计量经济学论文1

1、计量经济学论文论文名称：我国房地产价格影响因素的实证分析学 院：金融管理学院专 业：金融学（国际银行方向）学 号：0819206学生姓名：刘冰伊一、引言房地产业是拉动国民经济增长的重要因素和扩大内需的重要产业。自1998年住房体制改革至今，房地产业作为国民经济新的增长点而迅速崛起，其增长速度之快已超过美国、英国等发达国家。房地产的价格既关系到一般老百姓的生产和生活问题，也关系到一个城市的发展潜力和竞争力，更关系到国家的金融稳定和宏观经济政策等。而随着房价的逐级攀高，政府调控也“与时俱进”，继“国十一条”之后，房价并没有明显的回落。因此，在当前形势下，对房地产价格影响因素的实证分析尤为重要，只有

2、了解相关的因素，才能做出正确的经济决策，使房地产业平衡稳定的发展。二、文献综述闫之博（2007）实证研究了商品房销售平均价格与国内生产总值GDP和外商直接投资FDI之间的关系，从而得出，GDP、FDI对房地产价格有正向推动作用，但GDP是主要影响因素。常明月（2008）对商品房价格与GDP、建筑材料价格、固定资产投资和居民人均可支配收入之间的关系进行了因子分析，结果表明GDP和居民人均可支配收入对商品房价格有较为明显的影响。贾晓惠（2010）基于上海市的实证研究对GDP、人口统计、人均年收入、居民消费价格指数与房地产价格的关系进行了分析。结果表明，人口数和人均年收入这两个指标对房地产价格起到决

3、定性的正向作用。闫磊（2011）实证研究了房地产价格与土地价格、竣工面积与实际销售商品房屋面积之差和金融机构个人住房贷款余额变动额之间的关系。结果表明，房地产价格与土地价格显著成正比；与竣工面积与实际销售商品房屋面积之差呈反比，但该项系数较小，即房屋销售情况较差对房地产价格没有太大的影响；此外，金融机构个人住房贷款余额变动额的增加会对房地产价格产生负向影响。张振东、任皓皓（2011）对房地产价格与M1同比增量、实际利率、外汇储备同比增量和土地购置面积同比增量的关系进行了实证研究。结果表明，实际利率和土地购置面积对房地产价格的影响并不显著，而在金融危机后，货币供应量和外汇储备的增加则显著推动了房

4、地产价格的上升。三、理论模型1998年7月，国务院发布关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知，正式宣布停止住房的实物分配，逐步实行住房分配货币化，从此我国房地产业进入了市场化发展阶段，因此本文从国家统计局统计年鉴和中国人民银行数据库选取了1998年到2009年的样本。另外根据文献综述，从众多影响房价的因素中选取了GDP，货币供应量M1，土地交易价格指数，城镇居民家庭人均可支配收入和金融机构个人住房贷款余额这5个有代表性的因素来研究其对房价的影响。为消除数据的异方差，对所有数据做取对数处理，设定模型为：lnY=A0+A1lnG+A2lnM+A3lnP+A4lnI+A5lnL+Ut其中，

5、被解释变量：Y代表房屋销售价格指数，解释变量：G代表实际GDP（亿元），M代表M1（亿元），P代表土地交易价格指数，I代表城镇居民家庭人均可支配收入（元），L代表金融机构个人住房贷款余额（亿元）；A1到A5代表他们对应的解释变量的回归系数，A0为截距，Ut为随机误差项。利用Eviews软件对方程进行回归估计（输出结果见附件），得到的估计的方程表达式为lnY=3.380420-0.162439lnG-0.216605lnM+0.180897lnP-0.002417lnI-0.013732lnL+Ut(0.274547) (-0.321478) (1.518264) (0.536118) (-0.

6、004086) (-0.607205)R=0.915776, F=13.04778四、实证分析（一）经济意义检验模型估计的结果说明，在假定其他变量不变的情况下，GDP每增加1个百分点，房屋销售价格指数下降0.162439个百分点，与实际经济情况不符；在假定其他变量不变的情况下，M1每增加1个百分点，房屋销售价格指数下降0.216605个百分点，与实际经济情况不符；在假定其他变量不变的情况下，城镇居民家庭人均可支配收入每增加1个百分点，房屋销售价格指数下降0.002417个百分点，与实际经济情况不符；在假定其他变量不变的情况下，土地交易价格指数每上升1个百分点，房屋销售价格指数上升0.18089

7、7个百分点，与实际经济情况相符；在假定其他变量不变的情况下，金融机构个人住房贷款余额每增加1个百分点，房屋销售价格指数下降0.013732个百分点。（二）计量意义检验1. 显著性检验（1）在t检验中G、M、P、I、L的t值较小，且其概率值P0.05，即认为解释变量G、M、P、I、L对被解释变量Y（房屋销售价格指数）无显著影响。（2）在F检验中模型的F值为13.04778较大，且其概率值P0.05，即认为解释变量G、M、P、I、L对被解释变量Y（房屋销售价格指数）整体影响显著，模型显著存在（3）拟合优度由Eviews输出结果可以看出，决定系数R=0.915776，接近于1，说明模型拟合较好。2.

8、 多重共线性检验由于所有解释变量的t检验均不显著，而且还有多个变量的系数出现了错误的符号，说明模型具有严重的多重共线性问题，因此需要对该模型进行多重共线性检验，从而剔除造成此问题的变量。用逐步回归法筛选变量：（1）用每个解释变量分别对被解释变量做简单回归，以可决系数为标准确定解释变量的重要程度，为解释变量的重要性排序（输出结果见附件）lnY=3.943625+0.059242lnG R=0.726743 (28.72362) (5.157094)lnY=5.332828+0.073382lnI R=0.765875 (44.70875) (5.719463)lnY=4.458690+0.021

9、141lnL R=0.804834 (14731969) (6.421724)lnY=4.035253+0.054047lnM R=0.808720 (42.55604) (6.502256)lnY=1.969850+0.574021lnP R=0.683461 (3.413564) (4.646684)解释变量的重要程度依次为M、L、I、G、P。以第一个回归方程lnY=4.035253+0.054047lnM为基础，依次引入L、I、G、P。首先把L引入模型，lnY=4.225914+0.028899lnM+0.010536lnL R=0.833533(22.3373) (1.245630)

10、(1.158243)虽然R从0.808720增至0.833533，但使各回归系数的t值下降，所以应剔除L，再把I引入模型，lnY=1.184708+0.170769lnM-0.163673lnI R=0.847009 (0.623055) (2.184680) (-1.500802)同理，应剔除I，再把G引入模型，lnY=4.314179+0.163108lnM-0.127414lnG R=0.877553 (29.23765) (3.329371) (-2.249295)lnG的回归系数的符号为负，与实际经济情况不符，应剔除G，再把P引入模型，lnY=2.969335+0.037787lnM

11、+0.267862lnP R=0.884350 (6.654890) (3.953907) (2.426027)R有显著提高，且lnP的系数通过显著性检验，所以在模型中保留P。最后确定的模型是lnY=2.969335+0.037787lnM+0.267862lnP R=0.884350 F=34.41048 (6.654890) (3.953907) (2.426027)3. 异方差检验对调整后的模型做怀特检验（输出结果见附件），得到P值大于0.05，则该模型不存在异方差。4. 序列相关检验（DW检验）根据回归的结果可以得到DW值为1.692739，给定显著性水平a=0.05，查DW表，因为n

12、=12，解释变量k的个数为2，得下限临界值dL=0.812，上限临界值dU=1.579, 因为dUDW2，所以该模型无自相关。五、结论通过对房地产价格与GDP，货币供应量M1，土地交易价格指数，城镇居民家庭人均可支配收入和金融机构个人住房贷款余额这些因素之间的关系的研究，结果表明，货币供应量和土地交易价格对房价有显著的正向影响，其中土地交易价格尤为明显。在假定其他变量不变的情况下，货币供应量每增加一个百分点，房价就上升0.037787个百分点；在假定其他变量不变的情况下，土地交易价格每增加一个百分点，房价就上升0.267862个百分点。如上文实证分析所得，货币供应量对我国房地产价格的影响十分显著。特别是在金融危机爆发后，为了抵御国际经济环境对我国经济的不利影响，保持经济的持续稳定增长，我国及时推出了4万亿的经济刺激政策，大幅放宽了信贷政策，此时，银行的信贷投放量呈井喷之势，2009年全年的信贷规模达到了创历史的9.7万亿，这大幅增加了社会上的货币供应量，在这些新增的信贷投放量中，大部分投向了不可再循环的基础设施建设的投资，实体经济在短时间内无法吸收如此之多的货币，因而一部分资金在利益的驱动下，就转向了楼市，这部分资金推动房地产价格的上升。 土地交易价格是指房地产开发商或其他建设单位在进行商品房开发之前，为取得土地使用权而实际支付的价格，不包括土地的后继开发费用