金融計(jì)量學(xué)論文 (1)

1、金融計(jì)量學(xué)論文關(guān)于我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響因素分析班級(jí)：金融工程1003班學(xué)號(hào)：0206100326姓名：謝若琳成 績(jī)1數(shù)據(jù)選?。?0分）2模型建立與數(shù)據(jù)分析（40分）3Eviews應(yīng)用（10分）4結(jié)論陳述（10分）5整體行文（20分）6總 分【摘要】本文通過(guò)選取中國(guó)2010年統(tǒng)計(jì)年鑒的相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用定性和定量相結(jié)合的分析方法，應(yīng)用EVIEWS軟件，并結(jié)合計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的相關(guān)知識(shí)，對(duì)影響我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，修正以及分析等一系列的工作，得出各相關(guān)經(jīng)濟(jì)因素與房地產(chǎn)價(jià)格的直接、間接關(guān)系及總的影響程度，確定一個(gè)較好的擬合模型，進(jìn)一步明確和完善相關(guān)的經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)?！娟P(guān)鍵詞】統(tǒng)計(jì)年鑒 房地產(chǎn)

2、價(jià)格 檢驗(yàn) 修正 經(jīng)濟(jì)因素【summary】This by select China 2010 Statistics Yearbook of related economic data, using qualitative and quantitative phase combination of analysis method, application EVIEWS software, and combination measurement economics in the of related knowledge, on effect in China real estate price

3、of factors for empirical test, amendment and analysis, series of work, came all related economic factors and real estate price of directly, and indirect relationship and the total of effect degree, determines a better of intended-in model, further clear and perfect related of Economics knowledge【key

4、word】Statistical Yearbook Real estate prices Test Amended Economic factors一、序言眾所周知，房地產(chǎn)是指土地、建筑物及固著在土地、建筑物上不可分離的部分及其附帶的各種權(quán)益。鑒于房地產(chǎn)的存在形態(tài)以及房地產(chǎn)本身固有的性質(zhì)及特點(diǎn)我們可以知道，房地產(chǎn)行業(yè)的運(yùn)行和發(fā)展涉及著眾多的相關(guān)產(chǎn)業(yè)，顯示出很強(qiáng)的相關(guān)性。房地產(chǎn)業(yè)在許多國(guó)家和地區(qū)已經(jīng)成為了支柱產(chǎn)業(yè)，占GDP的比重在10%以上。在我國(guó)，房地產(chǎn)業(yè)對(duì)全國(guó)GDP的直接貢獻(xiàn)率和間接貢獻(xiàn)率約占15，著實(shí)帶動(dòng)了一大批關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，現(xiàn)初步成為了我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)。然而，房地產(chǎn)業(yè)現(xiàn)也呈現(xiàn)出投

5、資過(guò)熱，價(jià)格過(guò)高的現(xiàn)象。盡管政府通過(guò)宏觀調(diào)控一次又一次的出臺(tái)新的政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行調(diào)控，在一定程度上控制了房?jī)r(jià)上漲的速度，但是，我國(guó)的房地產(chǎn)價(jià)格依舊遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了老百姓的購(gòu)買(mǎi)能力。 綜上所述，正確認(rèn)識(shí)和掌握房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的特征、制約因素及其變化規(guī)律，將有利于我們分析房地產(chǎn)市場(chǎng)，進(jìn)而采取行之有效的、有針對(duì)性的調(diào)控措施，實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)與整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)、平穩(wěn)、協(xié)調(diào)發(fā)展。房地產(chǎn)價(jià)格是房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)中的一個(gè)核心問(wèn)題，它的高低直接關(guān)系到房地產(chǎn)所有權(quán)和使用權(quán)在經(jīng)濟(jì)上的實(shí)現(xiàn)，房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行的秩序和效率以及房地產(chǎn)資源的優(yōu)化配置。房地產(chǎn)價(jià)格是房產(chǎn)價(jià)格和地產(chǎn)價(jià)格的統(tǒng)一，是房地產(chǎn)商品價(jià)值和地租資本化價(jià)格的貨幣表現(xiàn)。我國(guó)房

6、地產(chǎn)價(jià)格主要由以下幾部分構(gòu)成：土地費(fèi)用、建安成本、相關(guān)稅費(fèi)。房地產(chǎn)價(jià)格主要受以下因素影響：需求拉動(dòng)（其中又包括消費(fèi)需求和投資需求）、成本拉動(dòng)（土地價(jià)格、建安成本和稅費(fèi)）、消費(fèi)者預(yù)期、投機(jī)作用等?，F(xiàn)在此理論基礎(chǔ)上應(yīng)用具體數(shù)據(jù)及模型對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素作進(jìn)一步檢驗(yàn)和分析。二、指標(biāo)體系的建立1、變量的選取通過(guò)以上對(duì)背景以及房地產(chǎn)價(jià)格相關(guān)因素的分析，我們知道需要考慮的因素可以歸結(jié)為以下三方面，即組成房地產(chǎn)價(jià)格的三個(gè)方面：一是成本，二是競(jìng)爭(zhēng)，即市場(chǎng)供求總量以及直接或間接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手們的價(jià)格情況，三是消費(fèi)者，即目標(biāo)消費(fèi)者能夠接受的價(jià)格。而一般來(lái)說(shuō)，市場(chǎng)供求總量與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格只是參考，成本和消費(fèi)者所能接受的程

7、度才是決定價(jià)格策略的根本因素。因此，我選取了GDP、經(jīng)營(yíng)稅金及附加、土地購(gòu)置費(fèi)用等經(jīng)濟(jì)因素作為解釋變量，商品房銷售額作為被解釋變量來(lái)進(jìn)行深入研究。2、數(shù)據(jù)的選取從我國(guó)2010年國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒上我得到了以下數(shù)據(jù)： 三、 實(shí)證分析1、模型的建立根據(jù)以上分析，建立多元線性回歸模型如下：Y=0+1X1+2X 2+3 X3+Y:商品房銷售額（萬(wàn)元）,X1:GDP（萬(wàn)元）,X2：營(yíng)業(yè)稅金及附加（萬(wàn)元），X3：土地購(gòu)置費(fèi)用（億元/萬(wàn)平方米），是隨機(jī)干擾項(xiàng)根據(jù)表中的樣本數(shù)據(jù)，對(duì)模型回歸結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/19/11 Ti

8、me: 22:40Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C975536.7458629.92.1270670.0427X1179.642459.221903.0333780.0053X28.6665381.1790607.3503760.0000X3522.00253471.2580.1503780.8816R-squared0.957446 Mean dependent var8086511.Adjusted R-squared0.952718 S.D. depen

9、dent var7322580.S.E. of regression1592256. Akaike info criterion31.51912Sum squared resid6.85E+13 Schwarz criterion31.70415Log likelihood-484.5463 F-statistic202.4961Durbin-Watson stat1.888886 Prob(F-statistic)0.000000故利用最小二乘法得到的四個(gè)參數(shù)0，1，2，3的估計(jì)值分別為：0=975536.7，1=179.6424，2=8.666538，3=522.0025由此得到的回歸方程

10、為：Y=975536.7+179.6424X1+8.666538X 2+522.0025X32、計(jì)量檢驗(yàn)多重共線性分析利用OLS直接作回歸模型有Y=975536.7+179.6424X1+8.666538X 2+522.0025X3 （2.13） （3.03） （7.35） （0.15） R2=0.957446 =0.952718 F=202.4961由下圖相關(guān)系數(shù)矩陣得，X2與X3的相關(guān)系數(shù)為0.906132，兩者正相關(guān)將營(yíng)業(yè)稅金及附加 X2對(duì)土地購(gòu)置費(fèi)用X3進(jìn)行回歸進(jìn)而得到方差膨脹因子VIF=1/(1- R2)=13.15>10因此模型存在多重共線性運(yùn)用OLS逐一對(duì)各個(gè)解釋變量回歸D

11、ependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/19/11 Time: 23:27Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C462513.51023280.0.4519910.6546X1722.278874.769199.6601120.0000R-squared0.762913 Mean dependent var8086511.Adjusted R-squared0.754737 S.D. dependent v

12、ar7322580.S.E. of regression3626436. Akaike info criterion33.10774Sum squared resid3.81E+14 Schwarz criterion33.20025Log likelihood-511.1700 F-statistic93.31777Durbin-Watson stat1.230607 Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/19/11 Time: 23:28Sample: 1 31Included

13、 observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1703194.434267.33.9219950.0005X210.818020.49615921.803550.0000R-squared0.942505 Mean dependent var8086511.Adjusted R-squared0.940523 S.D. dependent var7322580.S.E. of regression1785827. Akaike info criterion31.69100Sum squared resid9.25

14、E+13 Schwarz criterion31.78352Log likelihood-489.2105 F-statistic475.3947Durbin-Watson stat1.806207 Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/19/11 Time: 23:30Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1778903.861576.92.06470

15、60.0480X332614.313126.92310.430160.0000R-squared0.789532 Mean dependent var8086511.Adjusted R-squared0.782275 S.D. dependent var7322580.S.E. of regression3416793. Akaike info criterion32.98864Sum squared resid3.39E+14 Schwarz criterion33.08116Log likelihood-509.3240 F-statistic108.7883Durbin-Watson

16、stat2.023545 Prob(F-statistic)0.000000通過(guò)上述分析，得商品房銷售額Y 與營(yíng)業(yè)稅金及附加X(jué)2的線性關(guān)系強(qiáng)，擬合程度較好，因此把X2作為基本變量。然后將X1,X3代入X2的回歸方程，重新回歸。得到的一元線性回歸方程： Y=1703194+10818.02X2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/19/11 Time: 23:31Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C98

17、7421.8443813.82.2248560.0343X28.7978910.77802611.307960.0000X1180.738057.737213.1303550.0041R-squared0.957410 Mean dependent var8086511.Adjusted R-squared0.954368 S.D. dependent var7322580.S.E. of regression1564219. Akaike info criterion31.45544Sum squared resid6.85E+13 Schwarz criterion31.59421Log

18、likelihood-484.5593 F-statistic314.7186Durbin-Watson stat1.868974 Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/19/11 Time: 23:32Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1646713.456786.93.6049910.0012X210.318091.1891648.6767610

19、.0000X31817.3133917.0520.4639490.6463R-squared0.942944 Mean dependent var8086511.Adjusted R-squared0.938869 S.D. dependent var7322580.S.E. of regression1810492. Akaike info criterion31.74786Sum squared resid9.18E+13 Schwarz criterion31.88663Log likelihood-489.0918 F-statistic231.3728Durbin-Watson st

20、at1.825478 Prob(F-statistic)0.000000由上得到二元線性回歸方程： Y=987421.8+ 8.797891X2+ 180.7380X1故調(diào)整后的回歸方程模型為Y=987421.8+ 8.797891X2+ 180.7380X1 （2.22） （11.31） （3.13） R2=0.957450 =0.954368 F=314.7186通過(guò)以上分析，得土地購(gòu)置費(fèi)用X3對(duì)商品房銷售額Y的影響不顯著，故將X3刪除，在刪除X3后，模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)均有較大改善，經(jīng)過(guò)上述逐步回歸分析，表明商品房銷售額Y 對(duì)營(yíng)業(yè)稅金及附加X(jué)2，GDPX1的回歸模型較優(yōu)上述回歸結(jié)果基本消除了多

21、重共線性。并且，在其他因素不變的情況下，當(dāng)GDP（萬(wàn)元）X1和營(yíng)業(yè)稅金及附加（萬(wàn)元）X2分別增長(zhǎng)1萬(wàn)元時(shí)，商品房銷售額Y分別增長(zhǎng)180.7380萬(wàn)元和8.80萬(wàn)元。異方差性分析Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/21/11 Time: 01:25Sample: 1 11Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C2318839.1786528.1.2979580.2305X1115.6592123.59580.9357850.37

22、68X28.9218711.4217406.2753200.0002R-squared0.930933 Mean dependent var14532079Adjusted R-squared0.913666 S.D. dependent var7937349.S.E. of regression2332197. Akaike info criterion32.38952Sum squared resid4.35E+13 Schwarz criterion32.49804Log likelihood-175.1424 F-statistic53.91494Durbin-Watson stat1

23、.711151 Prob(F-statistic)0.000023Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/21/11 Time: 01:26Sample: 21 31Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-318752.6345405.0-0.9228370.3831X1219.1516126.05421.7385510.1203X215.345961.9462697.8848120.0000R-squared0.959578

24、Mean dependent var3022607.Adjusted R-squared0.949473 S.D. dependent var2679974.S.E. of regression602412.9 Akaike info criterion29.68227Sum squared resid2.90E+12 Schwarz criterion29.79079Log likelihood-160.2525 F-statistic94.95608Durbin-Watson stat1.932597 Prob(F-statistic)0.000003Dependent Variable:

25、 YMethod: Least SquaresDate: 08/21/11 Time: 01:27Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C987421.8443813.82.2248560.0343X1180.738057.737213.1303550.0041X28.7978910.77802611.307960.0000R-squared0.957410 Mean dependent var8086511.Adjusted R-squared0.954368 S.

26、D. dependent var7322580.S.E. of regression1564219. Akaike info criterion31.45544Sum squared resid6.85E+13 Schwarz criterion31.59421Log likelihood-484.5593 F-statistic314.7186Durbin-Watson stat1.668513 Prob(F-statistic)0.000000由G-Q檢驗(yàn)，對(duì)樣本按X1由大到小排序，去除中間9個(gè)樣本，剩余22個(gè)樣本，再分成兩個(gè)樣本容量為11的子樣本，對(duì)兩個(gè)子樣本分別用OLS法作回歸子樣本1

27、：Y=2318839+115.6592X1+8.921871X2 （1.30）（0.94） （6.28） R2=0.93 RSS1=43500000000000子樣本2：Y=-318752.6+219.1516X1+15.34596X2 （-0.92） （1.75） （7.88） R2=0.96 RSS2=2900000000000根據(jù)以上殘差平方和求出F統(tǒng)計(jì)量：F=RSS1/(12-3-1)/RSS2/(12-3-1)=15在5%的顯著性水平下，自由度為（8，8）在F分布臨界值為F0.05(8,8)=3.44,于是拒絕同方差在假設(shè)，表明原模型存在異方差。Dependent Variable:

28、 YMethod: Least SquaresDate: 08/21/11 Time: 01:29Sample: 1 31Included observations: 31Weighting series: 1/ABS(E1)VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C979551.231695.1330.905420.0000X1184.50117.52519224.517790.0000X28.6927710.21609640.226510.0000Weighted StatisticsR-squared0.999993 Mean depe

29、ndent var11581896Adjusted R-squared0.999992 S.D. dependent var51437712S.E. of regression142656.3 Akaike info criterion26.66603Sum squared resid5.70E+11 Schwarz criterion26.80480Log likelihood-410.3235 F-statistic109921.0Durbin-Watson stat1.628360 Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squar

30、ed0.957354 Mean dependent var8086511.Adjusted R-squared0.954308 S.D. dependent var7322580.S.E. of regression1565248. Sum squared resid6.86E+13Durbin-Watson stat1.652094采用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行估計(jì)：Y=979551.2+184.5011X1+8.692771X2 （30.91）（24.52） （40.23） R2=0.99從以上結(jié)果中，擬合優(yōu)度提高了，t統(tǒng)計(jì)量也有了改進(jìn)，此時(shí)，模型已經(jīng)不存在異方差性自相關(guān)性分析根據(jù)以上回歸模型，D.W.= 1.628360，通過(guò)查詢D.W.檢驗(yàn)上下界表可知，在顯著性水平為0.05的情況下，當(dāng)n=31、k=2時(shí)，dl=1.36，du=1.50，此時(shí)，du<D.W.<4-du，所以該模型不存在自相關(guān)性。三、 模型檢驗(yàn)1、 經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛣h去了X3土地購(gòu)置費(fèi)用，雖然從經(jīng)濟(jì)意義上來(lái)看此因素重要，因?yàn)樗菑拈_(kāi)發(fā)商的成本上影響房地產(chǎn)的價(jià)格。但是，首先，由于此因素引起了多重共線性，考慮到整個(gè)模型的需要，需剔除。其次，全國(guó)不同地區(qū)的土地購(gòu)置費(fèi)用由于各地土地政策，購(gòu)置情況以及房地產(chǎn)商的競(jìng)爭(zhēng)情況不同，本身就存在很多的影響因