基干多元回归模型厦门房地产市场非均衡度探析.docVIP

基于多元回归模型的厦门房地产市场非均衡度分析 　　摘要：本文以厦门市2006年至2014年的数据为样本，构建需求和供给的多元线性回归模型，得出厦门市住宅的有效需求量和有效供给量，在此基础上对厦门市房地产市场近几年供求平衡的偏离程度进行分析，并结合实际，对厦门房地产市场存在的问题及非均衡情况提供相应的建议 关键词：厦门房地产市场;供求;多元线性回归模型;非均衡度 中图分类号：F127;F293.3 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）027-000-02 一、引言 经济学中的非均衡理论认为，非均衡是一种常态，降低非均衡程度可以提高经济效率，实现资源优化配置，而国民经济持续稳定发展离不开房地产开发投资的平稳增长[1]。回归分析法应用于各种数据分析中，将变量间的定量关系进行确定，分析多个自变量时，称为多元回归分析，而得出的自变量与因变量的函数关系是非线性时，叫做非线性回归分析 国外对房地产市场非均衡度的研究起步较早，Bums和Grebler（1977）在分析住房问题时运用了非均衡理论。相比国外，我国学者对我国房地产市场非均衡性也进行过卓有意义的研究。季朗超在《非均衡的房地产市场》中，通过非均衡度衡量房地产市场的非均衡程度[2]。在使用非均衡进行实证分析对中国的房地产价格时，童光毅等（2008）通过半参数回归模型和拓展的半参数回归模型得出相应的结论 二、厦门市房地产市场供求分析 1.厦门市房地产市场的需求实证分析 据指标的可量化性和数据的可得性，并结合厦门市的实际状况，选取GDP、竣工房屋面积、城市居民人均可支配收入作为影响厦门市房地产市场需求的因素[3] 。用厦门市商品房销售面积代表需求量，GDP、竣工房屋面积、城市居民人均可支配收入为影响因素， 采用厦门市统计年鉴中2006年至2014年的统计数据，见表1 表1 厦门市房地产市场需求影响因素指标值 年份 商品房销售面积（万m2） GDP（亿元） 竣工房屋面积（m2/人） 城镇居民人均可支配收入（元/年） 2006 433.27 1173.80 287.49 18513.00 2007 497.70 1402.58 378.59 21503.00 2008 389.47 1610.71 625.04 23948.00 2009 529.29 1737.23 711.08 26131.00 2010 426.77 2060.07 706.64 29253.00 2011 445.39 2539.31 602.93 33565.00 2012 615.34 2815.17 422.41 37576.00 2013 786.72 3006.41 343.78 41360.40 2014 790.21 3273.58 585.48 39625.09 构建多元线性回归模型Y1=α0+α1x1+α2x2+α3x3 多元线性回归模型中，Y1为商品房销售面积，x1为GDP，x2为竣工房屋面积，x3为城镇居民人均可支配收入。通过SPSS软件的分析，相关系数R值为0.948、判定系数R2值为0.898、调整值为0.865，因此因变量与自变量之间有较强的线性关系 通过回归方差分析，回归平方和等于159762.031，残差平方和等于18061.786，F检验值等于26.536。Sig概率值小于0.05，因此认为各回归系数不同时为0，被解释变量与解释变量的线性关系显著，回归方程有意义 表2回归系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准误差 试用版 1 （常量） -224.947 118.695 -1.895 .049 GDP -1.041 .317 -6.452 -3.279 .010 竣工房屋面积 -.277 .123 -.393 -2.259 .050 城镇居民人均可支配收入 .104 .028 7.598 3.743 .005 表2为各自变量回归系数。GDP、竣工房屋面积、城镇居民人均可支配收入的显著性概率都小于5%，都能通过T检验，回归系数有意义 因此需求模型为：Y1=-224.947-1.041x1-0.277x2-0.104x3 2.厦门市房地产市场的供给分析 用商品房竣工面积代表供给量，房地产开发投资额和平均建设周期为影响因素，采用厦门市统计年鉴中2006年至2014年的统计数据，见表3 表3 厦门市房地产市场供给影响因素所选统计指标的指标值 年份 竣工房屋面积 （万m2） 房地产开发投资额 （亿元） 平均建设周期 2006 287.49 213.9