房价的计量经济模型

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1、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

2、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：POPU

3、LATION——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

4、线性相关，故将其剔除。（4）模型检验把剩余变量重新组合，分析因变量与自变量的线性关系，发现area与price并非线性，所以对area进行取对数处理，得出近似线性的关系。将这些变量组合，生成新方程，检验异方差，序列相关发现方程存在序列相关，R-squared较低为0.933576，还需进一步修正。得到的相关数据和方程为：PRICE=C（1）*POPULATION+C（2）*INVESTAREA+C（3）*INCOME+C（4）*lnAREA+C（5）（2-2）Se：4.668218  0.163518  0.127150  702.7158  4908.762T：-3.174660  -5

5、.292548  5.918488  5.017476 -1.648211R-Squared：0.933576  F：35.13672 DW：1.828499C1=-14.82001  C2=3525.860 C3=-0.865429 C4=0.752533 C5=-8090.672其中：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；lnAREA——北京市商品房历年销售面积的对数（5）模型进一步修正分析所得方程，发现存在序列相关。故用广义差分法进行修正，得到参数值为：0.081521，还需

6、进行下一步序列相关检验。（6）模型确认修正后得到一个新的方程，变量非常显著，R-Squared也达到了0.904608，方程整体显著性较强。方程的序列相关检验：修正后的模型中Obs*R-squared显示，该方程不存在序列相关，符合单方程多元线性回归的经典假设。异方差的检验：表中数据指出，方程无异方差。构造的方程：PRICE1=-14.90582*POPULATION1+3344.907293*LNAREA1-0.8137211029*INVESTA-REA1+0.7439145923*INCOME1–6090.542267 （2-3）Se：5.005861  917.6346 0.216

7、651 0.134677 6595.512T：-2.977673 3.645141 -3.755903 5.523694 -0.923437R-squared：0.904608 F：21.33686 DW：1.902939其中：PRICE1——代表商品房价；LNAREA1——代表北京市商品房的历年销售面积的对数；INCOME1——代表北京市每年城镇居民的每人可支配收入；INVESTAREA1——代表房地产行业历年的实际开