影响房地产行业利润的因素分析

影响房地产行业利润的因素分析影响房地产行业利润的因素分析 一 引言一 引言 房地产业是进行房地产类投资 开发 经营 管理和服务的行业 属于第 三产业 主要包括 土地开发 房屋的建设 转让 租赁 维修 管理以及由 此形成的市场 我国房地产业从 20 世纪 80 年代开始兴起 1998 年房地产业开 始真正发展起来 从 2002 年开始 我国房价节节攀升 房地产业成为一个新的经 济增长点 一直备受关注 直到 2007 年底开始出现房地产市场有价无市的现象 紧接着就迎来了 2008 年的房市低迷 低迷到有些地区的金融受到冲击 在国家 进行一系列政策调整后 2009 年房市出现大反弹 房价一直飙升至 2010 年底 2011 年以来 为了促进房地产业平稳健康发展 国家近几年来加大了对房地产 市场的调控力度 房价涨幅得到控制 有些地区已经出现下降趋势 房地产业是我国支柱性产业 是具有基础性和先导性的产业 在国民经济 中起重要作用 是增强国民经济和改善人民生活的重要产业 房地产业能够直 接推动经济的增长 而经济的增长的同时也能带动房地产业的增长 房地产业 具有很强的关联效应 它的兴旺繁荣能够有力地带动很多产业的发展 促进房 地产业健康发展 是提高居民住房水平 改善居住质量 满足人民群众物资文 化生活需要的基本需求 房地产业对财政收入的贡献也在不断加大 它既是政 府的集中性分配活动 又是国家进行宏观调控的重要工具 因此 房地产行业 的发展对国家经济运行具有重要的作用 利润是一个企业生存和发展的基础 同时它也是投资者进行投资决策的最 重要影响决策之一 企业利润是指企业在一定会计期间的经营成果 企业只有 不断提高企业的盈利水平 增强企业的盈利能力 才能在残酷的市场环境中生 存 具有无限的生命力 这就需要企业必须探索适合本企业特点的提高利润的 有效途径 因而对房地产行业利润的影响因素的分析十分重要 二 文献综述二 文献综述 Dhaoui Abderrazak Ouidad Yousfi 2010 研究了目前的研发战略的决 定因素和分析对财务绩效与盈余管理的权力下放的 R D 的影响 研究结果表明 跨国公司的研发权力下放 以改善公司的盈利能力 而管理人员的优势 可以 得到一些私人和非转让的盈余管理而增加的好处 因为产生这样的结果就会鼓 励人们分散自己的研发 以增加盈余管理 刘平和张红 2006 在 我国房地产上市公司盈利能力及其影响因素 一 文中 从每股净资产 每股收益 净资产收益率 主营业务收和主营业务利润 水平五个方面对房地产行业的利润水平进行了描述性统计 影响房地产行业盈 利的因素从主营业务成本 负债总额 存货和折旧额等方面说明了其对盈利的 影响 田慧在 论提高企业利润的途径 中提出 企业要提高利润最重要的就是 要做到开源 寻求利润新的增长点 需要企业进行多方面的创新 通过实施产 品创新 市场创新以及客户管理创新来达到培养利润新的增长点 提高企业利 润的目的 邓聿文在 房地产行业高利润从何而来 中指出 房地产业的利润大大高 于其他行业 房地产行业高利润的三个来源 究其根源 都与政府有关 土地 批租是地方政府直接垄断形成的 征地和拆迁中的低补偿是由于地方政府制定 了偏向房地产企业的法规而造成的 偷漏税也与对房地产企业的税种过多以及 税制结构不合理有直接关系 吴静在 发展房地产产业投资基金拓宽房地产融资渠道 一文中提出 我 国房地产金融市场主要以银行信贷为主 其他金融方式如上市融资 信托融资 债券融资以及基金融资等所占比例较小 银行一直以来都是房地产市场的主要 资金提供者 大约 70 的房地产开发资金来自银行贷款 因此 她主张要发展 房地产产业投资基金 有助于降低因过分依赖银行而带来的系统风斛引 赵中秋 冉伦 2005 探讨了房地产融资的策略及金融业发展创新的方向 借鉴发达国家的经验 采用比较分析 相关分析等方法 分析了目前我国房地 产行业融资渠道的现状及存在的问题 在此基础上 提出了今后房地产行业在 融资渠道及金融创新方面的建议 指出我国必须培育发达的资本市场并提供尽 可能多的融资渠道从而减少房地产中的金融风险 黄明 郭大伟在 浅谈企业盈利能力的分析 说 盈利能力通常是指企业 在一定时期内赚取利润的能力 盈利能力的大小是 个相对的概念 即利润相 对于一定的资源投入 一定的收入而言 利润率越高 盈利能力越强 利润率 越低 盈利能力越差 企业经营业绩的好坏最终可通过企业的盈利能力来反映 无论是企业的经理人员 债权人 还是股东 投资人 都非常关心企业的盈利能 力 并重视对利润率及其变动趋势的分析与预测 三 建立模型三 建立模型 1 选择变量 对于这个模型 选取房地产开发企业资金来源小计 房地产开发企业本年 完成投资额 商品房销售面积 商品房平均销售价格以及城乡居民人民币储蓄 存款年度余额为变量 1 房地产开发企业资金来源小计 我国房地产资金构成主要由国家预算 内资金 国内贷款 债券 利用外资 自筹资金和其他资金来源组成 但根据 估算 房地产开发商的自筹资金 10 是由个人住房贷款形成的 其他资金来源 大约有 20 30 间接来源于银行贷款 总体测算 房地产开发投资资金约有 60 来自银行贷款 我国房地产融资对银行贷款的依赖程度仍很高 2 房地产开发企业本年完成投资额 房地产开发投资指各种登记注册类 型的房地产开发法人单位统一开发的包括统代建 拆迁还建的住宅 厂房 仓 库 饭店 宾馆 度假村 写字楼 办公楼等房屋建筑物 配套的服务设施 土地开发工程 如道路 给水 排水 供电 供热 通讯 平整场地等基础设施 工程 和土地购置的投资 不包括单纯的土地开发和交易活动 3 商品房销售面积 商品房销售面积指报告期内出售商品房屋的合同总 面积 即双方签署的正式买卖合同中所确定的建筑面积 由现房销售建筑面积 和期房销售建筑面积两部分组成 4 商品房平均销售价格 商品房作为房地产行业的销售支柱 其销售价 格会对房地产行业营业利润产生重大影响 而如今房价的飞速增长对房地产行 业利润的获得有着深远的影响 虽然近几年国家采取了一系列的宏观调控政策 来抑制房价的过快增长 使得房地产价格增速放缓 但房价出现大幅下跌的可 能性并不大 因此房价在很大程度上还是影响着房地产行业销售利润 5 城乡居民人民币储蓄存款年度余额 人民币储蓄存款余额是指城乡居 民在某一时点上在银行和其他金融机构的人民币储蓄存款总额 购房不仅要看 当前的收入 还要看过去的收入和未来的收入 过去的收入主要就是指消费者 的储蓄存款 储蓄存款能大大增强消费者的信心 而未来的收入又关系到其信 贷消费 2 模型设定 模型可以设立为 01122334455 YXXXXX 其中 Y 房地产开发企业营业利润 亿元 X1 房地产开发企业资金来源 小计 亿元 X2 房地产开发企业本年完成投资额 亿元 X3 商品房销售面 积 万平方米 X4 商品房平均销售价格 元 平方米 X5 城乡居民人民币储 蓄存款年底余额 亿元 随机扰动项 3 选择数据 房地产开发 企业营业利 润 亿元 房地产开发企 业资金来源小 计 亿元 房地产开发企 业本年完成投 资额 亿元 商品房销 售面积 万 平方米 商品房平均 销售价格 元 平方米 城乡居民人民币 储蓄存款年底余 额 亿元 2000 年 73 285 997 634984 051863738 2001 年 125 477 696 396344 1122411 9217073762 43 2002 年 252 919 749 957790 9226808 29225086910 65 2003 年 430 3713 196 9210153 833717 632359 65 2004 年 857 9717 168 7713158 2538231 642778 39 2005 年 1109 1921 397 8415909 2555486 223167 66 99 2006 年 1669 8927 135 5519422 9261857 073366 79 3 2007 年 2436 6137 477 9625288 8477354 723863 9 19 2008 年 3432 2339 619 3631203 1965969 833800 35 2009 年 4728 5857 799 0436241 81947554681 66 20106111 4872 944 0448259 4 655032 49 年 2011 年 5798 5885 688 7361796 89 755357 1 89 数据来源 国家统计局 1 商品房销售额是当期累计数据 2 城乡居民储蓄数据来源于人民银行 4 参数估计 Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 02 13 Time 20 19 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 3285 9632121 909 1 0 1725 X10 0 2 0 0795 X2 0 0 2 0 0734 X3 0 0 1 0 2315 X41 1 0 0 3998 X50 0 1 0 1228 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression342 8790 Akaike info criterion14 81949 Sum squared resid 0 Schwarz criterion15 06194 Log likelihood 82 91691 Hannan Quinn criter 14 72972 F statistic92 71511 Durbin Watson stat2 Prob F statistic 0 12345 3285 963 0 1071530 1507410 0481451 3466840 022134YXXXXX t 1 2 2 1 0 1 0 S E 342 8790 F 92 71511 D W 2 2 R 四 结果分析四 结果分析 1 统计推断检验 1 拟合优度 由上表数据可得 0 修正可决系数 0 95345 2 R 2 R 2 F 检验 给定显著性水平为 0 05 则 F 92 71511 3 97 应 0 05 5 7 F 拒绝原假设 说明回归方程显著 3 t 检验 给定显著性水平 0 05 查 t 分布表得 7 2 4469 对应 2 t 表中数据 的绝对值均小于临界值 说明 1 2 3 4 5 1 X 这三个变量对 Y 的影响不显著怀疑存在多重共线性的影响 2 X 3 X 4 X 5 X 使其 t 值不显著 2 计量经济学检验 1 多重共线性检验 采用简单相关系数矩阵法对其进行检验 X1X2X3X4X5 X1 1 0 0 0 0 X2 0 1 0 0 0 X3 0 0 1 0 0 X4 0 0 0 1 0 X5 0 0 0 0 1 采用逐步回归法对其进行修正 分别作 Y 与 间的回归 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 02 13 Time 22 51 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 485 5712193 4853 2 0 0309 X10 0 17 871070 0000 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression409 4004 Akaike info criterion15 01828 Sum squared resid Schwarz criterion15 09909 Log likelihood 88 10966 Hannan Quinn criter 14 98835 F statistic319 3750 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 1 485 5712 0 082990YX t 2 17 87107 0 F 319 3750 D W 1 2 R Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 03 13 Time 07 40 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 583 9340266 8283 2 0 0535 X20 0 13 194100 0000 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression547 6277 Akaike info criterion15 60008 Sum squared resid Schwarz criterion15 68090 Log likelihood 91 60048 Hannan Quinn criter 15 57016 F statistic174 0842 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 2 583 9340 0 121309YX t 2 13 19410 0 F 174 0842 D W 1 2 R Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 03 13 Time 07 46 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 1707 039400 4509 4 0 0017 X30 0 11 149210 0000 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression641 1323 Akaike info criterion15 91536 Sum squared resid Schwarz criterion15 99618 Log likelihood 93 49216 Hannan Quinn criter 15 88544 F statistic124 3049 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 3 1707 039 0 066977YX t 4 11 14921 0 F 124 3049 D W 1 2 R Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 02 13 Time 22 57 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 4261 308445 4814 9 0 0000 X41 0 15 363010 0000 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression473 7034 Akaike info criterion15 31005 Sum squared resid Schwarz criterion15 39087 Log likelihood 89 86031 Hannan Quinn criter 15 28013 F statistic236 0221 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 4 4261 308 1 909309YX t 9 15 36301 0 F 236 0221 D W 1 2 R Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 02 13 Time 23 05 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 1836 304244 4894 7 0 0000 X50 0 18 828180 0000 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression389 1748 Akaike info criterion14 91695 Sum squared resid Schwarz criterion14 99776 Log likelihood 87 50168 Hannan Quinn criter 14 88702 F statistic354 5002 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 5 1836 304 0 023945XY t 7 18 82818 0 F 354 5002 D W 1 2 R 由于的 t 值最大 拟合度最好 因此把作为基本变量 将其余解释变量 5 X 5 X 逐一代入的回归方程 重新回归 5 X 加入 1 X Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 03 13 Time 08 34 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 1305 896620 2595 2 0 0645 X10 0 0 0 3758 X50 0 1 0 1992 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression391 7707 Akaike info criterion14 99155 Sum squared resid Schwarz criterion15 11278 Log likelihood 86 94929 Hannan Quinn criter 14 94667 F statistic175 3429 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 15 1305 896 0 0335170 014363XYX t 2 0 1 0 F 175 3429 D W 1 2 R 加入 2 X Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 03 13 Time 09 41 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 2122 314534 9997 3 0 0033 X2 0 0 0 0 5592 X50 0 3 0 0129 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression402 0927 Akaike info criterion15 04356 Sum squared resid Schwarz criterion15 16479 Log likelihood 87 26136 Hannan Quinn criter 14 99868 F statistic166 2280 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 25 2122 3140 0299700 029724XYX t 3 0 3 0 F 166 2280 D W 1 2 R 加入 3 X Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 03 13 Time 09 37 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 1842 145257 3236 7 0 0001 X30 0 0 0 7792 X50 0 3 0 0033 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression408 3378 Akaike info criterion15 07438 Sum squared resid Schwarz criterion15 19561 Log likelihood 87 44631 Hannan Quinn criter 15 02950 F statistic161 0458 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 35 1842 145 0 0046810 022359XYX t 7 0 3 0 F 161 0458 D W 1 2 R 加入 4 X Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 03 13 Time 09 50 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 2432 868896 5699 2 0 0239 X40 0 0 0 5057 X50 0 2 0 0513 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression399 6970 Akaike info criterion15 03161 Sum squared resid Schwarz criterion15 15284 Log likelihood 87 18965 Hannan Quinn criter 14 98673 F statistic168 2808 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 45 2432 868 0 4546850 018354XYX t 2 0 2 0 F 168 2808 D W 1 2 R 加入以后虽然拟合优度有所提高 但参数的 t 检验变得不显著 所 1 X 5 X 以在模型中剔除 加入以后拟合优度有所提高 但参数的 t 检验变得 1 X 2 X 5 X 不显著 所以在模型中剔除 加入以后拟合优度有所提高 并没有影响 2 X 3 X 系数的显著性 所以在模型中保留 加入以后拟合优度有所提高 但 5 X 3 X 4 X 参数的 t 检验变得不显著 所以在模型中剔除 5 X 4 X 因此 保留 把 作为基本变量 将其余解释变量逐一代入 3 X 3 X 5 X 3 X 的回归方程 再次回归 5 X 加入 1 X Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 03 13 Time 12 22 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 1323 190666 6302 1 0 0824 X10 0 0 0 4220 X30 0 0 0 8825 X50 0 1 0 2725 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression414 9320 Akaike info criterion15 15531 Sum squared resid Schwarz criterion15 31694 Log likelihood 86 93185 Hannan Quinn criter 15 09546 F statistic104 2172 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 135 1323 190 0 0326250 002542X0 013756YXX t 1 0 0 1 0 F 104 2172 D W 1 2 R 加入 2 X Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 03 13 Time 12 32 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 2107 994586 6608 3 0 0071 X2 0 0 0 0 6240 X30 0 0 0 9263 X50 0 2 0 0731 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression426 2414 Akaike info criterion15 20909 Sum squared resid Schwarz criterion15 37073 Log likelihood 87 25454 Hannan Quinn criter 15 14925 F statistic98 62058 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 235 2107 9940 0282470 001707X0 028813YXX t 3 0 0 2 0 F 98 62058 D W 1 2 R 加入 4 X Dependent Variable Y Method Least Squares Date 12 03 13 Time 12 37 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb C 4134 8882187 387 1 0 0954 X3 0 0 0 0 4170 X41 1 1 0 3221 X50 0 1 0 1960 R squared0 Mean dependent var2252 213 Adjusted R squared0 S D dependent var2240 254 S E of regression405 7788 Akaike info criterion15 11069 Sum squared resid Schwarz criterion15 27233 Log likelihood 86 66417 Hannan Quinn criter 15 05085 F statistic109 0936 Durbin Watson stat1 Prob F statistic 0 345 4134 8880 034998X1 7852010 013856YXX t 1 0 1 1 0 F 109 0936 D W 1 2 R 加入以后拟合优度有所提高 但 参数的 t 检验变得不显著 所 1 X 3 X 5 X 以在模型中剔除 加入以后拟合优度有所提高 但 参数的 t 检验 1 X 2 X 3 X 5 X 变得不显著 所以在模型中剔除 加入以后拟合优度有所提高 但 2 X 4 X 3 X 参数的 t 检验变得不显著 所以在模型中剔除 5 X 4 X 2 异方差性检验 怀特检验 Heteroskedasticity Test White F statistic3 Prob F 5 6 0 0832 Obs R squared8 Prob Chi Square 5 0 1138 Scaled explained SS3 Prob Chi Square 5 0 6967 Test Equation Dependent Variable RESID 2 Method Least Squares Date 12 07 13 Time 16 09 Sample 2000 2011 Included observations 12 VariableCoeffi