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时间序列类专升本毕业论文范文 和基于时间序列方法对房价和地价关系的实证分析方面学士学位论文范文

分类:硕士论文 原创主题:时间序列论文 发表时间: 2024-03-16

基于时间序列方法对房价和地价关系的实证分析,该文是时间序列类学术论文怎么写跟实证分析和地价关系和时间序列方面学士学位论文范文.

夏江月

(广西大学商学院,广西 南宁 530004)

摘 要:试图从房价与地价的关系分析入手,通过对2006—2016年中山市房价和地价的年度数据进行计量检验,以期为政府进一步规范房地产市场和土地交易市场秩序提出建议.通过对中山市时间序列数据进行Granger检验,结果表明:房价的上涨对地价的上涨确实存在一定程度的影响.

关键词:房价;地价;Granger检验

中图分类号:F2文献标识码:Adoi:10.19311/j.cnki.16723198.2018.31.003

1引言

我国房地产行业自1998 年的城镇住房制度改革后,在这十几年里快速发展,为推动国民经济和改善居民生活水平发挥了显著作用.然而,近年来我国各地房价普遍保持着高速增长的趋势,一些城市的房价甚至早已远远超过当地居民的支付能力.“十一五”期间,商品房销售年均增长甚至达到 9.7%.其中,住宅类商品房销售的年均增长高达10.0%.对此,国家除了运用货币政策和财政政策等传统的宏观调控经济手段外,还相继出台了一系列法律法规加强土地供给调整、维护市场秩序.

2017年“”政府工作报告明确提出,“要推动内地与港澳深化合作,研究制定粤港澳大湾区城市群发展规划,发挥港澳独特优势,提升在国家经济发展和对外开放中的地位与功能”.随着深中通道的正式施工建设和港珠澳大桥的正式通车运行,位于粤港澳大湾区几何中心的中山,其地理优势将被彻底激活.受中山市周边城市房价大幅飙升及等邻近城市炒房客所带来的炒房狂潮等一系列因素的影响,中山市住宅类商品房居高不下,购买的居民也逐渐从刚需性住房需求演变为投机性炒房需求,甚至出现了具有刚性购房需求的中山市居民买不起房的畸形局面.地价作为房价的一个重要影响因素,不少人认为正是由于房价的上涨导致开发商对土地需求的增加,从而带动地价的水涨船高,如此恶性循环为高房价的狂潮推波助澜.

虽然国内学者关于房价和地价的相关关系进行了不少研究,但研究大多主要集中在发展成熟的一线大城市群体.本文通过使用计量经济学方法,理性探讨位于粤港澳大湾区下快速发展中的二线城市—中山市—房价与地价的相互关系,为政府部门、房地产市场和居民提供一种较为科学的思考,以期能为相关部门的宏观调控提供建议.

2文献综述

房价与地价之间的相互影响一直是国内外研究的热点.国外学者的研究观点大致可以分成两派.其中一种观点是成本决定论,其认为土地将决定房价,即“面粉贵引起面包贵”;另一种观点是引致需求论,其认为是房价影响地价,即“面包贵引起面粉贵”.这两种观点的争锋起源于英国,以20世纪80年代的Grigson-Evans争辩影响最大, 以Grigson为代表的一批学者支持房价影响地价,而以Evans为代表的另一批学者持相反观点.

近几年来,一线城市的地价和房价一直在上涨,不少国内学者通过运用中国房地产的相关数据对房价与地价之间的关系进行了大量的实证分析,大致观点可以概括为以下四种:(1)地价上涨引起房价上涨.徐艳认为地价过高是引起北京房价上涨过快的主要原因.殷佳伟认为地价是房价的基本组成部分,土地供给会影响商品房的供给从而影响房价.(2)房价上涨影响地价上涨.况伟大认为房价决定地价,高房价是导致“地王现象”的主要原因.朱道林、董玛力认为土地需求是住房需求的引致需求,土地显示与房价变化相同的趋势.(3)房价和地价相互影响.刘琳、刘洪玉认为,在市场运行过程中,房价和地价是相互决定并且相互转化的,他们之间也存在着正相关关系.邓俊涛认为一个地方的房价与地价都会受到当前的与政策的影响,人们的住房需求决定房价的高低,从而也影响到地价的变化.(4)房价和地价没有关系.李景国认为,北京的中长期房价和地价是由其自身的供求关系决定,没有显著的因果关系.陈延林通过对广州市的住宅地价指数和新建商品指数建模分析,认为房价与地价互相独立,各自由自身的供求关系决定.

综上所述,国内外学者已经对房价与地价之间的关系进行了广泛而深入的讨论.本文采用2006-2016年中山市住宅类商品房销售和住宅用地交易的年度时间序列数据,通过时间序列的单位根检验、回归分析和协整检验来分析房价与地价的长期关系,并采用格兰杰因果检验以验证两个变量在时间上的因果关系.

3中山市房价与地价数据的分析

近几年来,随着各种政策规划的支持和城市建设的完善,中山市各地的房价普遍出现攀升现象,特别是东区和火炬开发区,一些热销楼盘的房价不仅大大高于房地产市场的正常水平,更是远远超过居民的承受能力.这不禁让人对增长速度失常的房价产生担忧,对房地产市场是否有泡沫产生担心,笔者因此决定采用计量经济方法对近十一年来中山市房价和地价的变化进行更深入的研究.

图1中山市房价与地价数据的分析

(数据来源:广东省土地市场网)

由图1,我们首先可以看到中山市2006-2016年住宅类商品房销售均价的大致走势,从2006年的2961元/平方米上涨到2009年的4394元/平方米,在此期间,2006-2009年基本匀速上涨.2009年之后商品房快速上涨,从4394元/平方米一路飙升到2011年的5936元/平方米紧紧逼近6000元,增长率高达20%.随后2012年出现首次回落至5235元/平方米,增长率出现-11.81%.在经历了三年的稳定期后,于2015年开始新一轮的暴涨,截至到2016年数据来看,已突破7000元大关,达到7124元/平方米比2015年上升了24.35%.

从地价的变化趋势来看,2006-2016年中山市住宅用地的一直呈现出上涨趋势,2006-2009年上涨速度较缓,整个房地产行业刚刚打开新市场,2006年的住宅用地交易仅为947元/平方米.而到了2009年则开启了高速发展的势头,增长速度达到最高,从2009年的1071元/平方米,仅一年时间就快速上涨到1326元/平方米.而2010年之后,增长速度回到正常水平,经历了平稳的发展期后,以稳定的增长速度一路上涨到2016年的1981元/平方米(地面地价),同比增长14.18个百分点,并呈现出一种即将再次迎来一个高速上涨的趋势.

4建立模型与检验

4.1计量模型

本文选取中山市统计局及国土资源局公布的2006-2016年商品房销售和住宅用地成交年度数据来度量中山市的房价与地价.通过对数据进行实证分析,即先对数据进行单位根检验以验证数据是否在同阶平稳,然后进行回归分析、协整检验以验证两个变量间是否存在长期关系,并采用用格兰杰因果检验验证变量之间的因果关系.

为了研究中山市近十年来房价对地价产生的影响,笔者建立如下模型:

lny等于α0+α1lnx+εi

其中,α0为常数项,αi为系数项,εi为随机误差项.y表示地价,x表示房价,ln表示自然对数.

4.2单位根检验

在统计学上检验序列是否平稳性的方法有单位根检验,检验的分析方法如下所示:

首先定义模型为:

Δyt等于β1+β2t+ρ-1yt-1+α∑mi等于1Δyt-i+εt

其中εt为白噪声,t为趋势因素,Δ为变量的一阶差分,原假设为H0∶ρ等于1,备择假设为:H0∶ρ≠1.对于该模型一般采用统计量τ等于T(ρ︿-1),其中ρ︿为ρ的估计值,T 为样本个数,Δyt-i采用 AIC 或者 BIC 准则来判断最佳的阶数,最后通过比较τ统计量和临界值的大小,若τ统计量小于临界值,则被检验样本值是平稳的,否则是不平稳序列.

由于经济环境中的数据大部分是不平稳的,如果直接对这些数据进行回归分析可能会出现“伪回归的现象”,因此现需要对原始数据进行单位根检验,得到表1.

表1变量的ADF检验

ADF检验值1%临界值5%临界值10%临界值结论

LNY2.623-2.660-1.950-1.600不平稳

D(LNY)0.161-2.660-1.950-1.600不平稳

D(LNY,2)-4.963-2.660-1.950-1.600平稳

LNX0.687-2.660-1.950-1.600不平稳

D(LNX)-0.967-2.660-1.950-1.600不平稳

D(LNX,2)-4.880-2.660-1.950-1.600平稳

注:括号中C表示截距项,T表示趋势项,K表示滞后阶数.D表示差分序列.

单位根的原假设为接受存在单位根,通过比较ADF与5%的临界值,若ADF小于5%的临界值水平,则表明在0.05的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设,变量是平稳的,反之,数据是不平稳的.LNY的ADF检验值为2.623,大于5%的临界值-1.950,因此,LNY序列是接受存在单位根的原假设的,LNY是不平稳的,依次类推,LNX、LNY均是二阶平稳的.在此,原序列平稳的序列为I(2)序列.

由于各变量均是原序列单整,因此可以得出两两变量序列的线性组合可能是平稳的,即变量之间可能存在协整关系.由于研究的是两两变量之间的关系,因此运用EG两步法进行检验,协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系,因此,对于解释变量和被解释变量之间是否存在稳定均衡关系进行检验,若通过协整检验,证明变量之间的回归分析不是伪回归.

4.3回归分析

为了检验变量间是否协整,恩格尔和格兰杰提出了两步检验法,也称EG检验.

第一步,若Xt与Yt是一阶单整序列,即ΔXt和ΔYt是平稳的,用OLS法对回归方程(也称为协整回归方程):

Xt等于α+βYt+u1

进行估计,得到残差序列:

e等于X-α+βY

第二步,检验et的平稳性.若et为平稳的,则Xt与Yt是协整的,反之则不是协整的.因为如果Xt与Yt不是协整的,那么它们的任一线性组合都是非平稳的.因此残差也是非平稳的.总而言之,对残差序列是否具有平稳性的检验,就是对Xt与Yt是否存在协整的检验.

对解释变量与被解释变量之间的关系进行回归分析,得到如表2所示的结果.

表2OLS回归模型

LnyCoef.Std. Err.TP>t

Lnx0.91000.12717.16000.0000

_cons-0.55041.0829-0.51000.6230

R-squared0.8506

F(1, 9)51.2400

Prob > F0.0000

注:***,**,*分别表示在0.01,0.05,0.1的显著性水平下显著的.

LNY等于-0.5504+0.9100*LNX

模型的拟合优度检验:

R2为08506,模型的拟合优度达到8506%.

t检验:t值为71600,而概率值p值为0000,0000<005,因此,在005的显著性水平下,变量是显著的.

系数值为09100,说明房价对地价的影响是正向的.

4.4协整检验

对回归分析的残差进行单位根检验,若单位根检验是平稳的,则表明变量之间具有长期均衡关系,证明变量间存在协整,对模型进行单位根检验以检验残差项是否平稳,如表3.

表3残差ADF单位根检验

t-StatisticProb.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic-1.9500.050

Test critical values:1% level-2.660

5% level-1.950

10% level-1.600

注:对残差的单位根检验选择none,既无截距项也无趋势项.

通过残差的ADF单位根检验可得,ADF检验值为-1.950,5%的临界值为-1.950,ADF检验值小于5%的临界值,prob值为0.050,因此在0.05的显著性水平下,拒绝存在单位根的原假设,即残差项是平稳的,因此,变量具有长期协整关系,LNX与LNY存在稳定均衡关系.

5结论与建议

本文根据中山市2006-2016年的房价与地价相关数据,通过实证分析检验得出房价上涨对地价上涨是存在一定影响的结论.在对房价与地价的关系分析过程中,可以得到如下三点政策建议:

(1)明确房价与地价的因果关系,更加有效地实现调控.通过实证检验我们得出房价上涨对地价的影响较大,当期房价的上涨可以通过需求传导拉动下一期地价.因此,政府应着重控制由投资需求快速膨胀所带来的房价与地价的非理性异常上涨.

(2)严格规范房地产市场准入的相关制度,加强政府部门对市场行为的监管.通过扩大保障性住房的供给,适当延缓低收入群体和新增城镇居民的购房需求.此外,必须采取有力措施遏制房地产市场不健康的投机和投资需求,依法惩处哄抬房价、捂盘惜售等扰乱市场秩序的不良行为.

(3)不断完善土地储备制度,及时调整土地供应.中山市作为一个快速发展中的二线城市,在推动经济发展的同时,更要科学合理地做好土地储备和规划,特别是在土地上涨过快时,确保有足够的土地供应来调节.

(4)清晰认识市场现实情况与潜在问题,及时有效地出台相应的调控政策.政府应坚持“保持房地产市场健康发展”的原则,通过推行房地产税和土地增值税等多样化税收政策、控制开发商银行贷款,调整购房者按揭首付比例等方式,以期在一定程度上控制投资性住房需求.

参考文献

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[3]殷佳伟.地价与房价关系分析[J].管理观察,2009,(22):2223

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[5]朱道林,董玛力.地价和房价的经济学分析[J].中国土地,2005,(07):2021.

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上文结论:这篇文章为一篇关于经典时间序列专业范文可作为实证分析和地价关系和时间序列方面的大学硕士与本科毕业论文时间序列论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献.

参考文献:

1、 基于小波和ARMA模型的时间序列区间预测 摘要提出小波去噪和ARMA模型相结合的预测方法 对上证指数原序列进行小波去噪,然后对去噪后的序列建立ARMA模型,进行95的置信区间的动态预报 关键词小波去噪;ARMA模型;区间预测中图分类号F224.

2、 地价、房价和租金关系实证以广州市为例 摘 要文章主要对广州市六个区共18个样点楼盘于2009年1月至2014年1月期间的地价、房价及租金市场数据以计量经济学方法开展地价与房价、房价与租金的变化情况及三者之间的互动关系和互动机制研究 得出的.

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