文档介绍：2012年全国主要城市房价的影响因素分析
《计量经济学》课程论文
——2012年全国主要城市房价的影响因素分析
学院:管理学院
班级:10工商01班
姓名:江雪
学号:1020020107
指导老师:李菲
2013年6月11日
目录
2前言
3一、 选题的内容和意义
3二、 使用的函数形式和理论支持
4三、 数据来源
5四、 变量的主要统计指标
5五、 第一次回归
61、回归结果
72、正态性检验
73、自相关检验
84、异方差检验
10六、 修改模型——修改为双对数模型
10七、 新模型的回归
101、 新模型回归结果
102、 新模型正态性检验
113、 新模型自相关检验
124、 新模型异方差检验
13八、 修正新模型的异方差
14九、最后的标准方程
15十、总结
15十一、参考文献
前言
众所周知,衣食住行是老百姓关系的最基本的几件大事,其中的“住”就是指人们的住房问题。房价永远是牵动着百姓与媒体神经的话题。特别是近几年来房价走势不断飙升,今年二月国务院常务委员会出台
“新国五条”,旨在保持房价基本稳定,但从实施后的情况来看,效果并不乐观。特别是在北京、上海、广州、深圳等大城市,房价一直是居高不下,本来住房只是满足百姓基本生存需要的东西,可现在很多人却只能“望楼兴叹”。所以说,研究房价,已经不单纯是研究经济问题了,它更大程度上是要作为解决社会问题的向导。那么到底是什么牵引着房价的发展呢?
这学期学习了《计量经济学》,感觉是个挺高深的学科,因为它可以把抽象的东西量化了再进行研究。此次,我想借助课程论文这个机会,浅略地研究研究我所关心的房价问题。我主要是从城市人口、城市人均可支配收入、城市是否为一线城市这三个方面来探究它们对房价的影响程度。尽管课本还没有读透,EViews软件也没有达到神级操作水平,建立的线性模型也有好几次不尽如人意,但我仍然认真地去摸索去尝试去改进,其实这个过程就是进步和成长。我深知,中国的房价,不会因为我的一次课程研究而泛起涟漪,它的稳定和合理还是需要政府部门去研究去完善,而我也只能通过这个平台表达一下自己的关注。真心希望,中国的房价尽早步入正常稳定的轨道,可以真真切切地满足百姓的需求。
选题的内容和意义
选题的内容:研究2012年全国40个主要城市的城镇人口数、城镇居民可支配收入以及该城市是否为一线城市这三个因素对该城市房价的影响。样本区间为2012年的40个城市,被解释变量Y为2012年40个城市的房价,解释变量为城镇人口数X1、城镇居民可支配收入X2、该城市是否为一线城市M(虚拟变量)。
选题的意义:前言里也提到过,近几年我国主要城市的房价一直居高不下,衍生了许多社会问题,百姓买不起房,这对于人们的安居乐业和社会的安定和谐都存在不利影响。通过此研究可以探讨城市房价的主要影响因素以及它们对房价的影响程度,以此分析政府应该从哪些方面进行房价调整,居民应该如何选择购房。
使用的函数形式和理论支持
函数形式:多元线性回归模型。即Y=c+B1X1 +B2X2+B3M+u,显著性水平为01>.05。
理论依据:多元线性回归模型能够研究单个变量对因变量地影响,而且通过调整,各个自变量对因变量都有影响且各自变量没有直接关联。
数据来源
1、2012年国家统计局统计年鉴
2、网络来源://>/p/2153915295
//
3、基本数据
变量的主要统计指标
第一次回归
1、回归结果
Y=-+ X1 + X2 +
通过结果可以看出:
(1)R-squared不是非常接近1,说明自变量与因变量之间拟合得不是很好。
(2) regression的值异常大,严重不符合要求。
但要进一步确定方程是否合理,必须进行各方面的检验。
接下来对此方程的进行各项检验。
2、正态性检验
Jarque->,表明随机扰动项是正态的。
自相关检验
一阶自相关:
Obs*R-<,存在一阶自相关。
二阶自相关:
Obs*R->,不存在二阶自相关。
异方差检验
不包含交叉项的White异方差检验:
Obs*R-<,存在异方差。
包含交叉项的White异方差