武汉市新建住房价格研究

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1、武汉市新建住房价格研究摘要：本文采用武汉市2001第一季度至2011年第三季度的新建住房平均价格的季度数据，建立自回归模型和条件异方差模型模型对武汉市新建住房的价格水平进行了实证研究。最后，为武汉住房价格的调控提出了若干建议。关键词：新建住房；自回归模型；条件异方差模型中图分类号：F127文献标识码：A文章编号：1001-828X（2014）06-0-02新建住房是我国城市化快速推进背景下住房市场供应的主要形式之一，在旧城改造和开发规模较大的城市，新建住房的价格水平、总量规模和供应结构对住房市场总体价格水平起决定性作用。现有的住房制度将城市中低收入住房困难家庭纳入住

2、房保障覆盖范围，而中等收入以上家庭的改善性住房需求以及部分投资性需求都要在住房市场中得到满足，住房市场仍然起着资源配置的基础性作用。7国务院要求各地方政府切实履行住房市场调控的职能，并将新建住房市场价格作为落实地方政府责任的重要指标，纳入地方政府政绩考核指标体系中。2011年1月26日，国务院办公厅发出《关于进一步做好房地产市场调控工作有关问题的通知》（以下简称“新国八条”），明确要求各城市政府根据当地经济发展目标、人均可支配收入增长速度和居民住房支付能力，合理确定本地区年度新建住房价格调控目标，并于一季度向社会公布。为了贯彻“新国八条”，抑制投资投机性购房，引导购

3、房者理性消费，稳定市场预期，促进商品住房价格保持合理水平，武汉市政府于2011年3月29日公布了2011年度新建住房价格控制目标：新房价格增幅低于全市年度生产总值（GDP）和居民人均可支配收入的增长水平（两者取较低的水平）。本文采用武汉市2001第一季度至2011年第三季度的新建住房平均价格的季度数据，建立自回归模型和条件异方差模型模型对武汉市新建住房的价格水平进行了实证分析。试图找到武汉新建住房价格在各个时点上得相关性。并以此为依据判断武汉市新建住房市场的运行状况，以便为进一步调控武汉市房价调控政策提供理论依据。一、数据的选取与处理本文选取了武汉市2003第一季度

4、至2011年第三季度的新建住房平均价格的季度数据，为消除通货膨胀因素，用CPI对新建住房价格数据进行平减得到其实际值。本文数据来源于2003-2010武汉统计年鉴及亿房网。`图1武汉市新建住房价格时序图7记WH为武汉市新建住房平均价格，从时序图1中可以看出，从2003年第一季度到2011年第三季度武汉市新建住房平均价格，虽在2007年第3季度至2009年第2季度间出现过波动，但整体呈明显的上升趋势。而在2007年第3季度至2009年第2季度间出现的价格波动，主要受全球金融危机和第四轮房价调控政策的影响。自回归模型需建立在变量平稳的基础上。因此，对变量，即武汉市新建住

5、房平均价格，做平稳性检验。从图1中不难看出，数据具有一定时间递增的趋势，故设定方程为带有时间趋势项和截距项的形式，检验结果如表1所示。表1时间序列WH的单位根ADF检验ADF统计量临界值1%临界值5%临界值10%T统计量-3.753288-4.284580-3.562882-3.215267P值0.0333说明：检验为Mackinnon（1996）单边检验方法。从表1中，可知时间序列WH为平稳序列，从而说明武汉市新建住房平均价格的数据具有随时间递增的特点。二、模型选取及结果分析由于时间序列WH是平稳的时间序列，因此可直接对WH做时间序列分析。ARMA模型中的一个重要

6、问题就是滞后阶数的确定。在选择滞收阶数的过程中，需要借助数据的自相关图和偏相关图来确定模型的形式。7图2时间序列WH的相关图图2为滞后阶数为16的时间序列WH相关图。如图2所示，时间序列WH的偏相关系数在一阶截尾，自相关系数随阶数的增加而衰减。因此，建立AR（1）模型：WH=c+ut，t=1，2，……，Tut=Φ×ut-1+e其中，e为白噪声序列，C为常数项，T为样本个数。在确定的模型的滞后阶数后，就可以对模型进行参数估计。估计结果如下：WH=6776.47+0.9799ut-1+êt=（1.1622）（29.755）p=（0.2520）（0.0000）R2=0.9

7、567DW=2.5419F=855.36AIC=13.74SC=13.82从模型结果看来，模型的拟合度较高，各个统计量也很显著，但DW有些偏高。再观察该模型的残差平方图，发现残差序列可能存在ARCH效应。因此，对该模型做ARCH-LM检验，结果如下：表2ARCH-LM检验结果统计量统计量数值P值F统计量3.2611730.0787LM统计量3.2410190.07187根据表2的检验结果，利用GARCH（1）模型重新估计模型结果如下：均值方程：WH=3492.86+0.9977ut-1+êZ=（1.8711）（25.021）P=（0.0613）（0.0000）方