我国房地产业发展与宏观经济关联性研究讲解.pdf
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1、2010年第 1 期 (总第 327期 1前 言 近几年来 , 随着宏观经济的快速增长 , 我国房地产业 发展迅速 , 已成为我国国民 经济的支柱产业 1。 因而, 宏观 经济与房地产业的关联性研究成为房地产业发展 的热门 课题 。 一些学者从不同角度分析了宏观经济与房地产行业的关系 。 周建 军 2以房地产价格波动对消费者支出的影响为切入点 , 对我国住宅价格波动与消 费支出进行了实证研究 。 熊智敏 3分析了我国房价与银行房地产信贷的相关性 问题 。 窦尔翔 4定性分析了影响房地产市场发展的十大关系 。 张瑜 5从宏观经济 、 投资 、 消费 、 政策等方面分析了不同因素对房地产 周期波动
2、的影响 。 蒲艳萍等 6一些学者对 区域内房地产投资额与国内生产总值 的关系进行了分析。 在研究方法方面 , 宋桂杰等 7采用主成分分析法对房地产 投资环境进行了分析。 白倩等 8采用典型相关分析法探讨了房地产业对国 民经济发展的影响。 本文根据经济理论 , 并借鉴现有文献的研究 , 综合并 大量收集宏观经济和房地 产业的数据指标 。 首先通过典 型相关分析筛选出二者间具有显著相关性的典型指 标, 并达到降维的目的 ;然后分别以房地产业各个典型指标为因变量 , 以宏观经济典 型指标为自变量 , 采用逐步回归 的方法 ,进一步深入分析宏观经济变量对房地产业各 层 面指标的影响 。 2 分析方法
3、2.1 典型相关分析 典型相关分析 (canonical correlation 是研究两组变量 之间相关关系的一种多元 统计方法 。 它借用主成分分析 摘 要 采用典型相关分析与逐步回归相结合的方法 , 利用典型相关分析从众多指标中 筛选出宏观经济中与房地产业显著相关的指标 , 并采用逐步回归的方法 , 进一步深 入探析了宏观经济变量对房地产业各典型指标的影响。 关键词 关联性 ; 宏观经济 ; 房地产 ; 典型相关 ; 逐步回归 Abstract:This paper combines the canonical correlation analysis and step regressi
4、on method, in which canonical analysis is used to explore two groups of macroeconomic variables which have marked correlations with real estate in -dustry, and then step regression method is used to research in the impacts of economic variables to representative variables of real estate industry. Ke
5、y words:correlation; macroeconomic; real estate; canonical correlation; step regression 中图分类号 F407.9 文献标识码 B 文章编号 1002-851X (2010 01-0065-04 *基金项目 :国家自然科学基金资助项目 (70671074 作者简介 张勇 (1965-, 男 , 天津人 , 天津市房地产开发经营集团总经理 , 天津 大学客座教授 , 博士 , 主要研究方向 :基础设施建设与投融资 管理 , 产业技术经济分析。 我国房地产业发展 * 张 勇 1, 闫 鹏 2, 1, 杜子平 2
6、(1. 天津市房地产开发经营集团 , 天津 300222; 2. 天津科技大学经济与管理学 院 , 天津 300222 房 地 经 济 65 2010年第 1 期 (总第 327期 中降维的思想 , 把多个变量与多个变量之间的相关 转化为 两个变量之间的相关。 即首先在每组变量内部找出具有最大相关性的一个 线性变量组合 ,然后在每组变量内找出第二对线性组合 , 使其本身具有最大相关性 , 并分别与 第一对线性组合不相关。 其数学原理为 :设两个随机变量向量为X=(x 1, x 2, , x p 和 Y=(y 1, y 2, , y q 。 为研究 X 与 Y 之间的线性关系 , 需 要找到一组
7、系数A k =(a k1, a k2, , a kp , B k =(b k1, b k2, , b kq , 通过线性组合得到的一组新随机变量u=(u 1,u 2, , u k 和 v=(v 1, v 2, , v k ,有 u k =ak1x 1+ak2x 2+ +akp x p =Ak X , v k =bk1y 1+b k2y 2+ +bkq y q =Bk Y , 使得 u k 与 v k 之间的相关系数 k 最大, 即 A k , B k | k =max(cor (u k , v k , k=1,2, , k , 且 cor (u i , u j =0, cor (v i , v
8、 j =0; i , j=1, 2, , K , i j , 其中 k=min(p , q 。 此 时, 称 U 与 V 为典型变量 , k 为典型相关系数 。 一般地 , 可以求解 K 组系数 (A k , B k , 使得其对应的 典型变量 u k 与 v k 之 间的典型相关系数k 可排列为 1 1 2 k 。 理论上 , u 1与 v 1 之间的相关 系数 1 反映 的相关程度最大 , 称为第一典型相关系数 ; 而 u 2与 v 2 之间 的相关系 数 2 次之, 称为第二典型相关系数。 在实际应用 中, 只需保留前面若干对典型变 量, 保留的原则是视典型相关系数的显著性检验结果而定。
9、 而典型变量 u k 中, 随 机变 量 x j 的系数 a kj 的大小反映了 x j 对 u k 的贡献率 ,因而当随 机变量向量维度 较高时 , 经常选取系数较大的随机变量作为典型变量的代表来解释实际问题, 同时 达到降维的目的 。 2.2 逐步回归方法 逐步回归是一种从众多变量中有效地选择重要变量的方法 。 此法的步骤为 : (1 用被解释变量分别通过最小二乘法对每个解释变量进行线性回归 ,根据经济 理论和统计检验从中选择一个最合适的回归方程作为基本回归方程。 (2 在基本回归方程中逐个增加其他解释变量, 重新 进行线性回归 , 如果新增加 的这个解释变量提高了回归方程的拟合优度 ,
10、并且回归方程中的其他参数统计上仍 然显 著, 就在模型中保留该解释变量; 若新增加的解释变量未提高回归方程的拟合 优度, 则不保留该解释变量 ; 若新增 加的解释变量提高了回归方程的拟合优度, 并且回归方程 中某些参数的数值或 符号等受到显著影响 , 说明模型中存 在多重共线性 , 将该解释变量同与之相关的其 他解释变量 进行比较 , 在模型中保留被解释变量影响较大的, 略去影 响较小的 。 3 关联性分析 3.1 指标选择 衡量宏观经济及房地产业发展状况的指标很多, 本 文从经济增长 、 社会投 资 、 货币供应及人民生活状况等四个方面选择宏观经济指标 ; 从总量指标 、 投资 类指标 、
11、生产 类指标 、 交易类指标 、 资金类指标及价格类指标六个层面选择房地产业发展指标。 根据经济显著性 、 统计数据充分性和可操作性的原则,综合现有文献中描述房 地产业发展的显著性指标, 以 及影响房地产业发展的宏观经济指标,选取宏观经济指 标和房地产业发展指标 , 时间段为 1999年至 2008年, 取 季数据 , 每个指标 40个 数据, 并对数据进行标准化处理消除量纲影响 。 指标见表 1。 3.2 典型相关分析 对宏观经济指标与房地产业发展指标进行典型分析, 得到典型相关系数值、 显著性检验统计量及概率值 (见 表 2 。 由表 2可知, 前七对典型变量显著相关 , 且相关程度 很高
12、 (均在 0.75以上 , 说 明宏观经济指标的某种线性组合与房地产指标的线性组合强线性相关, 我国宏观经 济与 房地产业之间确实有很强的相关性。 为筛选宏观经济与房地产业显著相关的具体指标, 将各对典型变量中的指标按 权重系数大小取前四位依次排列, 得到二者典型显著相关的指标, 见表 3。 (1 由第一对典型变量指标分析可知, 宏观经济形式 中经济增长 (X1 、 社会投 资 (X4 、 货币供应 (X5 和人民生 活状况 (X9 等综合影响着房地产业的投资 (Y2 、 开发 (Y4 与销售 (Y9, Y10 等整个过程 。 (2 分析典型相关指标的权重可见, 宏观经济典型变 由经济理论可知
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