影响中国房价的因素分析计量论文

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1、影响中国房价的因素分析姓名：李荟学号：0196班级：人力资源管理2班摘要：本文主要运用计量经济学软件，采取截面数据对各省的商品房价格的影响因素进行分析。由此得出影响住宅价格最主要的因素，以解释中国房地产近年来的一些现象，并对国家制定宏观经济政策调节房地产市场的健康发展和房地产开发商的合理战略决策提出一些参考意见。关键词：商品房价格；影响因素；截面数据；一、引言：住宅，在中国人的生活中占有重要地位，拥有一间属于自己的住宅，不仅是物质财富的象征，也是安定生活的心理保障。可是当前我国的房价依旧居高不下，让不少人“望房兴叹”，它的丝毫变动都牵动着

2、无数人脆弱的神经；作为支柱产业，房屋的价格既关系到一般老百姓的生产和生活问题，也关系到一个城市发展潜力和竞争力，更关系到国家的金融稳定、宏观经济政策等。那么到底是哪些因素造成了房价的增长？房价应该处于什么位置才是合理的？我国的房地产应该如何走向规范的道路呢？二、研究目的：通过计量经济模型的建立研究住宅价格的影响因素和住宅业的发展态势，一一探究以上问题，并提出可行性建议。三、数据来源：（1）《房地产导刊》2013年第25期《我国商品房价格变动的影响因素分析——基于计量经济模型的实证研究》白志红（2）中国统计年鉴2012.中国统计出版社四、计

3、量经济模型模型的建立Y=β1+β2X1+β3X2+U其中：Y为各地区的商品住房平均价格（元/平方米）；X1为人均可支配收入（元）；X2为经济适用房销售面积（万/平方米）；U为其他随机扰动项五、用OLS估计法估计参数运行EVIEWS软件，并输入数据，得计算结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/17/14Time:17:27Sample:131Includedobservations:31VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  

4、C-6236.5101101.221-5.0.0000X10.0.11.117910.0000X2-10.238483.-2.0.0077R-squared0.    Meandependentvar5606.710AdjustedR-squared0.    S.D.dependentvar3270.032S.E.ofregression1444.012    Akaikeinfocriterion17.48000Sumsquaredresid    Schwarzcriterion17.61878Loglikelihood-267.9

5、401    Hannan-Quinncriter.17.52524F-statistic62.92254    Durbin-Watsonstat2.Prob(F-statistic)0.得到结果：Y=-6236.51+0.*X1-10.23848*x2+U六、异方差检验（White检验）由于是二元的回归，所以采取含交叉项的White检验HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic0.    Prob.F(5,25)0.5642Obs*R-squared4.    Prob.Chi-Square(5)0

6、.5143ScaledexplainedSS8.    Prob.Chi-Square(5)0.1108TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:12/17/14Time:17:43Sample:131Includedobservations:31VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C--0.0.3528X12339.8012501.4000.0.3585X1^2-0.0.-0.0.4845X1*X2-

7、1.3.-0.0.6196X2-1592.11954091.94-0.0.9768X2^260.92449155.91210.0.6993R-squared0.    Meandependentvar.AdjustedR-squared-0.    S.D.dependentvar.S.E.ofregression.    Akaikeinfocriterion33.61748Sumsquaredresid4.91E+14    Schwarzcriterion33.89502Loglikelihood-515.0709    Hanna

8、n-Quinncriter.33.70795F-statistic0.    Durbin-Watsonstat2.Prob(F-statistic)0.原假设成立，结果为：Y=-6236.5