我国商品房价格的计量经济学分析.pptx

1、对我国商品房价格的计量经济学研究,房价怎么就这么 贵啊？！,商品房价格 单位土地购置费人均可支配收入 单位房屋造价,关键词,背景介绍,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。房地产行业逐渐成为我国国民经济的支柱行业，不仅影响着经济的增长，更牵动着千家万户的心。 各地政府频频抛出政策对商品房价格进行干预，而每一项举措出台都会引发人们的热烈讨论，特别是北京政府近期出台的针对房价的连续压制性政策又再次掀起人们对房地产前景的猜测。 在刚刚闭幕的两会上，温家宝总理把“住房”问题作为了政府急需解决的五大民生问题之一，社会反响强烈，作为紧跟时代潮流的大学生，

2、这样热门的话题怎么能不吸引我们？于是，我们对商品房价格进行了尝试性研究。,商品房之所以被称为商品房，原因就在于它同其他商品一样，具有商品的共性。众所周知，商品的价值是由凝结在商品中的无差别的人类劳动所决定的，难么商品房的价格是也是由其价值决定的，其价值既包括所占用土地的价值，包括土地上建筑物的价值。除此之外，与其他商品一样，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，其价格围绕价值规律上下波动。 但是，与普通商品不同，商品房还具有建设周期长、 价值量大、 空间固定性等特点，这就使其有了一般商品所没有的特点，所以其价格变化规律也与一般商品价格变

3、化规律有所不同。,在之前对房屋价格的研究上，研究者总是喜欢从需求方面切入，研究的是家庭收入，地区人均经济产值等方面对商品房价格进行研究。 如：有通过城镇农村人口数量与结构、家庭收入来源、家庭人均收入来研究商品房价格的决定因素；有通过国家地区的人均生产总值来研究产值对商品房价格水平变动的影响等等。 但作为一个商品，对其价格的研究，如果仅仅局限于需求方不是过于片面了吗？,我们将商品房作为一种商品来进行我们的研究。 商品的价格是由凝结在商品中的无差别劳动时间决定的，由价值曲线（即所谓的供给和需求）影响。 我们从上述影响商品房价格的几类因素中分别选取了具有代表性的3个因子来进行综合性研究，并且探讨哪类

4、因素对商品房价格的影响较大。,通过将商品房作为一种商品来研究其价格。 我们首先关注的是：什么变量影响商品房的价格及如何影响、影响幅度，即结构分析； 其次在此基础上我们将对商品房的价格趋势作出预测，即经济预测。,建立模型,首先假设一个变量P（price），设定其为全国商品房每平米的平均价格。 对影响商品房的价格因素，就像其他研究者一样研究的一样，首先要受到城乡居民可支配收入(allocatedincome，在此记为aic）的影响。 因此可得：p=c1+c2*aic+t,在上述模型的基础上，我们加入了供给方成本对商品房价格的影响。 我们选取了单位土地购置费用(fee，记为fee)、竣工房屋单位造价

5、(value，记为val)作为研究的影响因素。 再加入了上述两个因素后，式子变为了： p=c(1)+c(2)*aic+c(3)*fee+c(4)* val+ t,城乡人均可支配收入，代表一个地区的人民的经济实力，人均可支配收入越多，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。作为影响因素中需求的代表。 竣工房屋单位造价，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。作为

6、影响因素中供给的代表。 单位土地购置费。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。作为影响因素中固定价值的代表。,数据来源,整理2009年国家统计年鉴相关数据所得,趋势图,结果,Dependent Variable: P Method: Least Squares Date: 05/08/11 Time: 18:06 Sample: 1998 2009 Included observations: 12 P=C(1)+C(2)*AIC+C(3)*FEE+C(4)*

7、 VAL CoefficientStd. Errort-StatisticProb. C(1)2233.358370.84746.0223090.0003 C(2)0.0607570.0409901.4822410.1366 C(3)0.4852870.1067794.5447990.0019 C(4)-0.1704060.457331-0.3726100.1191 R-squared0.979982 Mean dependent var3360.062 Adjusted R-squared0.972475 S.D. dependent var405.7600 S.E. of regressi

8、on67.31797 Akaike info criterion11.51793 Sum squared resid36253.67 Schwarz criterion11.67957 Log likelihood-65.10760 Durbin-Watson stat2.200117,back,拟合图,预测效果,结果分析,T检验： P为6.022309 aic为1.482241 fee为4.544799 val为-0.372610 p和fee对应的值大于等于2满足t检验，aic和val对应的值小于2，不满足 t检验。 有上述可以得出，原假设不成立。,若原假设式子变为p=c(1)+c(2)*a

9、ic+c(3)*fee+ t 则有 Dependent Variable: P Method: Least Squares Date: 05/08/11 Time: 21:19 Sample: 1998 2009 Included observations: 12 P=C(1)+C(2)*AIC+C(3)*FEE CoefficientStd. Errort-StatisticProb. C(1)2097.86369.2041130.314140.0000 C(2)0.0458850.0088745.1704370.0006 C(3)0.5117910.0757316.7580270.0001

10、 R-squared0.979635 Mean dependent var3360.062 Adjusted R-squared0.975109 S.D. dependent var405.7600 S.E. of regression64.01636 Akaike info criterion11.36847 Sum squared resid36882.84 Schwarz criterion11.48970 Log likelihood-65.21083 Durbin-Watson stat2.032152 Dw值为2，不符合一阶相关，连假设方程都不满足，所以该假设也错误。,若原假设式子

11、变为p=c(1)+c(2)*val+c(3)*fee+ t 则有 Dependent Variable: P Method: Least Squares Date: 05/09/11 Time: 09:54 Sample: 1998 2009 Included observations: 12 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. VAL0.4896670.1108284.4182440.0017 FEE0.6104030.0696098.7689960.0000 C1704.340107.224315.895100.0000 R-squa

12、red0.974484 Mean dependent var3360.062 Adjusted R-squared0.968814 S.D. dependent var405.7600 S.E. of regression71.65504 Akaike info criterion11.59392 Sum squared resid46210.01 Schwarz criterion11.71515 Log likelihood-66.56353 F-statistic171.8631 Durbin-Watson stat1.547055 Prob(F-statistic)0.000000,拟

13、合图,预测效果,经济学检验,根据修正，我们最终得出了式子： P=1704.340141+0.4896666786*VAL+0.6104029974*FEE,fee前面的系数为0.6104029974，符号为正，与理论分析相符。由于土地的稀缺性以及政府保护耕地的政策，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。 val前面的系数为0.4896666786 ，符号为正，与理论分析相符。别墅产品的土建造价一般在500元600元/平米； 高层住宅土建成本通常是2000元左右/平米；小高层是1500元左右/平方米；现在住宅土建成本别墅：500元600元/平米 ；小

14、高层：1500元左右/平方米；高层：2000元左右/平方米 。房价居高不下与建筑成本持续上升也有重要联系。,统计意义检验,样本容量：n=13, k=2 所以n-k8。 T检验：|t|2.5，因此模型通过t检验。 t检验的伴随概率值:模型的概率值均0.1。 R2检验：模型的R2检验值为0.997654，符合0.8R21。,计量经济学检验,序列相关性检验： 模型的D.W.值为1.54近似等于1.5，因此是具有序列相关的。 多重共线性： 我们采用将解释变量逐个引入的方法。,1.引入val R2为0.732130 2.引入val和fee R2变为0.968814,1.引入fee R2为0.911056

15、 2.引入fee和val R2变为0.968814,预测检验（1）,将2009年的各个解释变量值代入方程，得： P=1704.340141+0.48996666786*2021+ 0.6104029974*1880.242796=3842.3442 （模型预测值-真实值）/真实值=(3842.3442-3895.443071)/ 3895.443071=-0.0136 即模型预测值与真实值之间误差为1.36% ，模型通过预测检验。,预测检验（2）,如图右所示，可证明模型有很好的预测效果：,主要结论（一）,人均可支配收入是不能在一阶序列相关的假设下与建筑成本等因素一起考虑的。,aic没有通过t检

16、验，但人均可支配收入的多少代表居民购买能力的大小，对商品房的价格一定是有影响的。 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，主要由于以下原因： 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

17、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。,主要结论（二）,引入val R2为0.732130 引入fee R2为0.911056 所以说明在对商品房价格的影响因素中，val代表的竣工房屋单位造价对其影响较小,政策建议,（一）限制豪宅，减少对土地的浪费在不能改变商品房投资量的情况下，保证每个楼盘的小型住户的比例，比如，如果要建一个楼盘的话，要求 90 平米左右的房子要达到一定比例才行。通过这种政策，可以节约住宅的土地用地，减少一些富豪的奢侈购买行为，给一些普通用户提供更多的选择空间。,政策建议,（二）对不同类型住宅差额征税国家对高级住宅区征收较高的税，对普通住宅区征收较低的税，以此来鼓励开发中小户型住房，满足更多普通居民的住房需求，在一定程度上限制高级住宅的开发。,政策建议,（