计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析
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
者 的 投 资 决 策 能 力 和 市 场 的运 作 效 率 。对
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
的 策 略 时 ， 策 略 效 果 如 何 体 现 呢 ？因此 ， 其
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
房地产价格影响因素的实证分析
房地产价格影响因素的实证分析随着城市化进程的加速，房地产作为城市发展的重要标志，一直备受关注。
房价高低与城市的经济、社会、政治等诸多方面息息相关。
本文将从房地产价格的影响因素角度出发，对其进行实证分析。
一、经济因素经济因素是影响房地产价格的重要因素之一。
在市场经济中，供求关系决定着价格。
无论是商品房还是二手房，其价格都会受到整体经济环境的影响。
在低手续费、低税率的政策下，短期内会爆发大量购房需求，房价暴涨。
比如2010年至2011年间，中国房地产市场迎来了一波“疯狂涨价”，这与当时的政策、经济环境、人口密集度等因素密切相关。
二、政策因素政策因素是影响房地产价格的另一重要因素。
政策可以是宏观调控的规定，也可以是地方政府的具体行动。
政策的实施对于房地产市场的繁荣与萎靡都有较大的影响。
比如2015年以来，随着中国政府的调控政策的不断升级，二三线城市的房价逐渐平稳。
同时，政策也对房地产市场的投资热度产生了一定的影响。
投资者往往会通过关注宏观政策，来预测房价体系的变化动向，进而调整自己的投资策略。
三、地理因素地理因素是影响房地产价格的另一重要因素。
不同城市具有不同的区位、人口、环境、交通等不同的地理特点，从而影响到了房价。
首先，城市区域的特性会影响房价。
例如，新楼盘在城市中心与周边新开发的地区的售价有很大的差别。
其次，在不同的城市之间，地理离其纬度位置的高低、地理结构的差异也会影响该城市的人口规模与居住质量，间接影响了房价。
此外，环境和交通等因素也是影响房价的重要地理因素。
四、社会因素社会因素是影响房地产价格的不可忽视的因素。
其中，产业升级的理念、国民收入变化、人口流动等都会对房地产市场的供需和价格产生影响。
例如随着经济的发展，人们的消费升级愈发明显，购房也更多考虑住房本身的品质而非面积，这分化了不同价位的房型的价格。
此外，随着年轻人日益拥有实力自如地在城市不同地段间流动，地价逐渐继承活动的趋势也正在形成，对房价造成了巨大的影响。
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]。
我国商品房价格的计量经济学分析
3360.062
405.7600 11.51793 11.67957 2.200117
back
14
拟合图
4000
3600 150
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50 2800
0
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2400
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-150 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09
Residual
Actual
Fitted
P=C(1)+C(2)*AIC+C(3)*FEE
Coefficient
Std. Error t-Statistic Prob.
C(1)2097.863
69.20411 30.31414 0.0000
C(2)0.045885
0.008874 5.170437 0.0006
C(3)0.511791
0.075731 6.758027 0.0001
10
数据来源
年份 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
商品房的价格 2670.182582 2818.225235 2981.926115 3138.779902 3267.427563 3337.000865 3421.206013 3437.229694 3734.986043 3818.502571 3799.839927 3895.443071
Sample: 1998 2009 Included observations: 12 P=C(1)+C(2)*AIC+C(3)*FEE+C(4)* VAL
Coefficient
我国房地产价格影响因素的实证分析兼论当前房地产调控政策
在今后的政策制定过程中，我们建议政策制定者应进一步加强市场调研和政 策制定的科学性。他们需要充分了解市场的实际情况和需求，以便制定出更为精 准和有效的调控政策。此外，他们还需要密切房地产市场的发展动态，以及各种 政策实施后的实际效果，以便及时调整和完善相关政策。
在实施调控政策的同时，我们建议政府还应注重建立健全房地产市场的长效 机制。这包括推动土地供给制度的改革、完善住房保障体系、加强房地产市场的 监管等。通过这些措施，我们可以更好地保障市场的公平和稳定，从而实现房地 产市场的可持续发展。
3、区域差异对待不足：未能充分考虑不同地区房地产市场的差异，影响调 控效果。
针对以上不足，本次演示提出以下改进方向：
1、丰富政策手段：在采用行政手段的同时，应发挥市场机制的作用，如通 过税收、补贴等方式调节房地产市场。
2、明确政策目标：制定长期稳定的政策目标，如稳定房价、促进住房刚需 等，以提高调控效果。
1、描述我国房地产市场的发展 历程
自20世纪90年代以来，我国房地产市场经历了快速发展的历程。尤其是近年 来，随着城市化进程的加速和政府政策的支持，房地产价格持续上涨。
2、展示房地产价格和其影响因 素之间的关系
通过计量经济学方法，我们可以定量地展示房地产价格与其影响因素之间的 关系。例如，通过运用回归分析，可以证实政治、经济政策等环境因素对房地产 价格具有显著影响。同样，人口和城市化水平等市场因素，以及房地产企业的自 身因素也与房地产价格存在着密切的关联。
理论分析
1、政治、经济政策等环境因素
政府政策对房地产价格具有显著影响。政府出台的财政政策、货币政策以及 土地政策等，都会对房地产市场产生直接或间接的影响。例如，宽松的货币政策 和财政政策会导致房地产价格的上涨，而紧缩的政策则有助于抑制房价过快增长。
经济计量学报告《我国房地产价格影响因素实证分析》
经济计量学实习报告我国房地产价格影响因素分析学院：经济管理学院班级：12级市营3班姓名：朱凰瑜学号：201231142033我国房地产几个影响因素实证分析一、摘要近几年来，突飞猛进的房地产市场带动了其他行业的发展，然而，由于当前我国房地产市场发展尚不健全，存在许多问题，尤其是房地产价格备受社会各界关注。
一路飙升的的房地产价格严重脱离居民的收入水平，影响了房地产市场的健康、稳定与持续发展。
相关学者对此也进行了一系列研究，以期能找出解决房价过快增长的途径。
但目前的相关研究大多以定性分析为主，缺乏定量的研究，没能形成相关理论体系，对于抑制房价过快增长的作用也没有预期的效果理想。
为了更好的促进房地产市场的健康、稳定与持续发展，需要定量的分析房地产价格的影响因素。
二、理论综述房地产价格是房地产经济中的一个核心问题，它关系到房地产所有权和使用权在经济上的实现，房地产市场运行的秩序和房地产资源的优化配置。
按西方效用价格理论，房地产价格可表述为：房地产的效用、房地产的相对稀少性及房地产的有效需求三者共同作用而产生的对房地产经济价值的货币表现。
因此，研究房地产价格的影响因素必须先研究房地产价格的决定理论。
对于房地产价格的决定理论从目前的研究看，学术界比较认同供求决定论、价值决定论、效用决定论和收益决定论。
1、劳动价值论房地产商品的价格是由其价值决定的，也即是由社会必要劳动时间决定的。
这种理论是从房地产开发的角度讨论价格形成。
2、效用决定论由于房地产商品的特殊性，现实中房地产的价格取决于其效用，而非花费的成本，成本的增加一定要对效用有所作用才能形成价格。
这种理论是从房地产消费的角度讨论价格形成。
3、供求决定论所有的价值能够实现，都依赖于商品交换，即房地产商品的消费者愿意购买。
因此，供求决定论的学者认为，供求才是房地产价格形成的最直接原因。
这种理论是从房地产市场的角度讨论价格形成。
4、收益决定论对于一个房地产商品的投资需求者，最关心的就是，投资的房产能够在未来给他带来多少收益。
影响我国房地产价格因素的实证
文献标识码：A
基金项目：自主创新项目（11CX06003B） 1
东方企业文化・封面文章 2012 年 12 月
LNr、LNE 及 LNL 之间存在长期稳定的关系（见表 1） 。 表1 Series：LNHR LNCPI LNR LNE LNL Lags interval （in first differences） ： 1 to 1 Trace Eigenvalue 0.570775 0.491132 0.244648 0.181502 0.000813 Statistic 116.1746 67.11969 27.93685 11.66368 0.047171 0.05 Critical Value 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466 Hypothesized No. of CE（s） None * At most 1 * At most 2 At most 3 At most 4 0.01 Critical Value 77.81884 54.68150 35.45817 19.93711 6.634897 Hypothesized No. of CE（s） None * At most 1 * At most 2 At most 3 At most 4 Johansen Cointegration Test
东方企业文化・封面文章 2012 年 12 月
影响我国房地产价格因素的实证分析陈Biblioteka 群摘顾伟先刘
璐
程
琳
（中国石油大学（华东）经济管理学院，青岛，266580）
要：基于 2006-2010 年全国月度面板数据，采用空间计量经济模型研究物价水平、利率、汇率、银行 信贷对房地产价格的影响。实证研究结果表明：物价水平和汇率的变动对房地产价格的影响较大，物价水平的 上升和汇率的下降都会引起房地产价格的上升；银行信贷数额的上升对房地产价格的上涨有促进作用，但作用 效果较小；利率提高，房价反而上升。 关键词：房地产价格 中图分类号：F293.30 一、引论 自古以来 ，中国人民对房子就有一种特殊的情结，而 这种情结已深深地根植于中华传统文化之中。 “有恒产者有 恒心” ，房子一直被人们视为安身立命之所。但房子这种特 殊的商品，不仅仅具有提供居住的使用价值特性，还具有 保值增值的投资特性。因此，在通货膨胀、房价不断上涨 的今天，房子成为了市场上消费者和投资者追捧的“畅销 商品” 。 上个世纪 80 年代初，住房制度改革在我国悄然兴起， 开始由福利、实物分配向货币化、商品化分房转化。转化 过程中，我国住房建设不断发展。但由于大量购房需求的 短时间释放，使楼市出现了供不应求的局面，使得房价在 几年内持续快速上涨。2002 年以来，我国政府连续数年实 行严厉的房地产宏观调控，然而房价仍然保持快速上涨的 态势，2003 年更是出现了投资过热、地价和房价过快上涨 以及房屋空置状况加剧等现象。到 2007 年，国家针对房价 过快上涨、投资过热的不利情况，于 9 月份出台了相应的 限购政策，形成了 2008 年底的一股楼市寒流。然而，就在 此时，由美国次贷危机引发的金融危机和经济危机爆发， 我国经济受到了严重的影响。 田国全从供给途径单一、宽松货币政策等 10 个方面对 我国房价疯涨的原因做了经验分析，他认为过低的存贷款 利率和银行贷款提高了消费者的购买力，使开发商不以成 本定价，而是把购房者数十年收入作为重要的定价参考因 素，是造成房价疯涨的主要原因之一[1]。刘爱芳，任晓宇以 人均国内生产总值、房地产开发投资、居民收入差距、汇 率以及实际利率为解释变量，以房屋销售价格指数为被解 释变量，建立计量回归模型进行实证研究，发现居民收入 差距拉大、人民币升值将明显促进房价上涨[2]。韩丽娜、赵 红强利用 2000~2008 年 24 个省份的季度面板数据， 采用空 间计量经济模型构建基于当期收入、预期资产收益变动以 及利率的住宅价格模型，研究结果表明货币政策对房价的 影响极为重要；可支配收入对房价的影响次之；资产升值 预期对房价的影响与刚性需求相差不大，表明投机性需求 林泽斌 已逐渐成为主导我国住宅价格走势的关键性因素 。 认为利率对房价的调控是无效的，而货币供应量的调控是
计量论文-对我国房价影响因素的计量经济学分析
对我国房价影响因素的计量经济学分析对我国房价影响因素的计量经济学分析摘要：商品房价格增长过快是当前我国城市与社会经济发展中最突出的问题之一，如何合理控制商品房价格平稳增长值得深入研究。
本文选取2011年中国统计年鉴的数据，建立起影响商品房价格因素的多元线性回归模型，进行进一步分析，并且在此基础之上提出相关政策建议。
关键字：商品房价格影响因素多元线性回归模型一、问题的提出近年来，中国房价持续走高。
尽管国家政策层已经启动了几轮调控，但房价丝毫没有要稳定下来的迹象，房价高涨，一房难求的情况仍在持续。
房地产行业已经成为我国国民经济的支柱产业，不仅影响着国民经济的增长，也牵动着千家万户的心。
虽然随着经济的发展，商品房价格的增长是必然趋势，但是目前国内商品房价格增长速度却远远超过平均水准，房价如此之高，会对现在与未来产生多大的影响？为了研究这个问题，我们需要建立计量经济学模型。
二、理论分析影响房价的因素有：土地购置费：土地资源的稀缺性导致土地购置费不断上涨，而土地购置费在相当大的程度上影响了房屋的售价。
随着开发的商品房不断增加，土地也越来越稀缺，房屋价格也会随着上涨，两者存在正相关性。
居民人均可支配收入，代表一个地区的人民的经济实力，人均可支配收入越多，人们提高生活质量和进行投资的欲望和能力就越强。
房屋相对于其他商品来说，具有保值性和增值性，这种特点导致人们用大量的资金进行投资，促使房屋价格上升。
理论上该变量和房价存在正相关性。
商品房销售面积：商品房的销售面积即为购房者所购买的套内或单元内建筑面积(以下简称套内建筑面积)与应分摊的公用建筑面积之和。
一个地区商品房销售面积也能间接反应一个地区商品房的供应热度。
商品房施工面积：报告期内施工的房屋建筑面积商品房竣工面积：报告期内竣工的房屋建筑面积建筑业总产值：建筑业在一定时期内完成的以价值表现的生产总量，是反映建筑业生产成果的综合指标。
通过它可以了解建筑业的生产规模、发展速度、经营成果，并为国家制订经济建设计划提供依据。
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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，资本市场发展为居民调整资产组合提供了条件，居民对持有储蓄存款的偏好降低；另一方面，随着物价水平上升，实际负利率情况越发严重，存款搬家，资金加速涌入资产市场。
三、计量经济模型的建立初定模型如下：12341234tY=c+a a a a e X X X X ++++Y 房地产价格（元/平方米）；1X建筑材料价格（元/平方米）；2X城镇居民收入（元）；3X城镇物价指数（元）；4X城市人口数（人）。
数据来源：《中国统计年鉴》四、模型的求解和检验利用Eviews 软件，采用以上数据对该模型进行OLS 回归，结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 19/05/11 Time: 10:37 Sample: 1991 2005 Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1169.836 627.7959 1.863401 0.0920 X1-0.0933550.055677-1.6767190.1245年份 Y X1 X2 X3 X4 1991 786.1935 2551.736 1700.6 223.8 31203 1992 994.6555 1111.236 2026.6 238.1 32175 1993 1291.456 590.5998 2577.4 273.1 33173 1994 1408.639 2897.019 3496.2 339 34169 1995 1590.863 3532.471 4283 396.9 35174 1996 1806.399 3983.081 4838.9 429.9 37304 1997 1997.161 4071.181 5160.3 441.9 39449 1998 2062.569 3527.536 5425.1 438.4 41608 1999 2052.6 2966.057 5854.02 432.2 43748 2000 2111.617 2818.805 6280 434 45906 2001 2169.719 2674.264 6859.6 437 48064 2002 2250.177 2830.688 7702.8 433.5 50212 2003 2359.499 2906.16 8472.2 438.7 52376 2004 2778 3011.424 9421.6 455.8 54283 2005 3168 3154.9 10493 464 56212X2 0.313260 0.077921 4.020230 0.0024X3 2.403385 0.934518 2.571792 0.0278X4 -0.039938 0.022710 -1.758627 0.1091R-squared 0.980495 Mean dependent var 1921.837Adjusted R-squared 0.972693 S.D. dependent var 635.7395S.E. of regression 105.0550 Akaike info criterion 12.40805Sum squared resid 110365.5 Schwarz criterion 12.64406Log likelihood -88.06035 F-statistic 125.6720Durbin-Watson stat 1.038435 Prob(F-statistic) 0.000000从回归结果看出，拟合优度为0.980495，但X1，X4的系数为负，与经济意义不相符合，且T检验都未通过。
估计是因为变量间存在多重共线性或者是与被解释变量不存在线性关系。
异方差性的检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic 0.356962 Probability 0.910243Obs*R-squared 4.837052 Probability 0.774842Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 19/05/11 Time: 11:05Sample: 1991 2005Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 39155.14 362681.7 0.107960 0.9175X2 23.03432 197.8309 0.116434 0.9111X2^2 2.41E-05 0.002644 0.009128 0.9930X2*X3 -0.053937 0.483327 -0.111596 0.9148 X2*(X3-429.9)*D1 0.067095 0.890957 0.075306 0.9424X3 -347.2470 4002.351 -0.086761 0.9337X3^2 0.601534 7.534734 0.079835 0.9390 X3*(X3-429.9)*D1 -6.711134 119.1126 -0.056343 0.9569(X3-429.9)*D1 2824.749 48526.47 0.058210 0.9555(X3-429.9)*D1^2 -6.711134 119.1126 -0.056343 0.9569R-squared 0.322470 Mean dependent var 4384.127Adjusted R-squared -0.580903 S.D. dependent var 6432.758S.E. of regression 8088.161 Akaike info criterion 21.11790Sum squared resid 3.93E+08 Schwarz criterion 21.54273Log likelihood -149.3842 F-statistic 0.356962Durbin-Watson stat 3.477479 Prob(F-statistic) 0.910243从表中得到2R＝0.322470，计算n2R=15*0.322470=4.83705,由怀特检验知，查卡方分布表，给定显著水平为0.05，自由度P=9时，临界值为16.9190，因为n 2R=4.83705<16.9190。
所以不能拒绝原假设，表明模型中随机误差项不存在异方差。
自相关检验： DW ＝1.637717查表可知：dl ＝0.946，du ＝1.543DW>du ， 认为模型中不存在自相关。
综上，最终的模型为Yt ＝ 2323 Yt =39.5874 +0.129986 + 2.424441 , t 1996 Yt= -5885.830814+0.129986 + 16.4403, t>1996X X X X ⨯⨯≤⎧⎪⎨⨯⨯⎪⎩Y —房地产价格，2X－是城镇居民收入；3X－是城镇物价指数由模型可知1996年以前 物价指数每增加1单位，房地产价格的增加额为2.424441元/平方米；在1996年后，物价指数每增加1单位，房地产价格的增加额为16.4403元/平方米，说明1996年后物价指数对房地产价格的影响成都明显加大。