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)
我国固定资产投资与国内生产总值GDP的实证分析
我国固定资产投资与国内生产总值GDP的实证分析摘要：本文根据1980年～2002年我国全社会固定资产投资与国内生产总值CDP的基本数据，应用线性回归分析的方法对全社会固定资产投资与国内生产总值之间数量关系的基本规律进行研究和分析。
关键词：固定资产投资；国内生产总值；回归分析正文：1. 引言近年来，在工业化进程中随着消费结构和产业结构的逐步提升，固定资产投资对经济增长的贡献不断加大，从而对我国全社会国内生产总值的拉动作用也在一步步提升。
随着我国固定资产投资的不断增加，全社会国内生产总值也在随之增加。
因此固定资产投资对经济的发展和产业结构的调整起着重要的作用。
根据线性回归分析理论的研究结果，固定资产投资是影响全社会国内生产总值最直接、最具决定性的因素。
本文根据1980年～2002年我国全社会固定资产投资与国内生产总值CDP 的统计数据，运用线性回归分析方法研究固定资产投资与国民生产总值之间数量关系的规律，并通过得到的回归方程用2002年的全社会国内生产总值估计出2002年的固定资产投资，与2002年实际的固定资产投资相比偏差很小，证明了方程的高度拟合。
揭示了近年来固定资产投资与GDP的特点和变化趋势，可利用线性回归模型对固定资产投资和国内生产总值变化趋势进行预测，帮助有关部门和经营者制订经济政策进而实施宏观调控，对刺激经济持续、健康发展具有重要意义。
2. 线性回归分析方法及理论模型2.1 一元线性回归方程的建立变量间的统计相关关系可以通过相关分析与回归分析来研究，相关分析主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。
设固定资产投资变量x（单位：亿元），国内生产总值变量y（单位：亿元）。
n组样本观测值为（x i,y i）,i=1,2,3,......n,则样本相关系数为回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量依赖关系的计算方法和理论。
其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
固定资产投资对国内生产总值影响的计量分析
固定资产投资对国内生产总值影响的计量分析作者：叶湉来源：《经济研究导刊》2013年第18期摘要：国内生产总值，即GDP，是指在一定时期内一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，它在反映一个国家的经济表现的同时，也反映了一国的国力与财富。
根据支出法计算，GDP由消费、投资、政府购买和出口四个部分组成。
从计量角度分析固定资产投资中的国家经济投资、集体经济投资与个人经济投资三个方面对GDP的影响。
关键词：投资；固定资产；GDP；经济增长中图分类号：F0 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）18-0010-05GDP是国内生产总值的简称，它是一个国家或地区的所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
GDP的核算标准有生产法、收入法和支出法三种。
根据支出法，GDP由消费、投资、政府购买和出口四个方面相加所得。
GDP不仅是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标。
固定资产投资又称固定资产再生产活动，是建造和购置固定资产的经济活动，其过程包括固定资产更新、改建、扩建、新建等活动。
固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段，也是GDP核算指标中投资的一个重要组成部分。
图1为1996—2011年中国全社会固定资产投资额，可以看到中国全社会对于固定资产的投资呈现逐年攀升的趋势，增长速度也在逐年增加。
作为投资的一个重要部分，固定资产投资对中国经济发展有着不可小觑的贡献。
首先，固定资产投资增加，表示未来形成经济发展的投入增加，未来GDP的产出就会增加；其次，固定资产投资增加，使得当前GDP的投入得到增加。
因此，固定资产投资既促进当前的GDP增加，又带来远期的GDP增量，形成了双重效应。
本文将从固定资产投资按经济类型分为国有经济投资、集体经济投资、个体经济投资三个方面来探求固定资产投资对国内生产总值的贡献。
一、数据选取与来源本文所研究的是固定资产投资对国内生产总值的影响，因此我们选取国内生产总值作为被解释变量。
浅谈固定资产投资与地区生产总值的关系
浅谈固定资产投资与地区生产总值的关系作者：发布时间：2009年11月26日文章来源：国内生产总值（即GDP，一个国家内的各地区使用该指标时称为地区生产总值）是衡量国民经济发展情况最重要的一个经济指标，它直接反映出了国民经济总量及其内部产业结构，它覆盖了国民经济的各个部门、各个环节，是把握国民经济整体运行情况的基本指标。
平常我们常会听到“消费、投资和出口是拉动经济增长的三驾马车”的说法，并把这个投资理解为固定资产投资。
那么在一个国家，尤其是在一个地区中，固定资产投资和经济增长也就是GDP的增长到底有怎样的关系呢？一、GDP可以通过三种方法计算得到一是生产法，就是从生产的角度衡量所有常住单位在核算期内新创造的价值，也就是总产品中扣除生产过程中投入的中间产品的价值，也即国民经济各行业增加值的总和。
二是收入法，也称分配法，是从生产过程创造收入的角度，根据生产要素在生产过程中创造的收入来反映最终成果的一种计算方法。
按照这种计算方法,GDP 由全国各行业汇总的劳动者报酬、生产税净额（生产税－生产补贴）、固定资产折旧和营业盈余四部分组成。
三是支出法，也称使用法，就是从最终使用的角度衡量核算期内生产的所有货物和服务的去向。
按照这种计算方法，GDP由居民消费、政府消费、固定资本形成总额、存货增加以及货物和服务的净出口（出口-进口）五项组成。
二、在核算地区生产总值时，不宜使用支出法,固定资产投资不能简单地直接计入地区生产总值在实际工作中，各地区核算生产总值时，基本上都是以生产法和收入法这两种方法为基础。
从理论上说，只要能掌握一区域内所有生产单位的生产经营数据，就可以采取这两种方法进行生产总值核算。
目前，我们就是通过经济普查、定期报表和抽样调查等调查方式，搜集各种单位的生产经营数据，再按照国家规定的核算制度，进行年度生产总值的核算工作（季度核算时，由于资料不完整，除工业和农业外，主要采用速度推算法。
一般来说，市一级地区能够采用比较规范的收入法进行生产总值的年度核算，市辖区的地区生产总值则要以全市数据为基础按相关比重进行分解）。
计量经济学课程论文完整版
计量经济学课程论文完整版计量经济学是经济学的重要分支之一，它通过运用数理统计和经济理论分析来研究经济现象和经济规律。
本文旨在探讨计量经济学在现代经济领域中的应用和意义。
首先，计量经济学通过建立数学模型和利用实证数据来分析经济学中的问题，能够帮助经济学家们更加深入地理解经济现象。
例如，利用计量经济学方法，可以对通货膨胀、失业率、经济增长率等经济指标进行分析，从而揭示出它们之间的内在联系和规律，为政府制定经济政策提供理论依据和实证支持。
其次，计量经济学在企业经济决策和市场预测方面也有重要作用。
许多企业利用计量经济学方法对市场需求、价格变动、产品销售等进行预测和分析，以便更好地制定市场营销策略和产品定价策略。
同时，投资者和金融机构也可以利用计量经济学方法来进行风险评估和投资组合优化，提高投资收益率和降低风险。
另外，计量经济学在社会政策评估和效果分析方面也具有重要价值。
政府部门可以利用计量经济学方法来评估各种社会政策的效果和影响，例如教育政策、医疗保健政策、社会福利政策等。
通过对政策实施前后的数据进行对比分析，可以客观评价政策的效果，为政府改进政策提供参考依据。
总的来说，计量经济学在现代经济领域中发挥着不可替代的作用。
它不仅可以增强人们对经济现象的理解，促进经济学理论的发展，还能够为企业经济决策、市场预测、社会政策评估等提供有力支持。
因此，进一步深化对计量经济学的研究和应用，将会对推动经济领域的发展和进步起到积极作用。
此外，计量经济学也能够帮助经济学家们更准确地理解市场行为与市场效率。
通过利用计量经济学方法，可以对供需关系、价格弹性、市场竞争等因素进行经验分析，为市场营销、产业咨询和市场调研提供准确的数据基础和理论支持。
这对于企业在竞争激烈的市场环境中制定战略计划，提高市场竞争力具有重要意义。
此外，计量经济学还在国际贸易和全球经济分析方面发挥着重要作用。
国际贸易中的各种关贸协定、贸易政策和汇率波动都会对全球经济产生复杂的影响。
计量经济学论文五个变量
计量经济学论文五个变量计量经济学是经济学的一个重要分支，它致力于运用数理统计和经济理论方法来研究经济现象。
本文通过对五个变量进行分析，探讨它们之间的关系及其对经济现象的影响。
首先，我们考虑了GDP（国内生产总值）这一变量。
GDP代表了一个国家或地区一定时期内所有最终商品和劳务的市场价值，是衡量经济活动水平的重要指标。
其次，我们研究了通货膨胀率（CPI），通货膨胀率反映了货币购买力随时间变动的情况，是衡量物价水平变动的指标。
在分析中，我们还考虑了失业率（Unemployment），失业率反映了劳动力市场上的劳动力资源利用情况，是衡量就业状况的重要指标。
此外，我们还研究了利率（Interest Rate），利率对于货币政策和借贷市场具有重要影响，对经济活动和金融市场起到了调控作用。
最后，我们考虑了汇率（Exchange Rate），汇率是不同货币之间的兑换比率，对国际贸易和外汇市场具有重要影响。
通过对这五个变量的分析，我们可以更好地了解它们之间的关系及其对经济现象的影响。
进而，有助于制定更有效的经济政策，促进经济的持续健康发展。
在实证分析中，我们使用了计量经济学的方法，例如多元回归分析和时间序列分析，来探讨这五个变量之间的相互关系。
通过建立经济模型，我们可以量化它们之间的影响程度，并进行统计推断，从而得出有关经济现象的结论。
在过去的研究中，一些经济学者发现了GDP与通货膨胀率之间存在着负相关关系，即当GDP增长时，通货膨胀率会下降。
而失业率则通常与经济活动呈现出正相关关系，经济活动增长时失业率下降，反之亦然。
利率和汇率方面的研究则表明，它们对经济活动和金融市场的影响较为复杂，需要考虑到更多的外部因素和国际经济关系。
除了探讨单一变量之间的关系外，我们还可以分析这些变量之间的联合影响。
例如，通货膨胀率可能受到利率和汇率的影响，而失业率又可能受到GDP和利率的联合影响。
因此，研究这些变量之间的复合影响，有助于我们更全面地了解经济系统的运行机制。
中国经济增长与固定资产投资相关性分析
固定资产是指企业、事业单位及国家机关或其他经济组织 中，可供长期使用并在其使用过程中保持原有物质形态的劳动 资料和消费资料，如房屋、建筑物、机器设备、运输工具等。
相关分析是对变量之间的相关关系的分析，其主要目标是 考察变量之间是否存在内在依存关系，并做出符合实际的判
互促进和彼此制约的。下面我们用GrangerCausality的 因 果 关 系
检 验 法 研 究 固 定 资 产 投 资 与G D P之 间 的 因 果 关 系 。 运 用 经 济 计 量分析软件 E v i e w s 3 . 1， 得 到 结 果 如 表 2所示。
表２：ＧｒａｎｇｅｒＣａｕｓａｌｉｔｙ因果关系检验结果
因；第二个原假设F统计值较小，没有统计显著性检验。因此，
无 法 拒 绝 原 假 设 ， 即 认 为GDP 不 是 固 定 资 产 投 资 的Granger 原
因。由此，可以得出结论，固定资产投资的增加或减少必然会
引起GDP的 增 加 或 减 少 ， 而G D P的变化对固定资产投资的变化 没有因果关系。
二、中国名义ＧＤＰ与固定资产投资的简单线性回归分析
回归分析是研究一个变量或一组变量（自变量）的变动对 另一个变量（因变量）变动之影响程度的一种统计分析方法，
它可以根据自变量的已知固定值来估计或预测因变量的总体平
均 值 。 我们 根 据GrangerCausality因果关系检验的结果，将固定
资产投资取对数后作为自变量，用X t表 示 ， 将GDP取对数后作
AR(1)来 消 除 一 阶 序 列 自 相 关 ， 添 加AR(2) 消 除 二 阶 自 相 关 ， 添 加AR(3)消除三阶自相关，依此类推。
固定资产对于国内生产总值的刺激作用
固定资产对于国内生产总值的刺激作用【摘要】固定资产在国内生产总值中扮演着非常重要的角色。
固定资产投资不仅是推动经济增长的关键因素，而且也是提高国内生产总值的有效手段。
文章首先介绍了固定资产投资的重要性，包括其对经济增长的积极影响。
接着探讨了固定资产投资的多种形式，以及它们对国内生产总值的贡献。
固定资产的更新对国内生产总值的提升起着重要作用。
文章强调了固定资产投资对于国内生产总值增长的驱动力，认为它是促进经济发展的重要手段。
固定资产对国内生产总值的刺激作用不可忽视，它是推动经济增长的重要力量。
【关键词】固定资产投资、国内生产总值、刺激作用、重要性、多种形式、贡献、更新、提升、增长驱动力、促进增长、不可忽视。
1. 引言1.1 固定资产对于国内生产总值的刺激作用固定资产是企业长期投资的重要组成部分，也是国家经济发展的重要支撑。
固定资产对于国内生产总值的刺激作用不可低估。
固定资产投资是保障国家经济持续增长的重要手段，是国家发展战略的基础。
固定资产投资在国家经济中占有重要地位，对于国内生产总值的增长有着显著的推动作用。
固定资产的投资不仅包括基础设施建设、房地产开发等大型项目，还包括设备更新、技术改造等方面。
固定资产投资的多种形式为国内生产总值的增长提供了坚实的支撑。
固定资产投资对国内生产总值的贡献不仅体现在产出的增加，更体现在生产效率的提高和经济结构的优化。
固定资产更新是促进国内生产总值提升的关键因素。
通过固定资产的更新，企业能够提高生产效率，降低生产成本，提升产品品质，从而推动国内生产总值的增长。
2. 正文2.1 固定资产投资的重要性固定资产投资的重要性体现在多个方面。
固定资产是企业生产活动的基础设施和工具，直接影响到生产效率和生产能力的提升。
通过投资建设新的固定资产，企业可以提高生产效率，降低生产成本，从而增加企业的竞争力。
固定资产投资也是推动经济增长的重要手段。
在现代经济体系中，固定资产投资是促进资源配置优化、技术进步和产业结构升级的重要途径。
【投资】固定资产投资与经济增长的计量经济学分析
【关键字】投资我国固定资产投资与经济增长分析2009级金融专业蔡斯文学号：020039在宏观经济学的理论中，投资是构成GDP的一部分，我国经济增长一般都用我国的GDP 总量来衡量。
从这一点来说，投资与经济增长之间应该存在着相关关系。
为了探讨其具体的定量关系，我将用固定资产与GDP进行返回分析，探讨投资中的固定资产部分对GDP的贡献。
一、理论基础在宏观经济学中，经济增长被定义为产量的增加。
这里的产量可以表示为经济总产量，也可以表示为人均产量。
通常我们用我国的GDP总量的变化来反映我国的经济增长状况。
再用支出法计算我国的GDP时，其中投资是四大项目之一。
也就是说投资是构成GDP的一部分，因此其对经济增长有着非常重要的作用。
投资分为固定资产投资和存货投资，。
由于投资与经济增长存在着相互作用，因此，从理论上讲固定资产投资对经济增长也存在着相互作用、相互影响的关系。
固定资产投资的增加可以推动我国经济总量的增长，同时经济增长的水平在一定程度上也决定着固定资产投资总量的水平。
一般认为，固定资产投资与经济增长之间存在着正相关关系。
我将对固定资产投资与GDP进行计量经济学的返回分析，做出他们之间的定量关系。
二、必要的统计计量分析一般情况下，我国对GDP或固定资产投资的统计都是在当年的价格水平下进行的，也就是说，统计的数据与往年的数据间存在着价格因素的影响。
因此，要进行返回分析，不能直接用当年的数据，也就是不能直接用统计年鉴上统计的GDP和固定资产投资总额。
为了排除在做返回时价格因素对数据的影响而影响返回结果，必须对数据进行必要的处理。
下面就是78年到2009年，我国的按当年价格统计的GDP和固定资产投资总额，以及经过处理后的数值。
单位：亿元说明：GDP数据来源于近年《中国统计年鉴》，固定资产投资数据来自中国经济信息网，以及1999年《中国统计年鉴》，其中78、79年的固定资产投资来自1983年《中国统计年鉴》，中国统计出版社。
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计量经济学课程论文论文题目：国内生产总值对固定资产投资的影响学生姓名：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，国内生产总值与固定资产投资之间存在共存趋势。
本文从国内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：国内生产总值；固定资产投资；经济增长：发展；目录一、引言 (3)二、国内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内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，推断国内生产总值对固定资产投资有影响，国内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内生产总值与固定资产投资的关系的研究，提出了国内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。
二国内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-拉萨-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-拉萨-萨缪尔森效应实证研究》中从国内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-拉萨-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率相差越大，两部门的价格水平相差也越大。
文章还进一步研究了中美两国的两部门相对生产率对两国价格水平差异与人民币实际汇率的影响，同样发现，相对生产率对两国价格水平与人民币实际汇率影响显著，HBS效应在我国显著，这就意味着当我国贸易部门的劳动生产率相对于非贸易部门快速增长时，会带来人民币实际汇率升值。
2.根据供求关系论证汇率与房地产价格的关系。
王爱俭和沈庆劼在《人民币汇率与房地产价格关联性研究》中从供求关系的角度分析汇率与房价的关系。
从房地产的供给角度研究。
汇率低估增强了出部门的国际竞争力，导致其过度发展，在整个宏观经济中出现了经济结构的错位，经济结构表现出向出口部门明显倾斜，出口部门的发展需要大量的劳动力和部分的资本及土地，由于此时劳动力与资本的供给具有较大的弹性资价格与资本利率并没有出现大幅度的提高，只是导致大量的农村人向城市迁移，带来了劳动力的巨大增加，而土地的供给始终具有较强的刚性，外需拉动提高了土地的价格，地价的上涨必然带动房价的上涨，所以出口部门的快速发展通过抬高地价推动了房地产价格的上涨。
汇率升值以后，外向型企业的国际竟争力势必走弱，整体经济将面临结构的重新调整，出口部门需要收缩，其它部门将会扩张，在经济结构的调整过程中失业现象在所难免，即使是调整完毕后，由于出口部门是劳动力密集型部门，其释放出的大量劳动力难以被其它部门相应的吸收，而此时的劳动力供给弹性将表现出较强的刚性，最终导致工资相对于土地价格下降，所以由升值将要导致的经济结构复位会带来劳动力要素与土地要素的重新估价，地价相对于工资将会再一次上涨，势必推动房地产价格的上升。
从需求角度研究。
目前的汇率状况通过城市化进程、经常项、目顺差和国际游资流人三个渠道推动房地产价格的上升。
<1>城市化进程推动房地产需求上升。
城市化是二元经济的国家都在经历的一个过程，大量农业人流人城市，农村转化为城镇，人民币低估引发的经济结构倾斜导致具有劳动密集型特点的出口部门过度发展，从而导致了比经济增长所应承受的更快的城市化进程，城市化的一个显著结果就是增加了住房，导致需求推动型的房地产价格上升。
<2>经常项目顺差助长房地产需求。
汇率的低估增加了商品出导致经常项目的巨额顺差，表现在实物层面上就是物质的流出及由此带来的要素需求的增加，表现在货币层面则会导致央行外汇贮备的大幅增加，进而引起货币供应量的增长，增长的货币如果投人流通领域则会带来商品价格的上升，即通货膨胀。
但在中国由于金融抑制的存在，信贷政策的扭曲和房地产业巨大的利润空间，大量信贷资金流人房地产部门，从而推动房价上升。
<3>国际游资加剧房地产需求膨胀。
在骤然升温的升值预期的作用下，大批国际游资潜人中国直接购买房地产，从而推动房价在短期内大幅上升。
国际资本在汇市与房市同时建立多头头寸，既能从汇率升值中获利又能从房价上涨中获利--中央银行如果要继续保持汇率水平必然导致货币供应量增加，进而引起房价上升；要想平抑房价必然要求控制货币供应量，这就又使政府难以有效的控制汇率。
国际游资的进人一方面直接进人房地产市场，造成了对房地产的直接需求，另一方面游资还将创造出数倍于自身的银行存款，进一步增加对房地产的需求。
汇率长期低估导致过度的城市化进程以及经常项目的持续顺差，汇率升值预期导致国际游资大量流人中国。
过度的城市化进程从实物层面提高了房地产需求，而经常项目的持续顺差以及国际游资的大量流人则从货币层面上导致银行信贷的急剧扩张，从而有力的推动了房地产需求的上涨。
3.相对劳动生产率与房地产价格的关系。
依据以上分析，相对劳动生产率的提高会导致人民币实际汇率的升值，而人民币汇率升值会导致房地产价格上涨，所以推断出相对劳动生产率的提高会导致房地产价格上涨。
（二）实证分析1.模型指标选择对于相对劳动生产率（X），考虑到数据的可获得性，本文借鉴唐旭和钱士春在《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-拉萨-萨缪尔森效应实证研究》一文中变量选择的方法，将主要选择第二产业与第三产业分别作为贸易部门与非贸易部门进行研究，生产率用产业生产总值除以产业总人数获得，相对劳动生产率是第二产业劳动生产率与第三产业劳动生产率之比。
对于房地产价格，本文选择房屋销售价格指数（Y）来代替。
房屋销售价格指数是反映一定时期房屋销售价格变动程度和趋势的相对数，它通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度（包括商品房、公有房屋和私有房屋各大类房屋的销售价格的变动情况）。
由于相对劳动生产率与房地产价格的关联性可根据相对劳动生产率对房价在不同时期涨跌幅度的影响状况来反映，所以本文用房屋销售价格指数来代替房地产价格。
房屋销售价格指数的优点是“同质可比”，它反映的是排除房屋质量、建筑结构、地理位置、销售结构因素影响之后，由于供求关系及成本波动等因素带来的房价变动。
2.数据来源本文数据主要来源于《中国统计年鉴-2015》、《中国劳动统计年鉴-2015》，具体原始数据见附表1所示。
数据见附表2。
3.模型的设定对国内生产总值指数（Y）与固定资产投资的（X）相关关系的分析，如下图所示：图1 X与Y的相关分析散点图由图1可得二者存在正的线性相关关系，测算二者相关程度可得：表1 X与Y相关系数表由表1可得，二者存在正的线性相关，相关系数为0.991229.对二者相关关系进行显著性检验可得：由表2可得，t统计量相伴概率趋于0，二者相关关系显著，小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设。
因此，设定模型为Yt =t1μββ++tX4.模型的估计与检验（1）参数估计用普通最小二乘法对设立的模型进行参数的估计，估计结果如下表所示：表3 估计结果由表3得估计的回归模型为Y t =t X 213669.108.68250+（ 8.450051）（31.82136）=2R 0.98 =F 1012.599 DW=0.466586（2）模型的经济意义检验与统计检验：经济意义检验：由估计结果可得，X 系数为正值，与相关分析正相关一致。
统计检验：由估计结果可得，调整后可决系数为0.981564，F 统计量相伴概率趋近于零，t 统计量相伴概率明显小于0.05，拒绝原假设，拒绝原假设，综上，模型整体显著。
，需对模型进行进一步检验及修正。
（4）模型的序列相关性检验ＤＷ检验由估计结果可得，DW=0.466,n=20,k=2,经查表可得，20.1=dL ，，41.1=u d 因此DW<dL 原始回归模型中具有正序列相关。
2、图示法序列相关性检验卡方统计量相伴概率为0.0024，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，原始回归模型存在二阶序列相关。
模型的修正由估计结果可得，DW=1.755,n=19,k=3,经查表可得，08.1=dL ，53.1=u d 因此DW<dL 原始回归模型中具有不存在序列相关。
99.02=R 513.1716=FDW=1.755)1(994781.0778.07.780769ˆln AR X Y t t++=由估计结果可得，DW=1.93,n=17,k=5,经查表可得，78..0=dL ，90.1=u d 因此无序列相关性。
（3）模型异方差性检验（1）X 与Y 散点图散点的分散程度 自变量X 随y 的而变化。
因此，模型中存在异方差性。
（2）X 与2~iε散点图随机扰动项方差随着变量X、Y的变化而变化，模型中存在异方差。
2、White检验由怀特检验可得，卡方统计量相伴概率0.0063，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，模型中存在异方差。
方程不合适，应该建立双对数模型。