计量经济学论文(eviews分析)-房价的计量经济分析

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EViews统计分析在计量经济学中的应用EViews概述

拟合优度检验、F检验、预测
5/7/2023
EViews统计分析在计量经济学中的应用
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EViews历史
EViews是由Quantitative Micro Software 〔QMS〕公司开发的，专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。EViews结合了电子表格和相关的数据库技术以及传统统计软件分析功能，并且使用了单击图形用户界面。EViews特点是对于时间序列数据有较强的分析能力，另外在预测分析、科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和本钱分析等领域应用非常广泛。
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EViews统计分析在计量经济学中的应用
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EViews统计分析在计量经济学中的应用EViews概述
1
：EViews简介
o 实验目的：熟悉和掌握Eviews在一元线性回归模型中的应用。
o 实验数据：2019年中国各地区城市居民人均年消费支出〔CS〕和可支配收入〔INC〕〔相关数据在文件夹“书中资料/第3章〞〕。
o 实验原理：普通最小二乘法(OLS) o 实验预习知识：普通最小二乘法、t检验、
可翻开下拉式菜单〔或再下
一级菜单，如果有的话〕，
点击某个选项电脑就执行对应的操作响应〔File，Edit的编辑功能与Word, Excel中的相应功能相似〕
图1-1 EViews主窗口界面
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房价的计量经济分析

房价的计量经济分析计量经济学课程论文论文题目房价的计量经济分析学院经济与管理学院专业投资学年级 2014学号 201424015118学生姓名黄锦恒完成时间 2016 年 12 月房价的计量经济分析摘要：2015年以来全国整体的楼市销售在政策不断利好的刺激下，温和回暖。

2015年是国企改革深化的关键之年。

虽然此前国企改革进度总体来说低于预期，但从2015年年初至今，尤其是两会以后，相关政策密集出台，“1+N”国企改革文件出台的预期逐渐加强。

由于一线城市在经济增长、产业聚集以随着政府一系列关于房地产政策的出台，我国房地产行业出现回暖迹象，许多城市的房价都在上升期。

2015年1至6月份，全国商品房销售面积同比增长3.9%，而1至5月份为下降0.2%，热点城市住宅交易量明显上升。

在住宅交易回暖的过程中，房地产市场出现新的运行特征，将对房地产业数量型增长模式提出巨大挑战，值得高度关注。

关键词：房价成本；计量假设检验；拟合优度1.引言近年以来，房地产业迅速发展，价格持续稳定上涨，已远远超过一般人所能承受的经济能力。

过高的房价有可能超出经济系统的承受能力，从而最终影响经济的稳定。

为此基于对我国房价上涨的成因分析，并有针对性地提出了解决房价问题的对策建议2.理论基础房产是指建筑在土地上的各种房屋，包括住宅、厂房、仓库和商业、服务、文化、教育、卫生、体育以及办公用房等。

地产是指土地及其上下一定的空间，包括地下的各种基础设施、地面道路等。

房地产由于其自己的特点即位置的固定性和不可移动性，在经济学上又被称为不动产。

可以有三种存在形态：即土地、建筑物、房地合一。

根据经济学原理，商品的价格由供求变化决定。

若供过于求，则价格下降，反之，价格上升。

供给与需求理论就是通过协调供给与需求的关系以使产品达到一种均衡价格，住房作为一种商品，无非也是适用于这一原理的。

对于住房来说，需求弹性较大，供给弹性较小。

即当住房价格变化时，住房供给的变化量较大，住房需求的变化量则较小。

计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析

我国房价影响因素的实证分析【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。

近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。

在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。

【关键词】房价Eviews回归分析一、引言住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。

经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。

但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。

房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。

如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。

写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。

并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。

选择拟和效果最好的最为结论。

二、文献综述近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。

关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。

中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。

计量经济学案例分析(Eviews操作)

美股行情对A股的影响性分析——标普500与沪深300相关性分析摘要：本文主要通过分析标准普尔500指数与沪深300指数的相关性，以标普500指数为解释变量，以沪深300指数为被解释变量，利用Eviews软件，使用其中的最小二乘法对其进行线性回归分析，最终得出方程。

并对其进行显著性检验（F，t）、异方差检验、自相关性检验来验证方程的可靠性。

然后解释方程的经济意义，并利用软件对未来指数变动进行预测。

最后在未来几天比较预测结果与实际两个指数的变化情况，验证实际应用情况。

关键词：标普500、沪深300、Eviews、显著性检验、异方差检验、自相关性检验。

一、研究背景1.全球化大环境在经济全球化不断深入发展的今天，全球资本市场，尤其是中美两个超级大国之间的资本流通，早已彼此嵌入，密不可分。

全世界早有不少学者对中美资本流通做了深入研究。

但美国股市发展早于中国十几年，其内部的资金也远远超过中国股市，美国股市的资本流动势必会对中国股市产生一定影响，这种影响不仅体现在情绪面，更反映在指数变动方向上。

2.对外开放资本市场的QFII政策Qualified Foreign Institutional Investor，作为一种过渡性制度安排，QFII制度是在资本项目尚未完全开放的国家和地区，实现有序、稳妥开放证券市场的特殊通道。

外资对中国股市的影响早已不可忽视，而美国市场的变动也一定程度会影响在中国股市外资的操作行为。

所以研究两个指数的变动是很有意义的。

二、数据1.数据选择沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成份指数，这些指数不能用来反映沪深两市的整体情况，而沪深300指数则同时考虑了两市的交易情况，是中国A股市场的“晴雨表”。

标准普尔500指数英文简写为S&P 500 Index，是记录美国500家上市公司的一个股票指数。

与道琼斯指数等其他指数相比，标准普尔500指数包含的公司更多，因此风险更为分散，能够反映更广泛的市场变化。

EViews房地产计量经济模型

房地产市场价格影响因素分析--以杭州市为例摘要：本文分析我国受政策影响下的市场价格体系中房地产价格主要构成及波动主要影响因素，然后介绍了线性回归方法。

以南昌房市房地产市场为例，建立计量经济模型，采用线性回归方法，通过分析近十年南昌市商品房销售价格的实际数据，阐述了影响南昌市近几年商品房价格变化的主要因素及对房地产价格影响程度。

关键词：线性回归，房地产价格，影响因素伴随着房地产市场的高速发展，近几年全国各地的房价也疯狂上涨。

其增长速度已经远高于居民收入的增长速度，以至于广大的工薪阶层只能望楼止步。

为什么房价涨幅如此之大呢？这是一个重要的社会课题。

这个问题如果不能及时得到解决，很容易引发一系列社会问题。

在这样的背景之下，本文从人均地区生产总值、人口数和土地交易价格等角度出发，搜集了杭州市2001到2009年商品房平均销售价格、人均地区生产总值指数、年末总人口数、城镇居民家庭人均可支配收入、土地交易价格指数等相关数据，通过计量分析方法，运用Eviews软件建立相应计量经济模型，并检验方程的科学合理性。

以分析杭州市房地产市场价格影响因素，寻找其中原因，并提出合理化建议。

一、文献综述武汉大学刘艺婷认为商品住房价格同其他商品一样，是由其价值决定的，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，其价格围绕价值上下波动。

张红、潘琦、郑思奇对杭州商品住宅市场进行回归分析，说明住宅实际建造成本和实际生产总值对住宅价格有着显著的影响，而人口数和所有者实际资本成本的影响作用则不明显。

张燃、林春阳、胡岷、周薇研究结果显示：除深圳外，其他一线城市实际房价收入比都要远高于理论房价收入比，表明这些城市的居民户对当地普通住宅的支付能力很差。

肖晋、汪宝平、方俊认为，经济适用房解决的是中低收入群体的住房困难，而商品房市场主要是为中等收入或高收入群体改善居住条件提供资源，两者在目标客户群上有明显的不同。

我国商品房价格的计量经济学分析

3360.062
405.7600 11.51793 11.67957 2.200117
back
14
拟合图
4000
3600 150
100
3200
50 2800
0
-50
2400
-100
-150 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09
Residual
Actual
Fitted
P=C(1)+C(2)*AIC+C(3)*FEE
Coefficient
Std. Error t-Statistic Prob.
C(1)2097.863
69.20411 30.31414 0.0000
C(2)0.045885
0.008874 5.170437 0.0006
C(3)0.511791
0.075731 6.758027 0.0001
10
数据来源
年份 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
商品房的价格 2670.182582 2818.225235 2981.926115 3138.779902 3267.427563 3337.000865 3421.206013 3437.229694 3734.986043 3818.502571 3799.839927 3895.443071
Sample: 1998 2009 Included observations: 12 P=C(1)+C(2)*AIC+C(3)*FEE+C(4)* VAL
Coefficient

计量经济学论文(eviews分析) 房价的计量经济分析

房价的计量经济分析引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。

是什么造就了这样的状况。

房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。

而这场博弈的焦点则是房价问题。

如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。

先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。

而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。

公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。

房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。

写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。

并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。

选择拟和效果最好的最为结论。

在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。

当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。

仅仅就几个因素进行分析。

写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。

关键词：房价成本计量假设检验最小二乘法拟合优度现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。

在Eviews软件中选择建立截面数据。

现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。

令Y=各地区建筑业总产值。

（万元）X1=各地区房屋竣工面积。

（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。

（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。

（元/人）X4=各地区人均住宅面积。

（平方米）X5=各地区人均可支配收入。

（元）数据如下：Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49 27949354 17730.00 2727006. 100569.0 24.43530 9262.460 31272779 16183.90 2429352. 127430.0 31.02330 13179.53 6227073. 4017.600 910691.0 66407.00 20.75480 6778.0305493441. 2952.100 553611.0 108288.0 30.29870 9999.5403593356. 2750.900 574705.0 70826.00 22.61980 6901.42014813618 9139.800 2072530. 60728.00 24.48080 8399.9106345217. 3433.600 932901.0 66056.00 20.20090 6926.1208729958. 4840.800 1048763. 81761.00 22.90280 7321.9808188402. 4969.700 1119106. 74553.00 24.42580 7674.20015163242 8105.000 1492820. 101932.0 24.93280 12380.432818466. 1721.600 353700.0 77472.00 24.17320 7785.040394053.0 121.5000 61210.00 55361.00 23.43200 7259.2505862095. 4939.600 817997.0 69432.00 25.72440 8093.67012253374 8784.600 2070534. 59748.00 26.35850 7041.8702122907. 980.3000 293310.0 72152.00 18.19430 6569.2303967957. 2248.700 522470.0 69238.00 24.92940 7643.570293427.0 121.3000 36593.00 73205.00 19.92990 8765.4504404362. 1580.000 410311.0 93212.00 21.75050 6806.3502236860. 1327.200 449409.0 46857.00 21.11380 6657.240747325.0 242.9000 101501.0 61046.00 19.10550 6745.3201080546. 578.7000 88225.00 61459.00 22.25500 6530.4803196774. 1450.800 203375.0 95835.00 20.78110 7173.540做多重共线性检验：引入的变量太多，可能存在变量间的共线性，影响方程的估计。

计量经济学案例分析报告eviews

第二章案例分析一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续开展中有着重要的作用。

居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体表现。

改革开放以来随着中国经济的快速开展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。

但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济开展速度不同，居民消费水平也有明显差异。

例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的某某省仅为人均元，最高的某某市达人均10464元，某某是某某的倍。

为了研究全国居民消费水平与其变动的原因，需要作具体的分析。

影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。

为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。

二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。

居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例与经济结构有较大差异，最具有直接比照可比性的是城市居民消费。

而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出〞来比拟，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。

所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出〞。

因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。

因此建立的是2002年截面数据模型。

影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产〞和“购物环境〞；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况〞、“居民财产〞；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数〞、“利率〞。

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文(EViews分析)导言计量经济学是一门研究经济现象及其相互关系的学科，通过运用统计学方法和经济学理论，对经济数据进行分析和解释。

在本篇论文中，我们将运用EViews软件进行计量经济分析，以探讨某一经济问题的核心要素和关系。

第一部分：数据收集与描述性统计在这一部分中，我们将介绍数据的来源和收集方法，并进行描述性统计分析，以便了解数据的基本特征。

数据来源和收集方法我们收集了关于某国家的宏观经济数据，包括国内生产总值(GDP)、物价指数、失业率、人口数量等。

这些数据可以通过政府统计局、国际组织或经济学研究机构的报告来获取。

描述性统计分析在这一部分，我们将计算各个变量的平均值、标准差、最小值、最大值和偏度等统计指标，并绘制相应的直方图和散点图，以便对数据的分布和相关关系有更直观的了解。

第二部分：计量经济模型的建立与估计在这一部分中，我们将构建计量经济模型，并通过使用EViews软件进行参数估计，以分析各个变量之间的关系。

模型的建立根据我们对经济问题的研究目标和数据的特点，我们选择了某一计量经济模型，以解释变量Y与自变量X1、X2之间的关系。

在模型中，我们还考虑了可能的误差项。

参数估计使用EViews软件，我们可以通过最小二乘法对模型进行参数估计。

这将帮助我们确定各个变量的系数估计值，并评估其统计显著性。

模型诊断在参数估计后，我们将进行模型的诊断检验，以评估模型的拟合优度和误差项的符合性。

通过观察残差图和假设检验等方法，我们可以确定模型是否符合计量经济学的基本假设。

第三部分：计量经济模型的解释与预测在这一部分中，我们将解释计量经济模型的估计结果，并利用该模型进行未来情景的预测。

模型解释通过对模型中各个变量的系数估计进行解释，我们可以理解自变量与因变量之间的经济关系，并得出相应的经济学解释。

模型预测利用模型的参数估计结果和最新的经济数据，我们可以进行未来情景的预测。

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文分析的重要性不言而喁。

在经济学领域中，计量经济学是一门研究经济现象的学科，通过数学模型和统计分析对经济数据进行量化分析，以揭示经济规律和探寻经济发展规律。

eviews是一个专门用于时间序列分析和计量经济学建模的软件工具，广泛应用于经济学研究和金融领域。

在进行计量经济学论文分析时，首先需要明确研究问题和假设，然后收集相关数据。

随后，利用eviews软件对数据进行清洗和整理，进行描述性统计分析，绘制图表，进行回归分析等。

通过计量经济学方法，可以验证假设、识别变量之间的关系、预测未来趋势等。

举例来说，假设我们要研究某国家的经济增长与通货膨胀之间的关系。

首先，我们收集相关数据，包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率等。

然后，利用eviews软件导入数据，进行描述性统计分析，观察数据的分布特征。

接下来，可以进行回归分析，建立经济增长与通货膨胀之间的模型，分析它们之间的关系及影响因素。

在计量经济学论文中，需要注重数据的准确性和分析的科学性。

同时，也需要注意论文的结构和组织，合理安排内容，确保表达清晰，逻辑严谨。

最后，对研究结果进行讨论和总结，提出建议和展望，为相关研究和政策制定提供参考。

综上所述，计量经济学论文分析是一项复杂而重要的研究工作，需要研究者具备扎实的理论基础和专业的技能。

利用eviews软件进行数据分析和建模，可以帮助研究者更好地理解经济现象、揭示规律、做出预测，为经济学研究和实践提供理论支持和决策依据。

愿更多的学者和研究人员投身于计量经济学领域，不断推动学科进步和实践应用，为经济发展和社会进步做出贡献。

对房价的计量经济学分析

计量经济学作业——对房价的计量经济学分析2011年5月目录一················问题的提出二················理论分析三················模型的设定四················数据的收集五················参数的估计六················统计标准检验七················多重共线性检验八················自相关性检验九················异方差检验十················经济意义检验及分析十一························预测一、问题的提出近年来，中国房价持续走高。

EViews统计分析在计量经济学中的应用

式。
数据导出
将EViews中的分析结果导出为多种格式的文件，如Excel、Word、 PDF等，方便用户进行报告编写和分享。
数据预处理
提供数据清洗、缺失值处理、异常值检测等功能，确保数据的准确性和完整性。
数据变换与描述性统计分析
01
02
03
数据变换
支持多种数据变换方法，如对数变换、差分变换等，以满足不同计量经济学模型的需求。
EViews在计量经济学中的贡献与不足
01
不足
02
对于某些高级计量经济学方法支持不足，需要借助其他软件或编程实现。
03
在处理大规模数据时，性能表现不够优秀，需要进一步优化算法和提高计算效率。
未来发展趋势及挑战
01
发展趋势
02 加强与其他软件和编程语言的集成，提高数据处理和分析的效率和灵活性。
根据时间序列的自相关图和偏自相关图，初步确定ARIMA 模型的阶数，并利用最小二乘法等方法进行参数估计。
EViews实现步骤
在EViews中，可通过“Quick->Estimate Equation”功能，选择合适的ARIMA模型形式并输入相应参数，实现模型的快速估计和检验。
案例分析
案例背景
以某地区季度GDP数据为例，探讨如何利用时间序列模型进行预测和决策支持。
金融产品创新
非参数和半参数方法还可以应用于金融产品的创新设计。例如，在衍生品定价方面，可以采用非参数方法对标的资产的价格路径进行模拟，从而得到衍生品的理论价格；在投资组合优化方面，可以利用半参数模型刻画资产收益与风险之间的非线性关系，为投资者提供最优的投资组合方案。
07
总结与展望
EViews在计量经济学中的贡献与不足

影响房价变动的计量经济学分析

献都在某个侧面揭示了房价上涨的原因．但是或多或少缺乏严格微观理论支持．文认为，析价格决本分
信贷、税收、土地供给等方面出台了一系列调控政策，但是房价增速仍然维持在比较高的水平上，中低
收人家庭的住房负担越来越沉重，在房地产上所累积的金融风险有扩大的趋势．国家发改委、据国家统计局调查显示，０９年１月，０个大中城市房屋销２０７售价格同比上涨５６。而到ｌ．％２月这个数字变为ｌ．％．据＜０７年房地产市场运行状况及２ｏ０５另＜０２ｏ８年
型修正．
１１Ｓ模型修正一自相关的消除．．Ｌ３
模型修正需要完成两个工作，第一步，处理２００５年的房价数据；二步，第消除自相关，引入误差项．关于２００５年的数据处理，理论上经常采用两种办法．一是剔除误差项即把２０年的数据从样本中０５
关注的一个热点．影响房地产价格波动的因素大致可分为内生因素和外生因素．内生因素包括地价、建筑成本和经济发展带来的社会需求等，外生因素包括利率、区位因素、济政策等．生因素一般是通过经外内生因素的传导来实现对房地产价格波动的影响．
变为０９８２比原来有所改善，明修正模型拟合．７６，９说程度更高， — 统计值变为１７８３ＤＷ．２２，接近于２残９，差项的自相关现象已经被完全消除了，修正模型从精确度上，还是从残差项上，拟合质量较原来模型有很大提高，整体拟合得非常好．由结果可得商品房平均价格的但方程计量经济模型为：

计量经济学论文eviews

计量经济学论文eviews自改革开放以来，中国经济高速增长，财政收入也随之增长。

2002年财政收入不足2万亿元，到2006年接近4万亿元，再到2007年上半年突破2.6万亿元，短短5年间中国国家财政收入实现高速增长。

特别是税收收入增长持续高于同期GDP增长，成为推动财政收入增长的主要原因。

目前，我国财政收入的主体是税收收入，其中增值税占比重最大。

然而，财政收入增长过快只是表象，经济过热问题才是最需要担心的。

如果财政收入大幅度增长，远远高于国民收入的增长速度，就会出现一系列问题。

财政收入是国家实现政府职能的基本保障，对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。

财政收入的规模通常是衡量国家经济实力的重要标志，同时也是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。

因此，研究财政收入的增长显得尤为重要。

财政收入的主要来源是各项税收收入，此外还有政府其他收入和基金收入等。

同时，一个国家的财政收入规模还受到经济规模等诸多因素的影响。

本文旨在建立财政收入影响因素模型，实证分析影响我国财政收入的主要因素，为如何合理有效地制定我国的财政收入计划提供一些政策性建议。

具体而言，本文将建立财政收入影响因素模型，以2002年至2017年的数据为基础，通过实证分析影响我国财政收入的主要因素。

模型将包括经济增长、税收政策、财政支出、国际贸易等方面的因素。

通过对这些因素的分析，本文将提出一些政策性建议，为我国的财政收入计划制定提供参考。

研究财政收入的影响因素需要考虑一些基本的经济变量。

回归变量的选择是建立回归模型的一个重要问题。

如果遗漏了重要变量，回归方程的效果肯定不会好。

但考虑过多的变量会增加计算量，而且得到的回归方程稳定性也会受到影响，直接影响到回归方程的应用。

通过经济理论对财政收入的解释以及实践观察，财政收入的影响因素主要有税收、国内生产总值、全社会固定资产投资等。

首先，税收具有征收的强制性、无偿性和固定性特点，可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。

计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析

计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析计量经济学实践报告：影响我国房地产价格因素的分析学生姓名：学号：学院：商学院专业: 国际贸易指导教师：摘要：房地产，一个与社会大众息息相关的名词，一个牵动许多购房者神经的名词。

眼下的房价无疑是最火热的焦点。

本文选取1991-2005年相关的数据，应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响我国房地产价格的各因素进行检验，并对其影响程度的大小进行定量分析，修正等一系列的工作，最后确定一个较好的拟合模型，进一步明确和完善相关的经济学知识。

以上过程都通过EVIEWS在计算机上实现。

最后，对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。

关键词：房地产价格物价城镇居民收入建材价格一、问题的提出近几年来，房地产价格急剧上涨，使得房地产问题变得异常尖锐。

今年的经济工作会议和十七大以及年初的两会，对房地产行业的发展持有肯定的表述，房地产业在促进国民经济稳定健康增长，全面改善城乡居民居住状况发挥了巨大的作用，最近几年房地产发展的情况可以看得出来，城乡住宅的建筑量每年保持在13亿平方米，城镇是5.5—6亿平方米，竣工量是很大的。

过去有厂房集中建房，商品房的比例不大，最近的比例很多，达到了80%。

人均住房面积大幅度的提升，1978年人均居住面积是 2.6平方米左右，现在已经达到了27平方米/人均，这在世界上也是令人瞩目的。

人均住房面积的增长是伴随着人口快速增加提升的，房地产业发展给国民经济以及人民生活带来的积极影响，包括对GDP的贡献率，最高峰达到了 5.2%，平均水平是4.5%。

我国房地产还是一个年轻产业，自从1990年国务院55号令对土地交易的法律承认开始，标志着我国房地产商品化的开始，到目前为止，已经有17年的发展历史了。

这15年来，我国房地产大体经历了三个阶段，就是说1990至1996年为一个阶段，这时的消费者对产品的要求不高，还仅仅只是提供一个居所，对劣质产品、市场需求不是太看重，但市场在起步，总的来说是卖方市场；第二个阶段是从1996年至2000年，随着1998年取消福利分房以后，房地产市场的购房主体发生了变化，集团购买基本退出市场，而个人消费成为主体，购房主体个人化已是一种不可逆转的趋势。

用Eviews分析计量经济学问题

计量经济学案例分析一、问题背景高新区自开始设立至今短短十多年的时间，以其惊人的经济发展速度为世人所关注。

随着我国经济发展模式的逐步转变，高新区已经成为我国依靠科技进步和技术创新推动经济社会发展、走中国特色自主创新道路的一面旗帜。

“十二五”时期，面对新的机遇和挑战，国家高新区应注重提升五种能力，努力成为加快转变经济发展方式的排头兵。

为了探索高新经济发展的内在规律性，本文采用截面数据对高新区的投入产出进行分析，力求能够增进对高新区经济发展的了解，对高新区的进一步发展有所帮助。

二、模型设定本文研究的是高新区投入对产出的影响，所以本模型的被解释变量Y 即为高新区的产出。

就目前对高新区数据的统计来看，反映高新区产出的主要有“工业总产值”、“工业增加值”、“技工贸总收入”、“利润”和“上缴税额”几个总量指标。

按照生产函数理论，产出利用增加值，所以模型中我们将使用“工业增加值”指标数据来估计各高新区的总产出。

从高新区的投入来看，对产出有重要影响的因素主要包括以下几个方面：资本K ，劳动力L ，技术投入T ，此外，体制改革，管理模式创新也可以看作是投入的要素，但因其不可量化，因此归入模型的扰动项中。

这样，按照科布道格拉斯形式的生产函数，我们设定函数形式为：u T L AK Y γβα= 两边取自然对数得：u T L K A Y ln ln ln ln ln ln ++++=γβα其中，资本数据K 我们利用的是当年的年末净资产来进行估计，即当年年末资产减去当年年末负债后得到的数据；用当年年末从业人员来估计劳动力L ；用当年技术研发投入来估计技术投入T 。

数据选用的是截面数据。

从《国家高新技术产业开发区十年发展报告（1991－2000年）》得到1999年全国53个高新区各项指标统计数据：三、模型估计用Eviews 软件进行回归分析，得到如下结果：Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 13/12/11 Time: 19:31 Sample: 1 53C 0.664556 0.644854 1.030553 0.3078 LNK 0.478131 0.171585 2.786560 0.0076 LNL 0.367855 0.174496 2.108104 0.0402 R-squared0.740558 Mean dependent var6.280427Adjusted R-squared 0.724674 S.D. dependent var 0.440805 S.E. of regression 0.231297 Akaike info criterion -0.017755Sum squared resid 2.621421 Schwarz criterion 0.130946 Log likelihood4.470508 F-statistic 46.62236从表可以看出，回归方程为：TL K Y ln 140542.0ln 367855.0ln 478131.0664556.0ln +++=T= (1.030553) (2.786560) (2.109104) (1.520604)740558.02=R 724674.02=R（1）经济意义检验从回归结果可以看出，模型估计的γβα,,的参数值都为正、且小于1，与生产函数理论中γβα,,各数值的意义相符。

商品房价格及其计量经济学分析

商品房价格及其计量经济学分析计量经济学课程论文商品房价格及其计量经济学分析------基于Eviews的研究摘要本文主要针对现阶段社会关注的热点问题——房地产价格。

现阶段我国的经济正在飞速发展，由此带来商品房的价格不断攀升，大量工薪族面对高不可攀的房价只能望而却步。

究竟是什么推动着房价的不断上涨？因此，本人以计量经济学为工具，建立了一个商品房价格的计量经济模型并对其有效性做了全面的检验。

关键词福利性实物分房制度，开始实行住房货币化改革，将住房商品化，以价格调节商品房供需。

从此房地产行业迎来了春天，大量资金进入房地产行业，房地产开发企业如雨后春笋般出现，房地产行业开始高速发展。

与此同时我国G D P也在以惊人的速度增长。

经济总量高速增长迅速提高了人民生活水平，加快了城市化进程，导致城市人口增加，并形成了人们对城市住房的刚性需求。

同时，城市人均可支配收入逐年增加．增长速率达到了1 0 ％以上。

根据持久收入假说，对于住房这类高价耐用消费品，消费者决定是否购买取决于其对未来收入的预期。

因此，我们看到随着经济的急速发展，人均可支配收入的持续增长，及对我国经济发展和未来人均收人的乐观预期，使人们对住房的需求迅速膨胀。

2、人口因素中国作为世界上人口最多的国家，同时也是世界上最大的发展中国家，伴随着工业现代化的发展，必然导致城镇人口的大量增加。

城市化进程已经成为推动房地产行业发展的最基本的动力之一。

同时，由于生活观念的转变，不在再追求四世同堂的中国人开始希望有一套自己的住房，供自己的小家庭居住。

这些都是造成人们对住房的刚性需求的主要原因。

3、实际贷款利率由于实际贷款利率对于住房的投资性需求影响较大，但是对刚性需求和改善性需求影响不大，因此，在通胀增加的压力下，尽管我国连续多年的上调银行贷款利率，但实际贷款利率上升的并不快，对住房的投资性需求打压效果不明显。

（二）从房产商对商品房的供给方面思考商品住宅价格主要受到土地价格、建筑成本、政府相关政策和房地产开发商对未来的预期等因素影响。

基于Eviews8.0分析GDP(国名生产总值)与CPI(消费者价格指数)和房地产住宅投资的关系

基于Eviews8.0分析GDP(国名生产总值)与CPI(消费者价格指数)和房地产住宅投资的关系计量经济学结课论文基于Eviews8.0分析GDP（国名生产总值）与CPI（消费者价格指数）和房地产住宅投资的关系学院名称：财经研究所专业名称：城市经济与管理作者：张浩然学号：2015416649日期：二〇一六年十二月目录GDP与CPI和房地产住宅投资的关系 (4)摘要 (4)一、确定变量 (5)二、数据获取 (5)三、建立模型 (6)1、模型种类判定 (6)2、建立多元回归线性模型 (7)四、模型检验 (10)1、显著性检验 (10)2、异方差检验 (11)3、多重共线性检验 (11)4、随机误差项自相关检验 (15)5、自相关修正。

(17)五、实证检验结果分析： (18)六、总结： (19)GDP与CPI和房地产住宅投资的关系摘要众所周知，GDP是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。

消费者价格指数是衡量通货膨胀的重要指标，CPI对应的增长减少就是通货膨胀，通货紧缩的反应。

改革开放以来，CPI 涨幅与GDP 增幅经历了几轮波动,1997年之前的几轮经济高增长,物价都出现了明显的高涨幅；1998-2008 GDP连续11 年保持两位数增长,但物价涨幅却保持低位运行,2008-2014年间CPI指数增长又较前期有了回升。

经济运行从高增长高物价向高增长低物价转变,反映了CPI涨幅与GDP 增速相关关系随着改革的深入发展发生了一些变化。

另外，房地产住宅投资总额这一越来越被人关注的指标，其对于国民生产总值的必然会存在一定的影响。

本文的目的是运用实证的方法对我国的GDP与CPI、房地产住宅投资总量的关系进行了实证分析，并利用计量经济分析方法对样本数据进行了回归分析，并做相应的检测修正。

为了确定这国名生产总值与消费者价格指数和房地产住宅投资的关系，确定最为合理的方程以及进行变量的显著性检验、异方差检验和多重共线性检验和自相关检验。