我国房地产市场价格影响因素实证分析
来源:用户上传
作者: 胡静
摘要：本文利用计量经济学软件对我国的房地产市场价格影响因素进行了研究分析，通过构建验证模型，发现许多模型不能解释的房地产市场现象，揭示了房地产市场较为复杂的特点，推导出影响因素模型。另外，由于资源的限制，本文所采用的数据还不够全面，是值得进一步研究的课题。
关键词：房价影响因素 回归分析 Eviews
本文选择2000-2009年江苏省经济发展与房地产业的主要统计数据，通过实证检验，实证分析江苏省房地产业发展状况及房地产价格影响因素，以及与经济发展之间的数量关系，以期对房地产市场形势做出科学分析，为政府制定前瞻性的方案和适当的调控措施提供决策依据。
一、商品房价格影响因素的指标选取
本文中研究房地产房屋销售价格市场变化需要主要考虑以下指标:
（1）历年的城市房屋销售价格
该指标是能够反映城市物价水平的变量，一定程度上代表了城市居民的消费水平和城市经济的通货膨胀水平。其数据以相关统计年鉴中公布的“城市房屋销售价格”数据为取值标准。
（2）城市居民人均可支配收入
该指标是能够反映城市居民收入水平及对房地产价格承受能力的变量。其数据以相关统计年鉴中公布的“城市居民人均可支配收入”数据为取值标准。
（3）非农业人口比重
该指标是能够反映一个城市城市化进程的变量，从另一个方面反映了城市经济所处的发展阶段。其数据以相关统计年鉴中公布的“非农业人口”数据和“城市总人口”数据为取值标准。
（4）GDP
该指标是能够反映城市经济增长水平的变量。其数据以相关统计年鉴中公布的“地区生产总值”数据和“全市总人口”数据为取值标准。
二、模型的设定与计量分析
本文主要研究城市房屋销售价格和城市居民人均可支配收入、非农业人口比重、人均GDP、银行贷款利率之间的关系，来解释房价高涨的原因。因此，在此模型中把城市居民人均可支配收入、非农业人口比重、人均GDP、银行贷款利率作为解释变量来解释商品房价格，并采用线性回归的方法进行分析把商品房平均销售价格作为被解释变量Y，把城市居民人均可支配收入、非农业人口比重人均GDP、银行贷款利率、作为解释变量，建立起商品房平均销售价格的单方程计量经济学模型①:
Y=c(1)+c(2)*X1+c(3)*X2+c(4)*X3+c(5)*X4 +u1
其中c为待估计参数，u1为随机误差项，它包含了除人均GDP及年贷款利率、城市居民人均可支配收入、非农业人口比重以外的因素对商品房平均销售价格的影响。用DF检验Y是否平稳，选择带截距和时间趋势的模型进行估计，Y的ADF检验统计量0.893544是大于各水平的临界值，不能拒绝原假设，表明序列Y存在单位根，是非平稳的。AIC和SC准则是评价检验效果的有效手段，这里两者值都比较大，表明对Y采用DF检验不合适，再次使用ADF检验。经过试验当滞后期为3时，AIC和SC值最小，序列Y的ADF检验统计量0.961345是大于各水平的临界值，结果与DF检验结论一致，表明序列Y是非平稳的。但是t统计值已经发生了明显变化。
再用ADF分别对X1，X2，X3进行检验，同样选择带截距和时间趋势的模型进行估计，结果显示，X4，X3的t统计量大于显著性水平为10%的临界值，不能拒绝原假设，表明序列X4，X3是非平稳的。
当变量为非平稳时间序列时，对变量进行的回归将可能导致伪回归现象。
从回归结果看出，拟合优度为0.989362，但X1，X3的系数为负，与经济意义不相符合，且T检验都未通过。估计是因为变量间存在多重共线性或者是与被解释变量不存在线性关系。因此，简单线形回归模型存在诸多不足，现对其进行相关修正。由相关系数矩阵可以看出，解释变量之间的相关系数很高，证实确实存在严重多重共线性。从回归的结果可以看出X1的t值最大，拟合程度最好，根据拟合优度，因此把X1作为基本变量，选择y=f(x1)作为基础模型。然后将X2，X3，X4代入X1的回归方程，重新回归。新加入X3的二元回归方程R^2增大，并且各参数的t检验显著，线形关系强，X2拟合程度最好，参数符合也符合经济意义，因此保留变量X2，X3。引入x1后R^2增加不大，而t检验不显著，引入X 4后增加不大，而符号与理论预期不一致，X1， X 4是多余的。
综上，选择y=f(X 2， X 3)
Y= -3250.623774+100.477897*X2+0.05456221106*X3
S= (1871.181)(47.96220)(0.020184)
T= (-1.737205)(2.094939)(2.703227)
R^2= 0.976417R^2修正值=0.969679F值=144.9131
由综合判断法可知，上述回归结果基本消除了多重共线性。并且，在其他因素不变的情况下，当非农人口比重X2和人均GDPX3分别增长1个点和1元时，房地产价格Y分别增长100.477897元/平方米和0.05456221106元/平方米。存在问题是样本容量过小，其可靠性受到影响，如果增大样本容量，效果将会好一些。
三、结论
鉴于本文对房价影响因素的研究，本文建立验证模型，我们发现了许多模型不能解释的房地产市场现象，揭示了房地产市场较为复杂的特点。另外，由于资源的限制，本文所采用的数据还不够全面，进一步的研究可以通过收集更多的数据，得到更全面的结果，建立更合理恰当的模型也是值得进一步研究的课题。
参考文献：
[1]周艳．我国房地产市场供需函数的模型构建[J]．经济天地，2009，（7）：71－72；
[2]周琴．福建省房地产市场需求供给计量经济模型[J]．沿海企业与科技，2009，6（109）：119―121；
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-236725.htm
