论文探究商业地产需求的影响因素与计量分析是关于对写作商业地产论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文商业地产论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：商业地产是国民经济的重要支柱产业,保持商业地产市场持续健康发展对整个国民经济意义重大.本文首先从理论出发结合实际情况分析了商业地产需求的现状及影响因素,然后选取商品房销售面积作为代表商业地产需求的数据,主要分析三个较为显著性的影响因素人均国内生产总值、城镇人均可支配收入、城镇人口数对商业地产需求的影响,再根据几项统计年鉴所给的数据更精确的对其影响因素进行计量分析,并结合理论和实证分析的结果对房地产需求合理化提出了切实可行的措施.
关键词：商业地产需求；影响因素；计量分析；措施建议
一、商业地产需求问题相关背景
1.我国商业地产需求现状
商业地产市场一直是我国居民关注的热点话题.近年来,由于我国经济运行基本处于平稳状态,金融活动较活跃,经济扩张动力较良好,有利于商业地产市场的发展.一、二线大城市地价和房价在2016年屡屡创出新高,目前在政策的打击下,需求方面有所回落；三、四线的小城市迎来去库存化的热潮.
2.我国发展商业地产的必要性
商业地产是对商业地产进行开发、管理、经营、投资、服务的行业,是第三产业.发展商业地产可以加快改革开放的步伐和改善投资环境.通过合理的开发,有利于进行城市规划,带动相关产业的发展.发展商业地产还有利于产业结构的合理调整,同时带动消费结构的调整,有利于吸引外資,加快经济建设,扩大就业面等.
3.商业地产需求的影响因素
在现实生活中,影响商业地产需求的因素有很多,比如收入水平、商业地产开发投资、消费的偏好、对未来的预期、商品房的水平等.从经济因素考虑影响商业地产需求的主要因素人口状况、国家经济的发展水平和人均可支配收入以及国家经济发展的周期.主要应从经济因素考虑,在众多经济因素中经过分析判定,城镇人口数、城镇人均可支配收入、人均国内生产总值应为首选的影响因素.
城镇人口决定了商业地产的需求,人口是商业地产需求的基础.如北京、上海、深圳等一线城市的商业地产的持续稳定发展与城镇人口数量有密切的关系.随着国民收入水平逐渐提高,住房支付能力逐渐增强,购房的也逐渐变强.另一方面,因为商业地产市场的有效需求又与消费者的实际购买力相关,当消费者购买力减弱时,对房屋的有效需求会降低.所以城镇人均可支配收入和人均国内生产总值影响商业地产的有效需求.
4.商业地产需求的相关研究假说理论
Randall、Johnston等在其著作《TheModernEconomicsofHousing》中指出商业住宅需求的影响因素主要包括销售、居民收入、储蓄、人口以及政府政策等等.张泓铭在其著作《中国房地产研究》中指出商业地产需求和金融支持以及住房制度密切相关.经济学家陈伯庚在其著作《房地产经济学》中指出在市场调节下,商业地产需求与宏观调控密切相关,提出了住房多维性理论.
二、商业地产需求相关因素模型的建立及其计量分析
1.商业地产需求影响因素的选取
生活中的经济活动或多或少基本都对商业地产需求有一定作用,本文主要选取2000到2014年间城镇人口数、城镇人均可支配收入、人均国内生产总值三个方面对商业地产需求的作用.采用计量经济学中Eviews,建立城镇人口数X1、人均国内生产总值X2、城镇人均可支配收入X3与商品房销售面积Y的回归模型.
2.选取影响因素的数据收集
3.模型的初步估计与建立
根据以上的分析,现在可假定如下的计量经济模型：
经济意义检验：模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,城镇人口每增加1万人,商品房销售面积增加4.0632万平方米；人均国内生产总值每增加1元,商品房销售面积增加0.8619万平方米；城镇人均可支配收入每增加1元,商品房销售面积减少1.4856万平方米.由上结果可以看出解释变量的系数违背了经济意义,但此变量在一定程度上影响商品房销售面积,所以暂不剔除.
统计检验：由图1中数据可以得到：R2等于0.9706,修正的可决系数为R2等于0.9625,这说明模型对样本的拟合很好.给定显著性水平α等于0.05,由图1可知F等于120.9109>Fα（3,12）,说明回归方程显著.查t分布表得自由度为12临界值（12）等于2.179,除了等于1.1059<2.179,其他绝对值都大于（12）=2.179.因此在显著性水平0.05的显著性水平下,“人均国内生产总值”与“城镇人均可支配收入”对“商品房销售面积”有显著的影响.当给定显著性水平α=0.5时,（12）=0.695<=1.1059,则在0.5的显著性水平下,“城镇人口”对“商品房销售面积”有显著影响.
4.模型多重共线性检验与修正
计算各解释变量的相关系数：在Eviews软件命令窗口中键入：CORX1X2X3.
观察图表可看出,模型之间存在着多重共线性.解释变量之间相关系数都比较大接近于1,说明解释变量之间相关性很高.
多重共线性的消除：
首先对各解释变量做一元回归,通过比较得到变量的可决系数最高,且符合经济意义,所以在的基础上逐步引入X2、X3进行二元回归,根据拟合程度比较可得以X1为变量建议一元回归方程最优.
经济意义检验：这说明在其他因素不变的情况下,城镇人口每增加1万人,商品房销售面积增加4.0634万平方米.
统计推断检验：由上可知,该模型的可决系数为0.9704,拟合度很好.F值为426.3849,回归方程总体显著.参数t值通过检验.
5.模型异方差检验与修正
White检验：建立回归模型：LSYCX1
取显著性水平α等于0.05,查表知X20.05（2）等于5.99>nR2等于1.4242,因此上面得到的一元回归模型不存在异方差性.
总结:此文是一篇商业地产论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
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