对成都市房地产市场的实证考察.rtf

对成都市房地产市场的实证考察对成都市房地产市场的实证考察 一个新的房价指数“排骨面指数” 一个新的房价指数“排骨面指数” 改革开放以来，中国的房地产市场已经走过了二十多年的风雨历 程。上个世纪九十年代初期，它出现了投资热，给国民经济的健康发 展带来了负面影响，通过国家及时加强宏观调控才使得这种影响降低 到最小的水平；而现今中国的房地产市场又出现了新的一轮投资热潮， 国家又是及时进行调控。根据经济学了理论可知，价格对一个市场的 健康发展起到了至关重要的作用。那么，作为我国的房地产市场中的 房产价格对我国的房地产市场的发展也是发挥着不可忽视的重要影响。 成都的房地产市场作为我国房地产市场的一个有机组成部分。这 个市场发展的如何对于国民经济的健康发展有着重要的影响。本文将 对成都房地产市场的房产价格做一个实证考察。时下，方方面面发布 的房价指数也不少，内行懒的看，外行看不懂。眼下一些售楼处正在 流行一种“排骨面指数”，将房价与排骨面价格联系在一起，直观而 又实用。所谓“排骨面指数”，即一个楼盘每平方米的平均售价是这 个楼盘半径 500 米内小吃店里排骨面的 1000 倍。也就是说，区域内楼 盘的每平方米的均价，等于这个区域内一碗排骨面价格的 1000 倍。比 如在寸土寸金的春熙路、盐市口区域，一般的小店一碗排骨面的价格 至少得 35 元，王府井、伊藤洋华堂内要 10 元左右。无疑，以春熙路、 盐市口为中心，半径 500 米内你还难买到每平方米 4000 元以下的新房 子。朝西，随着双楠、金沙中高档住宅的不断崛起，排骨面价格坚挺； 朝南，临近领事馆、桐锌林、新希望路一带由于城南“富人区”的缘 故，排骨面的价格一直在5 元左右。 在看中抵挡楼盘。城东八里小区。城北府青路一带，排骨面 3 3.5 元一碗，那一带房价恰好是 28003100；在光华片区一带新盘的售 价都在35004000 左右，排骨面也正好是3.54 根据以上经济现象，我们收集了 5 月份的一些样本数据并对这些 样本数据进行了加工。（见表一）为了验证这个“排骨面指数”，我 们下面给出计量经济学分析。 表一（如图）： 房产均价（y），排骨面价格（x） yxyxyx 35003.536003.534003.5 3085337503.538004 37003.84900548004.5 46004.53900450885 37503.538003.540004 36003.536503.838003.8 500054900548804.5 3100328002.835003.5 400045050555005.5 489053750430803.5 35003.535503.540004 36003.542004540504 58005.54700539003.8 47004.535003.530503 3900458005.545004.5 5500659006.530003 43004.55800638903.8 5050547804.560006.5 602065100554505.5 3890440504.558756 一、建立模型一、建立模型 以“数据驱动”和“让数据为自身说话”的建模思想为指导，我们 建立如下的计量经济学模型： y=a+bx+c 其中： y每平方米房产均价 x一碗排骨面价格 a、b参数 c随机扰动项，满足古典假定 二、估计模型中的未知参数二、估计模型中的未知参数(下为表二) dependent variable: y method: least squares date: 06/08/05 time: 12:54 sample: 1 60 included observations: 60 variablecoefficient std. errort-statisticprob. c302.4731122.44902.4701970.0165 x925.248727.6579433.453270.0000 r-squared0.950727 mean dependent var 4308.800 adjusted r-squared0.949878 s.d. dependent var 883.1621 s.e. of regression197.7224 akaike info criterion 13.44437 sum squared resid2267460. schwarz criterion13.51418 log likelihood-401.3311 f-statistic1119.122 durbin-watson stat2.077173 prob(f-statistic)0.000000 用 ols 法对参数进行估计，把表一数据录入到 eviews 软件，进行 回归分析，得回归分析结果（见表二）。 将上述回归结果整理如下： y = 302.4731 + 925.2487x （122.4490） （27.6579） r2 =0.950727 r2 =0.949878 f=1119.122 从回归结果看，可决系数 r2很高、f 值很大，在显著性水平 =0.05 下，常数项与排骨面价格 x 的回归系数显著，因此回归方程能 够投入使用。 三、模型的检验三、模型的检验 1、异方差的检验（、异方差的检验（goldfeld-quandt 检验）检验） 样本选取值为1-20, 得模型形式为 y = 159.6430 + 964.8327x ( 447.2773) (131.3336) r20.749896 e1=450031.1 样本选取值为41-60，得模型的形式为 y = 1456.002 + 718.7332 x （445.9006） (81.76845) r2=0.811047 e2=738644.7 求 f 统计量：f=e2/e11.6413 查 f 分布表，给定显著性水平 =0.05 得临界值 f0.05（18，18）=2,比较 f0.05（18，18）=1.6413t0.05(58),所以拒绝 h ：b=0,表 明排骨面的价格与房产均价有着数量上的必然关系。 四、模型的应用四、模型的应用 对样本数据进行的回归，参数 b 的回归结果在复杂的经济实践中， 我们认为是可以接受的。也就是说，“排骨面指数”可以十分直观地 作为我们购房参考价。但是，需要强调的是，在这个已经被数字化的 时代，经济数据都存在着一个“上上下下的问题”，运用“排骨面指 数”时，千万得对几年后这个地区的“排骨面指数”走向有个清醒地 判断。比如说，两年前，当双楠一带的排骨面还只有 3 元一碗时，你 买入那里的房子；今天，当双楠、外双楠的排骨面已经涨到了 5 元， 你的房子肯定已经增值了。 因此说，如果你考虑购房的，就应该对半径 500 米内的排骨面价 格认真地加以考察。 关键词：宏观调控；计量经济学；自相关；异方差；排骨面指数关键词：宏观调控；计量经济学；自相关；异方差；排骨面指数 参考文献参考文献 1. 1. 高鸿业高鸿业. .西方经济学（微观）西方经济学（微观）. .中国人民大学出版社中国人民大学出版社 2. 2. 伍超标经济计量学导论伍超标经济计量学导论. .中国统计出版社，中国统计出版社，1998.1998. 3.3.李子奈李子奈. .计量经济学方法与应用计量经济学方法与应用. .清华大学出版社清华大学出版社.1992.1992. . 4.4.（美）（美）george g.jdgegeorge g.jdge等等. .经济计量学理论与实践引论（中经济计量学理论与实践引论（中 译本）译本）. .中国统计出版社，中国统计出版社，1993.1993. 5. 5. 成都房地产网 成都房地产网 6.6.华西都市报，华西都市报，20052005年年5 5月月1818日日 7. 7. 庞浩等庞浩等. .计量经济学计量经济学. .西南财经大学出版社，西南财经大学出版社，2001 2001 后 记后 记 房价是多种因素综合作用的随机变量。目前，我国房地产业正处 于蓬勃发展的时期，竞争手段日趋多样化，建设部等七部委共同加强 对房地产市场的宏观调控。在这样的背景霞，要在准确地把握房价走 向就必须时刻关注市场发展动态和各项政策。我们所讨论的“排骨面 指数”仅是对房价给出了一个大概的参考标准，更对深一层次的问题 没有作解释。而今，课程论文的写作已经完成，但我们对此问题进一 步的思考不会因此而停止。我们将继续关注成都房价发展的状况。 由于作者水平有限，以及这个问题所涉及的广度和深度，文章仍 有许多不足之处，期望老师以及同学给与指正。 致 谢致 谢 当完成这篇论文时，也就意味着一学期的计量经济学学习即将结 束。在这学期的学习期间，周老