论文安徽省房地产开发投资影响因素计量分析是关于计量方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关工程计量论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：本文收集了2000～2014年共15年的相关数据,运用EVIEWS软件建立计量模型并修正,分析安徽省房地产开发投资的主要影响因素,从而说明了安徽省地区生产总值（X1）、安徽省房地产开发企业计划总投资（X2）、地方财政土地增值税（X3）与安徽省房地产开发投资完成额（Y）的关系及其影响,分析出其内在关联性与规律,并得出各因素对安徽省房地产开发投资的影响程度,提出相关政策性建议.
关键词：房地产；完成额；投资规模；回归分析
文章编号：1004-7026（2017）09-0107-02 中国图书分类号：F233；F832.51；F224 文献标志码：A
20世纪90年代后期以来,随着政府出台的一系列住房政策和体制改革措施的落实,安徽省房地产行业步入高速发展的轨道.房地产开发投资完成额的变动与经济形势具有很大相关,就目前安徽省经济形势而言,房地产开发投资现状及走向有待研究.
通过计量手段,对安徽省房地产开发投资影响因素进行分析,得出结论,为政府运用政策工具调控房地产开发投资规模提供参考,从而抑制房地产行业过热现象.
1 研究现状综述
近年来,学界关于影响房地产开发投资因素的研究主要有：张红等利用Granger因果检验和VAR模型对房地产开发投资及、房价及通胀之间关系进行了实证研究.刘瑞以Eviews5.0为工具, 运用计量经济学方法对上海市房地产投资与经济增长的关系进行了实证分析.张力军等,以Eviews5.0为依托,建立了南京市房地产开发投资与GDP之间的计量经济学模型,分析相互关系.由此可以发现影响房地产开发投资的因素很多,而且各学者采用的研究方法及侧重点也有很大不同.本文将立足于学界的研究现状,采取定量分析的方法,比较选取各种变量,建立模型,进行回归分析.
2 变量选取及因素分析
实证研究表明,经济增长决定房地产投资规模变动,影响房地产开发投资因素呈多元化.结合现实经济情况,本文选取了以下变量,用于建立计量模型：
房地产开发投资完成额（Y,单位：亿元）：是衡量安徽省房地产开发投资规模的重要指标,体现着每年度整个安徽省房地产开发投资的总体情况,因此选取房地产开发投资完成额作为被解释变量.
地区生产总值即安徽省地区GDP（X1,单位：亿元）：宏观地看,經济增长决定投资规模的变动.而安徽省地区生产总值可以反映出安徽省宏观经济的运营状况,因此选取安徽省地区生产总值以体现安徽省整体经济状况变动.
房地产开发企业计划总投资（X2,单位：亿元）：房地产企业根据总体投资部署内容,全部建成项目所需要的总额称为房地产开发企业计划总投资.计划总投资的规模直接影响年度房地产开发投资的最终完成额,因此将其作为自变量纳入模型.
地方财政土地增值税（X3,单位：亿元）：土地增值税的开征体现的是政府对房地产开发商与房地产交易市场的调控,因此选用安徽省地方财政土地增值税作为影响房地产开发投资完成额的指标.
政策因素：毋庸置疑,政府出台政策会左右房地产行业的发展,因此政策因素会对房地产开发投资规模产生影响,由于多次的政策调整难以量化,暂不考虑,并不将其作为自变量纳入模型.
3 数据选取及模型构建
本文选取安徽省2000～2014年的相关数据,并对其进行汇总与处理.这些数据主要来自于国家统计局网站公布的统计库,部分数据来自于安徽省统计局网站公布的统计年鉴.
以Eviews软件为平台,分别得出了Y、X1、X2、X3的趋势图,Y与X1、X2、X3的相关图.根据趋势图与相关图显示：自2000～2008年期间,Y、X1、X2、X3增长趋势比较缓慢,而从2008年后,各变量增长较快,且具有一致性.同时该趋势图也符合08年金融危机后,房地产行业受推动迅速增长的现实情况.同时可以看出安徽省地区GDP与房地产开发投资完成额的线性关系较强；安徽省房地产开发企业计划总投资与安徽省房地产开发投资完成额之间也存在着较强的线性关系；而安徽省地方财政土地增值税与安徽省房地产开发投资完成额的关系在2008年之前具有较强的线性关系,2008年之后的土地增值税收入扩大趋势则较之前更加明显,对房地产开发投资完成额起到较强的调控作用.
基于上述结果,建立线性模型：
Y等于β1+β2*X1+β3*X2+β4*X3+μ
4 回归过程及模型修正
4.1 普通最小二乘回归
运用Eviews软件进行回归,得出如下结果：
Y等于-390.9476+0.127091*X1+0.153327*X2-
13.66475*X3
标准差：（76.98798） （0.020515） （0.034022） （4.506749）
t统计量：t等于（-5.078035） （6.195029）（4.506749） （-2.708349）
可决系数R2等于0.998078 修正R2等于0.997553 F统计量F等于1903.578
由上述回归结果可以看出：
由R2与修正R2数值可看出所建模型整体上对样本数据拟合较好.取显著性水平为0.05, F检验显著,整体模型的显著性较高. 同样取显著性水平α等于0.05,查t分布表得X1、X2与X3的t统计量检验值大于临界值； X1、X2与X3通过t显著性检验,对安徽省房地产开发投资完成额具有显著影响.
4.2 模型检验与修正
对模型进行White检验：
White Heteroskedasticity Test：
R2等于0.579543, n* R2等于18.693152>χ20.05（6）等于12.5916,所以存在异方差性.
总结:本文是一篇关于计量论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
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