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        影響商品房價因素分析

        2014-01-01 00:00:00袁鳳現(xiàn)
        房地產導刊 2014年1期

        【摘要】本文針對全國各個省市商品房價快速增長的現(xiàn)象,從房屋竣工面積、居民消費水平、房屋施工面積、房地產開發(fā)投資四個方面因素入手,依據(jù)收集到的數(shù)據(jù)利用計量經(jīng)濟學eviews軟件進行回歸分析,并進行檢驗和修正,最后對商品房的房價問題提出合理的建議

        【關鍵詞】房價 eviews; 建議

        1引言

        1.1研究背景

        自從1998年以來實行住房商品化后,房價不斷攀升,解決房價問題成為民生的重點問題,房地產即是國民經(jīng)濟的支柱產業(yè),也與人民的生活息息相關,因此對房價的影響因素分析是非常重要的。

        2模型的設定

        2.1 模型變量的選取與收集

        在需求因素方面引入居民消費水平;在供給因素方面引入商品房竣工面積以及商品房施工面積;在宏觀因素方面引入房地產開發(fā)投資四方面的因素進行回歸分析。數(shù)據(jù)來自國家數(shù)據(jù)庫,通過數(shù)據(jù)進行以下模型的回歸與分析。

        2.2模型的建立

        選擇以商品房的平均售價(y)為被解釋變量,房屋竣工面積(x1)、居民消費水平(x2)、商品房施工面積(x3)、房地產開發(fā)投資(x4)為解釋變量進行回歸。建議線性回歸模型Yi= ?0+?1X1+?2X2+?3X3+?4X4+ui

        利用eviews進行回歸得到結果為

        Y = 2464.095 - 0.875*X1 + 0.28*X2 –

        (3.50) (-2.07) (4.80)

        0.12*X3 + 0.39*X4 =0.88 DW=1.92

        (-1.38) (3.78)

        2.3 模型的檢驗與修訂

        2.3.1經(jīng)濟意義檢驗

        由回歸結果可知,商品房售價與居民消費水平以及房地產開發(fā)投資正相關,與商品房施工面積與商品房竣工面積負相關符合經(jīng)濟意義。

        2.3.2 統(tǒng)計檢驗

        R2=0.8966 F=56.34 由此可知解釋變量對被解釋變量有89.66%的解釋能力,該模型通過了擬合優(yōu)度檢驗,F(xiàn)0.05(4,26)=2.74,即F> F0.05(4,26)即方程的總體線性關系顯著,,t0.025(26)=2.056,由此可知X3并不能通過t檢驗,其t值偏低即可能存在多重共線性。

        2.3.3 計量檢驗與修正

        2.3.3.1多重共線性檢驗與修正

        由以上經(jīng)濟意義檢驗與統(tǒng)計檢驗可知模型可能存在多重共線性,先進行多重共線性的檢驗與修訂。從簡單相關系數(shù)檢驗,可以看出存在多重共線性下面用逐步回歸的方法進行檢驗與修正:

        2.3.3.1.1 分別對X1 X2 X3 X4 進行回歸

        Y = 5749.74 - 0.06*X1 =-0.03 DW=1.26

        (5.41) (-0.16)

        Y = -177.30 + 0.457*X2 =0.78 DW=1.45

        (-0.29) (10.39)

        Y = 5124.14 + 0.03*X3 =-0.02 DW=1.34

        (4.77) (0.54)

        Y = 3497.88 + 0.23*X4 =0.23 DW=1.65

        (4.14) (3.15)

        選擇第二個式子為初始的回歸模型,再步逐回歸比較到的表一

        CX1X2X3X4DW

        Y=F(X1,X2)557.00-0.420.47 1.620.82

        0.89-2.6711.73

        Y=F(X1,X2,

        X4)2091.80-1.320.31 0.291.860.88

        3.17-4.835.61 3.75

        注:表一為逐步回歸結構

        由表四可以得到Y=F(X1,X2,X4),t檢驗顯著,被解釋變量88%由解釋變量解釋,故Y=F(X1,X2,X4)為多重共線性修訂結果:

        Y = 2091.80 - 1.32*X1 + 0.31*X2 +

        (3.17)(-4.83)(5.61)

        0.292802315853*X4 =0.88 DW=1.86

        (3.75)

        2.3.3.2 異方差的檢驗與修正

        異方差性表現(xiàn)在相對于不同的解釋變量的觀測值,隨機干擾項有不同的方差。

        然后做如下輔助回歸

        e2=?0+?1X1+?2X2+?3X4+?4X12+?5X22+?6X42+ 做回歸分析得到表二:

        CX1X2X4X1*X1X2*X2X4*X4R2

        T0.580.060.670.180.150.560.290.18

        注:表二為white檢驗結果

        已知該輔助回歸得到的結果R2及樣本容量n的乘積符合χ2 分布,即NR2-χ2(h) 由圖二 得到的回歸結果NR2=5.27<12.59(查表得到的值),故不能拒絕系數(shù)為零的原假設,由回歸的結果可得修正后的模型不存在異方差的情況。

        2.3.3.3 序列相關性檢驗與修正

        序列相關性的是由于經(jīng)濟變量固有的慣性、模型設定的偏誤以及數(shù)據(jù)的編造等原因而造成隨機誤差具有相關性,由以上回歸結果由修正后的DW=1.86,N=31,K=3,du=1.23,dl=1.65,4-du=2.77,因為1.65<1.86<2.77,故不存在自行關的情況

        下面在進行拉格朗日乘數(shù)的檢驗與偏相關系數(shù)檢驗結果:

        X1X2X4RESID(-1)

        T0.990.980.980.92

        注:表三為LM檢驗結果

        由表三可得到修正后的模型不存在序列相關性。

        結論:由以上進行模型的檢驗以及修正得到最終的回歸結果為Y = 2091.80-1.322*X1 + 0.31*X2 + 0.29*X4竣工面積每增加一萬平方米商品房的平均售價就會減少1.32元/平方米;居民消費水平每增加一元,商品房平均售價就會增加0.31元/平方米;房地產開發(fā)投資每增加一億元商品房平均售價就會增加0.29元/平方米。

        3.針對模型回歸結果,對于商品房房價的建議

        住房是我國最大的內需來源,是我國的支柱性產業(yè),房價問題是長期性的問題,解決好房價問題是解決好民生問題,建設和諧社會的關鍵。建議:針對回歸結果商品房的平均售價商品房平均售價與房屋竣工面積負相關,與居民消費水平、房地產開發(fā)投資正相關,政府應該完善梯度供房,適量增加房屋的供給面積來抑制房價的過度增長,同時政府應該加強對房地產商對房地產開發(fā)的過度投資的監(jiān)管,抑制房價的投機性沖擊,另外政府也應該加強對民眾的福利政策,合理調控民眾的收入水平,使人民的收入水平平穩(wěn)的增長,從而促進社會和諧進而也使房價處于平穩(wěn)的可控制的水平。

        參考文獻

        [1]李子奈 潘文卿. 計量經(jīng)濟學(第三版)高等教育出版社

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