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。
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。
计量经济学在房价预测中的应用研究
计量经济学在房价预测中的应用研究随着经济的发展和城市化的进程，房地产市场的稳定和发展对于国家和个人来说都具有重要意义。
房价预测是房地产市场研究中的关键问题之一，对于购房者、开发商和政府来说都具有重要意义。
计量经济学作为一种研究经济现象的方法和工具，在房价预测中发挥着重要作用。
本文将探讨计量经济学在房价预测中的应用研究。
首先，计量经济学可以帮助确定影响房价的关键因素。
通过对历史数据的分析，计量经济学家可以识别出对房价具有显著影响的因素，如经济增长率、人口增长率、就业水平、利率水平等。
计量经济学的回归分析能够帮助我们理解这些因素与房价之间的关系，并通过数学模型进行预测。
例如，我们可以使用多元回归模型来建立房价与各种因素之间的关系，以此来预测未来房价的走势。
其次，计量经济学可以帮助解析房地产市场的供求关系。
供求关系是决定房价的一个重要因素。
通过计量经济学的方法，我们可以研究市场中的供给和需求弹性，从而预测未来房价的变动。
例如，通过收集并分析历史数据，我们可以建立供给和需求的动态模型，从而掌握市场因素对房价的影响。
这样的预测可以帮助购房者、开发商和政府在市场中做出更明智的决策。
此外，计量经济学还可以揭示房价波动的原因与机制。
房价波动是房地产市场的常见现象，对于房地产市场的参与者来说，了解房价波动的原因十分重要。
计量经济学的时间序列分析方法可以帮助我们分析和预测房价变动的原因，如宏观经济因素、政策调控、金融市场等。
这些分析结果可以为政府制定相关政策、企业确定房地产投资策略提供参考。
值得注意的是，计量经济学在房价预测中的应用也面临一些挑战和限制。
首先，数据的质量和可靠性对于计量经济学的分析至关重要。
如果数据存在缺失、错误或者不准确，将会对模型建立和预测结果产生较大的影响。
因此，在进行计量经济学的房价预测研究时，需要选择合适的数据源，并进行严格的数据清洗和验证。
其次，计量经济学的方法和模型建立需要基于一定的假设和前提，如果这些假设和前提与实际情况存在较大差异，可能会导致预测结果的偏差。
从计量与实验经济学角度探讨房产价格
繁荣的情况下，无论购房者做出何种决策，开发 商的最优选择都是提高房价，所以我们看到，开 发商只要选择了提高房价，其收益值为 １５ 或 ８， 总是要大于等于维持房价稳定时的收益 ８ 或 ５， 根据这种思路，与政策引导相对应的损益表设置 见表 １。
根据表中的损益值，我们不难看出：在虚假 繁荣的情况下，房地产开发商提高房价，购房者 减少购房需求，将导致房地产市场的泡沫破裂， 房地产开地产开发商开除出本轮博弈， 并为这个选择付出一个相当大的代价，以至于几 乎所有房地产开发商都要放弃这一选择。因此， 在根据上表制定的制度实施时，房地产开发商与 购房者双方利益最大化的选择是：
齐婧 ／ 责任编辑
３８ 2010.6 总第 354 期
这样就只剩下 ＩＮＣＯＭＥ 这一个解释变量，通 过观察相关图像，发现 ＩＮＣＯＭＥ 在 ９０００ 元是一个 较为明显的拐点，考虑设置虚拟变量 ｄ１。
对 ｐ＝Ｃ＋ＩＮＣＯＭＥ＋ｄ１ 进行回归，拟合度较好， 且各个解释变量都通过了 ｔ 检验，通过考虑是否 存在异方差和自相关的情况，得出 β１＝０．５１。
３７ 2010.6 总第 354 期
房地产市场
China Real Estate
表１ 开发商
购房者
损益状况（前者 为开发商，后者 为购房者）
真实 繁荣
提高房价
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
我国房价高速增长计量经济模型分析
肖晋 、 汪宝平、 方俊 （０ ９ 认为， ２０ ） 经济适用 房 的销 售 面积 来 计 量分 析 不 具有 可 比性 。
３ ．７ ． ６ ０ ０ ７ ０Ｏ １０ Ｏ ７ ８ １ ８ ００ ．３ ．０ ． ９ ９
房解决的是 中低收入群体的住房 困难 ， 而 因为土 地 是稀 缺 资源 ， 【 １６ ９ － ．９ ）Ｏ．２ ）（ ５ ５ ＝（ ．２ ）（ ３１ ９ ７４ － ０ ） ４． 每年 的房 屋 供应 量 商品房 市场主要是为中等收入或高收入 表 １ ２ ０ ￣２０ 年北京房价的影响因素 ００ ０８
阳、 胡岷 、 薇 （０ ９ 研 究 结果 显 示 ： 深 格之 间 存在 正 相关 。 周 ２０ ） 除 对 以上数据进行分析 ， 得出多元线性回归 圳外， 其他 一 线 城 市 实 际房 价 收入 比都 要 （ 经济适用房销售 面积 占房屋销 方 程 ： 四） 远高于理论房价收入比， 表明这些城市的 售 面 积 的 比例 （ ）ｒ ｐ ％ ｐ ｏ 。代 表 当地 的住 房 Ｐ ｃ＝ １．４ ＋ ． ７ ｐ ０１７ ｕ ＋ ｉ ｒ ｅ ２ ５ ２ ０１ ｇ 一 ．１ｎ ｍ ５ ５ａ 居 民户 对 当 地普 通 住 宅 的支 付 能 力很 差 。 保 障 体系 建 设程 度 。 果单 纯 以经 济适 用 Ｏ．０ ｉ ｅ ｍｅ ０４３ ｐ ｏ 如 Ｏ ３ｎ ｏ 一 ． ９ ｒｐ
不 会对 全 市整 体房 价 造成 很 大 冲 击 。
２ ｏ ９ ． Ｏ ｏ ９５ ２ ｏ １ １３ ｏ １ ０ ． ｌ ２７ １ ． ｌ １９ １ ． １ ６ ． ３ ３６ ｌ ８ ． ３ ３３ １ ３ ９６９ ０４． １ ５ ７． ７ ７８ １ ｌ ．７ ７３ ｌ ．７ ５３
一
其中的原 因， 并提 出合理化建议 。 关键词： 房屋销售价格指数； 经济适
我国房价高速增长计量经济模型分析
我国房价高速增长计量经济模型分析提要近几年北京的房价上涨迅速，使得广大工薪阶层只能望楼却步，为何房价涨幅如此迅速?本文从市民购买力和经济适用房角度，搜集了北京2000—2008年间人均地区生产总值、年末常佳人口、人均可支配收入和经济适用房销售面积等相关数据，通过计量分析方法寻找其中的原因，并提出合理化建议。
关键词：房屋销售价格指数；经济适用房：人均可支配收入一、文献综述张红、潘琦、郑思奇(2002)对北京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(2009)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(2009)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。
经济适用住房虽然会对附近商品房价格产生一定影响，但不会对全市整体房价造成很大冲击。
二、房价增长理论模型的设定本文选取2000~2008年间北京商品房屋的有关数据进行分析。
以各时期的房屋销售价格指数作为被解释变量Price。
影响房屋销售价格的因素很多，考虑到实证研究的需要和数据的可获得性，本文选取以下几个被解释变量作为房屋销售价格指数的影响因素：(一)按可比价计算人均地区生产总值指数(上期=100)gdp。
代表当地的经济发展水平，经济发展水平与房价存在着密切的关系。
理论上，一个地区经济越发达。
房屋销售的价格越高，因而两者之间应该存在正相关。
(二)年末常住(居住半年以上)人口数(万人)hum，代表参与当地生产、消费的人数，人数越多，购买力越强，需求越旺盛，而且会对房地产决策层的定价策略产生影响，进而拉动房屋价格的上涨。
理论上，两者之间应该存在正相关。
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、问题的提出近年來，中国房价持续走高。
尽管国家政策层己经启动了几轮调控，但房价丝毫没有要稳定下来的迹象，房价高涨，一房难求的情况仍在持续。
房地产行业己经成为我国国民经济的支柱产业，不仅影响着国民经济的增长，也牵动着「家万户的心。
然而，房价到底为何如此之高，其未來走向将会怎样？为了研究这个问题，我们需要建立计量经济学模型。
二、理论分析影响房价的因素有：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，人们提高生活质最和进行投资的欲望和能力就越强。
房屋相对于其他商品來说, 具有保值性和增值性，这种特点导致人们用大量的资金进行投资，促使房屋价格上升。
理论上该变量和房价存在正相关性。
人口密度，人口密度是单位面积土地上居住的人口数，由于土地资源的稀缺性，单位面积土地上的人口数越多对土地的需求就越大，推动房屋价格的上涨。
房价的经济学原理
房价的经济学原理房价是经济学中一个重要的研究课题，其涉及到了市场供求、政府政策、金融市场等多个方面。
在分析房价的经济学原理时，可以从以下几个方面进行阐述。
首先，供求关系是决定房价的基本原理之一。
供求关系的变化直接影响着房价的涨跌。
当房屋供应量增加或需求量减少时，房价往往会下降；相反，当房屋供应量减少或需求量增加时，房价通常会上涨。
供给的影响因素包括土地供应、建筑成本、房地产开发商的意愿等；而需求的影响因素包括人口增长、家庭收入水平、金融政策以及政府补贴等。
其次，地理因素也是影响房价的重要原因之一。
城市的地理位置、交通便利程度、资源丰富程度等都会对房价产生影响。
例如，位于经济发达地区或核心城市的房价往往较高，而位于交通不便或经济相对滞后地区的房价则相对较低。
此外，金融市场也对房价产生着重要影响。
利率水平是决定购房行为的重要因素之一。
当利率较低时，购房成本相对较低，鼓励人们购房，这会推动房价上涨；相反，当利率较高时，购房成本增加，人们购房的积极性下降，这会抑制房价上涨。
政府政策也是影响房价的重要因素之一。
政府的土地政策、房地产税收政策、贷款政策等都会对房价产生重要影响。
例如，政府通过提供土地补贴、降低房地产税等政策来刺激房地产开发，这会推动房价上涨；相反，政府也可以通过限制土地供应、加大房地产税等手段来抑制房价过快的上涨。
此外，社会心理因素也会对房价产生影响。
人们对房价的预期、对未来房价走势的信心或担忧等也会在一定程度上影响他们的购房行为和市场行为。
当人们普遍预期房价将上涨时，购房热情会高涨，促使房价上涨；相反，当人们普遍预期房价将下跌时，购房热情会下降，促使房价下跌。
总结起来，房价的经济学原理主要涉及供求关系、地理因素、金融市场、政府政策和社会心理因素等多个方面。
市场供求关系是决定房价涨跌的基本原则；地理因素、金融市场以及政府政策也会对房价产生重要影响；而社会心理因素则通过影响人们的购房行为和市场心态进一步影响房价。
我国房价高速增长计量经济模型分析的开题报告
我国房价高速增长计量经济模型分析的开题报告
一、选题背景
近年来，我国房地产市场呈现出高速增长的趋势，尤其是一线城市和部分热门二线城市的房价持续上涨，引起了广泛关注。
高房价不仅给购房者造成了巨大经济负担，也给城市的社会稳定和经济发展带来了不小的压力。
因此，对于我国房价高速增长的研究，具有实际意义和重要价值。
二、研究目的和意义
本研究旨在通过建立计量经济模型，分析我国房价高速增长的主要原因和影响因素，进而提出相应的政策建议，促进我国房地产市场的健康发展。
三、研究内容和方法
本研究将重点围绕以下内容展开：
1.综述我国房地产市场现状和问题，分析房价高速增长的原因和影响因素。
2.建立计量经济模型，运用回归分析方法，分析我国房价高速增长与宏观经济因素、结构性因素以及政策因素之间的关系。
3.根据研究结果，提出相应的政策建议，促进我国房地产市场的健康发展。
四、可能存在的问题和解决方案
1. 数据的获取和处理困难：本研究所需的数据比较庞杂，且其质量对研究结果的影响十分重要，因此需要在数据获取和处理上下功夫。
可以采用多种途径获取数据，并在数据处理中采用可靠的方法，消除噪声影响。
2. 模型的建立和检验问题：本研究的核心是建立计量经济模型，其设计和检验需要一定的统计学和经济学基础。
因此，需要在专业人员的指导下进行建模，并进行有效性测试和稳定性检验。
五、预期成果
本研究预期能够深入分析我国房价高速增长的原因和影响因素，准确把握房地产市场的发展趋势和方向，为政府制定房地产政策提供参考依据，促进我国经济的稳定和可持续发展。
计量经济学的分析步骤的例子
计量经济学的分析步骤的例子假设我们研究城市的房价对居民收入的影响。
我们想知道居民的收入水平对房价的影响程度，并希望通过计量经济学的方法来进行验证。
首先，问题定义。
我们的研究问题是：居民收入对房价有没有显著的影响？我们要确定居民收入与房价之间的关系以及影响程度。
其次，数据收集。
我们需要收集相关的数据，包括居民的收入数据、房价数据以及其他可能对房价有影响的变量，如城市人口、房屋供给等。
我们可以通过调查问卷、政府数据、公开数据等渠道来获取这些数据。
然后，模型构建。
在这个例子中，我们可以使用多元线性回归模型来描述居民收入对房价的影响。
我们假设房价与居民收入呈正相关关系，可以用以下模型表示：房价=β0+β1*收入+ε，其中β0是截距项，β1是回归系数，ε是误差项。
接下来，估计与检验。
我们利用收集到的数据，通过最小二乘法来估计模型中的参数。
最小二乘法的目标是使模型的预测值与实际值的误差平方和最小化。
通过估计回归系数，我们可以得到居民收入对房价的影响程度。
同时，我们需要进行统计检验来验证我们的模型是否有效。
常用的检验方法包括t检验、F检验等。
最后，结果解释。
在完成估计和检验后，我们可以得到回归系数的估计值以及相应的统计检验结果。
根据估计结果，我们可以解释居民收入对房价的影响程度及其显著性。
例如，如果我们得到的回归系数是正的且显著，说明居民收入对房价有正向的影响，并且这种关系是经过统计检验验证的。
总结起来，计量经济学的分析步骤包括问题定义、数据收集、模型构建、估计与检验以及结果解释。
通过这些步骤，我们可以得到关于经济现象的量化分析结果，并做出相应的经济政策或决策。
当然，这只是一个简单的例子，实际的计量经济学分析可能会更加复杂和细致。
对我国商品住房的价格进行计量实证分析
对我国商品住房的价格进行计量实证分析一、价格趋势分析随着我国经济水平的提高以及人民收入的增加，住房价格也一直呈上涨趋势。
本篇报告将对我国商品住房的价格趋势进行实证分析。
首先，我们可以从国家统计局公布的数据中得出，从2000年至今，全国商品房销售价格指数增长幅度始终高于CPI，这说明在长期的时间跨度里，住房价格呈现出普遍上涨的趋势。
其次，我们发现，房价的上涨速度在近年来更加迅猛。
据国家统计局公布的2019年数据，全国新建商品房销售价格同比增长约10.3%。
而根据中原地产研究中心公布的数据，2019年1月至9月三季度，全国房价涨幅排名前十的城市中，最高涨幅已达到了42.5%。
因此，可以看出我国商品住房价格呈现持续上涨的趋势。
二、经济背景下的价格变动我国商品住房价格的快速上涨背后也可以找到一些经济上的原因。
首先，我国经济的快速发展以及人口的增长加速了城市化进程和移民规模，导致房地产市场供需关系的不断变化。
其次，金融政策的松弛也加速了住房价格的上涨。
最后，政策的调控也会对住房市场价格产生影响。
三、购房需求变化与价格的关系住房价格除了受到宏观经济环境的影响，也会受到购房需求变化的影响。
近年来，随着城市化进程的加快，购房需求逐渐增加，对住房价格带来更多压力。
而且，随着中产阶级收入水平的提高，人们对品质和舒适感的需求也越来越高，这也会对住房价格产生影响。
此外，政策的调控和外界因素如自然灾害等也会对购房需求产生影响，从而间接地影响住房价格。
四、供需关系分析商品住房市场的价格也与供需关系息息相关。
近年来，房地产企业进入市场竞争的程度越来越激烈，供给和需求可以在短时间内相互影响。
根据网易房产发布的数据，目前全国新建商品房住宅供应面积累计增长率为15.76%，而同期累计成交面积增长率为14.55%，成交面积增速低于供应增速，说明市场中存在供大于求的情况，这对住房价格产生了抑制作用。
五、地域价格差异分析我国的商品住房价格存在着明显的地域差异。
影响房价变动的计量经济学分析
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 ，０ ９年 １月 ，０个 大 中城 市 房 屋 销 ２０ ７ 售 价 格 同 比上 涨 ５６ 。而 到 ｌ ．％ ２月 这 个 数 字 变 为 ｌ．％． 据 ＜ ０ ７年 房 地 产 市 场 运 行 状 况 及 ２ ｏ ０５ 另 ＜ ０ ２ ｏ ８年
型修 正 ．
１１ Ｓ模 型 修 正一 自相关 的 消 除 ．． Ｌ ３
模型修正需要完成两个工作 ， 第一步 ， 处理 ２ ０ ０５ 年的房价数据 ； 二步 ， 第 消除 自 相关 ， 引入误差项． 关于 ２ ０ ０ ５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 ２ ０ 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 ０ ９ ８２ 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 １ ７ ８ ３ ＤＷ ． ２ ２ ，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 ：
房价的计量经济模型
二、构建模型1、影响北京市商品房价的因素政府和房地产开发商是开发商品房的主动力。
某种程度上来说，房价升降的主动权掌握在政府手中。
经过调研，推出影响北京商品房价的七大因素：历年销售面积，历年总投资额，历年的实际开发面积，常住人口总量，历年城镇居民的人均可支配收入，历年交通建设的投资额，历年外资流入房地产的金额。
时间段为1992－2009，该时期房价的形成基本取决于市场，研究结果会比较客观。
2、模型建立为能得出尽可能客观的结论，对这些因素都进行合理量化。
收集了1992－2009年间的所需数据。
应用计量经济学理论，建立了计量模型，使得分析结果更为科学、可信。
（1）模型中变量类型解释变量：北京市商品房历年房价。
被解释变量：北京市商品房的历年销售面积，北京市房地产行业的历年总投资额，房地产行业历年的实际开发面积，北京市常住人口总量，北京市每年城镇居民的每人可支配收入，历年交通建设的投资额，历年外资用于房地产的金额。
（2）模型假设该变量模型是一个单方程线性多元回归方程，符合该方程的所有经典假设，运用最小二乘法求得系数。
PRICE = C（1）*POPULATION + C（2）*INVESTAREA + C（3）*INCOME + C（4）*AREA + C（5）*INVEST + C（6）*TRAFFICINVEST +C（7）*FOREIGNINVEST+C （8）（2-1）因变量：PRICE自变量：POPULATION——北京市常住人口总量INVESTAREA——房地产行业历年实际开发面积INCOME——北京市每年城镇居民的每人可支配收入AREA——北京市商品房的历年销售面积INVEST——北京市房地产行业的历年总投资额TRAFFICINVEST——历年交通建设的投资额FOREIGNINVEST——历年外资用于房地产的金额（3）模型变量的显著性检验将所有数据输入E-views软件后，模拟得到方程，分析后发现自变量：房地产行业历年的实际开发面积，历年交通建设的投资额，历年外资用于房地产的金额并不显著，p值均大于0.05，将这三个变量分别进行相关性分析后（运用散点图）发现与其余变量都不存在显著的线性相关，故将其剔除。
计量经济学论文-我国房价宏观影响因素的计量分析.
计量经济学课程论文我国房价宏观影响因素的计量分析[摘要]本文主要运用OLS法，采取截面数据对中国全社会的住宅价格进行宏观因素分析。
由此得出影响住宅价格最主要的因素，以解释中国房地产近年来的一些现象，并对国家制定宏观经济政策调节房地产市场的健康发展和房地产开发商的合理战略决策提出一些参考意见。
[关键词]多因素分析截面数据 OLS法一、引言住宅业是国民经济的基础性、先导性产业。
住宅既是生产和生活的必需品 , 同时也是一种资产或者说财富。
它是家庭消费中最重要、最特殊、最复杂、最敏感的商品。
可以说,世界上没有两片相同的树叶,也没有两间完全相同的住宅。
商品住宅基本上是一房一价，有许多因素影响其定价。
住宅的价格既关系到一般老百姓的生产和生活问题，也关系到一个城市发展潜力和竞争力，更关系到国家的金融稳定、宏观经济政策等。
定性和定量研究住宅价格的影响因素和住宅业的发展态势，可以为政府进行宏观调控提供依据，为消费者提供信息支持，为住宅开发企业项目运作时提供参考。
二、文献综述我对国内近年在各期刊上发表的关于房地产价格影响因素研究的文章进行了分析，并选择对同一问题的研究较具代表性的文章，提炼了他们的观点。
1. 姚先国、黄炜华进行了“地价与房价的关系”研究，他们认为地价与房价有关联，但并非线性关系，即使地价上涨，房价也并不一定随之上涨。
只有其他成本都呈刚性再无下降空间，而开发商已到了无利可图的地步，地价的上升才会全部反映到房价上，成为房价上涨的直接原因。
现有房价取决于居民有支付能力的需求，房价上涨主要是由于需求推动而非成本推动。
2．尚梅对“宏观经济因素对建筑产品价格的影响”进行了分析，认为如果建筑产品价格的时间序列与某宏观经济变量的时间序列密切相关，且这些经济变量的变化周期超前于建筑产品价格的变化周期，那么这些宏观经济变量就可能成为建筑产品价格变化的晴雨表。
所列举的对建筑产品价格水平具有影响的宏观经济变量有: 建筑业投资、失业率、工业品产出、人均国民收入、银行贷款利率等等。
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。
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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。
3.模型设定3.1数据来源现在我们以网上最近统计年鉴获得的数据，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。
现在我们以统计年鉴获取的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。
令Y=各地区房地产总额（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：表3.1影响建筑业总产值的因素分析表数据来源：以上数据来源于《统计年鉴》3.2模型建立(1)将各地区房地产总额作为因变量，各地区房屋竣工面积、各地区建筑企业从业人员、各地区建筑业的劳动生产率、各地区人均住宅面积和各地区人均可支配收入等作为自变量，构建如下回归分析模型:Y= β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+u i上式中，Y=各地区房地产总额（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）。
(2)参数估计用Eviews计量经济学分析软件作最小二乘回归，分析结果如下：表3.2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 16/12/16 Time: 23:15Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -2263053. 1901129. -1.190373 0.2451X1 1273.856 232.0918 5.488588 0.0000X2 42.84065 15.62748 2.741366 0.0111X3 1.646219 1.341639 1.227021 0.2312X4 -184910.4 106259.9 -1.740170 0.0941X5 495.6706 208.9611 2.372071 0.0257R-squared 0.976861 Mean dependent var 7446408.Adjusted R-squared 0.972233 S.D. dependent var 7227629.S.E. of regression 1204375. Akaike info criterion 31.01280Sum squared resid 3.63E+13 Schwarz criterion 31.29035Log likelihood -474.6985 Hannan-Quinn criter. 31.10328F-statistic 211.0825 Durbin-Watson stat 2.147458Prob(F-statistic) 0.000000ˆ= -2263053+1273.85 X1+42.8406 X2+1.6462 X3-18.49 X4+495.67 X5(1901129) (232.09) (15.62) (1.34) (106259) (208.96)T =（-1.19）（5.48 ）（2.74）（-2.15）（1.22）（-1.74）R2= 0.9722 F=211.0825 n=313.3模型检验及修正3.3.1经济意义检验模型估计结果说明，假定在其他变量不变的前提下，房屋竣工面积每增长1万平方米，平均来说,房地产总额会增长1273.85万元；建筑业企业从业人员每增加1人，平均来说房地产总额会增长42.84062万元；建筑业劳动生产率每增加1%，平均来说居民消费会增加1.6462万元。
这与理论分析和经验判断基本一致。
人均住宅面积每增加1平方米，平均来说房地产总额会减少18.49万元；人均可支配收入每增加1元，平均来说房地产总额会增长495.67万元。
这与理论分析和经验判断相悖。
统计检验①拟合优度：由表3.2可知R2=0.9768，2R=0.9722，说明模型的样本拟合性很强，反映了模型对样本的拟合很好。
②F检验：针对H0：β1=β2=β3=β4=β5=0，给定显著性水平α=0.05，由表1.1得到P=0<0.05拒绝原假设，说明回归方程显著。
即房屋竣工面积，建筑业企业从业人员，建筑业劳动生产率，人均住宅面积，人均可支配收入等变量联合起来确实对房地产总额有显著影响。
③t检验：H0：βj=0 (j=0，1，2，3，4，5，6)给定显著性水平α=0.05，只有，X1，X2，X5的P值<0.05,这说明在显著性水平α=0.05下，在其他解释变量不变的情况下，房屋竣工面积，建筑业企业从业人员，人均可支配收入分别对房地产总产值有显著影响。
3.3.2多重共线性检验及修正（1）利用方差扩大因子对模型进行检验，结果如下：表3.3被解释变量可决系数R2的值方差扩大因子VIFj =1/1-2JRX1 0.9415 16.66X2 0.6779 3.03X3 0.9375 14.28X4 0.4945 1.96X5 0.7580 4.13根据表3.3得出结果，X1，X3的辅助回归得到的VIF大于10，表明模型存在多重共线性。
(2)对多重共线性的处理利用逐步回归修正问题X1可决系数最大，以X1为基础，依次引入其他变量，引入过程得到结果为：表3.4x1 x2 X3 X4 X5X1,x2 t=26.75 t=6.62 0.9684X1,x3 t=7.21 t=1.85 0.9278X1,x4 t=2.7603 t=-0.8521 0.9332X1,x5 T=22.95 t=6.02 0.9647通过逐步回归保留了可决系数较高并且通过显著性检验的变量，所以最后的模型估计结果为：表3.5Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 16/12/16 Time: 23:20Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -3711880. 765709.2 -4.847637 0.0000X1 1547.354 57.83197 26.75604 0.0000X2 60.57577 9.136899 6.629795 0.0000R-squared 0.970594 Mean dependent var 7446408.Adjusted R-squared 0.968493 S.D. dependent var 7227629.S.E. of regression 1282914. Akaike info criterion 31.05893Sum squared resid 4.61E+13 Schwarz criterion 31.19771Log likelihood -478.4134 Hannan-Quinn criter. 31.10417F-statistic 462.0886 Durbin-Watson stat 2.098685Prob(F-statistic) 0.000000通过逐步回归保留了可决系数较高并且通过显著性检验的变量，所以最后的模型估计结果为：ˆ = -3711880 + 1547.35x1 + 60.57x2(765709.2) (57.8319) (9.136899)t = (-4.8476) (26.756) (6.629795)R2 =0.9705 2R=0.9684 n=313.3.3异方差检验表3.6White Heteroskedasticity Test:F-statistic 1.742532 Probability 0.161697Obs*R-squared 8.011602 Probability 0.155597Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate:16/12/16 Time: 23:20Sample: 1 31Included observations: 31F-statistic 1.742532 Prob. F(5,25) 0.1617Obs*R-squared 8.011602 Prob. Chi-Square(5) 0.1556Scaled explained SS 5.949920 Prob. Chi-Square(5) 0.3111Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 16/12/16 Time: 23:21Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -3.19E+12 4.46E+12 -0.715855 0.4807X1 1.15E+08 3.54E+08 0.324915 0.7479X1^2 3913.004 20466.63 0.191189 0.8499X1*X2 -756.3089 4598.986 -0.164451 0.8707X2 69425884 95290300 0.728572 0.4730X2^2 -184.1939 462.0769 -0.398622 0.6936R-squared 0.258439 Mean dependent var 1.49E+12Adjusted R-squared 0.110127 S.D. dependent var 2.04E+12S.E. of regression 1.92E+12 Akaike info criterion 59.58019Sum squared resid 9.25E+25 Schwarz criterion 59.85774Log likelihood -917.4929 Hannan-Quinn criter. 59.67066F-statistic 1.742532 Durbin-Watson stat 2.029951Prob(F-statistic) 0.161697根据图3.6可知，P=0.1556>0.05,所以不拒绝原假设，表明模型不存在异方差。