学号08040247专 业财政学班级2班2010年 12 月 29 日商品房价格影响因素的实证分析 08040247 08财政2班 张伟浩摘要：随着经济的快速发展，商品房的房价不断攀升，达到了许多工薪族想都不敢想的地步。我国许多城市出现了一方面很多人买不起一栋自己的住房，另一方面大量商品房因卖不出去而闲置的不正常现象。究竟是什么推动着商品房的房价继续稳步爬升，研究这个问题是非常有意义的。关键字：商品房价格 EVIEWS 定量分析 模型一、文献综述我国商品房价

2、格影响因素的定性分析目前学术界一般将影响城市商品房价格的因素分为五类：经济因素、自然因素、社会因素、政策因素和心理因素。经济因素主要包括经济发展状况、通货膨胀、居民收入水平和消费结构、政府财政金融状况等。自然因素主要包括商品房的区位、日照、通风状况、住宅外部景色、楼层等。社会因素主要括人口因素、社会环境和城市化水平等。政策因素主要包括土地制度和住房制度、税收政策和货币政策、产业政策和城市规划等。心理因素主要包括对未来房价的预期和心理偏好等。在此，结合经济学理论，运用经济学研究方法，对影响我国商品房价格的各种因素重新归纳和整理，选取具有代表性的影响因素， 从需求和供给两个方面对影响我国商品房价格

3、的因素进行定性分析。（一）从消费者对商品房的需求方面思考1、人均可支配收入1998年，我国实行住房改革，停止原先福利性实物分房制度，开始实行住房货币化改革，将住房商品化，以价格调节商品房供需。从此房地产行业迎来了春天，大量资金进入房地产行业，房地产开发企业如雨后春笋般出现，房地产行业开始高速发展。与此同时我国G D P也在以惊人的速度增长，近十年G D P增长率保持在7%以上。经济总量高速增长迅速提高了人民生活水平，加快了城市化进程，导致城市人口增加，并形成了人们对城市住房的刚性需求。同时，城市人均可支配收入逐年增加 增长速率达到了1 0 以上。根据持久收入假说， 对于住房这类高价耐用消费品，

4、消费者决定是否购买取决于其对未来收入的预期。因此，我们看到随着经济的急速发展， 人均可支配收入的持续增长， 及对我国经济发展和未来人均收人的乐观预期，使人们对住房的需求迅速膨胀。2、人口因素中国作为世界上人口最多的国家，同时也是世界上最大的发展中国家，伴随着工业现代化的发展，必然导致城镇人口的大量增加。城市化进程已经成为推动房地产行业发展的最基本的动力之一。同时，由于生活观念的转变，不在再追求四世同堂的中国人开始希望有一套自己的住房，供自己的小家庭居住。 这些都是造成人们对住房的刚性需求的主要原因。3、实际贷款利率由于实际贷款利率对于住房的投资性需求影响较大，但是对刚性需求和改善性需求影响不大

5、， 因此，在通胀增加的压力下，尽管我国连续多年的上调银行贷款利率，但实际贷款利率上升的并不快，对住房的投资性需求打压效果不明显。（二）从房产商对商品房的供给方面思考商品住宅价格主要受到土地价格、建筑成本、政府相关政策和房地产开发商对未来的预期等因素影响。1 土地价格由于我国土地归国家所有，并且人均土地面积小， 导致了土地资源成为我国最稀缺的资源。同时， 土地实际处置权掌握在地方政府手中，而土地出让金收入已成为地方政府的一项重要财源 ，地方政府有追求利益最大化的冲动，故地方政府大量出让土地资源供房产商开发房产；房地产企业对于土地储备的盲目追求，更加剧了这种稀缺性 因此土地价格的上涨远远快于同期商

6、品房价格的上涨。2 建筑成本建筑成本的变化可以直接影响房地产企业的生产成本，改变商品房供给，从而影响商品房价格。建筑成本主要包括建筑材料和装饰材料的购入价格、工人工资、各类建房设备的折旧等。由于房地产行业的刚性需求导致了建筑成本爆发式的增长， 特别是钢材、水泥、建材的暴涨。二、模型的建立（一）模型初步提出按照所选取变量的有代表性、可量化性、数据的可得性及可靠性原则，以商品房的价格(Y) 为被解释变量， 以实际人均可支配收入( X2 ) 、城镇人口( X3) 、土地价格( X4 ) 、建房工程造价( X5 ) 、银行实际房贷利率(X6 ) 为解释变量建立多元线性回归模型。在模型的设计上 采用对数

7、线形函数形式.于是，将我国商品房价格与各影响因素的函数关系式表示为：logY=1+2logX2i+3logX3i+4logX4i+5logX5i+logX6i+ui 其中1（在下面用EVIEWS软件分析时用C代替）为常数项，u为随机扰动项。（二）数据的选择和说明本文数据来源于中国统计年鉴、中国房地产统计年鉴、中国房地产市场年鉴以及中国统计局网站，时间跨度为1 9 9 4 年一2 0 0 7 年(表1 ) 。根据分析结果和模型的需要， 引入了影响商品房价格变化的五个变量：人均可支配收入、城镇人口、土地价格、建房工程造价和同期银行房贷利率进行研究。下面对各个变量进行说明： 商品房价格（Y）：以历年

8、全国商品房平均销售价格表示实际人均可支配收入（X2）：根据历年城镇居民家庭人均可支配收入，除以当年的居民消费物价指数（CPI）整理得。人口（X3）：历年城镇人口数土地价格（X4）：历年土地交易价格指数，上年为100建房工程造价(X5):历年竣工商品房平均造价。银行实际房贷利率（X6）:5年期房贷利率减去通货膨胀率后的实际利率。数据如图 表一（数据来源：中国统计年鉴）编号年份商品住宅销售均价（元/m2）城镇居民人均家庭可支配收入（元）城镇人口（万人）土地交易价格指数（上年100）商品房平均造价（元/m2）银行实际房贷利率（五年内）1199411943469.23416998.879710.982

9、199515094283.935174134.291111.523199616054838.937304103.5111110.984199717905160.339449107.3117510.585199818545425.14160810212187.4361999185758544374810011526.12720001948628045906100.211395.858200120176859.648064101.711285.859200220927702.850212106.911845.4110200321978472.252376108.312735.31112004260

10、89421.654283110.114025.3812200529371049356212109.114515.3813200631071175957706105.815636.8414200733461378659379112.316577.49（三）.模型的估计与检验参数估计 采用EVIEWS将数据进行回归分析。得到如下分析结果：Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 12/29/10 Time: 16:16Sample: 1994 2007Included observations: 14VariableCoefficie

11、ntStd. Errort-StatisticProb. C-5.3174249.983350-0.5326290.6088LOG(X2)0.2401680.5309190.4523630.6630LOG(X3)0.5042661.1884950.4242900.6825LOG(X4)0.2494410.2158431.1556580.2812LOG(X5)0.5832920.2102032.7749000.0241LOG(X6)0.0557710.1607020.3470470.7375R-squared0.989247 Mean dependent var7.632857Adjusted

12、R-squared0.982527 S.D. dependent var0.289789S.E. of regression0.038306 Akaike info criterion-3.388874Sum squared resid0.011739 Schwarz criterion-3.114993Log likelihood29.72212 F-statistic147.1971Durbin-Watson stat1.470785 Prob(F-statistic)0.000000得到回归方程：LOG(Y)= -5.317424 +LOG(X2)+ LOG(X3)+ LOG(X4)+

13、LOG(X5)+ LOG(X6) (9.983350) (0.530919) (1.188495) (0.215843) (0.210203) (0.160702) t= （-0.532629）（0.452363 （0.424290） （1.155658）（2.774900） （0.347047） R2=0.989247 Adjusted R-squared = 0.982527 F=147.1971 df=14模型的检验:1、 多重共线性检验该模型R2=0.989，Adjusted R-squared=0.9825，F检验值= 147.1971，明显显著。但a=0.05时，ta/2 (n-k

14、)=t0.025(8)=2.306, LOG(X2), LOG(X3), LOG(X4), LOG(X6)的系数t检验不显著，这表明该模型可能存在严重的多重共线性。LOG(X2)LOG(X3)LOG(X4)LOG(X5)LOG(X6)LOG（X2） 1.000000 0.957923 0.085329 0.944227-0.565548LOG（X3） 0.957923 1.000000-0.032279 0.907651-0.766733LOG（X4） 0.085329-0.032279 1.000000-0.001130 0.312501LOG(X5) 0.944227 0.907651-0

15、.001130 1.000000-0.546559LOG(X6)-0.565548-0.766733 0.312501-0.546559 1.000000由此可见，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在多重共线性。修正多重共线性:X3与X2，X3与X5,相关系数都很高，LOG(X5) 系数t检验非常显著，但X3系数t检验不显著,故剔除掉LOG（X3），LOG(X4)与LOG(X5)负相关，且LOG(X4) 系数t检验不显著故剔除掉它。修正后的模型为Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 12/29/10 Time: 22

16、:55Sample: 1994 2007Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-0.2377100.555850-0.4276520.6780LOG(X2)0.5118530.0864665.9197340.0001LOG(X5)0.4652530.1605002.8987790.0159LOG(X6)0.0239490.0472660.5066820.6234R-squared0.987193 Mean dependent var7.632857Adjusted R-squared0.9

17、83351 S.D. dependent var0.289789S.E. of regression0.037392 Akaike info criterion-3.499789Sum squared resid0.013981 Schwarz criterion-3.317202Log likelihood28.49853 F-statistic256.9455Durbin-Watson stat2.072031 Prob(F-statistic)0.000000回归方程为LOG（Y）=-9.453129+1.165184LOG（X2i）+0.593230LOG（X5i）+ 0.185311

18、LOG(X6i)+ui (0.555850) (0.086466) (0.160500) (0.047266) t= (-0.427652) （5.919734） （2.898779） （0.506682）R2= 0.987193 Adjusted R-squared = 0.983351 F=256.9455 df=142、相关性检验从估计的结果可以看出，模型拟合较好，可决系数R2=0.983169，表明模型在整体上拟合比较好。、显著性检验：（）对于2，t统计量为5.919734。给定=0.05，查t分布表，在自由度为n-4=10下，得临界值t0.025(10)=2.228因为tt0.025

19、(10)，所以拒绝原假设H0: 2=0，表明实际人均可支配收入对商品房价格有显著性影响；（）对于5，t统计量为2.898779。给定=0.05，查t分布表，在自由度为n-4=10下，得临界值t0.025(10)= 2.228因为tt0.025(10)，所以拒绝原假设H0: 4=0，表明建房工程造价对商品房价格有显著性影响。（3）对于6，t统计量为0.506682。给定=0.05，查t分布表，在自由度为n-4=10下，得临界值t0.025(10)= 2.228因为tF(3,10)=3.71 (显著性水平为0.05)，表明模型从整体上看商品房价格与各解释变量之间线性关系显著。修正模型后得到以下结果

20、Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 12/29/10 Time: 23:16Sample: 1994 2007Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-0.1474220.508413-0.2899650.7772LOG(X2)0.4905940.0730056.7200510.0000LOG(X5)0.4856620.1500223.2372630.0079R-squared0.986864 Mean dependent

21、 var7.632857Adjusted R-squared0.984476 S.D. dependent var0.289789S.E. of regression0.036106 Akaike info criterion-3.617298Sum squared resid0.014340 Schwarz criterion-3.480357Log likelihood28.32109 F-statistic413.2107Durbin-Watson stat2.042491 Prob(F-statistic)0.000000、异方差检验利用ARCH检验，得到如下结果：ARCH Test:

22、F-statistic0.108933 Probability0.952168Obs*R-squared0.490637 Probability0.920944Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/29/10 Time: 23:20Sample(adjusted): 1997 2007Included observations: 11 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C0.000969

23、0.0008711.1121300.3028RESID2(-1)-0.0961320.377435-0.2546990.8063RESID2(-2)0.1011360.3523990.2869910.7824RESID2(-3)-0.1229640.376449-0.3266430.7535R-squared0.044603 Mean dependent var0.000877Adjusted R-squared-0.364852 S.D. dependent var0.001492S.E. of regression0.001743 Akaike info criterion-9.59094

24、5Sum squared resid2.13E-05 Schwarz criterion-9.446256Log likelihood56.75020 F-statistic0.108933Durbin-Watson stat1.908368 Prob(F-statistic)0.952168由上表，Obs*R-squared=0.490637而查表，给定=0.95 自由度 P=3，得临界值0.3518；给定=0.05自由度P=3,得临界值7.8147；所以0.35180.4906377.8147，所以接受原假设，模型随机误差项不存在异方差。、序列相关检验（）DW=2.042491,给定显著性

25、水平=0.05,查DurbinWatson 表，n=14,k=3,得下限临界值dL=0.715 ,dU=1.816 因为 DW统计量为du=1.816 dl=2.0424914du=2.184。根据判断区域知，随机扰动项之间无自相关。最终得到回归方程为：LOG（Y）=-0.147422+0.490594LOG（X2i）+0.485662LOG（X5i）+ui (0.508413) (0.073005) (0.150022) t= (-0.289965) （6.720051） （3.237263） R2= 0.986864 Adjusted R-squared = 0.984476 F=413.

26、2107 df=14三、各因素对商品房的房价影响分析通过模型的结果，我们可以发现住房价格主要受到实际人均可支配收入和建造工程造价的影响，而土地价格和城镇人口数及银行实际房贷利率对住房价格的影响不如预想的大，即影响商品房价格的主要是人们对住房的刚性需求。同时两个因素相比较，实际人均可支配收入对商品房价格的影响更大，得出结论是，随着人均可支配收入的增加，住房价格还将进一步上涨。因此，主导我国商品房价格上涨的主要动力还是刚性需求造成的。房地产在国民经济生活中起着重要的作用房地产业的发展对国民经济发展有着巨大的作用因此，认真分析房地产市场的现状及其基本走势，深入探讨研究影响房地产业发展的主要因素，对促

27、进房地产业事业持续健康发展有着至关重要的作用。四、对目前房地产行业的思考及政策建议 对于我们每个人来说，住房都是我们正在或者将要面对的问题。目前北京、上海、广州等一些大城市里，房价基本都在2万/每平米以上。这对于很多尤其是工薪族而言，意味着从此就必须为房子奋斗一生，沦为“房奴”。就目前的状况而言，这些大城市的房价已经到了让人买不起房子的地步，但是房价却依然没有明显下降的迹象。所以，今后伴随着城镇居民可支配收入的不断增长，一些二线城市的房价也会加速的增长。现在，一些具有发展机会和潜力的二线城市的商品房在未来二十年内必将大幅升值，所以投资于这些城市的房地产行业利润是巨大的。对于政府而言，调控房价过

28、高的关键在于： 控制银行对居民买房的贷款，打击对商品房的投资需求。 实行适度紧缩性货币政策，降低通货膨胀率，从而降低建房原材料价格，降低建房成本，进而能够降低房价。参考文献：1中国统计年鉴MI北京：中国统计出版社20062庞皓.计量经济学MI北京：科学出版社20063 高鸿业西方经济学MI北京：中国人民大学出版社4王桂新.中国人口分布与区域经济发展M.华东师范大学出版社,1997 5成思危.中国城镇住房制度改革目标模式与实施难点M.江西：江西人民出版社.2005班 级08财政学2班姓 名张伟浩学 号08040247计量经济学期末课程设计成绩评定表总 分（100%）评分项目与评分标准得分选题得分

29、（15%）选题有新意，与专业联系紧密，具有鲜明特色1115选题有一定新意，与专业有关，有一定特色610选题落入俗套，老调重弹，无新意05文献综述得分（15%）覆盖面广，重点突出，形成论文写作的重要铺垫1115覆盖面较广，重点较突出，形成论文写作基础610内容相关，基本能形成论文写作前提05模型设定得分（15%）符合计量经济学规范，理论基础严密而充分1115符合计量经济学规范，有一定的理论基础610基本符合计量经济学规范05数据来源及处理得分（15%）数据来源权威而真实，说服力强，后期处理恰当1115数据来源较权威，真实性有保障610数据来源基本可靠05参数估计与检验得分（15%）参数估计与模型检验完整而规范，修正过程合理1115参数估计与模型检验较完整，修正较合理610参数估计与模型检验较完整05模型的结论及评价得分（15%）结论提炼合理，视角独到，现实指导意义显著1115结论提炼较合理，有现一定的实意义610结论提炼较合理05总体格式规范得分（10%）格式完全符合规范，字数在4500字以上710格式比较规范46格式不规范或字数不足03实 得 总 分：评阅人签名：年 月 日7