毕业论文--用经济模型预测我国商品住房价格.doc

A 基础理论 B 应用研究 C 调查报告 D 其他本科生毕业设计（论文）用经济模型预测我国商品住房价格二级学院：专 业：年 级：学 号：作者姓名：指导教师：完成日期：2013年5月10日 目录1引言12 理论分析23 模型设定34 数据收集55 模型估计、检验65.1 模型的估计方法65.2模型的检验66 未来房价的预测87 结论88 参考文献9用经济模型预测我国商品住房价格 摘 要：通过建立计量经济模型，对我国商品住房的价格进行实证分析，找出了影响商品住房价格的诸多因素并预测我国商品住房的价格。关键词：商品住房价格；影响因素；多元线性回归模型The predictionn on the commodity housing prices in China by using enconmic modelsAbstrat: This article depends on analysing the commodity housing prices in China empirically by establishing the econometric model,finds out the factors that affecting the price of commercial housing and predicts the commodity housing prices in China.Keywords:Commercial Residential Price；effect factors；multiple linear regression model1、引言住宅是房地产的一种类型，属于居住类房地产，包括普通住宅、高级公寓和别墅等。目前我国住房供应体系主要有三个：一个是针对于为数众多的低收入家庭，实行“廉租住房和经济适用房”为主的住房供应政策；另一个是针对于数量庞大的中等收入家庭，实行“经济租用房和限价商品房”为主的住房供应政策；而对于数量相对较少的高收入家庭，仍然实行现金住房供应政策，即为本文所要研究的商品住宅供应体系。2008年新春伊始，建设部推出了三项重要措施：一是要抓紧完善住房保障体系；二是在着力解决低收入家庭住房困难的同时，要把帮助中等收入家庭解决住房问题作为一项重要任务；三是坚决贯彻落实国务院关于宏观调控的各项部署，抑制房价过快上涨。自从1998年我国实行住房商品化后，国内各大城市住宅价格连年攀升，成为社会关注的焦点。房地产行业作为我国国民经济的支柱行业，不仅影响着经济的增长，也牵动着千家万户的心。再者，房价的攀升还影响其它第三产业行业的经营状况，提高了他们的固定成本，使其生产经营活动受到很大的影响。那么到底是哪些因素造成了房价的增长？我国商品住房价格的趋势如何？本文将通过建立模型，一一探究这些问题，并对未来我国商品住房的价格进行预测。2、理论分析同其他商品一样，商品住房价格是由器价值决定的，其价值既包括所占用土地的价值，也包括土地上建筑物的价值。除此之外，还受到供求状况、竞争程度、消费者偏好、市场预期、房地产企业经营策略和政府相关政策的影响，起价格围绕价值上下波动。另外，商品住宅还具有建设周期长、价值量大、空间固定性等特点，这就使其价格有了一般商品价格所没有的特点。首先，由于住宅的建设周期长，在短期内的供给是缺乏弹性的，导致其价格由需求决定，即使从长期来看，由于土地的供给缺乏弹性也会导致住宅供给缺乏弹性；其次，从需求方来看，经典经济学理论认为，需求意愿和需求能力影响需求者对房价的认可程度。事实上，需求者除了考虑自己的购房需求和购房能力外，还要对未来房价的走向作出判断，形成对未来的心理预期。也就是说，在需求意愿不变的前提下，如果当前购买比未来购买更有利，需求者就会倾向于选择当前购买。如果大多数人对未来房价走势的预期大致相同，则会使得选择也趋同。当大部分人做出买和暂时不买的行动时，就会对市场价格起到很大的影响，会显著地放大或缩小当前需求，从而影响房价。最后，住宅的区位是影响其价格的重要因素，区位自然环境的好坏、交通通达度等将影响消费者的需求，从而影响其价格。通过分析国内外学者在有关我国商品住宅价格问题上的研究，我们发现大多数研究都是仅从某一方面研究商品住宅价格的影响因素，较为全面研究地从收入角度研究地区商品住宅价格形成的文章较少。本文从经济学理论分析了市场商品住宅价格的影响因素；然后利用描述性统计工具对我国各地区的商品住宅价格和收入进行分析。系统揭示了我国各地区的商品住宅价格和收入的变化规律和差异程度。接着通过利用2006年我国30个地区的商品住宅房地产价格和城镇居民收入等相关的面板数据，建立相关的计量经济模型，对收入水平对我国各地区商品住宅价格差异的影响进行实证分析。3、模型设定本文选取 2006 年我国各地区商品住房的有关数据进行横截面回归分析，以各地区的商品住房价格作为被解释变量Y。影响商品住房价格的因素很多，考虑到实证研究的需要和数据的可获得性，本文选取以下几个变量作为解释变量代表上述影响因素：1地区生产总值。代表一地的经济发展水平，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。2人均可支配收入。所谓居民可支配收入水平是指用货币或相当于货币的形式表示的居民所能支配的财产收入。而居民可支配收入主要用于消费和投资。当居民可以满足自身基本的生活需要时，则必然会考虑去购买住宅（这也与中国人的传统观念有着密切的联系）。我们在考虑居民可支配收入水平对商品住宅价格的影响时，不能将不同收入水平的所有阶层的居民放在一起分析，一概而论。因为不同收入水平的居民对商品住宅价格的影响是不同的。我们可以依据收入的不同将城镇居民分为四类，即高、中、低、特困四个阶层，然后分别计算出各个阶层在扣除生活消费支出后，可以用于购买住房的可支配收入部分，可称为“置业资金”。在这四类城镇居民中，最值得我们关注的是占有较大比例的中间收入阶层城镇居民家庭的购房能力，其对房价的影响力也是最大的。对于高收入阶层的居民家庭而言，在强大的经济实力支撑下，他们购买住房多考虑的主要因素已经不是价格，而是住宅的方位，周围的环境以及住宅的档次等因素。而对于低收入居民家庭来说，在满足基本的温饱条件下，根本没有余钱购买商品住宅，只能通过租用廉租房、福利房以及解困房等社会保障和政府支持途径来解决住房问题。而对于主要依靠购买普通商品住宅或者经适房来解决住房问题或改善住房条件的中间收入居民家庭而言，其房价承受能力决定于支付能力，他们购房意愿的实现则直接受房价水平高低的影响。代表一个地区的人民的经济实力，人均可支配收入越多，提高生活质量和进行投资的欲望和能力就越强。住宅相对于其他资本品来说，具有保值性和增值性，这种特点导致大量资本流入房地产市场，促使住宅价格上升。理论上该变量和房价存在正相关性。3竣工房屋造价。从商品价值构成角度分析，房地产价格出成本和利润两大部分构成。按照马克思主义经济学原理，土地价格是地租的资本化，在现实中通常表现为人们为取得土地的占有、使用、收益和处分的权利而支付的费用。房地产开发商在住宅市场是供给者，处于区域寡头垄断的地位，具有有较强的定价能力。然而其在土地市场上是需求者，则处于完全竞争的地位。开发商在土地市场上通过竞价获得土地使用权，然后进行开发，最终在住宅市场提供住宅，此时土地价格则被计入开发成本，计入房价，因此较高的土地价格会带来住宅价格的上升，所谓“水涨船高”，可称为成本推动型价格上涨。据统计我国土地价格一般占房价30%40%；而从另一方面而言，开发商又会受较高的住宅价格的刺激从而加大房地产开发，土地的需求也会因此而增加。若政府土地供给不变，则土地价格上涨，从而再次推动房价上涨，可称为需求拉动型价格上涨。地价是房价的基础，而房价又反作用于地价，二者是相互影响的。房价的另外一个构成要素是房地产开发经营成本，房地产开发经营成本根据支付情况的不同可分为建筑安装成本，即开发商支付给建筑总承包商的成本，和其他开发成本，比如施工前期费用、销售费用、管理费、税费和贷款利息等等。曾有学者研究发现，住宅开发企业的建筑安装成本占总成本比例大约在28.7%47.8%之间，均值在37.7%，可见其在房价中占了很大比重。房地产经营成本对商品住宅价格具有重大影响，如建筑材料涨价、建筑安装成本上升，会引起房价总体水平的上涨，而往往开发商会将上涨的成本转嫁给购房者，从而对房价形成成本推动型价格上涨。工程造价、土地价格再加上其他经营销售成本等构成了房屋的造价，竣工房屋的造价直接影响了商品住房的成本，因此理论上该变量和商品住房的价格呈正相关。4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商品房的售价。随着开发的商品房不断增加，土地越来越稀缺，商品房的价格也会随着上涨，两者存在正相关性。5地区变量。本文以地区数据为样本，分析在全国范围内影响房价的因素，所以该指标代表的是宏观区位因素。我国东部沿海城市和中西部城市在经济、社会观念和政策等方面存在较大差别，前者房价应明显高于后者。本文将其他影响房价的因素纳入随机误差项 。根据以上分析，设定计量经济模型如下：其中， 为各地区的商品住房平均价格（元 / 平方米）；为地区生产总值（元 / 人）；为人均可支配收入（元 / 人）； 为竣工房屋造价（元 / 平方米）；为土地购置费（元 / 平方米）；为虚拟变量，中西部取 0，东部取 1。4、数据收集文章获取了我国 31个地区的数据如表 1 所示。表1 2006年我国各地区商品住房平均价格及相关数地区商品房平均价格Y（元/平方米）地区生产总值（元）人均可支配收入（元）竣工房屋造价（元/平方米）土地购置费（元/平方米）北京7375.4097870.2819977.522392.9942044.228953天津4649.2474359.1514283.092326.929816.4662389河北2028.40711660.4310304.561423.121636.3541982山西1805.5294752.54 10027.701349.714 577.6888495内蒙古1626.794791.4810357.991119.604477.2827485辽宁2883.6419251.1510369.611335.785891.5867983吉林1858.4274275.129775.071201.461593.7391344黑龙江2035.176188.99182.311229.985448.0391149上海7039.0010366.3720667.913088.6681792.550845江苏3375.16721645.0814084.261502.471281.346048浙江4510.11715742.5118265.101679.4992268.389817安徽2152.7836148.739771.051235.015625.4079574福建3655.7437614.5513753.281372.1641637.22638江西1590.5984670.539551.12866.6309561.9681969山东2399.93622077.3612192.241278.996675.9620276河南1842.62612495.979810.261099.511584.4147987湖北2422.1417581.329802.651607.661929.0114696湖南1655.1537568.8910504.671172.486448.1017856广东4588.61626204.4716015.582142.168919.1763505广西1972.8574828.519898.75914.1463615.6624388海南3734.671052.859395.131491.457692.4284984重庆2081.3113491.5711569.741414.821913.3501062四川2122.5618637.819350.11948.255888.864459贵州1583.5252282 9116.61943.4617562.1956056云南2190.6514006.7210069.891431.354346.072778西藏1686.854291.018941.081619.667268.7253638陕西2297.0684523.749267.701587.0762350.685877甘肃1703.0872276.78920.59975.0925746.5331391青海1840.497641.589000.351310.812328.4839042宁夏1869.272710.769177.261021.154421.3287319资料来源：中国统计年鉴 2007.中国统计出版社 5、模型估计、检验与调整5.1 模型的估计方法文本采取实证分析方法，对被解释变量与各解释变量进行回归分析。所得的模型估计：,5.2 模型的检验经济意义检验：主要看参数估计值的符号和大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟定的期望值相符合，若不相符则有可能存在多重共线性。（所谓多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。）统计推断检验：根据带随机性的观测数据（样本）以及问题的条件和假定（模型），而对未知事物作出的，以概率形式表述的推断。计量经济学检验：在得到模型的参数估计量之后，可以说一个计量经济学模型就已经初步建立起来了。但是它能否客观揭示经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用还要通过检验才能决定。（一）经济意义检验通过Excel工具，可以得到相关的结果。从回归结果可以看出， 的系数值为负，即地区生产总值越高，商品房价格越低，不符合一般经济意义，考虑存在多重共线性。其余解释变量 、 的系数估计结果均表明各变量与商品房价之间存在正相关性，符合经济意义。（二）统计推断检验从回归结果看，可决系数，拟合优度较高；给定，查分布表，在自由度为时得临界值2.056，其中只有 的 值小于临界值，其他各解释变量均对商品住房价格有显著性影响，考虑由于多重共线性引起的。（三）计量经济学检验1自相关检验时间序列分析中检验自相关的一种方法，中文名叫DW检验法，全名叫durbinWatsonDW值=2，非自相关的，就是好的。DW值=0，完全正自相关的，不好。DW值=4，完全负自相关的，不好。总之，越接近2越好。对所估计的模型做残差图，如表 2 所示。DW 检验：对应样本数为 31、2 个解释变量的模型、0.05 显著水平，查 DW 统计表可知，模型中，表明模型中不存在自相关。2异方差检验检验知，在下，查分布表，得临界值，表明模型不存在异方差。通过以上数据，可以得出以下结论：（1）在模型估计过程中，虚拟变量对被解释变量的影响不显著，表明东部城市与中西部城市的商品房价格没有显著性的差异。这是由于：经济方面，经过改革开放近三十年的发展，中西部的许多地区在经济上有了较大的跨越式发展，与东部的差距逐渐缩小；在社会观念方面，由于改革开放的深入进行，中西部人民逐渐树立起了较强的商品意识、金融意识和竞争意识；在政策方面，由于国家近年来的西部大开发和促进中部崛起战略，给予了中西部很大扶持。基于以上三个原因，中西部和东部的商品房价格差距在逐渐缩小。（2） 的系数为0.281956，符号为正，与理论分析相符。人均可支配收入的多少代表居民购买能力的大小，居民对住宅的需求主要表现在两个方面：一是居住，二是投资。在我国需要购买住宅用于居住的人群非常庞大，主要由于一下几个原因：一是城镇房屋制度的改革。1998 年停止福利性实物分房后，人们主动接受了自主购房解决居住问题的住房消费新模式，而住宅价值量大的特点表明居民人均可支配收入是其购买能力大小的表现。二是城市拆迁改造。在经营城市理念的指导下，全国各大城市加快了城市建设的步伐，拆迁规模在短时间内增大，被动型需求持续增长。三是七八十年代生育高峰期出生的人群进入婚育期，由于传统思想的影响，父母往往给他们购买住宅提供经济支持。在投资方面，在我国居民缺少投资渠道的情况下，商品住宅以其保值增值的功能受到不少高收入家庭的青睐，前几年席卷全国的温州炒房团就是一例。随着我国经济的发展、居民可支配收入的不断提高，城市商品住宅价格将呈不断上升趋势。（3）的系数为 1.168693，符号为正，与理论分析相符。表明工程造价、土地价格再和其他经营销售成本对商品住房的销售价格有很显著的影响。随着建筑材料费的不断上升商品房的造价必然也呈上升趋势，又由于土地的稀缺性，土地的购置费越来越高，而为获得土地开发权的前期成本也大幅度抬高了商品住房的销售价格。6、未来房价的预测基于以上模型估计结果，文章有针对性地对我国未来商品住房的价格进行合理的预测。由于如今的土地价格逐渐上涨，导致住房的价格也会逐渐上升。1月22日，交通银行发布2013年