二、构建模型
1、影响北京市商品房价的因素
政府和房地产开发商是开发商品房的主动力。某种程度上来说，房价升降的主动权掌握在政府手中。经过调研，推出影响北京商品房价的七大因素：历年销售面积，历年总投资额，历年的实际开发面积，常住人口总量，历年城镇居民的人均可支配收入，历年交通建设的投资额，历年外资流入房地产的金额。时间段为1992－2009，该时期房价的形成基本取决于市场，研究结果会比较客观。
2、模型建立
为能得出尽可能客观的结论，对这些因素都进行合理量化。收集了1992－2009年间的所需数据。应用计量经济学理论，建立了计量模型，使得分析结果更为科学、可信。
（1）模型中变量类型
解释变量：北京市商品房历年房价。
被解释变量：北京市商品房的历年销售面积，北京市房地产行业的历年总投资额，房地产行业历年的实际开发面积，北京市常住人口总量，北京市每年城镇居民的每人可支配收入，历年交通建设的投资额，历年外资用于房地产的金额。
（2）模型假设
该变量模型是一个单方程线性多元回归方程，符合该方程的所有经典假设，运用最小二乘法求得系数。
PRICE = C（1）*POPULATION + C（2）*INVESTAREA + C（3）*INCOME + C（4）*AREA + C（5）*INVEST + C（6）*TRAFFICINVEST +C（7）*FOREIGNINVEST+C （8）（2-1）
因变量：PRICE
自变量：POPULATION——北京市常住人口总量
INVESTAREA——房地产行业历年实际开发面积
INCOME——北京市每年城镇居民的每人可支配收入
AREA——北京市商品房的历年销售面积
INVEST——北京市房地产行业的历年总投资额
TRAFFICINVEST——历年交通建设的投资额
FOREIGNINVEST——历年外资用于房地产的金额
（3）模型变量的显著性检验
将所有数据输入E-views软件后，模拟得到方程，分析后发现自变量：房地产行业历年的实际开发面积，历年交通建设的投资额，历年外资用于房地产的金额并
不显著，p值均大于0.05，将这三个变量分别进行相关性分析后（运用散点图）发现与其余变量都不存在显著的线性相关，故将其剔除。
（4）模型检验
把剩余变量重新组合，分析因变量与自变量的线性关系，发现area与price并非线性，所以对area进行取对数处理，得出近似线性的关系。将这些变量组合，生成新方程，检验异方差，序列相关发现方程存在序列相关，R-squared较低为0.933576，还需进一步修正。得到的相关数据和方程为：
PRICE = C（1）*POPULATION + C（2）*INVESTAREA + C（3）*INCOME + C（4）*lnAREA + C（5）（2-2）
Se：4.668218 0.163518 0.127150 702.7158 4908.762
T：-3.174660 -5.292548 5.918488 5.017476 -1.648211
R-Squared：0.933576 F：35.13672 DW：1.828499
C1=-14.82001 C2=3525.860 C3=-0.865429 C4=0.752533 C5=-8090. 672
其中：
POPULATION——北京市常住人口总量；INVESTAREA——房地产行业历年实际开发面积；
INCOME——北京市每年城镇居民的每人可支配收入；lnAREA——北京市商品房历年销售面积的对数
（5）模型进一步修正
分析所得方程，发现存在序列相关。故用广义差分法进行修正，得到参数值为：0.081521，还需进行下一步序列相关检验。
（6）模型确认
修正后得到一个新的方程，变量非常显著，R-Squared也达到了0.904608，方程整体显著性较强。
方程的序列相关检验：修正后的模型中Obs*R-squared显示，该方程不存在序列相关，符合单方程多元线性回归的经典假设。
异方差的检验：表中数据指出，方程无异方差。
构造的方程：
PRICE1=-14.90582*POPULATION1+3344.907293*LNAREA1
-0.8137211029*INVESTA-REA1 + 0.7439145923*INCOME1 –
6090.542267 （2-3）
Se：5.005861 917.6346 0.216651 0.134677 6595.512
T：-2.977673 3.645141 -3.755903 5.523694 -0.923437
R-squared：0.904608 F：21.33686 DW：1.902939
其中：
PRICE1——代表商品房价；LNAREA1——代表北京市商品房的历年销售面积的对数；
INCOME1——代表北京市每年城镇居民的每人可支配收入；INVESTAREA1——代表房地产行业历年的实际开发面积；POPULATION1——代表北京市常住人口总量。（7）模型的经济意义解释
POPULATION1的系数为负值代表人口数量越多，房价会下降，这可能与政府采取的宏观调控政策有关，政府为了保证更多的人有房住，会在人口上升的压力下采取行政手段降低房价。INVESTAREA1的系数为负说明供给的土地越多，房价会下降，与供求原理相吻合。INCOME1的系数为正表示随着人民收入的提高，生活水平也会提高，房价自然相应提高。LNAREA1的系数为正指出销售面积对数上升时，房价也会上升，因为利润越高，房地产商会尽力销售越多的房子，最后一项是常数，综合来看，自变量前系数的经济意义比较合理。
（8）模型可信度检验
根据最终的定价模型，代入04、05、06年时各类自变量的相应数值，分别算出05，06，07年的商品房均价为6042元、8148元和9986元，与该三年的实际价格6781元、8792元、11454元相差并不是很大，预测精度分别为：89.10 %，92.68%
和87.18%。由此可知，该模型的预测可靠度较高，预测数值具有一定的参考价值。
房价的计量经济分析 引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。是什么造就了这样的状况。房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。而这场博弈的焦点则是房价问题。如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。 写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。仅仅就几个因素进行分析。 写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。 关键词：房价成本计量假设检验最小二乘法拟合优度 现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。在Eviews软件中选择建立截面数据。现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。令Y=各地区建筑业总产值。（万元）X1=各地区房屋竣工面积。（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。（元/人）X4=各地区人均住宅面积。（平方米）X5=各地区人均可支配收入。（元） 数据如下： Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49
计量经济学论文房价影响因素的实证分析 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
我国房价影响因素的实证分析 【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。 【关键词】房价 Eviews回归分析 一、引言 住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。 二、文献综述 近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。沈悦、刘洪玉(2004)认为如果房地产价格的上涨只是投机造成,缺乏相应的经济基础支持,这种价格上涨会向市场发出错误的信号,造成房地产市场和经济的虚假繁荣[3]。关于房地产市场的调控方式,梁云芳,高铁梅(2006)通过实证认为我国房地产市场只存在局部泡沫,通过利率来调控房地产市场,成效不大,但是信贷规模的变化对房地产
上课材料之二： 第二章 数学基础 (Mathematics) 第一节 矩阵(Matrix)及其二次型(Quadratic Forms) 第二节 分布函数(Distribution Function)，数学期望(Expectation)及方差(Variance) 第三节 数理统计（Mathematical Statistics ） 第一节 矩阵及其二次型(Matrix and its Quadratic Forms) 2.1 矩阵的基本概念与运算 一个m ×n 矩阵可表示为： 矩阵的加法较为简单，若C=A +B ，c ij =a ij +b ij 但矩阵的乘法的定义比较特殊，若A 是一个m ×n 1的矩阵，B 是一个n 1×n 的矩阵，则C =AB 是一个m ×n 的矩阵，而且∑== n k kj ik ij b a c 1，一般来讲，AB ≠BA ，但如下运算是成立 的： ● 结合律（Associative Law ） (AB )C =A （BC ） ● 分配律（Distributive Law ） A (B +C )=AB +AC 问题：(A+B)2=A 2+2AB+B 2是否成立？ 向量（Vector ）是一个有序的数组，既可以按行，也可以按列排列。 行向量(row ve ctor)是只有一行的向量，列向量(column vector)只有一列的向量。 如果α是一个标量，则αA =[αa ij ]。 矩阵A 的转置矩阵(transpose matrix)记为A '，是通过把A 的行向量变成相应的列向量而得到。 显然(A ')′=A ，而且（A +B ）′=A '+B '， ● 乘积的转置（Transpose of ａ production ） A B AB ''=')(，A B C ABC '''=')(。 ● 可逆矩阵（inverse matrix ），如果n 级方阵(square matrix)A 和B ，满足AB=BA=I 。 则称A 、B 是可逆矩阵，显然1-=B A ，1-=A B 。如下结果是成立的： 1111111)()()()(-------='='=A B AB A A A A 。 2.2 特殊矩阵 1）恒等矩阵(identity matrix)
经典计量经济学应用模型 一、单选题 1. 生产函数的要素边际替代率表示的是（ ）。 A ．维持产出不变，增加一单位的某一要素投入，需增加另一要素投入数量 ； B. 维持产出不变，减少一单位的某一要素投入，需增加另一要素投入数量； C ．要素K 对要素L 的边际替代率等于ln()/ln()L K MP K d d L MK ； D ．要素的边际替代率是要素的替代弹性。 2. 两种生产要素的比例的变化率与边际技术替代率的变化率之比叫做 （ ）。 A ．要素的替代弹性 B. 要素的产出弹性 C ．边际技术替代率 D ．技术进步率 3. 下列生产函数中，要素的替代弹性为变量的是（ ） A ．线性生产函数 B. VES 生产函数 C ．C D -生产函数 D ．CES 生产函数 4. 下列生产函数中，要素的替代弹性为∞的是（ ） A ．线性生产函数 B. 投入产出生产函数 C ．C D -生产函数 D ．CES 生产函数 5. 下列生产函数中，要素的替代弹性分别为0和1的是（ ） A ．线性生产函数和C D -生产函数 B. 投入产出生产函数和C D -生产函数 C ．C D -生产函数和线性生产函数 D ．CES 生产函数和投入产出生产函数 6. 狭义技术进步是指（ ）。 A ．生产水平的提高 B. 产品价格的提高 C ．要素质量的提高 D ．管理水平的提高 7. 在C D -生产函数Y AL K αβ=中（ ）。 A ．α和β是产出弹性 B. α和β是边际产出 C ．α和β是替代弹性 D ．A 是要素替代弹性
8. CES 生产函数/12()m Y A K L ρρρδδ---=+中，01ρ<<，1δ越接近于1，表示 （ ）。 A ．资本密集度越高 B. 资本密集度越低 C ．技术进步程度越高 D ．技术进步程度越高 9. 中性技术进步中，希克斯中性进步指的是（ ）。 A ．要素之比/K L 不随时间变化 B. 劳动产出率/Y L 不随时间变化 C ．自资本产出率/Y K 不随时间变化 D ．资本密集度/L K E E ω=随技术 进步变大 10.当需求完全无弹性时，表示（ ） A ．价格与需求量之间存在完全线性关系 B.价格上升速度与需求量下降速度相等 C ．无论价格如何变动，需求量都不变 D ．价格上升，需求量也上升 11. 关于扩展的线性支出系统需求函数模型： (),1,2,,i i i j j j i b q r I p r i n p =+-=∑L 下列说法不正确的是（ ） A ．j γ是第j 种商品的基本需求量 B.i b 是第i 种商品的边际消费向 C ．()j j j I p r -∑是剩余收入用于购买第j 种商品的支出 D ．1i i b ≤∑ 12. 直接效用函数蒋孝勇表示为下列哪一项的函数（ ）。 A ．商品供应量 B. 商品需求量 C ．商品价格 D ．收入 13. 消费函数模型的一般形式为（ ）。 A ．t t t C Y αβμ=++ B. 011t t t C Y C ββμ-=++ C ．1(,)t t t t C f Y C μ-=+ D ．1(,)t t t t C f Y Y μ-=+ 14.下面四种单方程需求模型中，不能用于分析价格队需求量影响的模型时 （ ）。 A ．线性需求函数模型 B. 对数线性需求函数模型 C ．耐用品消费调整模型 D ．状态调整模型
计量经济学实践报告： 影响我国房地产价格因素的分析 学生姓名： 学号： 学院：商学院 专业: 国际贸易 指导教师：
摘要：房地产，一个与社会大众息息相关的名词，一个牵动许多购房者神经的名词。眼下的房价无疑是最火热的焦点。本文选取1991-2005年相关的数据，应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响我国房地产价格的各因素进行检验，并对其影响程度的大小进行定量分析，修正等一系列的工作，最后确定一个较好的拟合模型，进一步明确和完善相关的经济学知识。以上过程都通过EVIEWS在计算机上实现。最后，对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 关键词：房地产价格物价城镇居民收入建材价格 一、问题的提出 近几年来，房地产价格急剧上涨，使得房地产问题变得异常尖锐。今年的经济工作会议和十七大以及年初的两会，对房地产行业的发展持有肯定的表述，房地产业在促进国民经济稳定健康增长，全面改善城乡居民居住状况发挥了巨大的作用，最近几年房地产发展的情况可以看得出来，城乡住宅的建筑量每年保持在13亿平方米，城镇是 5.5—6亿平方米，竣工量是很大的。过去有厂房集中建房，商品房的比例不大，最近的比例很多，达到了80%。人均住房面积大幅度的提升，1978年人均居住面积是2.6平方米左右，现在已经达到了27平方米/人均，这在世界上也是令人瞩目的。人均住房面积的增长是伴随着人口快速增加提升的，房地产业发展给国民经济以及人民生活带来的积极影响，包括对GDP的贡献率，最高峰达到了5.2%，平均水平是4.5%。 我国房地产还是一个年轻产业，自从1990年国务院55号令对土地交易的法律承认开始，标志着我国房地产商品化的开始，到目前为止，已经有17年的发展历史了。这15年来，我国房地产大体经历了三个阶段，就是说1990至1996年为一个阶段，这时的消费者对产品的要求不高，还仅仅只是提供一个居所，对劣质产品、市场需求不是太看重，但市场在起步，总的来说是卖方市场；第二个阶段是从1996年至2000年，随着1998年取消福利分房以后，房地产市场的购房主体发生了变化，集团购买基本退出市场，而个人消费成为主体，购房主体个人化已是一种不可逆转的趋势。随着市场经济的快速发展，除国有、集体所有的房地产公司外，大量的中外合资、合作、独资、私营的房地产企业参与房地产的开发销售。房地产市场开发主体的多元化和购房主体需求的多样化，房地产市场开始完全市场化。第三阶段是在2000年以后，整个中国的房地产快速发展，我国地产市场进入到大规模的市场化开发阶段。从2000年到2005年，我国度过了地产15年这场大戏中分量最重的五年，房地产进入以“ 新产品主义” 为开发导向。2000年以后，整个中国的房地产快速发展，这时不仅要有理念，还要有文化，还要讲产品，是我国房地产发展最为迅速的时期。 二、经济理论陈述 无论是以攫取高额利润还是以快速回笼资金为主要目标，厂商在为楼盘确定价格时通常需考虑三个因素：一是成本——地价、建安成本、税收及其他费用的总和。二是竞争——市场供求总量、直接与间接竞争对手们的价格情况。三是消费者——目标消费者能够接受何种价格。三种因素在楼盘最终定价中所起的作用显然不一样，一般说来市场供求总量与竞争对手的价格只是参考，而成本与消费者则是决定价格策略的根本因素。因此,我选取了建筑材料价格,城镇居民收入,城镇物价指数,城市人口四个因素作为解释变量。一方面，资本
房价的计量经济分析
计量经济学 课程论文 论文题目房价的计量经济分析 学院经济与管理学院 专业投资学 年级 2014 学号 201424015118 学生姓名黄锦恒 完成时间 2016 年 12 月
房价的计量经济分析 摘要：2015年以来全国整体的楼市销售在政策不断利好的刺激下，温和回暖。2015年是国企改革深化的关键之年。虽然此前国企改革进度总体来说低于预期，但从2015年年初至今，尤其是两会以后，相关政策密集出台，“1+N”国企改革文件出台的预期逐渐加强。由于一线城市在经济增长、产业聚集以随着政府一系列关于房地产政策的出台，我国房地产行业出现回暖迹象，许多城市的房价都在上升期。2015年1至6月份，全国商品房销售面积同比增长3.9%，而1至5月份为下降0.2%，热点城市住宅交易量明显上升。在住宅交易回暖的过程中，房地产市场出现新的运行特征，将对房地产业数量型增长模式提出巨大挑战，值得高度关注。 关键词：房价成本；计量假设检验；拟合优度 1.引言 近年以来，房地产业迅速发展，价格持续稳定上涨，已远远超过一般人所能承受的经济能力。过高的房价有可能超出经济系统的承受能力，从而最终影响经济的稳定。为此基于对我国房价上涨的成因分析，并有针对性地提出了解决房价问题的对策建议2.理论基础 房产是指建筑在土地上的各种房屋，包括住宅、厂房、仓库和商业、服务、文化、教育、卫生、体育以及办公用房等。地产是指土地及其上下一定的空间，包括地下的各种基础设施、地面道路等。房地产由于其自己的特点即位置的固定性和不可移动性，在经济学上又被称为不动产。可以有三种存在形态：即土地、建筑物、房地合一。根据经济学原理，商品的价格由供求变化决定。若供过于求，则价格下降，反之，价格上升。供给与需求理论就是通过协调供给与需求的关系以使产品达到一种均衡价格，住房作为
第十一章短期经济波动模型：产品市场和货币市场的共同均衡 第一节品市场的均衡：IS曲线 第二节币市场的均衡：LM曲线 第三节品市场和货币市场的共同均衡：IS— LM模型 第一节产品市场的均衡：IS曲线 一、IS曲线的前提条件：产品市场均衡 产品（在既定市场价格下）市场上的供给和需求相等。 二、IS曲线的含义与推导 （一）IS曲线的含义 1、IS曲线画出了产品市场上利率与收入水平之间的负相关关系。 概念P84第5行文字：IS曲线是使投资与储蓄相等时所有代表均衡利率与均衡国民收入的组合轨迹。 1）IS曲线画出了产品与服务市场上产生的利率与收入水平之间的负相关关系。 2）IS曲线背后对应的是一个均衡的产品与服务市场，即对任何一个给定的利率而言，存在使产品市场均衡的收入水平。 3）利率之所以成为影响产品与服务市场均衡的重要因素，是因为利率是计划投资融资的借贷成本。也就是说利率的变动将影响计划投资的变动，进而造成总支出的移动，从而改变均衡产出。
P85 图11-1 IS曲线 （二）IS曲线推导 1、P86图11-2，IS曲线四象限推导，不做要求，课堂画图示意
三、IS 曲线斜率及其变动……掌握 （一）IS 曲线的斜率 两部门经济IS 曲线斜率：d β--1 三部门经济IS 曲线斜率：d t )1(1---β 四部门经济IS 曲线斜率：d t γβ+---)1(1 结论： 1、负号表示IS 曲线的利率和收入是反方向变动。 2、曲线越平缓越小投资对利率越敏感IS 1←→-←→ ↑←→d d β。反之…… 3、曲线越平缓越小边际消费倾向越大IS 1←→-←→↑←→d ββ。反之…… 4、税率t 、边际进口倾向γ：越大，IS 斜率越大，IS 曲线越陡峭。
第五章 单方程计量经济学应用模型 一、填空题： 1．当所有商品的价格不变时，收入变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比叫做需求的 。 2．对于生活必需品，需求的收入弹性i E 的取值区间为 ，需求的自价格弹性的取值区间为 。 3．当收入和其他商品的价格不变时，第j 种商品价格变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比，叫做需求的 。 4．替代品的需求互价格弹性ij E 0；互补品的需求互价格弹性 ij E 0；无关商品的需求 互价格弹性 ij E 0。 5．吉芬商品的需求自价格弹性 0。 6．西方国家发展的需求函数模型的理论模型，是由 函数在 最大化下导出的。而对数线性需求函数模型和线性需求函数模型则是由 拟合得到的。 7．在线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p V p b r q 中，V 表示总 ，i r 表示第i 种商品的 需求量，i b 表示第i 种商品的边际 份额。 8．在扩展的线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p I p b r q 中，I 表示 ，i r 表示第i 种商 品的 需求量，i b 表示第i 种商品的 消费倾向。 9．在绝对收入假设消费函数模型C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数a 表示 ， 且a 0； t t Y C 10ββ+=，参数b 1＜0，表示递减的边际消费倾向。 10．在绝对收入假设消费函数模型 C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数b 1 0，以反映边际消费倾向 规律。
计量经济学课程论文论文题目：国生产总值对固定资产投资的影响 学生： 学号： 专业： 班级： 指导教师： 完成日期：年月日
摘要 随着我国经济日以不断的增长，在国民经济的发展过程中,固定资产投资对国民 经济的增长起着重要的作用。而在目前的经济现状中，国生产总值与固定资产投 资之间存在共存趋势。本文从国生产总值及固定资产投资的关联性出发，通过对 数据模型的设立，讨论了随着我国国民生产总值与固定资产投资的关联性。 关键词：国生产总值；固定资产投资；经济增长：发展； 目录 一、引言 (3) 二、国生产总值与入境旅游的关联性分析 (3)
（一）理论依据 (3) （二）实证分析 (5) 1.模型指标选择 (5) 2.数据来源 (6) 3.模型的设定 (6) 4.模型的估计与检验 (8) 三、结论........................................ 错误!未定义书签。参考文献........................................ 错误!未定义书签。附录 (3)
一引言 随着世界经济逐渐走强，我国经济也快速增长。投资是总需求的一个组成部分，从而带动总产出的水平的增长，投资可以形成新的后续生产能力，为长期的经济增长提供必要的物质和技术基础。文献检索发现，关于固定资产投资和国生产总值的相关性研究有很多，大多为回归分析，协整方差等。并对它们进行了序列相关系检验及修正，异方差检验及其修正，最后给出了相应的修正模型(ECM)。检验结果表明，中国经济的增长是固定资产投资增长的重要原因，最后，结合实证分析得出一些结论，并给出一些建设性的建议。 综上，推断国生产总值对固定资产投资有影响，国生产总值的提高会引起固定资产的增长。本文借鉴他人在针对相对国生产总值与固定资产投资的关系的研究，提出了国生产总值对固定资产投资有影响的论点，之后通过模型对此进行实证分析。本文安排如下：第一部分，引言；第二部分，梳理相关理论研究文献并通过建立模型，进行二者的关联性分析；第三部分，结论。 二国生产总值与固定资产投资的关联性分析 （一）理论依据 1.根据哈罗德--萨缪尔森效应理论论证相对劳动生产率与汇率的关系。 唐旭和钱士春在《相对劳动生产率变动对人民币实际汇率的影响分析－哈罗德--萨缪尔森效应实证研究》中从国相对劳动生产率对相对价格的影响、国际中两国相对劳动生产率对两国相对价格的影响两方面进一步研究了相对劳动生产率对实际汇率的影响。 文章以第二产业与第三产业分别作为贸易与非贸易部门，通过构造第二、三产业劳动生产率与价格缩减指数等数据，发现我国贸易部门相对于非贸易部门的相对劳动生产率一直在上升，非贸易部门相对于贸易部门的相对价格也在上升，符合哈罗德--萨缪尔森效应理论所描述的特征。进一步研究表明，两部门相对生产率对相对价格影响显著，两者呈正向关系，贸易部门与非贸易部门的劳动生产
我国房价影响因素的实证分析 【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。 【关键词】房价 Eviews回归分析 一、引言 住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。 二、文献综述 近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。沈悦、刘洪玉(2004)认为如果房地产价
计量经济学试题一 一、判断题（20分） 1．线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（） 2．多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。（） 3．在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。（）4．总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。（） 5．线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（） 6．判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。（）7．多重共线性是一种随机误差现象。（） 8．当存在自相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的。（） 9．在异方差的情况下，OLS估计量误差放大的原因是从属回归的变大。（）10．任何两个计量经济模型的都是可以比较的。（） 二．简答题（10） 1．计量经济模型分析经济问题的基本步骤。（4分） 2．举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。（6分） 三．下面是我国1990-2003年GDP对M1之间回归的结果。（5分） 1．求出空白处的数值，填在括号内。（2分） 2．系数是否显著，给出理由。（3分） 四．试述异方差的后果及其补救措施。（10分）
五．多重共线性的后果及修正措施。（10分） 六．试述D-W检验的适用条件及其检验步骤？（10分） 七．（15分）下面是宏观经济模型 变量分别为货币供给、投资、价格指数和产出。 1．指出模型中哪些是内是变量，哪些是外生变量。（5分） 2．对模型进行识别。（4分） 3．指出恰好识别方程和过度识别方程的估计方法。（6分） 八、（20分）应用题 为了研究我国经济增长和国债之间的关系，建立回归模型。得到的结果如下：Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 06/04/05 Time: 18:58 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(DEBT) 0.65 0.02 32.8 0 Adjusted R-squared 0.983 S.D. dependent var 0.86 S.E. of regression 0.11 Akaike info criterion -1.46 Sum squared resid 0.21 Schwarz criterion -1.36 Log likelihood 15.8 F-statistic 1075.5 Durbin-Watson stat 0.81 Prob(F-statistic) 0 其中，GDP表示国内生产总值，DEBT表示国债发行量。 （1）写出回归方程。（2分） （2）解释系数的经济学含义？（4分） （3）模型可能存在什么问题？如何检验？（7分）
r Y Y Y Y O 短期经济波动模型：产品市场和货币市场的共同均衡 第一节 产品市场的均衡：IS 曲线 一、IS 曲线的前提条件：产品市场均衡 IS 曲线是以产品市场的均衡为前提的。在这里，价格假定不变。IS 曲线是反映利率和收入间相互关系的曲线。这条曲线上任何一点都代表一定的利率和收入的组合，在这样组合下，投资和储蓄都是相等的，即I=S ，从而产品市场是均衡的，因此这条曲线称为IS 曲线。 IS 曲线画出了产品与服务市场上产生的 利率与收入水平之间的负相关关系。 注意：IS 曲线背后对应的是一个均衡的 产品与服务市场，即对任何一个给定的利 率而言，存在使产品市场均衡的收入水平。 利率之所以成为影响产品与服务市场均衡的重要因素，是因为利率是计划投资融资的借贷成本。也就是说利率的变动将影 响计划投资的变动，进而造成总支出的移动，从而改变均衡产出。 二、IS 曲线的推导 第一种思路是通过总支出理论中的凯恩斯交叉图开始推导出利率和均衡产出水平间的负相关关系。 凯恩斯交叉图说明了家庭、企业和政府支出计划如何决定国民收入（Y ）的。 由于利率是为投资项目融资借贷的成本，所以利率上升将减少计划投资，即投资是利率的递减函数，也就是说I(r)是减函数。 推导逻辑：
IS 曲线的推导：从产品市场均衡角度 在上章关于均衡国民收入的介绍中，我们知道当产品和服务市场达到均衡时，投资与储蓄必然相等。 如果把I=S 看成产品和服务市场均衡条件的另一种表述，并且只考虑两部门简单经济。我们还可以通过下面简单的代数推导出Y 和r 的负相关关系： ()是减函数定义）（均衡条件）沿用线性函数假设： r dr e I Y Y Y C Y I C Y S S I dr e I Y C Y 11(&&?--+=-+=?--=-=?-==-=+=β αβαβαβα 三、IS 曲线的斜率及其移动 在两部分经济中，均衡收入的代数表达式可以写成： ()()βα--+=1/dr e Y 若表达成利率r 的函数，即IS 曲线（纵轴r ；横纵Y ）：
短期经济波动模型[中期趋势与短期波动] 股市的中期趋势对投资者来说最为珍贵，看清楚中期的趋势将对投资的业绩产生重大的影响，而短期的波动也同样有意义，而短期的波动可以使投资者在看清中期趋势的基础上赚更多的钱，那么让我们来分析一下目前市场的中期趋势和短期波动是什么呢？ 首先，中期趋势是由流动性和经济的基本面决定的，当两者同时向上，市场将会呈现牛市，当两者同时向下，市场将会呈现熊市。今年的货币政策比去年要宽松很多，为防止经济惯性下滑，国内政策面会加大“预调微调”力度，二季度基调是“稳中见松”。一方面，本周央行公开市场操作将净投放资金520亿元。央行公开市场已连续四周实现净投放，净投放资金共计2080亿元。另一方面，国家将加大政府投资来对冲房地产投资下滑，通过政府支出的加大、信贷的放松、大型项目的开工来稳定经济增长。中国证监会主席郭树清从上台以来就一直强调蓝筹股的投资价值，并且陆续推出了很多利好蓝筹股的措施。因此，金融、蓝筹，包括券商板块将是大盘继续上涨的着力点，券商创新大会已经在5月上旬召开了，金融创新和改革将持续利好股市。从经济基本面来讲，国家发改委、统计局、工信部等联合调研发现，各地天气转好后施工有所加快，预计二季度开始，将逐季比一季度经济好转。不过也有判断认为，整个经济去库存在二季度仍会继续，因此二季度才可能是底部。目前国家信息中心、渣打银行、中信建投等纷纷预测表示，二季度经济同比增速比一季度还要低，不排除低于8%的可能。因此就全年而言，经济将在二季度见底。 其次，什么因素会造成眼下中国股市的短期波动呢，主要是欧洲带来的不确定性。法
国方面，社会党人奥朗德击败现任总统萨科齐，成为新一任法国总统。但投资者依然担忧其上台后的计划，包括对富人和金融交易所征的税收，以及在更长时间框架内实施减赤的计划。希腊方面，选民对财政紧缩措施表达不满情绪，但对投资者而言可能伴随着更严重后果和更大的惊讶。当地时间周日投票结果统计完成95%后显示，希腊支持纾困方案的两个主要政党未能赢得组建联合政府所需的议会多数席位。新一轮选举最快将在下个月敞开大门。 总而言之，中国股市在经济见底，货币政策宽松的前提下应该是中期震荡向上的，而震荡的因素主要是短期欧洲的因素，短期的波动又将会为A股的投资者带来逢低建仓的机会。 感谢您的阅读！
北京房价影响因素回归分析 摘要研究选择北京地区房价与多个可能相关的变量, 建立计量经济学模型从而估计各因素的影响程度。通过数据采集后，画图，看走势，合理建立多元回归公式化的预测模型, 借助SAS软件,首先对模型进行共线性检验，筛选变量，得到共线性处理后的多元回归模型。然后进行经济意义检验，统计学检验（拟合优度，显著性检验），计量经济学检验（异方差检验，序列相关性检验），最后基于模型对房价进行了预测检验。 关键词房价多元回归线性模型计量经济学检验统计检验
1 引言 改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的房价也一直在快速增长。为了研究房价增长的主要因素，分析房价的变动规律，从数字上进行更加严密的分析，需要建立计量经济学模型，从而找出谁是影响房价的最重要的因素。 我平常看《财经郎眼》节目，最近的一期讨论了中国房价的未来走势问题，郎咸平教授说，房价他不敢预测，因为无法预测。并且强调自己擅长逻辑分析，对于计量并不擅长。在三剑客环节，马光远教授提出影响房价的五大因素是：一货币发行量，二供求关系，三中国经济的发展，四城镇化水平，五土地政策。 对此我要做出更深的探究，到底它们是如何影响的呢，影响多大程度。其中对于土地政策无法量化，暂不研究。 本文主要针对1997—2012年间，北京房价的变化及其影响因素进行分析，通过收集北京地区生产总值，北京人均收入，常住人口，常住外来人口，商品房施工面积，竣工面积，销售面积，待销售面积，以及全国GDP，货币和准货币(M2)供应量（以下简称人民币发行量），城镇化水平的数据，建立统计模型。（全国性的房价我个人认为数据并不合理，不具有代表性，所以研究地方）
第七章 计量经济学应用 §7.1 计量经济学模型的设定 计量经济学模型设定的主要根据： 1） 研究目的； 2） 已有理论模型。 通常是根据研究目的所涉及的范围，决定需要分析哪些经济变量之间的关系。再设定这些变量之间的关系式。 设定变量关系式可以根据已有的理论模型、经济恒等式、经济关系式来确定（可能需要进行一定的修改）。若没有已知的关系式可用，可以根据研究目的，人为设定。 变量间具体表达式的选择 若经济理论已给出具体表达式，就直接套用。否则，可以直接假设为线性函数。其原因是经济中的所使用函数大多数都认为是连续可微的函数，因而可以用线性函数近似。 §7.2 数据调整 由于统计指标与经济变量的含义、口径一般不会一致。在模型估计之前，如有可能，应先进行调整，使统计指标的口径尽可能的接近经济变量的含义。 §7.3 变量的选择 基于上述同样的原因，及统计指标间的相关性，在设计模型结构时，需要筛选变量。 假设模型已转化为简化型，即设模型为 ??? ????++++=++++=++++=k p kp k k k p p p p x x x y x x x y x x x y εαααεαααεαααΛΛΛΛ2211222221212112121111 变量筛选有两层含义： 1） 对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ有重要影响的外生变量是否都选入模型了？ 2） 模型内的外生变量T p x x x ),,,(21Λ对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ是否都有重要影 响？ 判别准则 1） 复相关系数R （一般要求R>0.8），或方程的F -统计量； 一般来说，若R>0.9或经F-检验是显著的，则从整体上说，方程几乎包含了对响应变量有重要影响所有外生变量，外生变量对内生变量有较强的解释能力，否则，表明方程遗漏了一些对内生变量有重要影响的变量，需要增加外生变量。 当模型用于结构分析时，R 值可以低一些，用于预测时，R 值应比较大。 2） 系数显著性检验t -统计量。 下面介绍几种常用的变量筛选算法。这些算法都是一对多回归模型的搜索算法。 记in Ω是在回归模型内的预测变量集，out Ω是在回归模型外待检的预测变量集，del Ω是
关于房价问题的初步分析 引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。是什么造就了这样的状况。房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。而这场博弈的焦点则是房价问题。如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。 写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。仅仅就几个因素进行分析。 写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。 关键词：房价成本拟合优度 现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。在Eviews软件中选择建立截面数据。现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。令Y=各地区建筑业总产值。（万元）X1=各地区房屋竣工面积。（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。（元/人）X4=各地区人均住宅面积。（平方米）X5= 各地区人均可支配收入。（元） 数据如下： Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49 27949354 17730.00 2727006. 100569.0 24.43530 9262.460 31272779 16183.90 2429352. 127430.0 31.02330 13179.53 6227073. 4017.600 910691.0 66407.00 20.75480 6778.030 5493441. 2952.100 553611.0 108288.0 30.29870 9999.540
建立计量经济学模型的步骤和要点 | [<<][>>] 一、理论模型的设计 对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。例如上节中的生产函数 就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1. 确定模型所包含的变量 在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。 关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
第一章绪论 一、单项选择题 1、变量之间的关系可以分为两大类，它们是【】 A 函数关系和相关关系 B 线性相关关系和非线性相关关系 C 正相关关系和负相关关系 D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指【】 A 变量间的依存关系 B 变量间的因果关系 C 变量间的函数关系 D 变量间表现出来的随机数学关系 3、进行相关分析时，假定相关的两个变量【】 A 都是随机变量 B 都不是随机变量 C 一个是随机变量，一个不是随机变量 D 随机或非随机都可以 4、计量经济研究中的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【】 A 总量数据 B 横截面数据 C平均数据 D 相对数据 5、下面属于截面数据的是【】 A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值 6、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【】 A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据D原始数据 7、经济计量分析的基本步骤是【】 A 设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B 设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C 个体设计→总体设计→估计模型→应用模型 D 确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 8、计量经济模型的基本应用领域有【】 A 结构分析、经济预测、政策评价 B 弹性分析、乘数分析、政策模拟 C 消费需求分析、生产技术分析、市场均衡分析 D 季度分析、年度分析、中长期分析 9、计量经济模型是指【】 A 投入产出模型 B 数学规划模型 C 包含随机方程的经济数学模型 D 模糊数学模型 10、回归分析中定义【】 A 解释变量和被解释变量都是随机变量 B 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C 解释变量和被解释变量都是非随机变量 D 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 11、下列选项中，哪一项是统计检验基础上的再检验(亦称二级检验)准则【】 A. 计量经济学准则 B 经济理论准则 C 统计准则 D 统计准则和经济理论准则