影响商品房平均售价的多元回归分析

影响商品房平均售价的多元回归分析影响商品房平均售价的多元回归分析 班级 税务二班 组员 杨 巍 2008092213 邢姗姗 2008092225 王昱宾 2008092227 一 背景分析 房地产业是国民经济重要的支柱行业之一 2000 2006 年 我国房地产开发投资基本 保持平稳增长 年均增长率达到25 8 占固定资产投资的比重保持在年均20 左右 房地 产开发投资增速超过固定资产投资增速 远高于GDP增速 房地产开发投资占固定资产投资 比重有所加大 成为拉动经济增长的主要因素之一 而2007 年上半年房屋销售价格明显回 升 部分城市房价上涨较快 高额的房价让无数人望而却步 近几年来 房价更是一路飙 升 已经成为最受瞩目的市场之一 自2009年2月份我国房地产行业出现 小阳春 以来 代 表我国房地产业发展变化趋势和变化程度的国房景气指数就开始出现止跌回升现象 并从5 月份步入上升浪潮 于8月份一举冲破100点的行业景气关口 房地产是人类最基本的生活和消费资料 房地产也是最重要的生产资料之一 房地产 价格关系到国计民生 是一个十分敏感的价格 分析影响房地产价格的因素 对经济和社 会发展具有重要意义 二 理论模型设计 1 确定变量 要寻找商品房价格的主要影响因素 显然应从住宅市场的供给 成本 和需求 购买 力 两方面入手 从供给方来看 房地产开发商对商品住宅的投资意愿和投资成本可以通 过房地产开发企业房屋造价反映 从需求方来看 居民对商品住宅的购买意愿和购买力则 可以通过居民收水平 利率水平和经济发展水平等因素共同反映 具体来讲 本文选择了3个变量来构建模型 他分别是 商品房平均销售价格 Y 房 地产开发企业房屋造价 X1 城镇居民人均可支配收入 X2 2 确定模型数学形式 建立多元线性模型 22110 XXY 三 样本数据收集 商品房平均销售价格及其影响因素 年份 商品房平均销售价格 Y 元 平方米 房地产开发企业房屋造价 X1 元 平方米 城镇居民人均可支配收入 X2 元 19941408 6397973179 19951590 8639113893 19961806 39911114838 9 19971997 16111755160 3 19982062 56912185425 1 数据来源 中国统计年鉴 2010 中宏数据网 四 模型参数的估计 利用Eviews输出结果如下 Dependent Variable Y Method Least Squares Date 05 30 11 Time 21 40 Sample 1994 2009 Included observations 16 VariableCoefficie nt Std Errort Statistic Prob C 53 99881351 2793 0 1537200 8802 X11 1825230 5006542 3619540 0344 X20 1282980 0378583 3888880 0048 R squared0 981091 Mean dependent var 2587 655 Adjusted R squared0 978182 S D dependent var 927 7949 S E of regression137 0442 Akaike info criterion 12 84584 Sum squared resid244154 4 Schwarz criterion12 99070 Log likelihood 99 76676 F statistic337 2510 Durbin Watson stat2 326285 Prob F statistic 0 000000 得结果如下 21 128298 0 182523 1 99881 53XXYi 五 模型的检验 1 经济意义检验 19992052 61152 495854 20002111 6141138 966280 20012169 7181128 146859 6 20022250 1781184 167703 20032359 4971273 388472 20042713 90614029421 76 20053167 6571451 2710493 20063366 7881563 5311759 20073863 9041656 5713786 20083799 947179515781 20094681 037202117175 从模型参数估计量的符合看 意味着房地产开发企业房屋造价越高 0 0 21 城镇居民人均可支配收入越多 商品房平均销售价格越高 符合经济意义 2 统计检验 1 拟合优度检验 由表可知 0 981091 则 1 1 0 981091 2 R 1 1 1 1 22 kn n RR 15 13 0 978181923 说明在商品房平均销售价格的总变差中有97 8182 由房地产开发企业房屋造价和城镇 居民人均可支配收入决定 样本回归函数与观测值拟合较好 2 F检验 0 210 H 不全为零 211 H F statistic 8 3 13 2 2510 337 05 0 F 拒绝原假设 接受对立假设 表明回归方程总体线性显著成立 即房地产开发 0 H 1 H 企业房屋造价和城镇居民人均可支配收入对商品房平均销售价格的总体线性关系显著 模 型通过F检验 3 t检验 0 10 H 0 11 H 由表可知 Prob 0 0344 0 05 因此拒绝原假设 接受对立假设 认为显 0 H 1 H 1 著不为零 即房地产开发企业房屋造价对商品房平均销售价格线性影响显著 0 20 H 0 21 H 由表可知 Prob 0 0048 0 05 因此拒绝原假设 接受对立假设 认为显 0 H 1 H 2 著不为零 即城镇居民人均可支配收入对商品房平均销售价格线性影响显著 4 参数置信区间 0 351 2793 16 2 53 99881 10 025 0 0 St 7644 704 7620 812 0 1 0 500654 16 2 1 182523 11 025 0 1 St 2639 2 1011 0 1 2 0 037858 16 2 0 128298 2 025 0 2 St 2101 0 0465 0 2 3 计量经济学检验 1 异方差检验 WHITE 检验 White Heteroskedasticity Test F statistic9 926768 Probability0 001241 Obs R squared13 31696 Probability0 020583 Test Equation Dependent Variable RESID 2 Method Least Squares Date 05 30 11 Time 22 33 Sample 1994 2009 Included observations 16 VariableCoefficie nt Std Errort Statistic Prob C 20422 26360130 4 0 0567080 9559 X1 54 922121068 501 0 0514010 9600 X1 20 1798720 7568680 2376530 8169 X1 X2 0 0721630 110270 0 6544230 5276 X228 4019380 541370 3526380 7317 X2 20 0048660 0039511 2315530 2463 R squared0 832310 Mean dependent var 15259 65 Adjusted R squared0 748465 S D dependent var 22273 47 S E of regression11170 87 Akaike info criterion 21 76000 Sum squared resid1 25E 09 Schwarz criterion22 04972 Log likelihood 168 0800 F statistic9 926768 Durbin Watson stat1 867261 Prob F statistic 0 001241 0 0 i H 0 1 i H 由表可知 Probability 0 0205830 05 因此消除了原模 型的异方差 21 0 1321231 16305251 24018XXYi 2 序列相关检验 由表可知 DW 2 304190 通过查表可知 因此 消除异方差后的 46 24 02 34 54 1 98 0 ULUL dddd U dDW 4 模型不具有序列相关 3 多重共线性检验 由表可知 0 999999 750 0543 的t统计量 14 42425显著 的t 2 R F 1 X 2 X 统计量 34 65517显著 所以该方程不存在多重共线性 六 模型报告式 21 0 1321231 16305251 24018XXYi 0 538349 14 42425 34 65517 1 000000 0 999999 2 304190 750 0543 2 R 2 R DW F 七 模型预测 20105913 59193549 20119479 3070223 按增长率预测得 1 3858 88395 11177 08 则 5913 59 Se 215 828434695 1 2010 2 2010 的 95 的置信区间为 5456 0304 6371 1496 2010 2 7368 127333 7273 775 则 9479 31 Se 498 810285085 1 2011 2 2011 的 95 的置信区间为 8421 8328 10536 7872 2010 八 体会 1 遇到的难题及解决办法 起初 我们选择了 4 个解释变量 第一次经过 eviews 测试之后发现参数估计量不符合经济 意义 于是我们减少了两个解释变量 再一次进行参数估计时通过了经济检验 因此 在 建立模型时 看似理想的解释变量不一定就是最后真正能够解释被解释变量的最佳变量 另外 数据的真实性和准确性也是十分重要的 到权威的网站查找资料更能保证模型的成 功建立 2 收获 1 从头到尾将模型建立的全过程实践了一遍 强化了我们对各个知识点的认识 2 通过此次大作业 加强了我们小组成员的合作能力和集体意识 2 由于选择了当下最热点的房价作为研究对象 这个模型的建立在一定程度上是有意义 的 该方程可以用来分析我国商品房销售均价的变动趋势 在给出房地产平均造价和全国居民 收入可支配水平估计数据的基础上 依据该公式计算 房地产价格的预测值 可大体观测 房地产价格的波动情况 为政府宏观调控部门 房地产相关管理部门 房地产从业人士以 及有房地产消费需求的居民提供分析依据 有利于各方主体进行理性决策 采取有效措施 以规避风险 提高收益 推进我国房地产市场的改革和规范化进程 实现房地产行业的健 康 稳定和持续发展 九 参考文献 1 中国统计局网站 2011中国统计年鉴 2 中宏数据网 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 949698000204060810 YF 2 S E Forecast YF Actual Y Forecast sample