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1、河北金融学院2011级计量课程论文课 程 论 文系别班级： 11 统 计 专 业： 统 计 学 题 目： 我国城镇商品房销售面积的影响因素分析 小组成员：冯玥 冯莉俨 王旭中 王梦 温欣 梁怡婷 2013年 12月 20 日1框 架一、 引言二、 模型的设定（一）变量选取（二）模型数学形式的确定（三）计量经济学模型的设定（四）确定参数估计范围三、参数估计四、模型检验及修正1、多重共线性的检验与修正2.自相关性的检验3、异方差的检验与修正五、对策建议题目 我国城镇商品房销售面积的影响因素实证分析摘要 房地产行业作为我国国民经济的支柱产业，在工业化和城市化快速发展的带动下已经进入快速发展的阶段，商
2、品房的销售与宏观经济保持高度正相关，具有明显的周期性。通过本文研究可以得出：稳定的经济增长是商品房销售行业健康发展的重要因素。稳定增加居民收入，增强居民消费信心，营造良好的市场环境，深化改革无疑不是促使商品房销售市场稳定健康发展的有效途径。本文的创新点是采用逐步回归消除多重共线性，采用偏相关系数检验和拉格朗日乘数检验等方法对时间序列数据进行数据序列相关性检验。关键词 城镇商品房销售面积 逐步回归 多重共线性 自相关 异方差一、 引言 城市化进程带来的庞大购房需求，或许是行政手段难以阻挡的。“限购令”影响下的热点城市，已经不可避免地迎来楼市的“寒冬”。但这并不能反映市场全貌。根据国家统计局的数据
3、，今年1-10月，全国商品房销售面积79653万平方米，增长10.0%，这样的增幅甚至高于去年同期。在加强房地产宏观调控的背景下，房价为何居高不下，商品房的销售面积却有增无减，商品房销售面积增加的主导因素到底有哪些？对此做了深入探讨与研究。二、 模型的设定（一） 变量选取 为了具体分析各要素对我国城镇商品房销售面积的影响因素大小，选择能反映城镇销售面积变动情况的“商品房销售面积”为被解释变量（用Y表示），选择能影响商品房销售面积的“城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计（用X1表示）”、“城镇就业人口数（用X2表示）”、 “城市居民消费价格指数（用X3表示）”、“城镇居民家庭人均可支配收入（用X4
4、表示）”为解释变量。表1为由中国统计局网站得到的1995-2011年的相关数据。 表1 商品房销售面积模型的时间序列表年份商品房销售面积（Y）城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计（X1）（单位：亿元）城镇就业人口数（X2）（单位：万人）城市居民消费价格指数（X3）(1978=100)城镇居民家庭人均可支配收入（X4）（单位：元/年）（单位：万平方米）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 20
5、781.00 481.90 5160.30 1998.00 12185.30 53407.50 21616.00 479.00 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 2
6、6230.00 479.40 8472.20 2004.00 38231.64 119555.40 27293.00 495.20 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 2008.00 65969.83 217885.40 32103.00 563.50 15780.80 2009.00 94755.00 2
7、60771.70 33322.00 558.40 17174.70 2010.00 104764.65 303302.49 34687.00 576.30 19109.40 2011.00 109366.75 343635.89 35914.00 606.80 21809.80 资料来源：中国统计网数据库 （二）模型数学形式的确定 为分析被解释变量商品房销售面积（Y）和解释变量“城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计X1”、“城镇就业人口数X2”、 “城市居民消费价格指数X3”、“城镇居民家庭人均可支配收入X4”的关系，作如所示的散点图、XY关系图和线性图。组图一：XY关系图 组图2（线性图）：
8、组图3（散点图）： （三）计量经济学模型的设定 从以上三组图可以看出商品房销售面积（Y）和“城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计X1”、“城镇就业人口数X2”、 “城市居民消费价格指数X3”、“城镇居民家庭人均可支配收入X4”大体呈现为线性关系。为分析商品房销售面积（Y）和“城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计X1”、“城镇就业人口数X2”、 “城市居民消费价格指数X3”、“城镇居民家庭人均可支配收入X4”变动的数量的规律性，可以初步建立如下线性回归模型： Y=0+1X1+2X2+3X3+4X4+,其中为随机扰动项。 （四）确定参数估计范围 由经济常识可知，因为城镇就业人口数（X2）、城镇居民家庭
9、人均可支配收入（X4）的增加会带动城镇商品房销售面积的增加，而城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计（X1）、城市居民消费价格指数（X3）的增加则会使城镇商品房销售面积减少，所以可以估计20，40，10，30，4 =6.8322820，说明城镇商品房销售面积与城镇就业人口数（x2）、城镇居民家庭人均可支配收入（x4）同方向变动，当其他条件不变时，城镇人口数每增加一万人，商品房销售面积将平均增加1.894278万平方米，城镇居民家庭人均可支配收入每增加一元/年商品房销售面积将平均增加6.832282万平方米，1=-0.0162020 ，3=-238.9535F(K,n-k-1)=5.91，说明城乡居
10、民人民币储蓄存款年底余额总计（x1）、城镇就业人口数（x2）、城市居民消费价格指数（x3）、城镇居民家庭人均可支配收入（x4）对商品房销售面积的共同影响是显著的。这从P值为0.00000可以明显地看出来，回归模型是相当显著的。4、单个回归系数的显著性检验：从单个因素的影响看，都不能通过检验， 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，说明可能存在多重共线性，从它们的P值为0.9255、0.1660、0.1275、0.122
11、3也可以得出同样的结论。（三）计量经济意义检验1、多重共线性的检验与修正1.1多重共线性的检验（1）相关系数矩阵法由相关系数矩阵可以看出，各个解释变量之间的相关系数很高，证实确实存在多重共线性。1.2 多重共线性的修正运用OLS方法分别求Y对各解释变量x1、 x2、 x3、x4分别进行一元回归通过一元回归结果图进行对比分析，依据调整后可决系数最大原则，选取x4作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型。再分别引入X1、X2、X3，模拟二元线性回归模型。通过观察比较图所示结果，并根据逐步回归的思想，我们可以看到，新加入变量x3的二元回归方程=0.973166最大，并且各参数的t检验显著，参数的符号也符合经济意义，因此，这次保留变量x3。下面再在变量X3、X4的基础上，分别引入X1、X2，模拟三元线
