计量经济学论文(eviews分析) 房价的计量经济分析
EViews统计分析在计量经济学中的应用EViews概述
5/7/2023
EViews统计分析在计量经济学中的应用
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EViews历史
EViews是由Quantitative Micro Software 〔QMS〕公司开发的，专门从事数据分析、回归 分析和预测的工具。EViews结合了电子表格和 相关的数据库技术以及传统统计软件分析功能， 并且使用了单击图形用户界面。EViews特点是 对于时间序列数据有较强的分析能力，另外在 预测分析、科学数据分析与评价、金融分析、 经济预测、销售预测和本钱分析等领域应用非 常广泛。
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EViews统计分析在计量经济学中的应用
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EViews统计分析在计量经 济学中的应用EViews概述
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：EViews简介
o 实验目的：熟悉和掌握Eviews在一元线性回 归模型中的应用。
o 实验数据：2019年中国各地区城市居民人均 年消费支出〔CS〕和可支配收入〔INC〕 〔相关数据在文件夹“书中资料/第3章〞〕 。
o 实验原理：普通最小二乘法(OLS) o 实验预习知识：普通最小二乘法、t检验、
可翻开下拉式菜单〔或再下
一级菜单，如果有的话〕，
点击某个选项电脑就执行对 应的操作响应〔File，Edit的 编辑功能与Word, Excel中的 相应功能相似〕
图1-1 EViews主窗口界面
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商品房价格及其计量经济学分析
商品房价格及其计量经济学分析计量经济学课程论文商品房价格及其计量经济学分析------基于Eviews的研究摘要本文主要针对现阶段社会关注的热点问题——房地产价格。
现阶段我国的经济正在飞速发展，由此带来商品房的价格不断攀升，大量工薪族面对高不可攀的房价只能望而却步。
究竟是什么推动着房价的不断上涨？因此，本人以计量经济学为工具，建立了一个商品房价格的计量经济模型并对其有效性做了全面的检验。
关键词福利性实物分房制度，开始实行住房货币化改革，将住房商品化，以价格调节商品房供需。
从此房地产行业迎来了春天，大量资金进入房地产行业，房地产开发企业如雨后春笋般出现，房地产行业开始高速发展。
与此同时我国G D P也在以惊人的速度增长。
经济总量高速增长迅速提高了人民生活水平，加快了城市化进程，导致城市人口增加，并形成了人们对城市住房的刚性需求。
同时，城市人均可支配收入逐年增加．增长速率达到了1 0 ％以上。
根据持久收入假说，对于住房这类高价耐用消费品，消费者决定是否购买取决于其对未来收入的预期。
因此，我们看到随着经济的急速发展，人均可支配收入的持续增长，及对我国经济发展和未来人均收人的乐观预期，使人们对住房的需求迅速膨胀。
2、人口因素中国作为世界上人口最多的国家，同时也是世界上最大的发展中国家，伴随着工业现代化的发展，必然导致城镇人口的大量增加。
城市化进程已经成为推动房地产行业发展的最基本的动力之一。
同时，由于生活观念的转变，不在再追求四世同堂的中国人开始希望有一套自己的住房，供自己的小家庭居住。
这些都是造成人们对住房的刚性需求的主要原因。
3、实际贷款利率由于实际贷款利率对于住房的投资性需求影响较大，但是对刚性需求和改善性需求影响不大，因此，在通胀增加的压力下，尽管我国连续多年的上调银行贷款利率，但实际贷款利率上升的并不快，对住房的投资性需求打压效果不明显。
（二）从房产商对商品房的供给方面思考商品住宅价格主要受到土地价格、建筑成本、政府相关政策和房地产开发商对未来的预期等因素影响。
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，住房作为一种商品，无非也是适用于这一原理的。
对于住房来说，需求弹性较大，供给弹性较小。
即当住房价格变化时，住房供给的变化量较大，住房需求的变化量则较小。
计量经济学在房价预测中的应用研究
计量经济学在房价预测中的应用研究随着经济的发展和城市化的进程，房地产市场的稳定和发展对于国家和个人来说都具有重要意义。
房价预测是房地产市场研究中的关键问题之一，对于购房者、开发商和政府来说都具有重要意义。
计量经济学作为一种研究经济现象的方法和工具，在房价预测中发挥着重要作用。
本文将探讨计量经济学在房价预测中的应用研究。
首先，计量经济学可以帮助确定影响房价的关键因素。
通过对历史数据的分析，计量经济学家可以识别出对房价具有显著影响的因素，如经济增长率、人口增长率、就业水平、利率水平等。
计量经济学的回归分析能够帮助我们理解这些因素与房价之间的关系，并通过数学模型进行预测。
例如，我们可以使用多元回归模型来建立房价与各种因素之间的关系，以此来预测未来房价的走势。
其次，计量经济学可以帮助解析房地产市场的供求关系。
供求关系是决定房价的一个重要因素。
通过计量经济学的方法，我们可以研究市场中的供给和需求弹性，从而预测未来房价的变动。
例如，通过收集并分析历史数据，我们可以建立供给和需求的动态模型，从而掌握市场因素对房价的影响。
这样的预测可以帮助购房者、开发商和政府在市场中做出更明智的决策。
此外，计量经济学还可以揭示房价波动的原因与机制。
房价波动是房地产市场的常见现象，对于房地产市场的参与者来说，了解房价波动的原因十分重要。
计量经济学的时间序列分析方法可以帮助我们分析和预测房价变动的原因，如宏观经济因素、政策调控、金融市场等。
这些分析结果可以为政府制定相关政策、企业确定房地产投资策略提供参考。
值得注意的是，计量经济学在房价预测中的应用也面临一些挑战和限制。
首先，数据的质量和可靠性对于计量经济学的分析至关重要。
如果数据存在缺失、错误或者不准确，将会对模型建立和预测结果产生较大的影响。
因此，在进行计量经济学的房价预测研究时，需要选择合适的数据源，并进行严格的数据清洗和验证。
其次，计量经济学的方法和模型建立需要基于一定的假设和前提，如果这些假设和前提与实际情况存在较大差异，可能会导致预测结果的偏差。
用Eviews分析计量经济学问题
计量经济学案例分析一、问题背景高新区自开始设立至今短短十多年的时间，以其惊人的经济发展速度为世人所关注。
随着我国经济发展模式的逐步转变，高新区已经成为我国依靠科技进步和技术创新推动经济社会发展、走中国特色自主创新道路的一面旗帜。
“十二五”时期，面对新的机遇和挑战，国家高新区应注重提升五种能力，努力成为加快转变经济发展方式的排头兵。
为了探索高新经济发展的内在规律性，本文采用截面数据对高新区的投入产出进行分析，力求能够增进对高新区经济发展的了解，对高新区的进一步发展有所帮助。
二、模型设定本文研究的是高新区投入对产出的影响，所以本模型的被解释变量Y 即为高新区的产出。
就目前对高新区数据的统计来看，反映高新区产出的主要有“工业总产值”、“工业增加值”、“技工贸总收入”、“利润”和“上缴税额”几个总量指标。
按照生产函数理论，产出利用增加值，所以模型中我们将使用“工业增加值”指标数据来估计各高新区的总产出。
从高新区的投入来看，对产出有重要影响的因素主要包括以下几个方面：资本K ，劳动力L ，技术投入T ，此外，体制改革，管理模式创新也可以看作是投入的要素，但因其不可量化，因此归入模型的扰动项中。
这样，按照科布道格拉斯形式的生产函数，我们设定函数形式为：u T L AK Y γβα= 两边取自然对数得：u T L K A Y ln ln ln ln ln ln ++++=γβα其中，资本数据K 我们利用的是当年的年末净资产来进行估计，即当年年末资产减去当年年末负债后得到的数据；用当年年末从业人员来估计劳动力L ；用当年技术研发投入来估计技术投入T 。
数据选用的是截面数据。
从《国家高新技术产业开发区十年发展报告（1991－2000年）》得到1999年全国53个高新区各项指标统计数据：三、模型估计用Eviews 软件进行回归分析，得到如下结果：Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 13/12/11 Time: 19:31 Sample: 1 53C 0.664556 0.644854 1.030553 0.3078 LNK 0.478131 0.171585 2.786560 0.0076 LNL 0.367855 0.174496 2.108104 0.0402 R-squared0.740558 Mean dependent var6.280427Adjusted R-squared 0.724674 S.D. dependent var 0.440805 S.E. of regression 0.231297 Akaike info criterion -0.017755Sum squared resid 2.621421 Schwarz criterion 0.130946 Log likelihood4.470508 F-statistic 46.62236从表可以看出，回归方程为：TL K Y ln 140542.0ln 367855.0ln 478131.0664556.0ln +++=T= (1.030553) (2.786560) (2.109104) (1.520604)740558.02=R 724674.02=R（1） 经济意义检验从回归结果可以看出，模型估计的γβα,,的参数值都为正、且小于1，与生产函数理论中γβα,,各数值的意义相符。
EViews房地产计量经济模型
房地产市场价格影响因素分析--以杭州市为例摘要：本文分析我国受政策影响下的市场价格体系中房地产价格主要构成及波动主要影响因素，然后介绍了线性回归方法。
以南昌房市房地产市场为例，建立计量经济模型，采用线性回归方法，通过分析近十年南昌市商品房销售价格的实际数据，阐述了影响南昌市近几年商品房价格变化的主要因素及对房地产价格影响程度。
关键词：线性回归，房地产价格，影响因素伴随着房地产市场的高速发展，近几年全国各地的房价也疯狂上涨。
其增长速度已经远高于居民收入的增长速度，以至于广大的工薪阶层只能望楼止步。
为什么房价涨幅如此之大呢？这是一个重要的社会课题。
这个问题如果不能及时得到解决，很容易引发一系列社会问题。
在这样的背景之下，本文从人均地区生产总值、人口数和土地交易价格等角度出发，搜集了杭州市2001到2009年商品房平均销售价格、人均地区生产总值指数、年末总人口数、城镇居民家庭人均可支配收入、土地交易价格指数等相关数据，通过计量分析方法，运用Eviews软件建立相应计量经济模型，并检验方程的科学合理性。
以分析杭州市房地产市场价格影响因素，寻找其中原因，并提出合理化建议。
一、文献综述武汉大学刘艺婷认为商品住房价格同其他商品一样，是由其价值决定的，其价值既包括所占用土地的价值，也包括土地上建筑物的价值。
除此之外，还受到供求状况、竞争程度、消费者偏好、市场预期、房地产企业经营策略和政府相关政策的影响，其价格围绕价值上下波动。
张红、潘琦、郑思奇对杭州商品住宅市场进行回归分析，说明住宅实际建造成本和实际生产总值对住宅价格有着显著的影响，而人口数和所有者实际资本成本的影响作用则不明显。
张燃、林春阳、胡岷、周薇研究结果显示：除深圳外，其他一线城市实际房价收入比都要远高于理论房价收入比，表明这些城市的居民户对当地普通住宅的支付能力很差。
肖晋、汪宝平、方俊认为，经济适用房解决的是中低收入群体的住房困难，而商品房市场主要是为中等收入或高收入群体改善居住条件提供资源，两者在目标客户群上有明显的不同。
房地产计量经济学论文
房地产计量经济学论文房地产市场是经济活动中一个重要的领域，对于房地产价格的变动和影响因素进行研究具有重要的实践意义。
本文主要运用了计量经济学的方法，通过对房地产市场数据的实证分析，探讨了影响房地产价格的各种因素，并对其进行了分析和解释。
首先，本文对房地产价格的影响因素进行了理论分析。
在理论分析中，本文考虑了宏观经济因素、政策因素、房地产市场供需关系等因素对房地产价格的影响。
然后，本文采用了多元线性回归模型，对中国某城市的房地产价格数据进行了实证分析。
通过对模型的检验和变量的显著性分析，得出了一些重要的结论。
在结果分析中，本文发现了一些对房地产价格具有重要影响的因素。
首先，宏观经济因素对房地产价格具有显著影响，比如国民经济总量、金融政策等因素对房地产价格的影响。
其次，政策因素也对房地产价格有重要的影响，比如地方政府出台的各种政策对房地产价格的影响。
最后，供需关系也是影响房地产价格的重要因素，房屋的供求关系对房地产价格影响巨大。
通过对房地产价格的影响因素进行了实证分析和解释，本文得出了一些结论和政策建议。
首先，政府应该加强对房地产市场的监管，防范因素对房地产市场的影响。
其次，政府应该加大对房地产市场的调控力度，有效控制房地产价格的波动。
最后，政府应该调整经济政策，促进房地产市场的健康发展。
总之，本文通过对房地产价格的影响因素进行了理论分析和实证分析，得出了一些重要的结论和政策建议。
这对于理解房地产价格的变动和影响因素，促进房地产市场的健康发展具有一定的理论和实践意义。
房地产市场对经济的稳定与发展具有重要作用。
本文的研究成果可以为制定未来的政策和规划提供参考，有助于有效调控房地产市场，确保房地产市场稳定和健康发展。
另外，本文的研究也有一些不足之处。
首先，由于数据的局限性，本文只对中国某城市的房地产市场进行了分析，结果可能不具有普遍适用性。
未来研究可以扩大样本范围，对更多地区的房地产市场进行研究，使研究结果更具有普适性。
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
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拟合图
4000
3600 150
100
3200
50 2800
0
-50
2400
-100
-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
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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 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 6778.0305493441. 2952.100 553611.0 108288.0 30.29870 9999.5403593356. 2750.900 574705.0 70826.00 22.61980 6901.42014813618 9139.800 2072530. 60728.00 24.48080 8399.9106345217. 3433.600 932901.0 66056.00 20.20090 6926.1208729958. 4840.800 1048763. 81761.00 22.90280 7321.9808188402. 4969.700 1119106. 74553.00 24.42580 7674.20015163242 8105.000 1492820. 101932.0 24.93280 12380.432818466. 1721.600 353700.0 77472.00 24.17320 7785.040394053.0 121.5000 61210.00 55361.00 23.43200 7259.2505862095. 4939.600 817997.0 69432.00 25.72440 8093.67012253374 8784.600 2070534. 59748.00 26.35850 7041.8702122907. 980.3000 293310.0 72152.00 18.19430 6569.2303967957. 2248.700 522470.0 69238.00 24.92940 7643.570293427.0 121.3000 36593.00 73205.00 19.92990 8765.4504404362. 1580.000 410311.0 93212.00 21.75050 6806.3502236860. 1327.200 449409.0 46857.00 21.11380 6657.240747325.0 242.9000 101501.0 61046.00 19.10550 6745.3201080546. 578.7000 88225.00 61459.00 22.25500 6530.4803196774. 1450.800 203375.0 95835.00 20.78110 7173.540做多重共线性检验：引入的变量太多，可能存在变量间的共线性，影响方程的估计。
首先进行做多重共线性检验可以减少变量使后面的分析变得简洁。
X1 X2 X3 X4 X5 Y X1 1 0.7446 0.0775 0.9041 0.5329 0.8042 X2 0.7446 1 0.7319 0.873 0.4358 0.1606 X3 0.0775 0.7319 1 0.9926 0.241 0.0092 X4 0.9041 0.873 0.9926 1 0.774 0.6127 X5 0.5329 0.4358 0.241 0.774 1 0.214 Y 0.8042 0.1606 0.0092 0.6127 0.214 1可以看出有多重共线性。
采取逐步回归法：第一次回归，我们可以根据T检验值和可决系数看出：X1的效果最好：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/06/10 Time: 17:37Sample (adjusted): 1 31Included observations: 31 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1 1651.403 87.67703 18.83508 0.0000 C 903234.0 502408.2 1.797809 0.0826R-squared 0.924432 Mean dependentvar 7446408.Adjusted R-squared 0.921826 S.D. dependentvar 7227629.S.E. of regression 2020815. Akaike infocriterion 31.93824 Sum squared resid 1.18E+14 Schwarz criterion 32.03076 Log likelihood -493.0427 F-statistic 354.7601Durbin-Watson stat 1.930762 Prob(F-statistic) 0.000000而X1于X2存在严重自相关，所以引入第二个变量时将X2排除。
通过比较发现引入X3时，拟合优度最大，所以加入X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/06/10 Time: 17:40Sample (adjusted): 1 31Included observations: 31 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1 1547.354 57.83197 26.75604 0.0000 X3 60.57577 9.136899 6.629795 0.0000 C -3711880. 765709.2 -4.847637 0.0000R-squared 0.970594 Mean dependentvar 7446408.Adjusted R-squared 0.968493 S.D. dependentvar 7227629. S.E. of regression 1282914. Akaike info 31.05893criterionSum squared resid 4.61E+13 Schwarz criterion 31.19771 Log likelihood -478.4134 F-statistic 462.0886Durbin-Watson stat 2.098685 Prob(F-statistic) 0.000000X3与X5也存在严重共线性，在引入第三个变量时同时排除X5，那只能引入X4了Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/06/10 Time: 17:47Sample (adjusted): 1 31Included observations: 31 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1 1569.186 66.74467 23.51029 0.0000 X3 64.04945 10.56258 6.063810 0.0000 X4 -69455.16 102797.7 -0.675649 0.5050 C -2476469. 1985261. -1.247428 0.2230R-squared 0.971083 Mean dependentvar 7446408.Adjusted R-squared 0.967870 S.D. dependentvar 7227629.S.E. of regression 1295550. Akaike infocriterion 31.10668 Sum squared resid 4.53E+13 Schwarz criterion 31.29171 Log likelihood -478.1536 F-statistic 302.2316Durbin-Watson stat 2.298423 Prob(F-statistic) 0.000000但是引入后通过T检验X4不显著，同时常数项C也变得不显著，且拟合度没有显著提高。