对房价的计量经济学分析.doc

计量经济学作业
——对房价的计量经济学分析












2011年5月

目录

一················问题的提出
二················理论分析
三················模型的设定
四················数据的收集
五················参数的估计
六················统计标准检验
七················多重共线性检验
八················自相关性检验
九················异方差检验
十················经济意义检验及分析
十一························预测






问题的提出
近年来,中国房价持续走高。尽管国家政策层已经启动了几轮调控,但房价
丝毫没有要稳定下来的迹象,房价高涨,一房难求的情况仍在持续。房地产行业已经成为我国国民经济的支柱产业,不仅影响着国民经济的增长,也牵动着千家万户的心。然而,房价到底为何如此之高,其未来走向将会怎样?为了研究这个问题,我们需要建立计量经济学模型。

理论分析
影响房价的因素有:
人均可支配收入,代表一个地区的人民的经济实力,人均可支配收入越多,人们提高生活质量和进行投资的欲望和能力就越强。房屋相对于其他商品来说,具有保值性和增值性,这种特点导致人们用大量的资金进行投资,促使房屋价格上升。理论上该变量和房价存在正相关性。
人口密度,人口密度是单位面积土地上居住的人口数,由于土地资源的稀缺性,单位面积土地上的人口数越多对土地的需求就越大,推动房屋价格的上涨。理论上,人口密度与房价呈现正相关性。
房屋造价,工程造价、土地价格再加上其他经营销售成本等构成了房屋的造价,房屋的造价直接影响了商品住房的成本,因此,理论上该变量和商品住房的价格呈正相关。
土地购置费,土地资源的稀缺性导致土地购置费不断上涨,而土地购置费在相当大的程度上影响了房屋的售价。随着开发的商品房不断增加,土地也越来越稀缺,房屋价格也会随着上涨,两者存在正相关性。
地区人均 GDP,商品住房价格与当地的经济发展水平有着密切的联系,理论上,一个地区的经济越发达,商品住房的价格越高,因而两者之间应该呈正相关在经济学中。常用 GDP 来衡量该通用的指标。
政策因素,国家可以通过多种财政、税收、货币等多种政策手段对房价进行影响以及地理位置等等其他因素,但这些因素一般难以用确切的数据来进行定量分析。
模型的设定
以房价Y为被解释变量,以人均可支配收入、人口密度、房屋造价、土地购置成本以及人均GDP分别作为被解释变量X1、X2、X3、X4、X5。
作散点图如下所示:

由上散点图可以看出,解释变量与被解释变量间大体呈线线关系,故模型设定为:
Y =b0+b1*X1+b2*X2+b3*X3+b4*X4+b5*X5+μ
数据收集
从各省市的统计局和房价网站中选取了18个省市2010年一季度的房价和人均可支配收入、人口密度、房屋造价、土地购置成本以及人均GDP数据如下:

数据来源:各省统计局,房价网
注:18个地区依次为:京、津、辽、晋、吉、冀、苏、沪、粤、浙、琼、闽、湘、鄂、川、陕、渝、鲁。
Y为各地区平均房价(元/每平米)
X1为各地区人均可支配收入(元)
X2为各地区人口密度(人/每平米)
X3为各地区房屋造价(元/每平米)
X4为各地区土地购置成本(元/每平米)
X5为各地区人均GDP(元)

参数估计
,用OLS方法进行回归得到如下界面:

根据上述界面,模型估计结构如下:
Yˆ=--*X1-*X2-*X3 +*X4+*X5
() () () ()()() t = (-) (-) (-) () ()
= ˉ= F= DW= df=12
模型的统计标准检验
,,与1相当接近,说明了回归方程与样本观测值拟合得很好。
F检验:在给定α=,F=>(5,12)=;模型F值大于临界