房價及貸款利率走勢分析5(編輯修改稿)
2025-07-13 12:32 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 缺，房屋價格也會隨著上漲，兩者存在正相關(guān)性。（6）.地區(qū)變量（X6）。我國東部沿海城市和中西部城市在經(jīng)濟、社會觀念和政策等方面存在較大差別，前者房價應(yīng)明顯高于后者。本文以地區(qū)數(shù)據(jù)為樣本，分析在全國范圍內(nèi)影響房價的因素，所以該指標(biāo)代表的是宏觀區(qū)位因素。該變量為虛擬變量，中西部取0，東部沿海取1(7).隨機誤差項（u）。對房價的影響因素還有很多，這里就把其他的影響因素納入隨機誤差項u。根據(jù)以上分析，設(shè)定計量經(jīng)濟模型如下：Yi=C+++++++u其中，Y 為各地區(qū)的商品住房平均價格（元/ 平方米）；X1 為地區(qū)人均GDP（元）；X2 為人均可支配收入（元）；X3 為人口密度（人/ 平方公里）；X4 為房屋造價（元/ 平方米）；X5 為土地購置費（元/ 平方米）；X6 為虛擬變量，中西部取0，東部沿海取1；u 為隨機誤差項。數(shù)據(jù)收集本文獲取了我國18 個地區(qū)在2010 年平均一季度的數(shù)據(jù)如表1 所示。 表1：我國18 個地區(qū)在2010 年平均一季度的數(shù)據(jù)模型的估計與檢驗利用EViews5 計量經(jīng)濟學(xué)軟件對模型進行估計，結(jié)果如表 2 表2 回歸方程為：Y=++ + + ()++ T 統(tǒng)計量 () () () () () ()P 值 () () () () () ()對于給定的 =，對方程中各個變量的T 統(tǒng)計量和P 值進行檢驗，可以看出XXX6 的P 值超出了給定的允許誤差范圍，說明在檢驗中不能拒絕原假設(shè)H0：=0，也就是說地區(qū)人均GDP（X1 ） 、房屋造價（X4 ） 、地區(qū)變量（X6）對商品房的價格的影響很小，可以忽略。從模型中去掉以上三個變量，再進行方程的擬合，結(jié)果如表3。表3回歸方程為：Y=+++T 統(tǒng)計量() () ()P 值(0) () ()對于給定的= ，對方程中各個變量的T 統(tǒng)計量和P 值進行檢驗，所有變量都通過檢驗，再對模型進行多重共線性檢驗、異方差檢驗、自相關(guān)性檢驗，都通過檢驗。方的擬合優(yōu)度R2=，修正后的擬合優(yōu)度R2=，從數(shù)據(jù)上可以說明解釋變量對被解釋變量的擬合很好，可信性很高。而且人均可支配收入（X2）、人口密度（X3）、土地購置費（X5）前的系數(shù)都為正數(shù)，說明三個變量與房屋價格呈現(xiàn)出正相關(guān)的關(guān)系，這與我們理論得出的結(jié)論相符，也符合經(jīng)濟意義。相關(guān)數(shù)據(jù)的模擬與求解為簡化運算，特將時間化為數(shù)值，其中2000年為元年，1個月為年。（1） 人均可支配收入（X2）模擬與求解： 表4 各年人均可支配收入（X2）年份代年份（T）人均可支配收入（X2）2000062802001168602002277032003384722004494222005510493200661175920077137862008815781200991717520101019109模擬與求解如下圖 圖1即人均可支配收入X2=++(2) 土地購置費（X5）模擬與求解 表5 土地購置費（X5）年份代年份（T）土地購置費（X5）元/m220033195120044208220055226420066230020077232420088242520099252520101026372011112798 模擬與求解如下圖 圖2即土地購置費X5= + + 1743(3) 人口密度(X3)模擬與求解由于中國人口分別很不均勻，所以，為了更好得反映實際情況，在此，只挑選了十多個東北 表6 東部大城市人口密度(X3)年份代年份（T）人口密度 人/平方公里20101061020099603200885992007759620066592200555892004458620033582200225802001157720000574模擬與求解如下圖
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