1、計量經濟學課程論文我國城鎮商品房銷售的影響因素實證分析學號：201401460005 學院：工商管理學院 專業：企業管理 姓名：于楊我國城鎮商品房銷售面積的影響因素實證分析目錄一、引言3二、模型的設定52.1變量選取52.2模型數學形式的確定62.3計量經濟學模型的設定72.4確定參數估計范圍8三、參數估計83.1經濟意義檢驗93.2計量經濟意義檢驗103.2.1多重共線性的檢驗103.2.2.序列相關性的檢驗123.3異方差性的檢驗與消除143.3.1圖示法143.1.2懷特檢驗16四、對策與建議174.1加強預警，確保房地產健康平穩174.2優化結構，加大住房供給力度174.3轉變方式，實

2、現房地產業可持續發展18我國城鎮商品房銷售的影響因素實證分析摘要: 改革開放以來，我國每67年構成一個經濟循環周期。1999年第四季度經濟增長進入谷底，這標志著從1993年開始連續7年的一個完整的循環周期已經完成，從2001年開始，經濟運行將進入一個新一輪的穩定增長期。另據國務院發展研究中心的一份研究報告，我國未來20年的經濟增長的基本走勢是：“十五”期間GDP的增長率在7081之間，20102020年，GDP增長率將降至5566。房地產發展與宏觀經濟的發展具有正相關性。宏觀經濟的持續發展，將對房地產業發展提供強力的支撐，有利于放大房地產上游的生產要素供給總量，并拉動房地產的終端市場需求。因此

3、，未來幾年內，宏觀經濟發展對房地產具有推動和拉動雙重效應。房地產行業作為我國國民經濟的支柱產業，在工業化和城市化快速發展的帶動下已經進入快速發展的階段，商品房的銷售與宏觀經濟保持高度正相關，具有明顯的周期性。通過本文研究可以得出：穩定的經濟增長是商品房銷售行業健康發展的重要因素。穩定增加居民收入，增強居民消費信心，營造良好的市場環境，深化改革無疑不是促使商品房銷售市場穩定健康發展的有效途徑。關鍵詞：城鎮商品房銷售；逐步回歸；多重共線性 ；自向相關性；異方差性一、 引言已經過去的10年,是中國房地產取得飛速發展和巨大成就的10年。自1998年我國住房制度改革以來,正式確立了房地產的全面市場化方向

4、,計劃和分配時代長期積聚的需求得到了極大釋放,加上中國經濟的高速增長和城市化步伐的邁進,推動了我國房地產業的大發展,房地產規模和建筑面積逐年遞增。同時,房地產市場逐步形成、完善和成熟,當前的房地產業已經發展成為包含土地、建筑、交易和金融服務的多鏈條、多部門的重要產業,同時房地產的投資和投機屬性也已充分的顯現和發揮作用。 在過去的10年中,房地產對于中國的經濟增長貢獻卓著。在消費、投資和出口貿易這三大經濟增長的動力中,投資和出口構成了中國增長的核心,其中房地產是投資中的重要力量。整個循環的過程是,出口形成了國內實體經濟的發展,解決了就業,增加了居民收入,也給國家帶來了巨額的外匯儲備和稅收收入,政

5、府轉而將這些收入轉化為政府投資用于基礎設施和民生建設;實體經濟發展、基礎設施建設和人民收入水平的提高形成了對城市化的需求,從而推動了房地產的快速發展,進而又推動了經濟的增長。所以,可以說,在“中國式增長”的動力中,出口、政府投資和房地產是三大重要力量。出口增加了政府和居民收入,政府收入用于投資,居民收入轉化為儲蓄和房地產需求,同時房地產又給了政府土地財政,逐步升高的房價剝奪了居民的多數儲蓄,讓我們這個高儲蓄的國家在缺少消費時,同樣能夠取得驚人的經濟增長。 中國的房地產似乎一直處于稀缺的賣方市場狀態,即使保持了年均20%多的增長速度,但仍然難以滿足不斷增加的需求。原因是一方面由于中國經濟的高速發

6、展,城市化的進程帶動了城市的就業和人口增加,以及人們收入水平的提高,加上商業和服務業的發展,都形成對房地產的大量需求;另一方面,房地產已經發展成為重要的投資品,在房價上漲的預期下,投資和投機需求鋪天蓋地的進入市場。目前,投資和投機已經過度,推動房價一路非理性快速上漲,嚴重脫離了經濟增長和人民收入水平的增長速度。房價泡沫毋庸置疑,近期被福布斯列為全球六大資產泡沫第二位,其中蘊涵的風險不可小覷。 展望10年代,房地產的發展空間依然很大,我國的城市化比率和國外相差甚遠,“居者有其屋”的目標遠沒有實現,房地產仍然可以成為經濟增長的重要動力。城市化進程帶來的龐大購房需求，或許是行政手段難以阻擋的?！跋拶?/p>

7、令”影響下的熱點城市，已經不可避免地迎來樓市的“寒冬”。但這并不能反映市場全貌。根據國家統計局的數據，今年1-10月，全國商品房銷售面積79653萬平方米，增長10.0%，這樣的增幅甚至高于去年同期。在加強房地產宏觀調控的背景下，房價為何居高不下，商品房的銷售面積卻有增無減，商品房銷售面積增加的主導因素到底有哪些？對此做了深入探討與研究。二、 模型的設定2.1變量選取 為了具體分析各要素對我國城鎮商品房銷售面積的影響因素大小，選擇能反映城鎮銷售面積變動情況的“商品房銷售面積”為被解釋變量（用Y表示），選擇能影響商品房銷售面積的“城鄉居民人民幣儲蓄存款年底余額總計（用X1表示）”、“城鎮就業人口

8、數（用X2表示）”、“城鎮竣工商品住宅面積（用X3表示）”、“城市居民消費價格指數（用X4表示）”、“城鎮居民家庭人均可支配收入（用X5表示）”為解釋變量。表1為由中國統計年鑒得到的1995-2013年的相關數據。 表1 商品房銷售面積模型的時間序列表年份商品房銷售面積（Y）（單位：萬平方米）城鄉居民人民幣儲蓄存款年底余額總計（X1）（單位：億元）城鎮竣工商品住宅面積（X2）（單位：萬平方米）城市居民消費價格指數（X3）(1978=100)城鎮居民家庭人均可支配收入（X4）（單位：元/年）19957905.9429662.3215084.6429.61577.719967909.4138520

9、.8235258.6467.41926.119979010.1726279.82304910.481.92090.1199812185.3053407.5245755.7479.02162.0199914556.5359621.8263264.3472.82210.3200018637.1364332.4265293.5472.62253.4200122411.9073762.4276025.4479.92366.4200226808.0986910.7304428.2475.12475.6200333717.63103617.7343441.7479.42622.2200438231.641

10、19555.4370495.1495.22936.4200555486.22141051.0431123.0503.13254.9200661857.07161587.3462677.0510.63587.0200777354.72172534.2548542.0533.64140.4200865969.83217885.4632261.0563.54760.2200994755.00260771.7754189.4558.45153.72010104764.65303302.9792322.3576.37230.32011109366.75343635.9826736.5606.89034.

11、62012111303.65399551.0871203.9623.210342.82013130550.59447601.5927865.2639.413321.5資料來源：中國統計年鑒2.2模型數學形式的確定為分析被解釋變量商品房銷售面積（Y）和解釋變量城鄉居民人民幣儲蓄存款年底余額總計（X1）、城鎮竣工商品住宅面積（X2）、城市居民消費價格指數（X3）、城鎮居民家庭人均可支配收入（X4）的關系，作如所示的散點圖和線性圖。（散點圖）： （線性圖）： 2.3計量經濟學模型的設定從上圖可以看出商品房銷售面積（Y）和城鄉居民人民幣儲蓄存款年底余額總計（X1）、城鎮竣工商品住宅面積（X2）、城市居

12、民消費價格指數（X3）、城鎮居民家庭人均可支配收入（X4）大體呈現為線性關系。為分析商品房銷售面積（Y）和城鄉居民人民幣儲蓄存款年底余額總計（X1）、城鎮竣工商品住宅面積（X2）、城市居民消費價格指數（X3）、城鎮居民家庭人均可支配收入（X4）變動的數量的規律性，可以初步建立如下線性回歸模型：Y=0+1X1+2X2+3X3+4X4+，其中為隨機擾動項。2.4確定參數估計范圍由經濟常識可知，城鎮竣工商品住宅面積（X2）、城鎮居民家庭人均可支配收入（X4）的增加會帶動城鎮商品房銷售面積的增加，而城鄉居民人民幣儲蓄存款年底余額總計（X1）、城市居民消費價格指數（X3）的增加則會使城鎮商品房銷售面積減

13、少，所以可以估計3，4,<0;1,2>0。三、 參數估計利用Eviews軟件，做Y對X1、X2、X3、X4的回歸，回歸結果如下：根據表中的數據，模型設計的回歸方程結果為：Y=28818.11+0.514954X1+0.004543X2-56.72161X3-7.605937X4T= （0.378537） （5.196897） ( 0.985366 ) (-0.327796 ) (-3.348527) Prob= (0.7107) (0.0001) (0.3412) (0.7479) (0.0048) R2=0.975138 修正后的R2=0.968035 DW=2.406780 F

14、=137.2796從中可以看出，該模型擬合優度和F檢驗通過模型檢驗及修正3.1經濟意義檢驗回歸系數估計值1=0.514954，2=0.004543，3=-56.72161，4=-7.605937說明城鎮商品房銷售面積與城鎮竣工商品住宅面積（X2）、城鄉居民人民幣儲蓄存款年底余額總計（X1）同方向變動，當其他條件不變時，城鎮竣工商品住宅面積每增加一萬平方米商品房銷售面積將平均增加0.004543萬平方米，城鎮居民家庭儲蓄額每增加一億元，商品房銷售面積將平均增加0.514954萬平方米，而商品房銷售面積與城市居民消費價格指數（X3）、城鎮居民家庭人均可支配收入（X4）反方向變動，當其他條件不變時，

15、城鄉居民人人均可支配收入每增加1元每年，商品房銷售面積將平均減少7.605937萬平方米，城市居民消費價格指數每增加1個單位商品房銷售面積將平均減少56.72161萬平方米。3.2計量經濟意義檢驗3.2.1多重共線性的檢驗（1） 相關系數矩陣由相關系數矩陣可以看出，各個解釋變量之間的相關系數很高，證實確實存在多重共線性。（2）多重共線性的修正采用逐步回歸的辦法，去檢驗和解決多重共線性問題。分別做Y對X1 、X2 、 X3 、X4 、X5 的一元回歸，結果如表變量X1X2X3X4參數估計值0.3080450.021863660.915511.45770T值19.551980.06585913.8

16、40069.389223R20.9551980.0658590.9184840.838338調整的R20.9525620.0109100.9136890.828828據可決系數最大的原則即R2選取X1作為進入回歸模型的第一個解釋變量,順次加入其他變量逐步回歸，結果如下：變量X1 X2X1 X3X1 X4R20.9552140.9552240.973297Adj-R20.9496160.949627 0.969960T值0.0773730.098118-3.293224在以X1為基礎時，加入的各個變量的調整的R2，其中以x1 x4的可決系數最大，所以接下來以x2 x4為解釋變量，順次加入其他變量

17、，結果如下：變量X1 X4 X2X1 X4 X3R20.9749480.973415Adj-R20.9699370.968097T值0.9940170.257110在以上基礎上加入x3，輸入命令:ls y c x1 x4 x2 x3，得出結果為加入變量X3后，調整的R2沒有顯著增加，所以剔除x3 ，最后修正嚴重多重共線性影響的回歸結果如圖：得到回歸模型為：Y=3885.085+0.488123X1+0.003711X2-7.514528X4 T= （1.249219） （9.013180） （0.994017) (-3.437335) Prob= (0.2307) (0.0000) (0.33

18、60) (0.0037) R2=0.974948 修正后的R2=0.969937 DW=2.421506 F=194.58193.2.2.序列相關性的檢驗（1）殘差圖分析：如圖所示，e呈現有規律的波動，預示著可能存在自相關性。（2）D.W檢驗參照線性回歸模型的檢驗，如果存在不相關，D.W值在2附近。如果存在正序列相關，D.W值將小于2（最小為0），如果存在負序列相關，D.W值將在2到4之間。正序列相關最為普遍，根據經驗，對于有大于50個觀測值和較少解釋變量的方程，D.W值小于1.5的情況，說明殘差序列存在強的正一階相關。Dubin-Waston統計量檢驗序列相關有4個前提條件：D.W.統計量的

19、擾動項在原假設下依賴于系數矩陣X;回歸方程右邊如果存在滯后因變量，D.W.檢驗不再有效；僅僅檢驗殘差序列是否存在一階序列相關；回歸模型還有截距項。其中D-W=2.421506，基本不存在序列相關性 （3）相關圖和Q統計量檢驗（偏相關系數檢驗） 從圖可以明顯看出，此模型不存在序列相關性各階滯后的Q統計量的P值都大于0.05，說明在5%的顯著性水平下，接受原假設，殘差序列不存在序列相關性。3.3異方差性的檢驗與消除3.3.1圖示法 從圖中可以看出，不存在明顯的三點擴大或縮小，不存在異方差。3.1.2懷特檢驗懷特（White）提出了異方差的一般檢驗方法，這種方法實際應用很方便。（沒有交叉項）（存在交

20、叉項）由于obs*R-squared的可能值>0.05，所以不存在異方差。四、對策與建議根據研究表明健康的國民經濟發展與就業情況對商品房銷售市場有良好的拉動作用。從全局和戰略的高度制定好房地產業發展的長遠規劃，努力實現經濟效益和社會效益并重，實現經濟導向與民生導向協調，促進房地產業穩定、健康和可持續發展。因此結合前文有如下政策建議。4.1加強預警，確保房地產健康平穩當前房地產市場處在十分關鍵的階段，必須加強對市場運行形勢的監測和政策效應以及后期走勢的研判，及時提出預警。1、完善和規范信息管理。建議建立由國土、建設、房管、銀行和統計等部門參與組成的聯系會議制度，統一規范房地產數據收集、整理

21、和發布的管理，完善市場監測分析機制，及時發現新情況和新問題，準確把握發展走勢，提高調控措施的預見性、針對性和有效性；特別要規范房地產價格統計制度，加強對價格信息的統一管理和發布，著力解決信息不統一、不透明和不對稱問題。2、強化定價指導監督。房地產不同于一般的商品，具有消費和投資雙重屬性，其定價機制必須由政府和市場這“兩只手”共同發揮作用，做到合理使用“兩只手”，不搞“一刀切”。3、防范和化解市場風險。一方面，要通過多元化的融資渠道化解金融風險。另一方面，要加強政策的協調和監督檢查。加強保障性住房建設的監督管理，既要重視對各項補助資金的使用情況和建設工程質量的監督；又要重視經濟適用房、廉租房使用者的身份認證和收入評估，防止倒買倒賣和轉租等投機行為發生，維護市場秩序和公平性。4.2優化結構，加大住房供給力度當前房地產市場整體上呈現供給不足，但結構上又表現為空置面積增多。因此，未來房地產業發展要根據居民收入的分層，不斷優化供給結構，實現供給與需求的對接，即低收入人群主要由政府解決住房問題（廉租房），高收入者主要以市場方式解決（商品房），中間收入人群則通