計量實驗(模板)(DOC)

1、計量經(jīng)濟學實驗報告學院：公共管理學院 班級：公共事業(yè)管理姓名：寧梓涵 學號：201111050145一、實驗名稱：中國房價增長的影響因素分析二、實驗背景自從20世紀80年代房地產業(yè)起步以來，由于改革開放和居民可支配收入的 提高，90年代中后期國家實施積極的財政政策，房地產投資所占比例增加，以 住宅為主的房地產業(yè)持續(xù)高速發(fā)展， 成為國民經(jīng)濟發(fā)展新的增長點。 近幾年，隨 著房價的一路飆升，房地產業(yè)已成為人們最為關注的市場之一。住房對人們而言，可以算是一種生活必需品，但同時，它不同于日常商品， 不需要反復的購買。對現(xiàn)今大多數(shù)的中國老百姓而言， 并不缺少住房，房價的上 漲便是基于特定形式的通脹，是個貨

2、幣問題，是種投資，而并非物資短缺所引起 的價格上漲。中國的房產已是國內一項支柱產業(yè)之一， 就其本身而言，存在著資 產的泡沫，是種價格和價值的背離。當今的房產業(yè)，給人一種買房很危險，賣房 更危險的概念，這便是樓市泡沫的主要推動力一一恐懼。這點使得前期進行房產 投資的人不敢輕易拋售手中資產，房價便很難下降?？紤]到這幾點因素，包括投資、資產泡沫、房屋供求關系等等，所應考慮的 解釋變量可以為居民可支配收入、利率、準備金率等。本次試驗將探討哪些因素的變動會導致中國房價上升或下降，通過怎樣的手段，才能使中國房價（特別是一線城市）回歸正常水平。三、數(shù)據(jù)收集根據(jù)中經(jīng)網(wǎng)和統(tǒng)計年鑒得到以下數(shù)據(jù):年份準備金率存款利

3、率貸款利率平均工資增長 值（億元）商品房增加額（億元）199010.988.64139921017.519917.568.64132001056.319929.189.36133711306.2199310.0810.98136601669.719949.8110.981311672234.819959.4512.06139622798.519968.4710.08137103211.719977.478.64132603606.819985.677.92810093697.719995.226.9368673816.520004.776.39610254086.720013.875.8561

4、4994353.520022.255.31715524612.820031.985.587.516184989.420042.255.857.51984539320052.526.12823406307.220063.066.398.526378490.320073.66.571439311333220082.256.8416429716816.5丫表示商品房屋增值額(億元)，X1為準備金率，X2為存款利率，X3為貸款利 率，X4是平均工資增長值(億元)四、估計參數(shù)利用EViews進行OLS估計的回歸結果為：Dependent Variable: 丫Method: Least SquaresD

5、ate: 06/11/14 Time: 20:33Sample: 1990 2008Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-87.565421579.820-0.0554270.9566X1-559.7353258.0935-2.1687310.0478X299.78329333.49110.2992080.7692X3376.3947149.37352.5198220.0245X42.3746650.4596355.1664180.0001R-squared0.938760Mean dep

6、endent var4884.058Adjusted R-squared0.921262S.D. dependent var4090.102S.E. of regression1147.692Akaike info criterion17.14983Sum squared resid18440765Schwarz criterion17.39836Log likelihood-157.9234Hannan-Quinn criter.17.19189F-statistic53.65179Durbin-Watson stat0.628599Prob(F-statistic)0.000000模型估計

7、的結果為：Y=-87.56542-559.7353X1+99.78329X2+376.3947X3+2.3747X4(1579.82) (258.0935) (333.4911) (149.3735) (0.4596)t=(-0.0554) (-2.1687)(0.2992)(2.5198)(5.1664)R2=0.93876 F=53.65179 DW=0.628599五、模型檢驗和修正1、經(jīng)濟意義檢驗在本模型中，模型參數(shù)估計量的符號、大小、相互關系，都與現(xiàn)實情況和理論分 析相符，因此本模型能通過經(jīng)濟意義檢驗。2、統(tǒng)計檢驗1） 擬合優(yōu)度：由模型估計的結果可以得到可決系數(shù)R2=0.93876,

8、修正的可 決系數(shù)為0.921262,說明模型對樣本的擬合程度較好。2）F檢驗：F=53.65179,說明回歸方程顯著，即準備金率，存款利率，貸款 利率，平均工資增長值等變量聯(lián)合起來對房屋增值額有顯著影響。（3） t檢驗：在a =0.05的顯著性水平下，XI、X3、X4的系數(shù)都通過了 t檢驗, c和X2的系數(shù)沒有通過，這表明可能存在多重共線性。計算各解釋變量的相關 系數(shù)，得到相關系數(shù)矩陣：X1X2X3X4X11.0000000.9017640.547478-0.654700X20.9017641.0000000.644669-0.495723X30.5474780.6446691.0000000

9、.102942X4-0.654700-0.4957230.1029421.000000由相關系數(shù)矩陣可以看出，各解釋變量之間相關系數(shù)較高，存在多重共線性。采用逐步回歸法進行修正:元回歸估計結果變量X1X2X3X4參數(shù)估計值-843.7793-929.3762209.30793.415192t統(tǒng)計量-3.542755-2.1918470.71368712.62957R2n0.4247260.220333:0.0290900.903686修正的R20.3908860.174471-0.0280220.898021其中加入X4的方程修正的R2最大，以X4為基礎，依次加入其他變量逐步回歸加入新變量的回

10、歸結果（一）變量X1X2X3X4修正的R2X4,X1-66.47478(-0.504171)3.294430(9.004709)0.893341X4,X24.854825(0.027448)3.419559(10.65490)0.891652X4,X390.17165(0.969281)3.388018(12.44033)0.897656其中加入X3的方程修正的R2改進最大，以X3、X4為基礎，依次加入其他變量 逐步回歸。加入新變量的回歸結果（二）變量X1X2X3X4修正的R2X1,X3,X4-509.7880390.46122.3714100.926042(-2.672226(2.84153

11、2(5.324918)X2,X3,X4-368.0072-368.00723.0086670.901823(-1.295748(-1.295748(7.596515)當加入X2時，修正的R2有所增加，但其參數(shù)的t檢驗不顯著。從相關系數(shù)也可 以看出X2與其他變量相關程度高，這說明主要是 X2引起了多重共線性，予以 剔除。修正多重共線性后的回歸結果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/12/14 Time: 02:04Sample: 1990 2008Included observations: 19VariableCoeffici

12、entStd. Errort-StatisticProb.C263.15661026.5290.2563560.8012X1-509.7880190.7728-2.6722260.0174X3390.4612137.41222.8415320.0124X42.3714100.4453425.3249180.0001R-squared0.938368Mean dependent var4884.058Adjusted R-squared0.926042S.D. dependent var4090.102S.E. of regression1112.316Akaike info criterion

13、17.05094Sum squared resid18558688Schwarz criterion17.24977Log likelihood-157.9839Hannan-Quinn criter.17.08459F-statistic76.12663Durbin-Watson stat0.611394Prob(F-statistic)0.000000Y=263.1566-509.7880X1+390.4612X3+2.371410X4(1026.529)(190.7728)(137.4122)(0.445342)t= (0.256356)(-2.672226)(2.841532)(5.3

14、24918)R2=0.938368F=76.12663DW=0.6113943、異方差檢驗利用White檢驗檢驗模型的異方差，結果如下:Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic1.006249Prob. F(9,9)0.4964Obs*R-squared9.529592Prob. Chi-Square(9)0.3899Scaled explained SS2.654547Prob. Chi-Square(9)0.9764Test Equation:Dependent Variable: RESIDEMethod: Least SquaresDate:

15、06/12/14 Time: 02:12Sample: 1990 2008Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-94425.849025081.-0.0104630.9919X14329.7601208616.0.0035820.9972X1A2221855.9133665.01.6597910.1313X1*X3-341760.2215480.9-1.5860350.1472X1*X4632.3788548.16941.1536190.2784X3638864.11531710.0.41

16、70920.6864X3A285573.2894490.570.9056280.3887X3*X4-447.4165393.9905-1.1356020.2855X4-1191.7503673.969-0.3243770.7531X4A20.5777100.7893230.7319060.4828R-squared0.501557Mean dependent var976773.0Adjusted R-squared0.003115S.D. dependent var948788.8S.E. of regression947309.9Akaike info criterion30.66606S

17、um squared resid8.08E+12Schwarz criterion31.16313Log likelihood-281.3275Hannan-Quinn criter.30.75018F-statistic1.006249Durbin-Watson stat2.304826Prob(F-statistic)0.496374nR2=9.529592,由White檢驗知，在a =0.05下，查x 2分布表，得臨界值x 2( 9)=16.9190，因為nR2Vx 2 (9),所以不拒絕原假設，表明模型不存在異方差。4、自相關檢驗 殘差圖-2,0002,0001,0000-1,0002

18、0,00016,00012,0008,0004,0000Residual ActualFittedDW檢驗：由回歸結果可得 DW=0.611394,在顯著性水平a =0.05下，n=19, k=3, 查DW統(tǒng)計表可知，dL=0.967, dU=1.685, DWv dL,所以模型中存在正自相關。選用廣義差分法解決自相關的問題。 將et滯后一期回歸，可得p =0.678411, 對原模型進行廣義差分，得到廣義差分方程，再對廣義差分方程進行回歸，方程 輸出結果為：Dependent Variable: Y-0.678411*Y(-1)Method: Least SquaresDate: 06/12

19、/14 Time: 20:02Sample (adjusted): 1991 2008Included observations: 18 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-33.21595426.4753-0.0778850.9390X1-0.678411*X1(-1)-443.9982160.9188-2.7591440.0154X3-0.678411*X3(-1)461.4904106.44704.3353990.0007X4-0.678411*X4(-1)2.1850090.3450656.33

20、21660.0000R-squared0.888855Mean dependent var2235.196Adjusted R-squared0.865038S.D. dependent var2149.441S.E. of regression789.6441Akaike info criterion16.37417Sum squared resid8729530.Schwarz criterion16.57203Log likelihood-143.3675Hannan-Quinn criter.16.40145F-statistic37.32042Durbin-Watson stat1.

21、710798Prob(F-statistic)0.000001Yt*=-33.21595-443.9982X1*+461.4904X3*+2.185009X4*Se=(426.4753) (160.9188) (106.4470)(0.345065)t=(-0.077885) (-2.759144) (4.335399)(6.332166)R2=0.888855 F=37.32042 DW=1.710798n=18 k=3 a =0.05條件下查DW統(tǒng)計表可得dL=0.933, dU=1.696，模型中DW=1.710798>dU，說明廣義差分方程已無自相關，同時可決系數(shù)，t、F統(tǒng)計量也達到理想水平。最終的模型為：Yt=-103.28696-443.9982X1+461.4904X3+2.185009X4六、模型經(jīng)濟意義及結論影響房地產價格的因素有：全國人均可支配收入、貸款利率、準備金率。其中全國人均可支配收入影響程度最大由于其P值最小。而準備