文档介绍：- 1-对我国房价影响因素的计量经济学分析- 2- 对我国房价影响因素的计量经济学分析摘要: 商品房价格增长过快是当前我国城市与社会经济发展中最突出的问题之一,如何合理控制商品房价格平稳增长值得深入研究。本文选取 2011 年中国统计年鉴的数据,建立起影响商品房价格因素的多元线性回归模型, 进行进一步分析, 并且在此基础之上提出相关政策建议。关键字: 商品房价格影响因素多元线性回归模型一、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。虽然随着经济的发展, 商品房价格的增长是必然趋势,但是目前均水准,房价如此之高, 会对现在与未来产生多大的影响?为了研究这个问题, 我们需要建立计量经济学模型。二、理论分析影响房价的因素有: 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。居民人均可支配收入,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。商品房销售面积: 商品房的销售面积即为购房者所购买的套内或单元内建筑面积( 以下简称套内建筑面积) 与应分摊的公用建筑面积之和。一个地区商品房销售面积也能间接反应一个地区商品房的供应热度。商品房施工面积: 报告期内施工的房屋建筑面积- 3- 商品房竣工面积: 报告期内竣工的房屋建筑面积建筑业总产值: 建筑业在一定时期内完成的以价值表现的生产总量,是反映建筑业生产成果的综合指标。通过它可以了解建筑业的生产规模、发展速度、经营成果, 并为国家制订经济建设计划提供依据。建筑业总产值的水平也能够代表一个地区建筑产业的水平, 从而对商品房的价格产生成本,技术等方面的影响。储蓄存款:指地区当年居民人均存款数量,间接反映一个地区居民的销售水平。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。是否为中西部省市:国家对中西部省市的商品房建设,售价都有一定的支持和保护, 因此在研究房价时,将是否为中西部省市这一指标加入进来也是很有必要的三、模型的设定(一)影响商品房价格的因素 1. 被解释变量:商品房价格 Y 2. 解释变量: X1: 土地购置费; X2 :居民人均可支配收入; X3 :商品房销售面积; X4 商品房施工面积; X5: 商品房竣工面积; X6: 建筑业总产值; X7: 储蓄存款; X8: 地区人均 GDP ; 3. 引入虚拟变量 D1 :是否为中西部省市(中西部取 0 ,东部取 1) (二)计量模型形式的设计考虑以上五个因素,可以初步设定模型为: Y=C+ β 1X 1+β 2X 2+β 3X 3+β 4X 4+β 5X 5+β 6X 6+β 7X 7+β 8X 8+β 9D 1 +u i 四、模型的估计与调整(一)计量模型的估计利用 EVIEWS 软件,用 OLS 方法估计如表 1 所示: 表1 EVIEWS 的最小二乘估计结果- 4- 可得估计方程: Y=-+ X 1 + X 2 + X 3 - X 4 + X 5 ( )( )( )( )( )( ) t=( - ) () ( )( )( - )( ) - 6 + 7 - 8 + 1 ( )( )( )( ) t=( - ) () ( - )( ) 2R =0. 942939 2R = 18484 F= 由此可见,该模型 2R = 42939 2R = 18484 可绝系数很高, F 检验值 38.