计量经济学课程设计报告

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1、《计量经济学》课程设计报告设计实验室：7号楼C3072016年12月22日姓名杨帅通成绩年级专业金融数学学号133414151课程名称《计量经济学》设计名称我国房地产行业的影响因素设计小组成员杨帅通高昕指导教师蔡玉杰教师评语教师签名：年月日设计内容引入影响房地产价格的多个主要变量，利用eviews统计软件建立多项式回归方程，并对得到的回归方程进行异方差性、多重共线性、序列相关性的检验，对模型进行修正，并进行统计推断和经济意义上的检验，选择效果最好回归模型作为结论。从而可以在一定层面上分析影响我国房地产价格的主要原因二、设计目的通过得到的模型对我国房地产

2、行业的发展周期进行分析，并进行有效的预测。三、实验步骤影响房地产价格的线性回归模型1研究背景与目的2相关数据与散点图分析3模型的初步建立4模型的检验与修正5总结与分析10四、设计结果及分析（附上必要的回归分析报告，并作以分析）1研究背景与目的近年来，中国房价持续走高。尽管国家政策层已经启动了几轮调控，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。房地产行业已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，也牵动着千家万户的心。为了研究影响房价的基本因素的问题，我们需要建立计量经济学模型。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的

3、检验。2相关数据与散点图分析2.1相关数据表2:1998-2013全国房地产年度相关数据年份商品房平均销售价格（元/每平方米）国内生产总值GDP（亿元）货币供应量（亿元）商品房销售额（亿元）全国房地产开发投资额（亿元）单位土地购置费（万元）城镇居民消费价格指数城镇居民人均可支配收入（元）1998206384402.3104498.502513.303614.23371.3499.454251999205389677.1199897.902987.874103.20418.1298.758542000211299214.6134610.263935.44

4、4984.05434.18100.8628020012170109655.2158301.924862.756344.11443.75100.7686020022250120332.7185006.976032.347790.92461.0899.0770220032359135822.8221222.827955.6610153.80575.73100.9847220042778159878.3253207.7010375.7113158.25647.10103.3942120053168184937.4298755.0717576.1315909.

5、25759.24101.61049320063367216314.4345603.5920825.9619422.921042.96101.51175920073864265810.3403442.0129889.1225288.841210.87104.51378620083800314045.4475166.6025068.1831203.191523.53105.61578120094681340902.8606225.0144355.1736241.811887.7599.11717520105032401512.8725774.1052721

6、.2448259.402502.91103.21910920115357473104.0851590.9058588.8661796.892600.48105.32181020125791519470.1974200.0064455.7971803.793392.55102.7245651020136237568845.21106500.081428.2886013.383478.54102.629547备注：1.数据来源：《2014年中国统计年鉴》2.城镇居民消费价格指数以1997年=100作为基准经过分析与研究，我们初步判定影响商品房平均销售价格的

7、因素主要包括国民生产总值GDP、我国货币供应、商品房销售额、管过房地产开发投资额、单位土地购置费、城镇居民消费价格指数、城镇居民人均可支配收入等。2.2变量说明变量符号商品房平均销售价格Y国内生产总值GDPGDP货币供应量M商品房销售额PRIE全国房地产开发投资额I单位土地购置费COST城镇居民消费价格指数CPI城镇居民人均可支配收入PAY2.3散点图分析10从上面商品房平均销售价格与各影响因素的散点图可以看出，Y与GDP,M,PRIE,I,COST,PAY是明显的线性关系。而经过尝试，发现Y与CPI没有明显的关系。因为CPI是城镇居民消费价格指数，可

8、以考察LN（Y)和LN(CPI)之间是否存在关系。经尝试，LN（Y)和LN(CPI)之前也没有