【正文】 教研），2010(7): 12~207 ，2010(6): 10~128 ：樓市調(diào)控與“穩(wěn)增長(zhǎng)”.股市動(dòng)態(tài)分析，2012(17): 2~49 ，2010: 109~11110 李子奈，2010: 12~13 11 : 26~3212 Westerlund, J., “Testing For Error Correction in Panel Data”. Oxford Bulletin of Economics and Statistics，2011: 709~748.13 Hui Eddie C在論文撰寫(xiě)工作的最后階段，我向李老師、王老師及其他金融系的老師表示最誠(chéng)摯的謝意和最深切的祝福，祝老師永遠(yuǎn)健康，心情愉快！同時(shí)，我向?yàn)楸菊撐膶?xiě)作給予幫助和其他有關(guān)方面和個(gè)人致以衷心謝意。從2009年9月進(jìn)入學(xué)校學(xué)習(xí)，四年來(lái)，他們一直很關(guān)心我，引導(dǎo)我接觸并走進(jìn)金融這個(gè)美妙的學(xué)科，她們教授給我了很多知識(shí)，讓我受益匪淺。并且常常犧牲她周末的休息時(shí)間給我指導(dǎo)論文。李老師從我的論文最開(kāi)始選題、定題、查閱資料、起草論文、修改論文的過(guò)程中的過(guò)程中一直精心指導(dǎo)，嚴(yán)格要求。致 謝這篇論文是我四年本科學(xué)習(xí)以來(lái)的一個(gè)階段性總結(jié)。本論文由于只是從房地產(chǎn)的供給與需求來(lái)進(jìn)行研究的，忽視了其他因素對(duì)房?jī)r(jià)的影響，存在了一些問(wèn)題，留下了些許遺憾。構(gòu)建保障房體系，建設(shè)保障性住房，較少商品房需求，使房地產(chǎn)商基于需求而減少住房供給量，進(jìn)而使供求關(guān)系趨于平衡，從而穩(wěn)定房?jī)r(jià)和房地產(chǎn)市場(chǎng)。加強(qiáng)我國(guó)房地產(chǎn)制度可以加強(qiáng)房地產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者和管理者的管理，加強(qiáng)房地產(chǎn)信息監(jiān)管及市場(chǎng)的運(yùn)行機(jī)制，使房地產(chǎn)能夠良好的運(yùn)轉(zhuǎn)；這樣，遏制了投機(jī)者的投機(jī)和內(nèi)部操控者的舞弊，規(guī)范了房地產(chǎn)市場(chǎng)?；谧》康墓┣箨P(guān)系，為我國(guó)解決房?jī)r(jià)持續(xù)上漲提出幾點(diǎn)合理的政策性建議：建議一是完善我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)制度。在商品房的供求關(guān)系對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的研究中，首先對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)的發(fā)展現(xiàn)狀和主要存在的問(wèn)題進(jìn)行闡述和分析，然后根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的供求定理和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容和方法，在結(jié)合EViews軟件來(lái)研究分析。但是最近幾年以來(lái)，我國(guó)的房地產(chǎn)價(jià)格迅速攀升，使得我國(guó)的房地產(chǎn)價(jià)格來(lái)到了一個(gè)相當(dāng)?shù)母呶?，給我國(guó)國(guó)民造成了嚴(yán)重的生活壓力?！敖Y(jié)論”以前的所有正文內(nèi)容都要編寫(xiě)在此行之前。在提高房地產(chǎn)商準(zhǔn)入制度的同時(shí)也提高房地產(chǎn)商的貸款條件和貸款利率，兩者都可以較少住房的供給量，使供求關(guān)系更快地趨于均衡，達(dá)到控制房?jī)r(jià)和穩(wěn)定房地產(chǎn)市場(chǎng)的目的 [15]。根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，這樣可以達(dá)到抑制房?jī)r(jià)的持續(xù)上漲的效果，進(jìn)而穩(wěn)定房地產(chǎn)市場(chǎng)。提高房地產(chǎn)商的貸款條件，可以限制房地產(chǎn)商用于房產(chǎn)開(kāi)發(fā)的資金量，從而減少房地產(chǎn)商的住房開(kāi)發(fā)量，進(jìn)而減少了房地產(chǎn)市場(chǎng)住房的供給量。構(gòu)建保障性住房體系，建設(shè)保障性住房，解決了部分居民的住房問(wèn)題，那么商品房的實(shí)際需求量減少，也就減少了房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商提供給房地產(chǎn)市場(chǎng)的供給量，從實(shí)證結(jié)果可以知道，減少供給量可以抑制房?jī)r(jià)持續(xù)上漲，可以達(dá)到穩(wěn)定房地產(chǎn)市場(chǎng)的目的。保障性住房是政府以住房成本價(jià)為中低收入者提供的。 構(gòu)建住房保障體系來(lái)調(diào)節(jié)供求關(guān)系構(gòu)建住房保障體系不但是我國(guó)的民生問(wèn)題，也是調(diào)節(jié)房地產(chǎn)價(jià)格一大手段。提高房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商的準(zhǔn)入制度，可以加少房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商的數(shù)量，從而減少住房的供給量。完善土地制度避免開(kāi)發(fā)商和政府官員勾結(jié)，在征用土地時(shí)強(qiáng)取豪奪，用各種名義來(lái)實(shí)行大規(guī)模的“圈地”，購(gòu)買(mǎi)地皮時(shí)進(jìn)行暗箱操作，較少了土地過(guò)多流入到房地產(chǎn)市場(chǎng)，從而可以減少住房的供給量，使住房的供求關(guān)系趨于均衡，從而達(dá)到調(diào)控房?jī)r(jià)的結(jié)果[14]。我們可以借鑒國(guó)外經(jīng)驗(yàn)來(lái)實(shí)行稅收制度，在住房的建設(shè)、持有和轉(zhuǎn)讓三個(gè)階段都需要征收稅收，這樣可以遏制住房的投機(jī)性需求，使當(dāng)前投機(jī)者持有的空置的住房流向房地產(chǎn)市場(chǎng)，減少房地產(chǎn)市場(chǎng)的實(shí)際需求，使住房的實(shí)際供給量大于實(shí)際需求量?，F(xiàn)就基于我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)供求關(guān)系對(duì)房?jī)r(jià)的影響分析的實(shí)證分析結(jié)果和表41中我國(guó)商品房的供給量大于需求量的事實(shí)，提出以下幾點(diǎn)建議。 第5章 解決我國(guó)房?jī)r(jià)持續(xù)上漲的政策性建議房地產(chǎn)價(jià)格主要是由住房的供求關(guān)系來(lái)決定的。從供求定理來(lái)解釋?zhuān)瑥谋?1中可以知道，商品房的供給量都大于其需求量，雖然商品房的供給量是逐年上漲的，但需求量上漲的幅度大于供給量上漲的幅度，最終還是使商品房的供求關(guān)系失衡，致使房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲。從該供給函數(shù)模型中可以知道，我國(guó)當(dāng)前的房地產(chǎn)價(jià)格整體上是呈逐年上漲之勢(shì)的。對(duì)商品房的供給函數(shù)模型和商品房需求函數(shù)模型一樣，經(jīng)過(guò)了經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)、變量的顯著性檢驗(yàn)、模型方程的顯著性檢驗(yàn)和異方差性檢驗(yàn)并進(jìn)行了修正。從表41中可以了解到：從1998年到2012年商品房的需求量是逐年遞增的，而房?jī)r(jià)總體上也是伴隨著商品房的增加而增加呈現(xiàn)出逐年上漲之勢(shì)[13]。經(jīng)過(guò)對(duì)需求函數(shù)模型在經(jīng)過(guò)經(jīng)濟(jì)、變量的顯著性、方程的顯著性和異方差性并修正之后，保證了商品房需求函數(shù)模型的正確，從而可根據(jù)此需求函數(shù)模型來(lái)對(duì)當(dāng)前的住房需求對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響進(jìn)行可靠性分析。并可從圖410中可以看出來(lái)，其相伴概率P=，所以不拒絕同方差性的假設(shè)[12]。那么下面就來(lái)對(duì)加權(quán)后的供給函數(shù)模型進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)，看看是否還存在異方差性。所以在此將對(duì)供給函數(shù)原始模型的異方差性進(jìn)行修正調(diào)整，以提高模型中參數(shù)的精度。對(duì)加權(quán)的回歸模型用Eviews軟件進(jìn)行懷特（White）檢驗(yàn)得到圖49?，F(xiàn)在取權(quán)數(shù)變量為GENR W1=1/D，然后利用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型得到修正調(diào)整后的需求函數(shù)模型： （） （） 可以看出，參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量的值有了明顯的改進(jìn)。上文中經(jīng)過(guò)對(duì)需求函數(shù)模型的異方差檢驗(yàn)之后，證明了需求函數(shù)模型存在異方差性，所以需要發(fā)展新的方法估計(jì)模型，以提高模型參數(shù)估計(jì)的精度。加權(quán)最小二乘法就是對(duì)原模型加權(quán)，使之變成一個(gè)新的不存在異方差的模型，然后采用普通最小二乘法估計(jì)其參數(shù)。而在所學(xué)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)內(nèi)容中，異方差的解決方法有以下幾種：；（WLS）；。然后給定顯著性水平，在F分布表中查到自由度為（3，3）的F分布的臨界值為，由于，所以拒絕原假設(shè)，存在異方差。同樣，筆者將原始數(shù)據(jù)按商品房的供給量量排成升序，再去掉原始樣本數(shù)據(jù)中間的4個(gè)數(shù)據(jù)，得到了兩個(gè)容量為5的子樣本。那么先設(shè)計(jì)原假設(shè)與備假設(shè)分別為： ， 現(xiàn)在給定一個(gè)顯著性水平，查t分布表中自由度為12，得到一個(gè)臨界值，說(shuō)明解釋變量商品房供給量S在95%的置信度下顯著，即通過(guò)了變量的顯著性檢驗(yàn)；同樣地，表明在95%的置信度下，拒絕截距項(xiàng)為零的假設(shè)。本論文將運(yùn)用t檢驗(yàn)的方法對(duì)供給函數(shù)模型的變量的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。該模型的擬合程度較好，所以供給函數(shù)的回歸直線對(duì)原觀測(cè)值的擬合是可以接受的。而圖中的虛線與中心線的距離表示殘差的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。在圖43中，Residual表示殘差、Actual表示被解釋變量的觀測(cè)值、Fitted表示被解釋變量的擬合值。本論文將利用殘差圖和可決系數(shù)統(tǒng)計(jì)量來(lái)對(duì)供給函數(shù)模型的擬合優(yōu)度進(jìn)行檢驗(yàn)。供給函數(shù)模型和需求函數(shù)模型一樣，都需要進(jìn)行模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)我們應(yīng)該從表41和樣本供給函數(shù)模型入手，在模型中，意味著房?jī)r(jià)隨著商品房的供給量的增加而增加。然后給定顯著性水平，在F分布表中查到自由度為（3，3）的F分布的臨界值為，由于，所以拒絕原假設(shè)，存在異方差。 圖44 子樣本1的最小二乘回歸求得樣本1的殘差平方和：子樣本1： () () 同樣地，可以得到子樣本2的最小二乘回歸圖45。將原始數(shù)據(jù)按商品房需求量排成升序，去掉中間的4個(gè)數(shù)據(jù)，得到了兩個(gè)容量為5的子樣本。GQ(GoldfeldQuandt)檢驗(yàn)的基本思想是：先按解釋變量對(duì)樣本排序，然后再將排序后的樣本一分為二，對(duì)兩個(gè)子樣本分別進(jìn)行普通最小二乘法回歸，然后利用兩個(gè)子樣本的殘差平方和之比構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型檢驗(yàn)的方法雖然不同，但它們都存在一個(gè)共同的思路“異方差性”，即相對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，也就是說(shuō)相對(duì)于不同的解釋變量觀測(cè)值，隨機(jī)干擾項(xiàng)具有不同的方差，那么檢驗(yàn)異方差性，也就是檢驗(yàn)隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差與解釋變量觀測(cè)值之間的相關(guān)性。在進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)時(shí)，我們必須對(duì)樣本函數(shù)進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，不然，一旦計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型出現(xiàn)了異方差性，又使用最小二乘法對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，那么就會(huì)使參數(shù)的估計(jì)量非有效、變量的顯著性檢驗(yàn)失去了意義，而且我們隊(duì)模型的預(yù)測(cè)也會(huì)隨之失效。所以設(shè)計(jì)原假設(shè)和備假設(shè)分別為： ， 現(xiàn)在給定一個(gè)顯著性水平，根據(jù)t分布表得到一個(gè)臨界值,所以解釋變量商品房需求量D在95%的置信度下是顯著的，即通過(guò)了變量的顯著性檢驗(yàn)。對(duì)于t統(tǒng)計(jì)量，它是服從自由度為nk1（k為k元線性回歸方程）的t分布，所以對(duì)于本論文研究的一元線性回歸的需求函數(shù)，t統(tǒng)計(jì)量是服從自由度為12的t分布。對(duì)變量的顯著性檢驗(yàn)主要有三種方法：即t檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)和z檢驗(yàn)，但是在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)研究中，t檢驗(yàn)的運(yùn)用最為普遍。而圖中的虛線與中心線的距離表示殘差的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。 圖43 需求函數(shù)模型的殘差圖在上表中，Residual表示殘差、Actual表示被解釋變量的觀測(cè)值、Fitted表示被解釋變量的擬合值。筆者將從統(tǒng)計(jì)量與殘差圖的角度來(lái)對(duì)樣本回歸直線進(jìn)行擬合優(yōu)度分析，分析計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是否恰當(dāng)。在該模型中，意味著房?jī)r(jià)隨著商品房需求量的增加而增加，從經(jīng)濟(jì)行為上可以解釋該現(xiàn)象，所以此模型通過(guò)了檢驗(yàn)。其主要方法是將模型參數(shù)的估計(jì)量與預(yù)先擬定的理論期望值進(jìn)行比較，包括參數(shù)估計(jì)量的符號(hào)、相互關(guān)系，以判斷其合理性。也是后面需要用到的幾個(gè)重要數(shù)值。樣本回歸供給函數(shù)是研究分析住房供給量和房?jī)r(jià)之間的關(guān)系，并確定研究住房供給對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度，是進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。所以在論文在住房供求對(duì)房?jī)r(jià)的影響分析中，除了對(duì)房?jī)r(jià)的樣本需求函數(shù)進(jìn)行分析之外，也從住房的樣本供給函數(shù)進(jìn)行分析。這幾個(gè)值都是后面參數(shù)檢驗(yàn)的重要數(shù)據(jù)。在樣本回歸中，也可以同時(shí)得到一些指標(biāo)，根據(jù)這些指標(biāo)可以對(duì)回歸的樣本需求函數(shù)進(jìn)行檢測(cè)，可以得出模型是否具有可行性，也就是檢測(cè)樣本回歸函數(shù)能否反映出實(shí)際情況[11]。 商品房供求函數(shù)模型參數(shù)的估計(jì) 商品房需求函數(shù)模型參數(shù)的估計(jì) 如果我們要想根據(jù)所得到研究結(jié)果對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)進(jìn)行預(yù)測(cè)或是對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行評(píng)價(jià)，那么在這之前我們必須要做一項(xiàng)工作，就是根據(jù)前面設(shè)計(jì)的需求函數(shù)模型和收集到的樣本數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行模型得參數(shù)估計(jì)，從而得到樣本需求函數(shù)模型，根據(jù)樣本需求函數(shù)模型才能對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)前景進(jìn)行預(yù)測(cè)和對(duì)我國(guó)施行的經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行評(píng)價(jià)。表41 我國(guó)1988年到2011年的房地產(chǎn)情況統(tǒng)計(jì)表 年 份房 價(jià)(元)需 求 量（平方米） 供給量（平方米）19982063121853000136669300019992053145565300144319300020002112186371300151691300020012170224119000166837600020022250268082900189973400020032359337176300221258100020042778382316400259252200020053168554862200304904300020063367618570700345152000020073864773547200414941800020083800659698300489110600020094681947550000577357300020105032104764650070637920002011535710936675009170637000注：商品房銷(xiāo)售量包括期房。因房?jī)r(jià)與銷(xiāo)售額存在緊密的定性關(guān)系，所以在供求對(duì)房?jī)r(jià)的影響研究分析時(shí)，我們將用商品房的銷(xiāo)售額來(lái)代替商品房?jī)r(jià)格來(lái)進(jìn)行研究。在收集數(shù)據(jù)時(shí)盡量滿(mǎn)足計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中要求樣本數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性、可比性和一致性的特點(diǎn)。本論文研究分析的是供求對(duì)房?jī)r(jià)的影響分析，所以筆者將對(duì)房?jī)r(jià)、需求量、供給量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。時(shí)間序列數(shù)據(jù)是一批按照時(shí)間先后順序排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；截面數(shù)據(jù)是指一批在同一時(shí)間截面上得調(diào)查數(shù)據(jù)；而虛變量數(shù)據(jù)是一種二進(jìn)制數(shù)據(jù)，一般都是取0或者是1。 商品房供求函數(shù)模型樣本數(shù)據(jù)的收集樣本數(shù)據(jù)得收集是進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究得重要一環(huán)，樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接關(guān)系到最終得研究分析結(jié)果。住房的供給是本論文主要的研究因數(shù)之一，所以本論文在供給函數(shù)模型的設(shè)計(jì)中以房?jī)r(jià)為被解釋變量，以住房的供給量（商品房的竣工量）為解釋變量，同樣以收集到的1998年到2011年我國(guó)的房地產(chǎn)的商品房數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行研究。以收集到的樣本時(shí)間序列數(shù)據(jù)來(lái)研究房?jī)r(jià)水平的需求函數(shù)模型設(shè)計(jì)為： 其中表示城市的房?jī)r(jià)，表示城市的住房需求量，表示影響城市房?jī)r(jià)的隨機(jī)誤差項(xiàng)，與為待估參數(shù)。而本論文是針對(duì)住房供求對(duì)房?jī)r(jià)的影響展開(kāi)研究的，所以在住房需求函數(shù)的模型設(shè)計(jì)中以房?jī)r(jià)為被解釋變量，以住房需求量（商品房的銷(xiāo)售量）為解釋變量。第4章 商品房供求函數(shù)模型設(shè)計(jì)與實(shí)證結(jié)果分析 商品房供求模型設(shè)計(jì)與樣本數(shù)據(jù)收集 商品房需求與供給函數(shù)模型的設(shè)計(jì)住房的需求量主要是由購(gòu)房者決定。但即使如此，一季度全國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)土地購(gòu)置面積6134萬(wàn)平方米，%。去年四季度以來(lái)，各地加快了土地供應(yīng)步伐，尤其是今年3月以來(lái)，北京上海等熱點(diǎn)城市的土地供應(yīng)量明顯增長(zhǎng)。新開(kāi)工面積在下降，而銷(xiāo)售面積增幅超過(guò)3成，這說(shuō)明目前供求壓力仍然較大。一季度房屋新開(kāi)工面積38873萬(wàn)平方米，%；%。 我國(guó)住房供需失衡國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2013年4月15日公布的數(shù)據(jù)顯示，一季度，全國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資