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計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的鄭州商品房房?jī)r(jià)淺析

發(fā)布時(shí)間:2016-09-05 08:23

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計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的鄭州商品房房?jī)r(jià)淺析

日期:2012-10-20  查看:  作者:王 丹 彭 婧  

計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的鄭州商品房房?jī)r(jià)淺析
王 丹 彭 婧
(中央財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,北京,100081)

摘 要:本文利用宏觀經(jīng)濟(jì)的供需模型分析得出影響鄭州商品房?jī)r(jià)格的幾個(gè)主要因素,并將2000-2010數(shù)據(jù)代入E-views軟件,建立鄭州市商品房定價(jià)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。從而預(yù)測(cè)未來(lái)鄭州商品房定價(jià)的走向并提出相關(guān)的政策建議。

關(guān)鍵字:商品房房?jī)r(jià) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型 影響因素 政策建議

中圖分類號(hào):F224.0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672—7355(2011)05—0105—01

一、 模型建立:

(一)模型中變量類型

鄭州作為二三線城市,在大房地產(chǎn)商以及外省游資未大量進(jìn)入的情況下,為研究房?jī)r(jià)的影響因素提供了較一線城市相對(duì)簡(jiǎn)單的環(huán)境,即房產(chǎn)需求只考慮居住需求,而暫不考慮較難以量化的投機(jī)性需求。因此影響房?jī)r(jià)的因素可以歸納為供給方面的政府財(cái)政收入,銷售面積,房地產(chǎn)投資以及需求方面的人均GDP,居民消費(fèi)指數(shù)。

因變量:鄭州商品房歷年年均價(jià)

自變量:

供給方面:鄭州市政府歷年財(cái)政收入 鄭州商品房歷年銷售面積 鄭州商品房歷年投資額

需求方面:鄭州歷年人均GDP 鄭州歷年居民消費(fèi)指數(shù)(CPI)

(二)模型假設(shè)

該變量模型是一個(gè)單方程線性多元回歸方程,初步形式如下:

PRICE = C(1)+C(2)* GOVERNMENT + C(3)* AREA + C(4)* INVESTMENT + C(5)* GDP + C(6)*CPI

其中英文字母與以上中文變量名稱對(duì)應(yīng)

(三)模型變量的顯著性檢驗(yàn)

將所有數(shù)據(jù)輸入E-views軟件后,模擬得到方程,分析后發(fā)現(xiàn)自變量:鄭州市政府歷年財(cái)政收入,人均GDP,CPI的P值大于0.05。

運(yùn)用散點(diǎn)圖將這三個(gè)變量分別進(jìn)行相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)CPI與因變量并沒(méi)有顯著的線性相關(guān),故將其剔除。剔除CPI后再進(jìn)行最小二乘估計(jì),,發(fā)現(xiàn)每個(gè)變量的P值基本上都小于0.05.可見(jiàn)剔除CPI后變量的顯著性得到了增加。

(四)模型檢驗(yàn)

序列相關(guān)性檢驗(yàn):把剩余變量重新組合,檢查序列相關(guān)性,采用D.W.檢驗(yàn)法,按照D.W.檢驗(yàn)上下界表,1.927604落在非序列相關(guān)區(qū)間。R-squared的值為0.994663,比較理想。

異方差檢驗(yàn):根據(jù)殘差圖,本模型不存在異方差。

(五)模型確認(rèn)

經(jīng)過(guò)以上檢驗(yàn),確定方程為:

PRICE=2938.849+3.642637GOVERNMENT + 6.208120 AREA + 2.271391INVESTMENT- 0.141328 GDP

(六)模型的經(jīng)濟(jì)意義解釋

1.正、負(fù)號(hào)代表的經(jīng)濟(jì)意義。從變量當(dāng)期系數(shù)所反映的結(jié)果來(lái)看,房地產(chǎn)投資會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生正面影響 ,政府財(cái)政收入會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生正面影響,而銷售面積的提高也會(huì)提升房?jī)r(jià),人均GDP值的提高會(huì)幫助抑制房?jī)r(jià)的升高。這些與之前的假設(shè)相一致,也與一般研究房?jī)r(jià)與其供求關(guān)系的結(jié)論相一致。需要解釋的是房地產(chǎn)投資從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看會(huì)使得住房的供給增加,從而抑制房?jī)r(jià)。但是,由于投資的當(dāng)期值會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生正面的影響,所以其系數(shù)亦為正。

2.絕對(duì)值大小代表的經(jīng)濟(jì)意義:從變量系數(shù)的絕對(duì)值來(lái)看,影響房?jī)r(jià)的主要因素在于房地產(chǎn)投資,房地產(chǎn)投資過(guò)熱,造成了房?jī)r(jià)泡沫,另外地價(jià)也是影響商品房?jī)r(jià)格的重要因素,而此變量與政府收入密切相關(guān)。

(七)模型可信度檢驗(yàn) :

將08,,09,10年的鄭州市政府歷年財(cái)政收入,鄭州商品房歷年銷售面積,鄭州商品房歷年投資額,鄭州歷年人均GDP ,鄭州歷年居民消費(fèi)指數(shù)(CPI)代入所得方程,得出預(yù)測(cè)的相應(yīng)房?jī)r(jià)分別為:3933.823,4533.683,5716.3,這與實(shí)際的房?jī)r(jià):3905,4652,5689非常接近,由此可知,該模型的預(yù)測(cè)可靠度較高,預(yù)測(cè)數(shù)值具有一定的參考價(jià)值。

二、政策建議

基于模型,本文主要就貨幣政策,政府財(cái)權(quán),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及人口數(shù)量幾方面提出相應(yīng)的政策建議:

1.實(shí)施穩(wěn)健的貨幣政策

穩(wěn)健的房地產(chǎn)市場(chǎng)需要穩(wěn)健的貨幣政策,這一方面可以表明控制貨幣供應(yīng)的決心,抑制通脹預(yù)期;另一方面合理引導(dǎo)信貸投向,進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的合理引導(dǎo)。今年央行已經(jīng)數(shù)次上調(diào)準(zhǔn)備金率,顯示了遏制通脹的決心。從央行貨幣政策調(diào)整的預(yù)期來(lái)看,貨幣政策正在逐步回歸穩(wěn)健。

2.調(diào)整中央與地方之間的事權(quán)與財(cái)權(quán),強(qiáng)化對(duì)政策執(zhí)行的監(jiān)管力度

我國(guó)應(yīng)該加快中央與地方之間事權(quán)與財(cái)權(quán)的調(diào)整,給予地方事權(quán)相對(duì)應(yīng)的財(cái)權(quán),這樣才能夠保證地方有足夠的資金用于民生建設(shè),也才能杜絕地方的短期行為。此外,中央應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)于地方政策執(zhí)行的監(jiān)管力度,將政策執(zhí)行程度直接作為對(duì)地方官員政績(jī)考核的重要內(nèi)容,強(qiáng)化對(duì)地方的問(wèn)責(zé)制度,確保中央的房地產(chǎn)調(diào)控能夠起到實(shí)際的效果。

3.控制人口增長(zhǎng),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展

經(jīng)濟(jì),人口問(wèn)題是中國(guó)的大問(wèn)題,更是作為中國(guó)第一大省,地處中原經(jīng)濟(jì)有待崛起的河南的大問(wèn)題。因人口基數(shù)龐大以及人口增長(zhǎng)的慣性作用,鄭州市應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)做好計(jì)劃生育工作,建立和健全適應(yīng)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的人口控制體系和管理機(jī)制,控制人口增長(zhǎng)。而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是個(gè)大課題?偟膩(lái)說(shuō),要建設(shè)大鄭州,提升鄭州市在全省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首位度,在中原崛起中有更大的作為,“十二五”是關(guān)鍵的五年,這五年的任務(wù)光榮而艱巨。

參考文獻(xiàn):

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[2] 符力文 ,鄧琳, 張旭 ,趙會(huì)茹.計(jì)量模型的北京商品房?jī)r(jià)研究及政策建議.2010

[3] 蔡鑫.北京房?jī)r(jià)猛漲成因及對(duì)策[J] .集團(tuán)經(jīng)濟(jì)研究,2006

[4] 張紅,翁少群.基于均衡價(jià)格形成機(jī)制的住宅價(jià)格變化特征研究[J] .土木工程學(xué)報(bào),2007(8) :100-105

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[6] 陳金池.現(xiàn)行房?jī)r(jià)調(diào)控措施分析及其對(duì)策研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討,2007

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本文編號(hào):109444

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