我國城鎮(zhèn)商品房銷售面積的影響因素分析

1、課 程 論 文系別班級： 11 統(tǒng) 計 專 業(yè)： 統(tǒng) 計 學(xué) 題 目： 我國城鎮(zhèn)商品房銷售面積的影響因素分析 小組成員：馮玥 馮莉儼 王旭中 王夢 溫欣 梁怡婷 2013年 12月 20 日框 架一、 引言二、 模型的設(shè)定一變量選取二模型數(shù)學(xué)形式確實(shí)定三計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的設(shè)定四確定參數(shù)估計范圍三、參數(shù)估計四、模型檢驗(yàn)及修正1、多重共線性的檢驗(yàn)與修正2.自相關(guān)性的檢驗(yàn)3、異方差的檢驗(yàn)與修正五、對策建議題目 我國城鎮(zhèn)商品房銷售面積的影響因素實(shí)證分析摘要 房地產(chǎn)行業(yè)作為我國國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，在工業(yè)化和城市化快速開展的帶動下已經(jīng)進(jìn)入快速開展的階段，商品房的銷售與宏觀經(jīng)濟(jì)保持高度正相關(guān)，具有明顯的周期性

2、。通過本文研究可以得出：穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)增長是商品房銷售行業(yè)健康開展的重要因素。穩(wěn)定增加居民收入，增強(qiáng)居民消費(fèi)信心，營造良好的市場環(huán)境，深化改革無疑不是促使商品房銷售市場穩(wěn)定健康開展的有效途徑。本文的創(chuàng)新點(diǎn)是采用逐步回歸消除多重共線性，采用偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)和拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)等方法對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)序列相關(guān)性檢驗(yàn)。關(guān)鍵詞 城鎮(zhèn)商品房銷售面積 逐步回歸 多重共線性 自相關(guān) 異方差一、 引言 城市化進(jìn)程帶來的龐大購房需求，或許是行政手段難以阻擋的。“限購令影響下的熱點(diǎn)城市，已經(jīng)不可防止地迎來樓市的“寒冬。但這并不能反映市場全貌。根據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，今年1-10月，全國商品房銷售面積79653萬平方米，

3、增長10.0%，這樣的增幅甚至高于去年同期。在加強(qiáng)房地產(chǎn)宏觀調(diào)控的背景下，房價為何居高不下，商品房的銷售面積卻有增無減，商品房銷售面積增加的主導(dǎo)因素到底有哪些？對此做了深入探討與研究。二、 模型的設(shè)定（一） 變量選取 為了具體分析各要素對我國城鎮(zhèn)商品房銷售面積的影響因素大小，選擇能反映城鎮(zhèn)銷售面積變動情況的“商品房銷售面積為被解釋變量用Y表示，選擇能影響商品房銷售面積的“城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額總計用X1表示、“城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)用X2表示、 “城市居民消費(fèi)價格指數(shù)用X3表示、“城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入用X4表示為解釋變量。表1為由中國統(tǒng)計局網(wǎng)站得到的1995-2021年的相關(guān)數(shù)據(jù)。 表1

4、 商品房銷售面積模型的時間序列表年份商品房銷售面積Y城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額總計X1單位：億元城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)X2單位：萬人城市居民消費(fèi)價格指數(shù)X3(1978=100)城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入X4單位：元/年單位：萬平方米1995.00 7905.94 29662.30 19040.00 429.60 4283.00 1996.00 7909.41 38520.80 19922.00 467.40 4838.90 1997.00 9010.17 26279.80 20781.00 481.90 5160.30 1998.00 12185.30 53407.50 21616.00 479.

5、00 5425.10 1999.00 14556.53 59621.80 22412.00 472.80 5854.00 2000.00 18637.13 64332.40 23151.00 472.60 6280.00 2001.00 22411.90 73762.40 24123.00 479.90 6859.60 2002.00 26808.90 86910.70 25159.00 475.10 7702.80 2003.00 33717.63 103617.70 26230.00 479.40 8472.20 2004.00 38231.64 119555.40 27293.00 49

6、5.20 9421.60 2005.00 55486.22 141051.00 28389.00 503.10 10493.00 2006.00 61857.07 161587.30 29630.00 510.60 11759.50 2007.00 77354.72 172534.20 30953.00 533.60 13785.80 2021.00 65969.83 217885.40 32103.00 563.50 15780.80 2021.00 94755.00 260771.70 33322.00 558.40 17174.70 2021.00 104764.65 303302.49

7、 34687.00 576.30 19109.40 2021.00 109366.75 343635.89 35914.00 606.80 21809.80 資料來源：?中國統(tǒng)計網(wǎng)數(shù)據(jù)庫? 二模型數(shù)學(xué)形式確實(shí)定 為分析被解釋變量商品房銷售面積Y和解釋變量“城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額總計X1”、“城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)X2”、 “城市居民消費(fèi)價格指數(shù)X3”、“城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入X4”的關(guān)系，作如所示的散點(diǎn)圖、XY關(guān)系圖和線性圖。組圖一：XY關(guān)系圖 組圖2線性圖： 組圖3散點(diǎn)圖： 三計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的設(shè)定 從以上三組圖可以看出商品房銷售面積Y和“城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額總計X1”、“城鎮(zhèn)就

8、業(yè)人口數(shù)X2”、 “城市居民消費(fèi)價格指數(shù)X3”、“城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入X4”大體呈現(xiàn)為線性關(guān)系。為分析商品房銷售面積Y和“城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額總計X1”、“城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)X2”、 “城市居民消費(fèi)價格指數(shù)X3”、“城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入X4”變動的數(shù)量的規(guī)律性，可以初步建立如下線性回歸模型： Y=0+1X1+2X2+3X3+4X4+,其中為隨機(jī)擾動項(xiàng)。 四確定參數(shù)估計范圍 由經(jīng)濟(jì)常識可知，因?yàn)槌擎?zhèn)就業(yè)人口數(shù)X2、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入X4的增加會帶動城鎮(zhèn)商品房銷售面積的增加，而城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額總計X1、城市居民消費(fèi)價格指數(shù)X3的增加那么會使城鎮(zhèn)商品房銷售面積

9、減少，所以可以估計20，40，10，30，4 =6.8322820，說明城鎮(zhèn)商品房銷售面積與城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)x2、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入x4同方向變動，當(dāng)其他條件不變時，城鎮(zhèn)人口數(shù)每增加一萬人，商品房銷售面積將平均增加1.894278萬平方米，城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入每增加一元/年商品房銷售面積將平均增加6.832282萬平方米，1=-0.0162020 ，3=-238.9535F(K,n-k-1)=5.91，說明城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額總計x1、城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)x2、城市居民消費(fèi)價格指數(shù)x3、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入x4對商品房銷售面積的共同影響是顯著的。這從P值為0.00000可

10、以明顯地看出來，回歸模型是相當(dāng)顯著的。4、單個回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)：從單個因素的影響看，都不能通過檢驗(yàn)， t0.025(17-4-1)=2.1788。|t(1)|=0.095450,t(2)=1.474886, |t(3)|=1.637341 ,t(4)=1.662273均小于t0.025(17-4-1)=2.1788，說明可能存在多重共線性，從它們的P值為0.9255、0.1660、0.1275、0.1223也可以得出同樣的結(jié)論。三計量經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)1、多重共線性的檢驗(yàn)與修正1.1多重共線性的檢驗(yàn)1相關(guān)系數(shù)矩陣法由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，各個解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)很高，證實(shí)確實(shí)存在多重共線性。1

11、.2 多重共線性的修正運(yùn)用OLS方法分別求Y對各解釋變量x1、 x2、 x3、x4分別進(jìn)行一元回歸通過一元回歸結(jié)果圖進(jìn)行比照分析，依據(jù)調(diào)整后可決系數(shù)最大原那么，選取x4作為進(jìn)入回歸模型的第一個解釋變量，形成一元回歸模型。再分別引入X1、X2、X3，模擬二元線性回歸模型。通過觀察比擬圖所示結(jié)果，并根據(jù)逐步回歸的思想，我們可以看到，新參加變量x3的二元回歸方程=0.973166最大，并且各參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著，參數(shù)的符號也符合經(jīng)濟(jì)意義，因此，這次保存變量x3。下面再在變量X3、X4的根底上，分別引入X1、X2，模擬三元線性模型。觀察圖我們可以看到，在x3、x4根底上參加x2后的方程=0.9757550

12、.973166，統(tǒng)計量也很大，說明模型對樣本的擬合很好且回歸方程顯著；同時x4參數(shù)所對應(yīng)的t值較大，但是其中X3、x2參數(shù)的t值為-1.777210、1.579658 在的顯著性水平下不顯著，但是x3在顯著性水平下顯著。說明x1、x2引入之后使得模型不再顯著。包括兩個變量X3、x4的影響顯著，并且參數(shù)的符號也符合經(jīng)濟(jì)意義。因此，根據(jù)逐步回歸的思想，模型應(yīng)保存自變量x3、x4。Y=94076.39-272.9788X3+8.640165X4 (57167.49) (1.171341) (136.1957) t=(1.645627) (7.376304(-2.004313) R2=0.976520

13、 R(修正后)=0.973166 DW=2.059852 F=291.12632.自相關(guān)性的檢驗(yàn)1、建立Workfile和對象，錄入變量19952021年“商品房銷售面積用Y表示， “城市居民消費(fèi)價格指數(shù)用X3表示“城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入用X4表示如圖由上面使用普通最小二乘法估計模型得1圖示法殘差圖分析：呈現(xiàn)無規(guī)律的波動，預(yù)示著可能不存在自相關(guān)性。2D-W檢驗(yàn)0正自相關(guān)性無法判定無自相關(guān)無法判定負(fù)自相關(guān)F(DW00)DW4-4-42圖 D-W檢驗(yàn)因?yàn)閚=17,k=2,取顯著性水平時，DW=2.059查表得查DW統(tǒng)計表可知，dL=1.015，dU= 1.536，模型中1.536=duDWx2

14、 0.05(5)=11.0705 所以函數(shù)存在異方差性。3.2異方差的修正在運(yùn)用WLS法估計過程中，我們分別選用了權(quán)數(shù)W1=1/X3，W2=1/X4，W3=1/(X3)，W4=1/(x4)，W5=1/X3，W6=1/X4。權(quán)數(shù)的生成過程：在對話框中的Enter equation處，按如下格式分別鍵入：W1=1/X3，W2=1/X4，W3=1/(X3)，W4=1/(x4)，W5=1/X3，W6=1/X4。1W1=1/X32W2=1/X43W3=1/(X3) 4W4=1/(x4)5W5=1/X36W6=1/X4經(jīng)估計檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)用權(quán)數(shù)w4效果最好 下面給出用權(quán)數(shù)w4的結(jié)果-可看出運(yùn)用加權(quán)最小二乘法消除

15、異方差性后，各個參數(shù)的t檢驗(yàn)均顯著，整體的F檢驗(yàn)也顯著。上述模型中的nR2=7.05665，說明模型已經(jīng)不存在異方差性?？梢钥闯觯c采用OLS估計原模型相比，擬合優(yōu)度值有了顯著性的提高。因此，最后檢驗(yàn)并修正后的模型回歸方程為：Yi=20001.93+-104.6212x3+7.647413x4T=2.323198-4.963006 23.74621 R2=0.983857 ，DW=1.972634，F(xiàn)=426.6294由模型可知，當(dāng)城市居民消費(fèi)價格指數(shù)每增加一單位，平均說來商品房銷售面積減少104.6212 萬平方千米 城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入每增加一元，平均說來商品房銷售面積增加7.647

16、413萬平方千米。五、對策建議根據(jù)研究說明健康的國民經(jīng)濟(jì)開展與就業(yè)情況對商品房銷售市場有良好的拉動作用。從全局和戰(zhàn)略的高度制定好房地產(chǎn)業(yè)開展的長遠(yuǎn)規(guī)劃，努力實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益和社會效益并重，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向與民生導(dǎo)向協(xié)調(diào)，促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定、健康和可持續(xù)開展。因此結(jié)合前文有如下政策建議。一加強(qiáng)預(yù)警，確保房地產(chǎn)健康平穩(wěn)當(dāng)前房地產(chǎn)市場處在十分關(guān)鍵的階段，必須加強(qiáng)對市場運(yùn)行形勢的監(jiān)測和政策效應(yīng)以及后期走勢的研判，及時提出預(yù)警。1、完善和標(biāo)準(zhǔn)信息管理。建議建立由國土、建設(shè)、房管、銀行和統(tǒng)計等部門參與組成的聯(lián)系會議制度，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)房地產(chǎn)數(shù)據(jù)收集、整理和發(fā)布的管理，完善市場監(jiān)測分析機(jī)制，及時發(fā)現(xiàn)新情況和新問題，準(zhǔn)確把握

17、開展走勢，提高調(diào)控措施的預(yù)見性、針對性和有效性；特別要標(biāo)準(zhǔn)房地產(chǎn)價格統(tǒng)計制度，加強(qiáng)對價格信息的統(tǒng)一管理和發(fā)布，著力解決信息不統(tǒng)一、不透明和不對稱問題。2、強(qiáng)化定價指導(dǎo)監(jiān)督。房地產(chǎn)不同于一般的商品，具有消費(fèi)和投資雙重屬性，其定價機(jī)制必須由政府和市場這“兩只手共同發(fā)揮作用，做到合理使用“兩只手，不搞“一刀切。3、防范和化解市場風(fēng)險。一方面，要通過多元化的融資渠道化解金融風(fēng)險。另一方面，要加強(qiáng)政策的協(xié)調(diào)和監(jiān)督檢查。加強(qiáng)保障性住房建設(shè)的監(jiān)督管理，既要重視對各項(xiàng)補(bǔ)助資金的使用情況和建設(shè)工程質(zhì)量的監(jiān)督；又要重視經(jīng)濟(jì)適用房、廉租房使用者的身份認(rèn)證和收入評估，防止倒買倒賣和轉(zhuǎn)租等投機(jī)行為發(fā)生，維護(hù)市場秩序和公

18、平性。二優(yōu)化結(jié)構(gòu)，加大住房供給力度當(dāng)前房地產(chǎn)市場整體上呈現(xiàn)供給缺乏，但結(jié)構(gòu)上又表現(xiàn)為空置面積增多。因此，未來房地產(chǎn)業(yè)開展要根據(jù)居民收入的分層，不斷優(yōu)化供給結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)供給與需求的對接，即低收入人群主要由政府解決住房問題廉租房，高收入者主要以市場方式解決商品房，中間收入人群那么通過市場和政府補(bǔ)貼相結(jié)合經(jīng)濟(jì)適用房，從而將住房體制和保障制度覆蓋至全部人群。1、優(yōu)化供給結(jié)構(gòu)。一是從土地資源上調(diào)節(jié)供給。通過對住房用地的調(diào)節(jié)，能從源頭上對住房供給結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。2、加大供給力度。要通過繼續(xù)加大保障性住房的建設(shè)力度，確實(shí)改善中、低收入階層的居住條件；要合理控制高端商品房尤其是商業(yè)用房的開發(fā)速度，防止結(jié)構(gòu)性過剩。三轉(zhuǎn)變方式，實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)可持續(xù)開展隨著社會不斷向前開展，人們生活水平不斷提高，特別是城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加快，房地產(chǎn)業(yè)開展粗放特征較為明顯，加快實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)開展由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)開展，關(guān)鍵是要解決政府對土地財政的高度依賴，提高住宅的