影响中国房地产价格的因素分析
影响房地产价格的因素分析
影响房地产价格的因素分析摘要：房地产业是国民经济的支柱产业,与许多行业具有极强的关联性。
合理的房地产价格是保持社会和谐和保障民生的关键。
近年来，我国房地产市场持续高速发展，房地产业的繁荣推进了经济的快速发展。
但是，由于我国房地产市场发展相对不成熟，存在价格持续高涨、市场供求结构不平衡、一二线城市房价涨幅过大等问题影响着我国房地产业的健康发展。
究其原因，高房价的产生主要由经济、政治和社会三大因素决定。
因此，本文从宏观和微观层面分别对房地产价格的影响因素进行了深入而全面的分析,进而提出了相关政策建议。
关键词：房地产价格;微观因素;宏观因素影响房地产价格的因素，有住房和土地使用制度、经济发展状况、城市化进程、财政金融政策，税收政策等宏观因素，也有环境状况、交通设施、建筑物类型与质量、小区环境、住宅的品质、楼层、朝向等微观因素。
因此，本文将分为宏观和微观因素两方面来阐述房地产价格影响因素，微观层面主要是基于房地产行业或者房地产产品属性角度的探讨,宏观层面则主要体现在宏观经济指标对房价波动的影响。
一、影响房地产价格的宏观因素分析1。
1 经济因素经济的高速发展是支撑房价上涨的动力。
影响房价的经济因素很多。
本文主要研究国内生产总值、物价水平、利率对房地产价格的影响。
1.1.1 国内生产总值与房地产价格呈正向关系国内生产总值，即GDP，是指在一定时期内，一个国家和地区的经济中所能生产出的全部最终产品和劳务的价值总和。
国内生产总值主要从以下途径影响房地产价格：一是国内生产总值的增长带动了经济水平的提高和人民生活水平的改善。
当经济水平得到提高，人民生活水平得到改善后，人们会加大对生活必需品的消费,在解决好温饱问题后，人们开始注重对住房的改善。
另外,城市人口和就业人口随着经济水平的提高而上升，从而住宅需求增加。
因此，房地产价格上升.二是国内生产总值的提高反映了一国或者地区宏观经济条件较好，增强了房地产开发商的信心，从而房地产投资增加，拉动经济增长.为了分析房价与GDP之间的关系，我们研究了房地产价格(源于年度数据)增长率与GDP（源于年度数据)增长率之间的关系.如图1所示：展示了房价增长率与GDP 增长率之间的关系.房地产价格增长率与GDP增长率的走势基本相同，说明二者之间确存在正向相关关系。
房地产市场波动原因分析
房地产市场波动原因分析导言：房地产市场一直是引人注目的焦点。
近年来，中国房地产市场经历了多次波动，引发了广泛的讨论和研究。
本文将从经济、政策、社会等多个角度分析房地产市场波动的原因，并给出相应的建议。
一、经济因素房地产市场波动的一个重要原因是经济因素的影响。
经济周期的起伏、利率水平的变化以及就业状况的改变都会对房地产市场产生重要影响。
经济环境的好坏直接影响到人们的购房意愿和能力。
1.1 经济周期的波动经济周期的波动对房地产市场影响巨大。
在经济繁荣时期，人们购买力增强，对房地产的需求旺盛，市场热度高涨。
而在经济低迷时期，人们购买力下降，对房地产的需求减少，市场表现低迷。
因此，经济周期起伏是房地产市场波动的一个主要原因。
1.2 利率水平的变化利率水平的变化对购房市场也有较大的影响。
当利率较低时，购房贷款的成本较低，刺激了购房需求。
而当利率上升时，贷款成本增加，购房意愿降低，市场需求减少。
因此，利率水平的变化也是导致房地产市场波动的因素之一。
1.3 就业状况的改变就业状况的改变也会对房地产市场产生重要影响。
就业岗位的增加会带动人们的收入增加，增强了购房能力。
而就业市场的不稳定对人们的购房意愿造成顾虑，从而减少了市场需求。
另外，大量外出务工人员的返乡购房需求也会对房地产市场产生一定的影响。
二、政策因素政策因素是房地产市场波动的另一个重要原因。
政府宏观调控政策的出台和调整直接影响到房地产市场的走势。
2.1 货币政策调控货币政策对房地产市场起着重要的影响。
政府通过调整货币政策，决定贷款利率和货币供给量，从而影响市场的流动性和购房人群的购房能力。
一些限制性政策的出台会导致房地产市场回暖，而一些宽松政策的推出会刺激市场需求。
2.2 政策法规的调整政策法规的调整也会对房地产市场产生较大影响。
例如，土地供应政策、房贷政策、税收政策等的调整都会对市场供需关系和价格走势产生直接影响。
政策的明文规定和限制对市场参与者的决策造成了重要的影响。
影响房地产价格因素的计量分析
。
同时 ． 由于 面 对的 消 费 者 支付 能 力 差 异 巨大 ， 实现 者 采 取 价 格 歧 视 的 策 略 — — 对 不 同 收 入 等 房
级 的 消 费 者 开 发 质 量 （ 往 表 现 为 建 筑 密 度 、土 地 容 积 率 、 往 周
多 数 投 资 者 认 识 到 这 些 偏 差 之 前 投 资 于 这 些 证 券 ， 后 ， 大 多 数 投 资 者 意 识 到 随 当 这 些 错 误 并 投 资 于 这 些 证 券 时 卖 出 这 些 证券。 四 、 于 行 为 金 融 理 论 指 导 下 的 证 券 基
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３、切 忌 对 国 外 现 有 行 为 投 资 策 略 的 简 单 模 仿 中 国 金 融 市 场 与 发 达 的 金 融 市 场 具 有 共 性 ， 同 时 也 具 有 特 殊 性 。 我 们 在 运 但
通 过 行 为 金 融 理 论 对 投 资 者 启 发 式 心理偏 差的分析 ， 秀 的投 资者不 仅 应 当 优 了解 市 场 中 的 投 资 者 和 自 己 会 产 生 什 么
为 偏 差 的众 多投 资 策 略 ， 如反 向 策 略 、 诸 动
量 策 略 、 盘 股 策 略 、 均 化 策 略 、 及 其 小 平 以 他 一 些 常 见 的 略 ， 果 应 用 得 当 ， 帮 助 投 如 可
多 数 投 资 者 认 识 到 这 一 问 题 并 采 取 同 样
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在应用 行为金 融策 略时 ，要 防止教 条化 ，
注意随机 应变。 ２、不 同 投 资 者 需 要 有 不 同 的 投 资 策
中国房地产市场的影响因素分析
中国房地产市场的影响因素分析中国房地产市场是目前国内经济中的一项重要组成部分，并且对整个国家的经济社会发展产生了深远的影响。
随着房地产市场的不断扩大，行业环境也发生了很大的变化，其影响因素逐渐变得多元化和复杂化。
本文将从政策、金融、人口、城市化等角度探讨中国房地产市场的影响因素分析。
一、政策因素政策是房地产市场发展中不可或缺的影响因素。
政府的相关政策会对房地产市场产生直接或间接的影响。
政府对于房地产市场的调控是为了维持市场的稳定性和可持续发展，避免出现房价过快上涨等不利因素。
近年来，在整个行业迅速发展的背景下，政府出台了一些针对房地产市场的有力政策，如限购、限贷、调整土地供应等。
其中，限购政策的实施是房价上涨的直接原因之一。
在限制了二套房购买后，一些购房者的投资需求转变为投资房产，这就导致房价尤其是一线城市的房价不断上涨。
除限购外，调整土地供给也是政策调控的一种方式。
政府对土地资源进行合理规划和统筹安排，这样有利于房地产开发商和市场的稳定发展。
因此，政策因素对于房地产市场的影响是不可忽视的。
二、金融因素金融因素是影响房地产市场最为重要的因素之一。
从金融层面而言，房地产市场的发展必须与金融市场的健康发展相挂钩。
房地产市场的发展有赖于金融市场的金融产品、金融工具和金融渠道的完善。
然而，金融市场的变动及其可能引发的影响对房地产市场的影响也是客观存在的。
在房地产市场中，最关键的金融产品之一是房屋抵押贷款。
银行的资金缺口和房地产市场的发展密不可分。
在房屋抵押贷款市场中，银行的风险管理能力和信贷政策的制定对于房地产市场的发展至关重要。
对于购房者而言，存款利率、房贷利率等方面的多个因素也影响着他们的购房行为。
三、人口因素人口因素是房地产市场的重要影响因素。
如不断增长的人口规模会对整个市场产生直接的影响。
房源的供需格局直接决定了市场价格的走向。
当前我国城市化率和人口结构发生了明显的变化。
城市化程度不断提高，人口老龄化问题也越来越突出，这些因素将对房地产市场产生长期的、重大的影响。
基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素
基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素一、本文概述随着经济的发展和城市化进程的加快，房地产行业在中国经济中占据了举足轻重的地位。
房地产价格受到众多因素的影响，包括宏观经济因素、地理位置、基础设施、政策环境等。
为了更好地理解和预测房地产价格的变化，本文旨在通过多元线性回归分析方法，深入探究影响房地产价格的主要因素，并构建预测模型。
本文首先将对多元线性回归分析的基本原理和步骤进行简要介绍，为后续的研究提供理论基础。
随后，将详细阐述房地产价格影响因素的选择原则和方法，确保所选因素能够全面、客观地反映房地产市场的实际情况。
在数据收集和处理方面，本文将采用权威、可靠的数据来源，并对数据进行预处理，以保证分析结果的准确性。
通过多元线性回归分析，本文将揭示各影响因素对房地产价格的贡献程度，以及它们之间的相互作用关系。
在此基础上，本文将构建房地产价格预测模型，并对其进行验证和评估。
将提出相应的政策建议和措施，以期为政府、企业和投资者提供有益的参考和借鉴。
本文的研究不仅有助于深入理解房地产市场的运行规律，还可以为房地产市场的健康发展提供科学支持，具有重要的理论价值和实践意义。
二、文献综述在房地产市场中，价格的形成与变动受到众多因素的影响，这一点已得到了广泛的学术关注。
早期的研究主要集中在单一因素对房地产价格的影响，如地理位置、经济指标、政策调整等。
然而，随着研究的深入，学者们开始意识到单一因素的研究方法可能无法全面揭示房地产价格变动的内在机制。
因此，越来越多的研究开始关注多个因素的综合影响，并尝试使用多元线性回归分析方法进行实证研究。
在多元线性回归分析的框架下，学者们对房地产价格影响因素的研究取得了丰富的成果。
一方面，经济因素如经济增长率、通货膨胀率、利率等被证实对房地产价格有显著影响。
经济增长率和通货膨胀率的上升通常会导致房地产价格上涨，而利率的变动则会对房地产价格产生反向影响。
另一方面，社会因素如人口增长、家庭结构、教育水平等也对房地产价格产生不可忽视的影响。
影响中国房地产市场的因素分析
影响中国房地产市场的因素分析中国的房地产市场一直是一个备受争议的话题，随着中国经济的蓬勃发展，房价在近年来也一路攀升，但是中国房地产市场的发展也受到众多因素的影响。
本文将从政策、经济、社会文化和自然环境四个方面分析影响中国房地产市场的因素。
一、政策因素政策因素一直是影响房地产市场的重要因素之一。
自2005年《房地产法》施行以来，政府先后出台了多项政策以控制房价，其中包括：限购、限贷、税收政策等。
这些政策的实施都在一定程度上抑制了房地产市场的过度繁荣，但同时也导致了部分人的购买力下降，一些开发商的营收受到了影响。
最近几年，随着中国政府进一步加强房地产调控政策，房价的上涨趋势得到了一定程度的遏制。
从人民币贷款利率、一二线城市购房限制政策到土地供应环节等方面，都表现出国家层面加强房地产调控的态度。
二、经济因素房地产市场是经济的重要组成部分，因此经济因素成为影响房地产市场的重要因素之一。
经济因素涉及到房地产市场的供求关系、经济增长、货币政策等复杂的问题。
目前，随着中国经济的稳定增长，人民收入水平的提高，不少人通过购房来维护自己的财富。
同时，随着市场竞争的加剧，开发商的利润也要求更高，并受到人民币贬值、国内外金融环境变化等多个影响因素的制约。
此外，当市场供需关系失衡时，房价的上涨（或下跌）将由此引发，从而可能会造成其他方面的影响。
三、社会文化因素随着消费观念和生活方式的发展，社会文化也成为影响房地产市场的重要因素。
在当下中国，像城市化、教育和医疗资源的差异等问题，都会促使买家、租户考虑房产的价值。
同时，不同文化对房产的看法也会影响人们的决策。
自身居住环境的舒适度、对子女教育的需求、面子和虚荣等心理因素也都会影响房地产市场的消费需求。
四、自然环境因素自然环境因素通常指从房地产的机理、物理性质到位置等多个方面，如地质环境、水、暴雨、地震等，都会直接或间接地影响着房地产市场的供给和需求。
在中国，大约有四分之三以上的大城市都位于潜在灾害区域，如地震和洪水等。
房地产价格影响因素分析
房地产价格影响因素分析摘要：近几年来中国的房地产业发展突飞猛进,并且带动了其他行业的发展,在解决我国居民住房问题,推动经济发展方面起着重要的作用。
然而,房地产市场的过快发展,带来了一系列问题,尤其是房地产价格问题备受社会各界关注。
本文从房地产价格的相关理论出发,分析影响房地产价格的相关因素 ,从实证角度分析了具有代表意义的因素对普通住宅价格的影响。
最后通过对我国房地产政策的分析,找出房地产政策与价格形成的关系,并对调控我国房地产市场提出政策建议。
1、房地产价格因素的分析；1.1自身因素；所谓自身因素,是指那些反映房地产本身的实物、权益和区位状况的因素。
包括房地产的位置、地质条件、地形、地势、建筑物本身等。
1.2环境因素；影响房地产价格的环境因素,是指那些对房地产价格有影响的房地产周围的物理形状因素。
主要包括大气环境、声觉环境、水文环境、视觉环境和卫生环境。
1.3人口因素；1.3.1人口数量；房地产价格与人口数量的关系非常密切。
当人口数量增加时,对房地产的需求就会增加,房地产价格也就会上涨;而当人口数量减少时,对房地产的需求就会减少,房地产价格也就会下落。
1.3.2人口素质；人们的文化教育水平、生活质量和文明程度,可以引起房地产价格的变化。
人类社会随着文明发达、文化进步,公共服务设施必然日益完善和普遍,同时对居住环境也必然力求宽敞舒适,凡此种种都足以增加对房地产的需求,从而导致房地产价格升高。
如果一个地区中居民的素质低、构成复杂、社会秩序欠佳,人们多不愿意在此居住,则该地区的房地产价格必然低落。
1.3.3家庭人口规模；这里所说的家庭人口规模,是指全社会或某一地区的家庭平均人口数.家庭人口规模发生变化,即使人口总量不变,也将引起居住单位数的变动,从而引起需用住房数量的变动,随之导致房地产需求的变化而影响房地产价格。
1.4经济因素；主要有经济发展状况,储蓄、消费、投资水平,财政收支及金融状况,利率,物价(特别是建筑材料价格)、建筑人工费,居民收入等。
中国房地产市场价格波动的原因分析
中国房地产市场价格波动的原因分析近年来，中国房地产市场的价格波动一直备受关注。
在各种因素的影响下，房地产市场的价格趋势不稳定，有时会出现大幅波动，而这些波动的原因也是多方面的。
本文将从多个方面逐一分析，探究中国房地产市场价格波动的原因。
1. 地域因素中国的地域广阔，各地的房地产市场具有很大的差异性。
有些城市土地资源丰富，市场供大于求，因此房价相对较低。
而有些城市的土地供应较为紧张，市场需求大于供应，房价便不可避免地攀升。
例如，在中国的一线城市，房地产市场供求失衡严重，土地资源受限、市场需求旺盛的情况下，房价大幅上涨。
一线城市的房地产市场已经成为一个看不到顶的圈套，甚至很多人都在为房子工作。
2. 经济因素房地产市场是一个极其复杂的市场，与经济的发展、行业的变化等因素密不可分。
中国的经济增长速度已经超过了世界大部分国家，人口数量也是世界上最多的国家之一，所以产生了很强的需求，这也是中国房地产市场价格上涨的一个重要因素。
而随着城市化进程的加速推进，城市人口的集聚也促进了房地产市场的发展，吸引了更多的购房者，从而带动了房价的上涨。
此外，货币政策的影响也是不容忽视的因素。
中国的货币政策始终保持以稳健为主的操作，对房地产市场的发展也有很大的影响。
3. 政策因素政策环境也是房地产市场价格波动的一个重要因素。
政府对于土地供应、房地产交易、财税等方面的政策都会对房地产市场产生直接或间接的影响。
例如，在政府推出限购、限贷的政策后，房地产市场价格就会出现明显的波动，同时，一些特殊的房地产政策也会对房价产生影响。
除此之外，环保、城市规划与土地利用等众多的公共政策也对房地产市场的价格波动产生重要的直接或间接的影响。
4. 投资需求房地产的投资性价值也是影响价格波动的重要因素。
随着社会经济的日益发展，投资成为一种十分普遍的行为，房地产也成为人们投资的热点目标之一。
大量资金的汇入进一步推高了房地产市场的价格，打造了一个以投机为主的房屋买卖市场。
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影响中国房地产价格的因素分析[摘要]：文章通过对我国近十年的房价变动规律的观察，分析了影响我国房价的主要宏观指标，从众多因素中提取出GDP增长率、土地价格,M2，长期贷款利率，房屋租赁价格指数等与房价变化关系较为明显的几个因素。
运用实证分析的方法，对影响我国房价的诱因进行分析[关键词]：房地产，土地价格，GDP一.引言改革开放30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。
房地产市场化全国性的膨胀始于1998年开始实行的房地产改革,房改之年恰逢中国经济紧缩之年,需要拉动内需之年,房地产起到了拉动内需增加投资的扛鼎作用.同时房地产出生之时衔命而来的而历史特征已注定其原罪:分税制后地方财政收入大幅减少,1997年亚洲金融危机中国的实体经济找不到出路,除了政府投资外找不到拉动内需的抓手,房地产适时而出,必须要承担挽救地方财政,拉动内需,推动改革的使命.中国安然度过了亚洲金融危机,福利分房取消了,融资渠道拓宽了,消费信贷开放了。
中国进入了新一轮的经济增长，房地产功劳卓著然而,由于中国人口多，土地面积有少，住房成了人们生活当中的一个困难问题。
应对金融危机以后，房地产市场有了很大的发展。
但一部分城市房价上涨过快，造成群众的不满。
二.理论综述宏观上,房地产分为三级,所以本文从三个层次入手探讨影响房价的因素。
房地产一级市场是指土地市场,是土地使用权出让的市场,即国家通过其指定的政府部门将城镇国有土地或农村集体土地征用为国有土地后出让给使用者的市场,出让的土地,可以是生地,也可以是经过开发达到”七通一平”的熟地。
房地产二级市场,是土地使用者经过开发建设,将新建成的房地产进行出售和出租的市场,一般指商品房首次进入流通领域进行交易而形成的市场.房地产二级市场业包括土地二级市场,即土地使用者将达到规定可以转让的土地,进入流通领域进行交易的市场。
房地产三级市场,是购买房地产的单位和个人,再次将房地产转让或租赁的市场。
房地长三级市场也包括房屋的交换。
根据三级市场理论,选择可能影响房价的因素。
土地市场中土地价格是影响房价的主要因素，其次二级市场中商品房的供需平衡对房价高低有显著影响，三级市场中的房屋租赁价格亦是十分重要的分析因素。
针对以上分析,选取相关的宏观经济指标作为解释变量来对被解释变量房价做回归.相关经济指标主要有：1.土地价格指数；政府土地政策；2.影响市场供给的指标：房地产投资占总投资的比例,长期贷款利率,税收政策；3.影响市场需求的指标：GDP增长率,居民消费者价格指数增长率,城镇居民可支配收入,城市化水平；4.房屋租赁平均价格,流动性指标M2；三.模型设定(一)房地产价格的衡量房地产价格:主要指中国房地产中商品房的平均价格,由于房改始于1998年,所以98年后的商品房均价才为有效信息.依据国家统计局的资料我们采用年度商品房均价为房价的度量。
(二)影响因素的分析：1.房地产一级市场：土地价格2.房地产二级市场：A.供给分析[1].房地产投资占总投资的比例；[2].M2：由于房地产的价值量大,开发建设需要投入大量资金,据统计房地产开发资金中直接和间接来自银行贷款的约占60%,依存度很高.因此,国家的货币政策对房地产供应的影响极大.若货币供应量紧缩,对企业的开发贷款减少,建设资金紧缺.必然导致房地产供应量下降;反之,当货币供应量扩张,对企业的开发贷款增加,建设资金充裕,则房地长供应量上升。
[3].长期贷款利率：房地产开发贷款利率的高低也会对房地产供给带来重大影响，若银行的贷款利率提高，会增加利息成本,在销售价格不变的情况下势必减少利润，影响其开发积极性，导致供给量减少，反之则相反。
所以，银行的信贷政策是调节房地产供给的重要因素；[4].税收政策：税收是构成房地产开发成本的重要因素，我国目前各种税费约占房地产价格的10%~15%。
如果实行优惠税收政策，减免税收和税收递延，就会降低房地产开发成本，使同量资金的房地产实物量的供给增加，会提高开发商盈利水平，从而吸引更多的社会资本从事房地产开发，最终会增加房地产的供给量。
B.需求分析[1].GDP增长率：衡量了国家总体的经济增长水平，房地产价格会因受到国民经济周期的影响而呈现周期性波动. 土地的稀缺性决定了在房地产价格上涨时,人们往往为了保值增值而竞相抢购,在房地产价格下跌是由竞相抛售以求减少损失,因而房地产价格波动幅度显著大于经济周期波动幅度。
[2].居民消费者价格指数增长率；[3].城镇居民可支配收入增长率；[4].城市化水平：城市化是20世纪世界范围内最强有力,持续时间最长的发展趋势之一,大量的人口在多样化的就业机会,多样化的文化生活和生活方式吸引下,从农村迁移到城市.随着城市化水平的提高,人口及各种经济活动向城市集聚,对城市土地及房屋的需求增加,房地产价格提高.城市边缘的农地也转化为土地利用强度高,地价较高的非农业用地.城市基础设施的开发建设也会从供给成本方面推动房地产价格的上涨。
3.房地产三级市场：用房屋租赁价格指数反映一定时期内房屋租赁价格总水平变动趋势和变动程度的相对数(三)模型形式的设计房地产商品的生产周期长，一般要二、三年，甚至数年。
较长的生产周期决定了房地产供给的滞后性，这种滞后性又导致了房地产供给的风险性。
即使房地产开发计划在目前是可行的，但在数年后房屋建成投入市场时，也可能因市场发生变化，而造成积压和滞销。
在本文的研究中其滞后性因表现在土地价格和长期贷款利率对房价的影响上。
建立数学模型：Yt=c+β1land(t-3)+β2int(t)+β3gr(t)+β4rent(t)+ β5M2(t)+uy———房地产价格land———土地价格int———长期贷款利率gr———GDP增长率city———城市化水平rent———房屋租赁价格指数M2---------流通u------------随机扰动项网等；五.模型估计Dependent Variable: PRICEMethod: Least SquaresDate: 05/22/11 Time: 22:39Sample (adjusted): 4 12Included observations: 9 after adjustmentsCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1955.519 3669.155 -0.532962 0.6310LAND(-3) -2.246651 0.826277 -2.719003 0.0726INT -14.69139 100.0202 -0.146884 0.8925GDPR -108.8836 47.82859 -2.276537 0.1073RENT 61.77588 42.79837 1.443416 0.2446M2 0.014177 0.002818 5.030287 0.0151R-squared 0.997651 Mean dependent var 3189.000Adjusted R-squared 0.993737 S.D. dependent var 880.3132S.E. of regression 69.66797 Akaike info criterion 11.56008Sum squared resid 14560.88 Schwarz criterion 11.69156Log likelihood -46.02036 Hannan-Quinn criter. 11.27634F-statistic 254.8630 Durbin-Watson stat 2.370315Prob(F-statistic) 0.000386Yt=-1955.519-2.246651land(t-3)-14.69139int(t)-108.8836gr(t)+61.77588r ent(t)+ 0.014177M2(t)+u(3669.155) (0.8262) (100.0202) (47.82859) (42.79837) (0.002818)T=R^2=0.993737 DW=2.370315六.计量经济学检验1.也高。
由以上分析可看出存在严重的多重共线性:变量间相关系数高,多个变量在统计上不显著,而方程的拟合度极高,由F检验得到的整体显著性亦十分高,此为典型的多重共线性现象；补救措施：由于土地价格和M2相关度十分高，故考虑剔除变量M2得到如下结果:Dependent Variable: PRICEMethod: Least SquaresDate: 05/23/11 Time: 17:36Sample (adjusted): 4 12Included observations: 9 after adjustmentsCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 2747.037 9438.083 0.291059 0.7855LAND(-3) 1.849646 0.372472 4.965866 0.0077 INT 283.6368 214.2434 1.323899 0.2561GDPR 94.97962 67.56378 1.405777 0.2325RENT -56.65103 95.07412 -0.595862 0.5833R-squared 0.977841 Mean dependent var 3189.000Adjusted R-squared 0.955682 S.D. dependent var 880.3132S.E. of regression 185.3213 Akaike info criterion 13.58224Sum squared resid 137376.0 Schwarz criterion 13.69181Log likelihood -56.12008 Hannan-Quinn criter. 13.34579F-statistic 44.12877 Durbin-Watson stat 2.176812Prob(F-statistic) 0.0014512.异方差检验观察个变量与残差之间的关系由以上图像可看出残差变化无明显规律,所以可初步判定不存在异方差3. WHITE检验Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 0.726893 Prob. F(4,4) 0.6176Obs*R-squared 3.788326 Prob. Chi-Square(4) 0.4354Scaled explained SS 1.123389 Prob. Chi-Square(4) 0.8905由图可看出，nR^2= 3.788326，由WHITE检验知，在置信水平为0.05的情况下，查卡方分布表，得临界值6.39，比较X^2统计量和临界值，因为nR^2﹤X^2,所以接受原假设，表明模型不存在异方差。