计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析

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投资有较大的影响[4]。许经勇、马原(2005)认为应当把宏观调控的切入点放在直接调控房地产供求上。稳定房地产价格的关键在于实现有效供求平衡[5]。关于房地产市场的调控效果,聂学峰等(2005)运用相关分析、Granger因果关系检验和协整分析方法对我国货币政策影响房地产市场的效应与时滞进行实证分析,表明货币政策能够影响房地产投资和价格,货币供应量对房地产市场的影响比利率政策更为显著[6]。李健飞等(2005)利用Johansen协整检验分析了银行信贷与房地产价格的长期关系和因果关系[7]。对这一轮的房地产调控的效果,何艳(2006)认为:一是普通商品房供应增加,小户型房价上涨得到一定控制;二是投机行为得到抑制,外资炒房更为规范;三是信贷收紧,购房者更为谨慎;四是房地产开发企业囤地囤房受到抑制[8]。杨玉珍、文林峰(2005)认为在金融政策方面,可以采取严控信贷政策的措施。在土地政策方面可以实施最严格的土地控制政策[9]。张琦(2006)认为我国房地产业的调控效果不尽如人意的原因有以下几点:决策层对市场判断有分歧;政策执行环节(管理机制)有问题;房价信息失真;宏观调控政策在综合应用中不协调、不规范[10]。程建胜(2007)认为2003年以来,国家综合运用行政、财税、金融、土地等手段逐步加大了房地产宏观调控力度,但效果并不尽如人意,房价持续上涨、市场秩序混乱等问题依旧比较突出[11]。从上述文献中可以看出,学者们对房地产市场的判断存在分歧,对房地产市场宏观调控的效果存在争议,本文对我国30个省份的有关资料进行进行理论与实证分析。以期从中找出影响房地产价格的重要因素，并相应地提出解决措施。根据一些专家、学者的研究及现实生活经验，我认为这些因素为：1、人均可支配收入

人均可支配收入是居民购买力的体现，居民购买房屋一般是在其购买力达到一定水平后．因此分析、房价影响因素需要考虑人均可支配收入

2、房屋平均造价，房地产行业属于成本投入比较大的行业．研究房价就必须考虑其单位成本，即房屋平均造价。

3、房屋销售面积，房屋销售面积是房地产市场需求的直观体现

4、房屋竣工面积，房屋竣工面积是房地产市场供给的主要体现

二、模型的建立

（一）模型初步提出

为全面反映我国房屋价格的现状，选择分地区的“商品房平均售价”为被解释变量．包括31个省、市、自治区和直辖市的商品房平均售价。令解释变量“人均可支配收入”为X1．“房屋平均造价”为 X2，“房屋销售面积”X3为，“房屋竣工面积”为X4。从(2007年中国统计年鉴》收集到如下数据，见表1

表1 2006年我国房屋价格及影响因素数据

地区人均可支配收

入

房屋平均造

价

房屋销

售面积

房屋竣

工面积

商品房平均

售价

北京19977.52 2393 2607.62 4395.4 8280 天津14283.09 2327 1458.6 2723 4774 河北10304.56 1423 1817.94 9598.2 2111 山西10027.7 1350 791.64 3938.7 1988 内蒙古10357.99 1120 1428.97 4222 1811 辽宁10369.61 1336 3006.61 10241.8 3073 吉林9775.03 1201 974.91 3807.4 2010 黑龙江9182.31 1230 1482.71 4104.1 2196 上海20667.9 3089 3025.4 4901.5 7196 江苏14084.26 1502 6101.15 17056 3592 浙江18265.1 1679 3544.96 14925 4774 安徽9771.05 1235 2307.83 8371.3 2322 福建13753.28 1372 2021.69 5597.9 3994 江西9551.12 867 1777.19 6074.6 1708 山东12192.24 1279 4172.21 18680.6 2541 河南9810.26 1100 2409.33 18733.1 2012 湖北9802.65 1608 2038.46 6871.2 2556 湖南10504.67 1172 2021.61 8423.3 1928

广东16015.58 2142 5178.56 14886.1 4853 广西9898.75 914 1502.61 5373.7 2195 海南9395.13 1491 203.43 633.9 3787 重庆11569.13 1415 2228.46 5622.5 2269 四川9350.11 948 4100.15 10933.6 2271 贵州9116.61 943 880.95 2831.5 1780 云南10069.89 1413 1693.07 6218.2 2380 西藏8941.08 1620 57.1 891.7 1976 陕西9267.7 1587 1116.51 4373.8 2461 甘肃8920.59 957 515.48 1500.7 1780 青海9000.35 1311 119.69 650.6 1921 宁夏9177.26 1021 379.99 1141.5 2063 新疆8871.27 1076 892.4 4773.9 1858 建立线性回归模型为：

Y= β

0+β

X1+β

X2+β

X3+β

X4+U

（二）参数估计

利用Eviews软件进行回归估计，结果见表2

表2 Eviews回归结果分析

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/07/11 Time: 20:17

Sample: 1 31

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -2043.582 381.4455 -5.357468 0.0000

X1 0.354723 0.061330 5.783840 0.0000

X2 0.798252 0.370250 2.155982 0.0405

X3 0.092868 0.149369 0.621738 0.5395

X4 -0.057003 0.037343 -1.526448 0.1390 R-squared 0.907951 Mean dependent var 2918.065 Adjusted R-squared 0.893790 S.D. dependent var 1594.208 S.E. of regression 519.5504 Akaike info criterion 15.49049 Sum squared resid 7018247. Schwarz criterion 15.72178

根据表2数据．模型估计的结果为：

y=-2043.528+0.354723x1+0.798252x2+0.092868x3-0.057003x4

(381．4455) (0．061330) (0．370257) (0．149396) (0．037343) t=(一5．357468)(5．783840) (2．155982) (O ．621738) (一1.526448) R 2=0．907951，F 检验值df=64.1148 （三）多重共线性的检验与修正

该模型表明R =0.9079，R2=O.8937，可决系数较高F 检验值=64.0655，大于F 0.025(4,26)=2.74，明显显著。但是当显著性水平a=0.1时t 0.05(27) =1.703，x3、x4系数的t 检验不显著，可能存在着多重共线性

计算各解释变量的相关系数．得相关关系矩阵，结果见表3。表3 解释变量的关系矩阵

X1 X2 X3 X4 X1 1.000000 0.818220 0.548230 0.284944 X2 0.818220 1.000000 0.281530 0.005798 X3 0.548230 0.281530 1.000000 0.840287 X4

0.284944

0.005798

0.840287

1.000000

由解释变量的关系矩阵可以看出，有些变量之间的相关关系不明显。进一步精确地研究该模型的多重共线性．需采用逐步回归的办法。分别做Y 对X1 X2 X3 X4 的一元回归，结果见表4。

表4 解释变量的一元回归变量 x1

x2 x3 x4 参数估计量 0.4484 2.8270 0.1864 0.0288 t 统计量 13.2779 9.3839 2.3397 0.5112 R 2

0.8587 0.7527 0.1588 0.0089

Adjusted R-squared

0.8539 0.7441 1.1298 -0.0252

其中，加入x1的方程Adjusted R-squared 最大，以x1，为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果见表5

变量 X1

X2 X3 X4 Adjusted R-squared X1 X2

0.3177 （6.1671）

1.0780 （3.1042）

0.8874

Log likelihood -235.1027 F-statistic 64.11481 Durbin-Watson stat 2.188557 Prob(F-statistic) 0.000000

X1 X3 0.4900

（12.7200）-0.1714

(-1.9676)

0.8670

X1 X4 0.4739

（14.9778）-0.0562

(-2.8223)

0.8822

比较得知，新加入X2的方程修正的可决系数 =0．8874，改进最大，且各参数的t 检验显著，选择保留x2再加入其他新变量逐步回归,结果见表6

表6

变量X1 X2 X3 X4 Adjusted

R-squared

X1 X2 X3 0.3587

(5.7136) 0.9324

(2.5287)

-0.0963

（-1.1313）

0.8885

X1 X2 X4 0.3684

(6.4968) 0.7799

(2.1825)

-0.0376

（-1.8313）

0.8961

在x1 x2 基础上加入 x4后的方程的修正可决系数明显增大，且当可决系数仅=O.1的时候，t

0.05

(27)=1.703使得各个参数的t检验都显著。加入X3之后虽然有所增大,当但当可决系数为0.1的时候，参数的t检验不显著。这说明X3引起多重共线性,应予以剔除。

最后修正多重共线性影响的回归结果为：

Yi=-2150.069+0.3684X1十0.7999X2—0.0376X4

t= (一6．3340)(6．4968)(2．1826)(-1．8313)

R2 =0．9065 F=87．2759

（四）异方差的检验与修正

采用怀特检验的估计结果如表7

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.890015 Probability 0.113330 Obs*R-squared 12.62721 Probability 0.125336

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 06/09/11 Time: 00:16

Sample: 1901 1931

Included observations: 31

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1897429. 1621624. 1.170080 0.2545

X1 -565.8154 300.7768 -1.881180 0.0732

X1^2 0.021832 0.010428 2.093653 0.0480

X2 2450.374 1017.566 2.408075 0.0249

X2^2 -0.752603 0.293214 -2.566739 0.0176

X3 752.4474 418.2275 1.799134 0.0857

X3^2 -0.086521 0.049255 -1.756573 0.0929

X4 -250.0804 123.8407 -2.019371 0.0558

X4^2 0.008933 0.004790 1.865157 0.0756

R-squared 0.407329 Mean dependent var 226395.1 Adjusted R-squared 0.191813 S.D. dependent var 441254.8 S.E. of regression 396684.6 Akaike info criterion 28.85737 Sum squared resid 3.46E+12 Schwarz criterion 29.27369 Log likelihood -438.2893 F-statistic 1.890015 Durbin-Watson stat 1.520036 Prob(F-statistic) 0.113330

由表7可以看出Obs*R-squared=12.62721<16.919所以不拒绝原假设．表明模型方程不存在异方差性。

六、自相关检验与修正

对样本量为31、三个解释变量的模型，在0．05的显著性水平下．查DW 统计表可知dL=1.229．dlx=1.65，模型中DW=2.188557，dlx

Yi=-2150.069+0.3684X1十0.7999X2—0.0376X4

t= (一6.3340)(6.4968)(2.1826)(-1.8313)

R2 =0.9065 F=87.2759

其经济意义为：在假定其他变量不变的情况下,人均可支配收入每增加1元,商品房销售价格就增加0.3684元：在假定其他变量不变的情况下，房屋平均造价每增加1元,商品房售价就增加0.7999元,在假定其他变量不变的情况下,房屋房屋竣工面积面积每增加1万平方米商品房售价就减少0.0376元

结论：经检验结果表明，人均可支配收入、房屋平均造价、房屋竣工面积对房价具有显著性的影响。其中人均可支配收入和房屋造价对房价具有正相关的关系，房屋竣工面积与房价具有负相关的关系。面对我国房价飞涨的局面，这个模型对于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。

政策建议

一、最高限价法的调控

地方政府在土地拍卖时,明确所建房产的房价上限,然后在此基础上以价高者

购得。这样有利于资源更合理的分配,房地产开发商不能再盲目抬高拍卖价格,而必须进行开发核算,这样一来土地开发权将流入到具有开发成本和开发质量优势的开发商手中,这不仅可以很好的遏制房价而且还可以提高资源利用率。当然最高限价法调控政策是一剂猛药,使用需谨慎。

二、政府必须加快廉租房和保障房建设

我国正处于工业化和城市化高速发展的时期,房地产需求旺盛。住房需求是人类的基本需求,保障人民的住房需求是政府的职责所在。在商品房价格水平较高的情况下,政府需要加大廉租房和保障房建设力度,发挥公共财政职能,为中低收入者提供公共产品性质的住房,保障居民的住房需求。

参考文献：

[1]庞皓．2007计量经济学[M ]．北京：经济科学出版社．

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[5]建设部政策研究中心课题组·怎样认识当前房地产市场形势[J]·中国房地产信息2004 (12)

[6]沈悦、刘洪玉·住宅价格与经济基本面: 1995-2002年中国14城市的实证研究[J]·经济研究, 2004 (6).

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[[9]何艳:当前宏观调控对我国房地产业影响研究[J]·价格理论与实践, 2006 (1).

[10]张琦·房地产投资与价格宏观调控效果如何[J]·经济管理, 2006 (21).

[11]程建胜·关于当前房地产宏观调控的几点思考[J]·中国金融, 2007 (16).

[12]格林:计量经济分析[M]·北京:清华大学出版社, 2005.

[13]靳云汇,金赛男等·高级计量经济学[M]·北京:北京大学出版社, 2008.

[14]杨玉珍,文林峰·抑制房价过快上涨宏观调控政策实施效果评价及建议[J]·管理世界, 2005 (6).

计量经济学论文(eviews分析)-房价的计量经济分析

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12篇

计量经济学论文中国商品进口额模型研究摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性一、研究意义改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。二、因素分析及模型建立 1、因素分析一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格

计量经济学论文房价影响因素的实证分析

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

计量经济学期末课程论文范文

中国经济增长影响因素实证分析摘要：改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980～2010年中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。关键词：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析

一、文献综述（一）经济增长理论经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值的（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。（二）影响因素的分析从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有全世界近1/4 的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主导因素。经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。

计量经济学调查报告

大学生月消费支出调查报告一、引言在当前尚且低迷，尚未完全复苏的经济环境下，消费问题被大家广泛关注。物价的连续上涨，直接反映了社会的消费和需求问题。当前的消费市场中，大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。由于大学生年龄较轻，群体较特别，他们有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费有很大影响。特殊群体自然有自己特殊的特点，同时难免存在一些非理性的消费甚至一些消费的问题。为了调查清楚大学生的消费情况，我决定在身边的同学中进行一次消费的调研，对大家的消费进行归宗和分析。二、理论综述我们主要对大学生每人每月消费支出进行多因素分析，并从周围同学搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。影响大学生每人每月消费支出的主要因素如下： 1、学习支出 2、消费收入 3、生活支出三、模型设定 Y：每人每月消费支出 X1：学习支出X2：消费收入 X3：生活支出四、数据搜集 1、数据说明我们特对周围大学生的消费水平做了简单调查，再用计量经济学的知识分析其影响因素。 2、数据的搜集情况人数每人每月消费支出Y 学习支出（X1）消费收入（X2）生活支出（X3） 1760310800450 2630230600400 311002301350880 4420170450250 59601601000800 6580280500300 78702201000650 8300110400190 910501501300900 10126016015001100 11130030015001000 12500190550310 13600180750420 149001401000760

计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析

计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析

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

《计量经济学》期末论文

《计量经济学》期末论文我国居民消费水平的影响因素分析经济学院 09级国际经济与贸易2班晋兆晖 290508210

我国居民消费水平的影响因素分析内容摘要：改革开放以来，随着我国经济的飞速发展，人民生活水平不断提高，居民消费水平也不断增长。消费作为拉动经济发展的重要因素，具有较高的研究价值。本文通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为我国政策制定者提供一定参考。虽然各地区的经济消费结构会有所差异，但总体还是有绝大部分相似之处的。分析之后最终促使消费需求成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。关键词：计量经济模型居民消费水平人均可支配收入居民储蓄一、选题背景消费是经济活动的终点，一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求。但另一方面，消费又是经济活动的起点，是拉动经济增长的动力。一国或某一地区居民的收入水平与其消费需求之间存在着紧密的联系，这一点无论在西方经济学的经典理论中还是在国内外许多学者的实证研究中都得到证实。随着改革开放以来中国经济高速增长，居民生活水平与消费水平也随之不断提升，我国作为一个巨大的消费市场正吸引着来自世界各地的目光。国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费，但是居民存款额依然居高不下，居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管是从宏观还是微观来分析，居民的最终消费支出都直接影响到国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针，这有重大的现实意义。二、变量的选择分析根据传统的凯恩斯消费理论，消费需求是个人可支配收入的函数，收入水平的高低直接影响居民的消费水平，可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备，这对居民的消费支出有很大的影响。所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量。居民储蓄是影响居民最终消费的直接因素，居民储蓄越多，最终消费就越少，储蓄越少，最终消费支出就越多。物价水平对消费者的消费倾向会有影响，即影响到居民的消费支出，当居民的收入不变时，若物价上涨，则消费支出增加；反之，居民收入不变，若物价下跌，则消费支出减少。对于物价水平，选择通货膨胀率来反映。恩格尔系数作为衡量一个国家和地区人民生活水平状况的指标，也是需要被列

计量经济学案例分析一元回归模型实例分析报告

∑ x = 1264471.423 ∑ y = 516634.011 ∑ X = 52432495.137 ∑ ? ? ? ? 案例分析 1— 一元回归模型实例分析依据 1996-2005 年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表 2-5：表 2-5 农村居民 1995-2004 人均消费支出和人均纯收入数据资料单位：元年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型以农村居民人均纯收入为解释变量 X ，农村居民人均消费支出为被解释变量 Y ，分析 Y 随 X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线性回归模型如下： Y i =β0+β1X i +μi 根据表 2-5 编制计算各参数的基础数据计算表。求得: X = 2262.035 Y = 1704.082 2 i 2 i ∑ x i y i = 788859.986 2 i 根据以上基础数据求得: β1 = ∑ x i y 2 i i = 788859.986 126447.423 = 0.623865 β 0 = Y - β1 X = 1704.082 - 0.623865 ? 2262.035 = 292.8775 样本回归函数为： Y i = 292.8775 + 0.623865X i 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加 100 元，居民们将会拿出其中的 62.39 元用于消费。

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

计量经济学期末报告

计量经济学实验报告我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 XX学院 XX专业小组成员：（姓名及学号）

我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析一．研究的目的要求 1.研究的背景居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。 2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少1.23万亿元。余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。 2.影响因素的分析为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。（1）收入水平。根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。（2）利率水平。利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。理论上认为，利率越高，居民消费的机会成本越高，所以会减少消费增加储蓄；反之，利率越低消费成本越低，居民会增加消费减少储蓄。（3）物价水平。物价水平会影响消费和储蓄。物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多。而且物价水

计量经济学课程论文(国内生产总值对固定资产投资的影响)

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

计量经济学期末论文中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府支出

分数：______ 计量经济学课程论文中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府支出系别：国贸系班级：国本五学号： 2012016533 姓名：张璐指导老师：岁磊

【提要】人均国内生产总值GDP作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是衡量宏观经济的经济指标之一。本人认为人均GDP具有社会公平和平等的含义，它直接反映了人民的收入和生活水平，而通过研究发现人均GDP的变化与居民消费水平、税收以及政府支出有着莫大的联系，因此，本文选取了1990-2005年的统计数据进行试验和分析。【关键字】人均GDP、居民消费水平、税收、政府支出具体数据如下：图1数据收集注： Y:人均国内生产总值GDP（平均每年每人）（单位：元） X1：居民消费水平（单位：亿元） X2：国家税收（单位：亿元） X3：政府支出（单位：亿元）

由此，我们可得到Y与X1 、X2、X3的散点图，如下：图2 Y与X1 图3 Y与X2

图4 Y与X3 由图我们可以发现Y与X1 X2 X3都有比较明显的线形关系，从而建立数学模型：建立三元线性回归模型：在eviews7 命令框中输入：LS Y C X1 X2 X3回车所以我们得到以下结果：Y=-275.7004+0.763471X1+0.330198X2-0.069827X3 在现有的学习中，我们还没有完全掌握单位根检验及协整的方法，所以对模型的平稳性暂时不作考虑。

若不考虑单位根检验，直接用我们在前几章学习的方法进行检验，结果如下： 1.拟合优度：我们由表可知，，修正的可决系数为,这说明模型对样本的拟合很好。 2.F检验：：，给定显著性水平，在F分布表中查出临界值,应拒绝原假设，说明回归方程显著。即居民消费水平、税收和我国政府支出对人均国民生产总值有显著影响。 3.T检验：对于C、X1、X2的系数，t的统计量的绝对值都>2.179,都通过了检验，而X3的系数的t统计量为-2.033472，在df=12、α=0.05的情况下，t统计量应大于2.179，显然X3的系数不能通过T检验。根据经验判断无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。 4.我们对X1 X2 X2进行多重共线性检验，在命令框中输入：COR X1 X2 X3回车得到以下结果：可以发现X1、X2、X3之间存在高度的线性相关关系。运用逐步回归法进行修正：模型的回归结果为：模型的回归结果为：

影响房价七大因素分析

影响房价的七大因素分析一、重庆人口因素对住房的影响 1997——2008年城镇人口增长数与新增住宅面积 1997——2008年城镇人口增长数与新增住宅面积趋势图从表中可以看出，人口数量的增长敢不上住房面积的增长，因为人均住房面积也在不断的加大，人口的增长只是加速城市化的进程而间接影响房价。人口结构；

图中可看出，从2004年开始，供需开始失衡，按照人均居住面积和城镇增长人数求得的实际需要面积与住宅商品房的销售面积开始分化，即供过于求，但房价依然上涨，显然重庆2004年后开始有大量热钱投资于房地产，致使二套房的增多。其中07年最为火热，08年有趋于平衡的走势。因此城镇新增人口加大了住房的需求从而推高房价，但在热钱涌动的投资时代，供需平衡只是决定房价的走势因素之一。二、重庆城市化率的需求重庆1996—2008年城镇化率

根据国外的经验，城市化的进程需要四个阶段： 1、农村进入城市：一般情况下，城市人口低于50%时，人口迁移以农村迁入城市为主。 2、小城市进入大城市：当城市人口超过50%之后，人口迁移以城市的相互移动为主，这一阶段的基本特征是：小城市迁入大城市为主，农村迁入小城市填补小城市迁出后的空白。 3、大城市郊区化：当城市人口超过70%后，人口迁移以大城市城区人口迁入大城市郊区为主，而且数量巨大。但事实上，早在人口超过50%的时候，大城市就开始了郊区化的进程。 4、郊区城市化，形成大都市圈。这一阶段的基本特征是郊区功能开始由居住拓展到工商业，郊区成为中小型城市，与原来的城市城区形成互补，随着交通的完善和成本的降低，城市与农村融合形成大都市圈。从图中看，截止2008年，城区的城镇化率为49.99%，基本完成农村向小城市的过度，开始建设大城市的步伐。在重庆被确定为全国五大中心城市，成为特大城市，那么城镇化率要达到70%才合适，按照以前的城市化进程来计算的话，还需新增城镇人口567.8万人，重庆现在城镇人口是1419.09万人，实际住宅面积为30137.40万平方米，按照全国人均住宅面积28平方米计算，重庆还要建15898.4万平方米，根据目前重庆每年新增住宅面积3000万平方米的快速进程，需要5年多时间，在这五年时间，重庆将迎来供需两旺的局面，房价上涨也成自然。

形势与政策论文--浅谈中国房价问题

形势与政策浅谈当前中国的房价问题院系：XXXX 班级：XXXX 学号：XXXX 授课教师：XXX 姓名：XX

摘要：随着我国市场经济的进一步发展，房价也随着市场经济的大浪随波而起，扶摇直上。当前国内的高房价与收入差距的拉大密切相关，其实，住房本身是社会大众的基本生活必需品，具有公共品的特性，从而不能简单地放任市场机制来加以配置。在此，我们只知道大部分人买不起房子，但我们更需要的是了解房价增高的原因和本质所在，配合国家的相应有效策略的实施，这样才能确保民生的稳定，才能促进社会的繁荣发展。关键字：高房价，原因，本质，有效策略近年来，普通老百姓买不起房已成为一个不争的事实，虽然政府一直在想方设法地稳定房价，但效果甚微。房价的急速上涨已经成为笼罩在社会大众心头的巨大阴影，这个问题是如何产生的？我们怎样认识它？让我们仔细地分析一下。一、房价居高不下的原因一般来说，在房价非理性狂飙过程中，支持房价走高的有两种力量：一是居民的自住性需求，二是富人的投机需求。由于在住房的供给受到制约的情况下，有关住房紧张之类虚假信息比较容易误导人们的房价预期，从而人为地引起房价的不正常上涨，这是近来年房地产市场的基本现状【1】。但是，当房价上涨预期破除之后，在房价下跌过程中阻碍房价下跌的“抗跌”力量却只有一个：居民的自住性需求；这就是房地产中的所谓“不对称原理”：富人的投机行为产生房价的峰值，而穷人的购买力产生房价的“抗跌值”。显然，居民的自主性需求主要与其未来可支配收入变化有关，在一个收入不断拉大的社会里，理论上房价是应该很低的，或者说，当前国内的房价应该会迅速下降；但是迄今国内房价还没有形成快速下降的局面呢？这里从两方面加以剖析。一方面，就住房的真实需求而言。任何商品的价格上涨都跟供求有关，而房地产中土地的有限性制约了住房的供给，因而房价上涨的直接原因在于其巨大需求，这是住房市场面临的真实需求。而这里就有两个基本问题：一是为何有如此大的住房需求，这就涉及到资金的来源问题。二是住房需求为何集中在这段时期，这就涉及到前端时期住房制度改革中的缺陷问题。另一方面，就住房的需求结构而言。当前的房价剧涨并不是全面性的，而主要集中在大中城市，这是就住房需求的结构性问题。为什么会出现这样的反差呢？其实，房屋本身存在明显的外部性，人们不仅关心自己家庭的外观，也会关心整个街区的观瞻，关心整个地区的地理人文；因此，如果整个地域的环境和设施很差，那么，人们对它的需求也会下降。显然，当前住房需求的结构性问题根源就在于，中国小城市或农郊地区的住居环境、交通设施与大中城市相差太远了【2】。正因如此，在城市土地资源如此稀缺的情况下，只要收入分配问题得不到解决，城乡之间就会呈现出反差极大的二元结构，城市住房也就必然会不断上涨，从而也就永远不可能实现“住者有其房”。二、认识房价问题的本质当前，住房问题之所以成为社会大众最关心的问题，关键在于对住房问题的本质缺乏了解，住房问题被过度市场化。

计量经济学课程论文

我国旅游业收入影响因素研究学院：班级：姓名：学号：

摘要：近年来，中国旅游产业有了长足的进步，成为中国经济发展的支柱性产业之一，发展潜力巨大，通过建立合理的计量经济学模型，寻求我国旅游业收入和相关影响因素之间的函数关系，分析各因素对旅游业发展的贡献，揭示了我国旅游业收入呈现的特征，并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。关键词：旅游业；国内旅游收入；旅行社数量；旅游人数；人均花费；改革开放以来，中国旅游业取得了飞速发展。从上世纪九十年代末国内接待旅游人数695百万人次到如今26.4亿人次；从旅游收入仅2391亿元到如今1.93万亿元；旅行社以年均21.24%的速度增长；旅游直接从业人员更是年均增长15%。留有基础设施、配套服务更加完善为我国旅游业带来了巨大的经济效益。然而展望我国旅游业的发展前景，为了旅游业收入的稳定增长，研究其影响因素的多样性与复杂性十分必要。本文以计量经济学经典的模型为基础，分析影响中国旅游业收入的各个因素，对比不同因素的影响程度大小。文章首先进行研究变量的选择和模型的建立，然后进行回归分析，进而进行经济意义检验、统计检验、计量经济学检验，在此基础上，最后提出相应的建议。 1 模型变量与模型建立 1.1 模型解释变量的选择旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的

运行状况，是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。在现实生活中，影响中国旅游业收入的因素有很多，考虑到样本数据的可收集性和我国旅游业的实际情况，选择人均花费（1X ）、旅游人数(2X )、全国旅行社数量(3X )、铁路营业里程(4X )和公路里程(5X )作为影响的主要变量。 1.2 模型设定设定线性模型：μββββββ++++++=55443322110X X X X X Y Y —国内旅游业收入（亿元）； 1X —人均旅游花费（元）； 2X —旅游人数（百万人次）； 3X —全国旅行社数量（个）； 4X —铁路营业里程（万公里）； 5X —公路里程（万公里）。 1.3 数据搜集（见表1）表1 1995—2011中国国内旅游业收入及其相关影响因素统计表

计量经济学研究报告

计量经济学研究报告 ——居民消费水平与经济增长 081国贸5 乔林甫200822012 一．研究目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民啥呢干活水平的具体体现。从理论上说，居民的消费水平应随着经济的发展耳提高。改革开放以来，随着中国经济的快速反韩，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也在不断增长。研究汇总过全体居民的消费水平与经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性，预测居民消费的发展趋势有重要意义。二．模型设定为了分析居民消费水平与经济增长的关系，选择中国能代表城乡所有居民消费的“全体居民人居消费水平”未被解释变量（用Y表示），选择表现经济增长水平的“人均国内生产总值”为解释变量（用X表示）。下表为1990~2007年的有关数据。 1990~2007年中国居民人均消费水平和人均GDP

为分析居民人均消费水平（Y）和（X）的关系，做下图所示散点图。从说散点图可以看出X与Y成纤维线性关系，为分析中国居民消费

水平随人均GDP 变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型： Y=1β+2βt X+t u t 三．参数估计由最小二乘估计回归模型，得可由规范的形式将参数估计和检验的结果写为 Y?= 502.5658+0.361361*X （96.78204）(0.012173) T = （5.192758）(34.53896) R2=0.986765 F=1192.940 S.E=214.1663

四．模型检验经济意义检验：回归系数的符号和数值大小合理。统计检验：拟合优度检验： R2 =0.986765接近于1，表明模型对样本的拟合优度高。F检验： F=1192.940 > F（K，N-K-1）=αF（1，18-2）=4.49表明 α 回归系数至少有一个显著不为零，模型线性关系显著。 T检验： t=5.192758 > 2/αt（N-K）=2/αt（18-2）=2.120,接受原假设，X估计值有显著影响回归系数的经济意义：人均消费水平每增加一个百分点，人均GDP增加0.361361元。五．回归预测如果2008年人均GDP将比2007年增长10%，将达到20827.4元/人利用所估计的模型可预测2008年居民可能达到的年消费水平，点预测值的计算方法为 = 502.5658+0.361361*20827.4=8028.78（元）Y? t

房价上涨论文

《房价上涨论文》【论文关键词】高房价；成因；对策【论文摘要】改革开放以来，我国房地产业得到迅速发展，近年来房地产价格持续稳定上涨，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。改革开放以来，我国房地产业得到迅速发展，住房作为市民赖以生存的安居场所，住房价格又是房地产的一条生命线，贯穿于住房的销售与使用当中，因此越来越被人们所关注。近年来房地产价格持续稳定上涨，已远远超过一般人所能承受的经济能力。特别是一些弱势群体即低收入的困难家庭需要住房，但因房价之高而无力购买。有部分人能拥有几套房产，而有部分急需住房有些却是超前的需求，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。导致房价上涨的因素很复杂，如果结合到我国房地产市场的实际，则房价上升主要原因有经济持续高速增长、住房需求旺盛、资本和劳动力向中心城市流动、土地资源约束且

价格上升、资金可获得性高且成本低、供不应求(虽然市场透明度不高可能导致误判)下的投机炒作行为等。一、住房价格上涨的成因分析近几年来，在我国经济持续快速增长的同时，房地产业也得到了迅猛的发展，为广大市民提供了舒适的住所，但不断上涨的价格也给购房消费者带来了烦恼。在市场经济条件下，一种商品的价格是由市场上的供需关系所决定的。但在房地产领域，支撑房价持续上涨的因素很复杂，不仅仅是由房子的供需关系所影响，还有其他的因素，通过对房地产业的分析，结合我国房地产市场的实际，导致我国房地产业住房价格上涨的原因主要有以下几个方面：（一）总体需求呈旺盛趋势近年来，随着社会经济的发展，人民生活水平的不断提高，对居住的要求和需求也日益提高，在我国的很多城市，都出现了住房供不应求的现象，导致这一现象的主要原因是房地产总体需求强劲造成供求关系紧张，而影响住房总体需求快速增长的因素有很多，概括起来主要包括正常住房需求、超前住房需求、被动住房需求和投机型住房需求，都直接或间接影响了房地产总体需求水平的提高，共同推动了房价的上涨，而房价快速上涨的最主要原因的是由后面三种需求的增加共同推动的。 1、所谓正常住房需求是指随着我国国民经济持续快速