我國城鎮(zhèn)商品房銷售面積的影響因素分析(編輯修改稿)
2025-07-26 12:48 本頁面
【文章內容簡介】 歸系數(shù)估計值β2=0，β4 =0，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，當其他條件不變時，城鎮(zhèn)人口數(shù)每增加一萬人，城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入每增加一元/，β1=0 ，β3=0，說明商品房銷售面積與城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額總計（x1）、城市居民消費價格指數(shù)（x3）反方向變動，當其他條件不變時。（二）統(tǒng)計意義檢驗回歸方程的標準誤差的評價：.= ，回歸方程與各觀測點（或估計值與觀測值）。擬合優(yōu)度檢驗：R178。(修正后)=,說明回歸方程即上述樣本函數(shù)的解釋能力很強，即城鄉(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（Y）%作出解釋?；貧w方程的擬合優(yōu)度很好。這從殘差圖也可以明顯地看出。 （圖 回歸殘差圖） 回歸模型的總體顯著性檢驗：從全部因素的總體影響看，在5%顯著性水平上，F(xiàn)=F(K,nk1)=，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。，回歸模型是相當顯著的。單個回歸系數(shù)的顯著性檢驗：從單個因素的影響看，都不能通過檢驗， (1741)=。|t(β1)|=,t(β2)=, |t(β3)|= ,t(β4)=(1741)=，說明可能存在多重共線性，、。（三）計量經(jīng)濟意義檢驗多重共線性的檢驗與修正（1）相關系數(shù)矩陣法由相關系數(shù)矩陣可以看出，各個解釋變量之間的相關系數(shù)很高，證實確實存在多重共線性。 多重共線性的修正運用OLS方法分別求Y對各解釋變量x x xx4分別進行一元回歸通過一元回歸結果圖進行對比分析，依據(jù)調整后可決系數(shù)最大原則，選取x4作為進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XXX3，模擬二元線性回歸模型。通過觀察比較圖所示結果，并根據(jù)逐步回歸的思想，我們可以看到，新加入變量x3的二元回歸方程=，并且各參數(shù)的t檢驗顯著，參數(shù)的符號也符合經(jīng)濟意義，因此，這次保留變量x3。下面再在變量XX4的基礎上，分別引入XX2，模擬三元線性模型。觀察圖我們可以看到，在xx4基礎上加入x2后的方程=，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)所對應的t值較大，但是其中X 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xx2引入之后使得模型不再顯著。包括兩個變量Xx4的影響顯著，并且參數(shù)的符號也符合經(jīng)濟意義。因此，根據(jù)逐步回歸的思想，模型應保留自變量xx4。Y=+ () () () t=() (）() R2= R178。(修正后)= DW= F=建立Workfile和對象，錄入變量1995—2011年“商
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