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1、28对二十家沪深上市房地产公司2009年经营业绩的参数估计【内容摘要】：探讨一条我国房地产企业的良性发展之路，以迎接全球化经济所带来的高层次竞争，是国内房地产业面临的重要课题。对房地产公司的分析和研究，尤其的上市房地产公司的研究，将是一个重要而且非常具有现实意义的课题。本文将通过参数估计和建立回归模型，选取现在沪深上市的二十家业绩最好的房地产公司，从这二十家公司的年度财报中选取最少二十个与经营业绩有关的数据作为解释变量，以经营业绩作为被解释变量，在对解释变量进行筛选之后，进行参数估计，建立回归模型。探索我国房地产市场经营业绩的大致规律【关键词】：样本选取 参数估计 模型回归。【Abstract
2、】Explore a healthy development of Chinas real estate enterprises, to meet the globalization of economy, the domestic high-level competition is an important subject of real estate industry. For real estate company, especially the analysis and study of the listed company of estate of study, is an impo
3、rtant and very realistic topic. This paper will establish regression model and parameter estimation, the selection of the listed companies and shenzhen now twenty performance is the best real estate company, from the 20th annual earnings of companies with at least twenty in business related data as
4、variable to explain to the operating performance was explained variables, as in screening for explanatory variables, estimates parameters, a regression model. Exploring Chinas real estate market operating performance of the general rule.【Key Words】Selecting Parameters， Estimation Model， Sample Regre
5、ssion【目录】Part 1：必要说明 4Part 2：样本选取 5Part 3：参数估计和回归模型的建立、检验处理过程5-25 1.数据录入5-7 2.模型使用8 3.解释变量检验8-10 4.回归分析10-25 模型的显著性检验13 参数估计13 参数区间13 参数检验14-16 序列相关检验及处理16 异方差检验与处理17-18 G-Q检验19-21分别做y与自变量之间的回归估计21-25Part 4：论文小结26【参考文献】27-28【内容】：Part 1：必要说明作为第三产业中关于国家经济最重要的一个产业，房地产业作为我国新的经济增长点和国民经济的支柱产业，将会在经济危机以后的国家
6、经济和世界经济新格局中面临前所未有的发展机遇和挑战。因为一方面，个体消费者已成为我国房地产市场的消费主体，房地产市场供求关系、消费者需求等方面不断发生变化，引起了国内房地产企业之间的竞争加剧， 使全行业从“暴利时代”迅速转入“微利时代”，利润水平向价值回归，市场逐渐走向规范。另一方面，中国加入WTO后，海外资金和开发商进入中国房地产业的成本大大下降，将导致海外的开发商抢滩中国房地产市场，从而形成中国房地产市场的全球化竞争格局。海外的开发商运作经验丰富，专业化程度高，管理水平先进，资金实力雄厚，具有强大的市场竞争力。 随着我国加入WTO，外国大型房地产企业将大举进军国内市场，将会给国内房地产企业
7、带来前所未有的竞争压力。由于国外企业在资金、技术和管理等方面具有显著优势，势必使开发的商品房质量更好，品质更佳，建设成本更低，房地产市场竞争格局将会发生明显变化。为了要在激烈的市场竞争中取得优势，房地产企业必须要有市场危机意识，强化企业管理，逐步形成企业的核心竞争力，以高科技、高品质、高效益、低消耗、低成本、创品牌的房地产开发，不断开拓市场、占领市场，才能维持企业的生存和发展。 因此， 探讨一条我国房地产企业的良性发展之路，以迎接全球化经济所带来的高层次竞争，已成为国内房地产业面临的重要课题。对房地产公司的分析和研究，尤其的上市房地产公司的研究，将是一个重要而且非常具有现实意义的课题。本文选择
8、的研究方法是参数估计和建立回归模型，研究对象为在沪深上市的二十家国内房地产公司，它们分别是：1.万科、2.保利地产、 3.招商地产、 4.金地地产、 5.北辰实业、 6.首开股份、 7.陆家嘴 、8.金融街 、9.泛海建设 、10.中华企业、 11.华发企业 、12.新湖中宝 、13.栖霞地产 、14.万通企业、 15.北京城建、 16.亿城股份、 17.中粮地产、 18.苏州高新、 19.万业企业、 20.张江高新。本文所使用的分析计算软件为SPSS for Windows 13.0，符号录入使用MathType软件，所有数据的整理分析和运算均在电脑上完成Part 2：样本选择净利润作为评价
9、一个公司的经营业绩优劣的指标，是比较直观和公正的，因此，本文选择用净利润作为被解释变量。而解释变量方面，本文从这二十家房地产公司的资产负债表、利润表和现金流量表中随机选择了二十一个指标作为解释变量，它们分别是：资产负债表1.货币资金、2.应收帐款、3.预付款项、4.存货、 5.流动资产合计、 6.固定资产净额、 7.无形资产、 8.归属于母公司股东权益合计；利润表9.营业收入、 10.基本每股收益、 11.销售费用、 12.财务费用、 13.管理费用、 14.投资收益 ；现金流量表15. 销售商品、提供劳务收到的现金 、16.收到其他与经营活动有关的现金、 17.收回投资所收到的现金、 18.
10、投资活动现金流出小计、 19.筹资活动现金流入小计、 20.现金末期余额、21.现金初期余额 。本文选取的数据均为这些表中2010年9月30日所统计的数据。这些变量中，基本都不属于同一类项目，或者互有包含关系，随机选择过程使用了随机数表。Part 3：参数估计和回归模型的建立、检验处理过程应用spss软件进行分析计算过程：1.数据录入：设被解释变量“净利润”为y，23个解释变量分别设为到顺序按照样本选取中解释变量的排序进行编号，如下表所示：数据录入表如下，录入顺序按照必要说明中二十家房地产企业编号顺序：2.模型使用本文采用多元线性回归模型进行参数估计，模型为：其中p=1，2，3213.解释变量
11、的检验：在利用解释变量拟合被解释变量之前，首先就是要检验解释变量之间是否具有多重共线性，利用spss进行的多重共线性检验有如下结果：由上表所示，VIF（x1）=1375.114，远远超过了10，认为解释变量x1（货币资金）对回归方程造成的多重共线性影响最大，尝试剔除解释变量x1以后再进行多重共线性检验，结果如下：如上表所示VIF（x9）=586.483、VIF（x11）=441.862、VIF（x5）=410.684，也远远超过了10，认为x5（流动资产合计）、x9（营业收入）、x11（销售费用）对回归方程造成的多重共线性影响很大，尝试剔除解释变量x5、x9和x11后再进行多重共线性检验，结果
12、有：继续剔除VIF值极高了x4（存货）、x8（归属母公司股东权益合计）、x15（销售商品、提供劳务收到的现金）和x21（现金初期余额），再进行多重共线性检验，结果有：其中，VIF（x13）=10.296，VIF（x20）=15.353，将x13（管理费用）和x20（现金末期余额）剔除后进行多重共线性检验，结果有：最终结果显示剩余解释变量的VIF值都未到10，剩余解释变量不再具有多重共线性，剔除的解释变量有：x1、x4、x5、x8、x9、x11、x13、x15、x20、x21，此时多元回归方程为：4.回归分析：做回归分析，使用前进法，得到如下计算结果：由回归系数表（Coefficients(a)
13、），样本回归方程可拟合为： （-1.536） （0.61） （1.305）（-0.118）（-1.594） （2.206）（1.86） （0.717） （0.071） （-2.601） （2.313） （1.112） D.W=2.441 F=8.817模型的显著性检验：回归的结果表明，回归方程的可决系数为0.819，调整的可决系数为0.924，模型的拟合优度很高。给定显著性水平，查F分布表，得到临界值，而F=8.817，显然F3.31，表明模型的线性关系在95%的显著性水平下成立，也可从Sig=0.020.05得出模型的线性关系显著成立。参数估计：参数的估计值为： 参数区间估计：的95%的置信
14、区间为：（-931198692.085，186747980.227）的95%的置信区间为：（-0.630，1.083）的95%的置信区间为：（-0.092，0.331）的95%的置信区间为：（-0.932，0.841）的95%的置信区间为：（-0.787，0.144）的95%的置信区间为：（-183748575.188，2842931364.577）的95%的置信区间为：（-0.675，6.313）的95%的置信区间为：（-1.655，3.150）的95%的置信区间为：（-0.741，0.787）的95%的置信区间为：（-4.462，-0.268）的95%的置信区间为：（0.003，1.682）的95%的置信区间为：（-0.042，0.121）参
