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基于面板数据的各地区生产总值对商品房销售额的影响的分析

  摘要:随着国民经济的不断发展,自2008年产生了房地产泡沫以来,房地产行业和国民经济的增长越来越密切。本文对全国各省市的生产总值和商品房交易额的关系进行了分析,并选取了全国各个省市2005年到2013年的GDP和商品房销售额面板数据,利用回归分析理论对二者关系进行了定量分析。分析结果表明各地区生产总值对所在地的商品房销售额有正的影响。
  关键词:国民生产总值;商品房销售额
  一、前言
  2008年以来,我国房地产业迅速发展壮大,繁荣时期甚至成为部分城市的支柱产业,对居民的居住水平产生了很大的影响,城市建设迅速发展。与此同时,城市房地产商品房价格等与同期社会经济增长水平、居民收入水平极不匹配,尤其现在部分城市房地产投资过度等情况相当严重,造成房价有下跌的趋势。分析各地区生产总值对商品房销售额的影响对于了解中国各地区房地产市场繁荣程度随各地区生产总值的变化而不同具有一定的意义。
  二、实证研究
  下面以2005-2013年我国31个省市自治区的地区生产总值和商品房销售额的年度面板数据,利用Eviews8来实现数据分析,数据来源为国家统计局。
  (一)平稳性检验和单位根检验
  未经差分的各地区生产总值和商品房销售额的单位根检验的显著性水平都是1,所以两个数据集是非平稳的。
  经过一阶差分后两个数据集的显著性水平都低于0.05,通过了单位根检验,说明经过一阶差分后,两个数据集变得平稳了。进而可以认为两个数据都是一阶单整的。
  (二)协整检验
  经过上述几种检验方法大部分检验都是水平显著的,因此可以认为两个数据集是协整关系。再者,通过上面的单位根检验可知两个数据集都是一阶单整的,因而两者存在协整关系。
  (三)模型设定检验
  从上面可以看出,通过F检验,我们拒绝了利用混合回归模型对上述面板数据进行拟合。在这种情况下,我们再次进行拟合检验看该面板数据是否符合变系数模型的假定。为此,建立不存在任何特殊效应的变系数模型和变截距模型以得到各自的回归标准差S1和S2。
  首先,建立变系数模型。得到回归结果S1=23015028.
  其次,建立变截距模型。得到回归结果S2=32098591.又由上混合回归模型的估计结果得出混合回归模型的回归标准差S3=113000000.在这里,已知N=31,T=9,K=1。
  (四)模型参数估计
  下面建立个体固定效应变系数模型对面板数据进行计量回归。
  有模拟估计可见,两个检验统计量的显著性水平都接近0,因此拒绝原假设,可以认为模型应当设定为个体固定效应变系数模型。
  接下来进行个体固定效应变系数模型的参数估计。根据DW上下限查询表,在0.05的显著性水平下,变量数为1,样本个数为31的情况下,DW的上下限分别为1.363和1.496。因为得到的DW值为2604656.不在1.496和2.504(4-1.496)之间,所以不能判定其是否存在自相关。
  在经过自相关修正后,得到的DW值为2.422858,在1.496和2.504(4-1.496)之间,可以判定其不存在自相关,自相关已经消除。
  三、结论
  由回归结果可以看出,除西藏的商品房销售额与其地区生产总值呈负相关外,其他地区的商品房销售额与地区生产总值呈正相关。其中海南的相关性达到了0.443584.但西藏地区两者的负相关性几乎不存在,只有-0.01539。因此可以认为,全国各地区的地区生产总值基本上和其所在地区的商品房销售额呈现正相关关系。即各地区GDP对商品房销售额可能存在正的影响。(作者单位:四川大学经济学院)
  参考文献:
  [1]张衔.面板数据模型讲义.25-51.
  [2]白仲林.面板数据的计量经济分析[M].天津:南开大学出版社,2009.


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