对《回归模型中的多重共线性问题》一文的答复——兼议经济学的学术争鸣

本文是对一篇批评性文章的答复。笔者在１９９７年第三期《经济研究》杂志上发表了一篇关于收入分配差别问题的文章，蔡增正阅后对文中的一个回归模型提出了商榷性意见，提出我使用的模型中可能存在多重共线性问题。经分析，我认为他的意见可能是对的。文中对多重共线性问题进行了进一步的讨论，阐明了我的意见，也讨论了蔡文的一些提法；并对学术讨论的原则谈了一些个人的看法     

基于回归模型的西宁市商品房价格影响因素研究

利用西宁市1999—2008年社会经济统计数据,从供给和需求两方面选择影响商品房价格的因素,建立回归模型,对商品房价格影响因素的相对重要性进行分析。结果表明：竣工房屋造价是影响西宁市商品房价格的首要因素。     

河南省住宅商品房价格影响因素的多元回归分析

运用SPSS展开了河南省住宅商品房平均价格与宏观经济、供需关系之间的定性定量研究.通过建立的多元线性回归模型,说明房地产开发企业国内贷款和城镇居民人均可支配收入是影响房地产价格的两个最重要因素.要保证河南省房地产市场的持续稳定健康发展,必须优化房地产金融市场体系,完善收入分配政策,并引导资金向实体经济上投入.     

商品房价格影响因素的实证分析——以长春市为例

近年来,商品房价格的持续走高已成为房地产行业的热点问题,房地产作为国家的支柱性产业,其稳定发展关乎国计民生。本文以长春市商品房价格为研究对象,首先从需求、供给和政策三个方面对影响房价的因素进行理论分析,然后选取相关变量指标建立多元回归模型,通过对模型的检验及各影响因素之间相关性的剔除,最后得出年末人口和商品房竣工面积是影响长春市商品房价格的主要因素,进而根据所得结论提出调控商品房价格的相关政策建议。     

我国国内旅游收入的影响因素分析

本文利用国家统计局1998∽2013年的旅游业相关年度数据,对我国国内旅游收入的影响因素进行实证分析,研究发现国内旅游人数以及国际旅游外汇收入是影响我国国内旅游收入的主要因素.     

我国商品房销售价格的影响因素——基于空间面板计量模型的实证分析

运用空间面板计量模型,利用2000—2009年中国31个省域的面板数据,实证分析了我国商品房销售价格与其影响因素的关系。实证结果显示:空间面板计量模型的拟合效果更好、解释力更强;我国的商品房销售价格存在正向的空间相关性,相邻地区商品房销售价格的提高能够推动本地区商品房销售价格的提高;城镇居民收入水平、城镇化水平、第三产业发展水平和对外开放程度对商品房销售价格有正向推动作用,政府对经济的干预程度和工业化水平的提升有助于降低商品房销售价格。     

我国近两年物价上涨的影响因素分析——基于岭回归的实证研究

本文运用岭回归方法,对我国消费者价格指数的影响因素进行了实证研究.结果表明,国际大宗商品价格、消费、国际游资、原材料成本、货币供应量、外汇储备因素对于物价有明显的正向影响,而投资和政府支出则无显著关联性,并在此基础上对稳定物价提出了一些政策建议.     

基于线性回归角度比较资产定价模型的价格预测功能——CAPM模型、Fama-French三因素模型及其扩展模型

本文运用线性回归的方法,选取了适当的统计量对当下运用最广泛的三个资产定价模型进行比较,这三个模型分别为CAPM模型、Fama-French;因素模型及其扩展模型.文章运用美国的基金数据来研究上述三个模型的价格预测功能,以及在线性回归下的拟线性的优劣.     

基于岭回归的浙江省经济增长影响因素实证分析

影响经济增长的各因素间往往存在着较大的多重共线性,而岭回归分析作为一种改进的最小二乘法,能够较好地消除变量间的共线性。本文基于浙江省1990—2009年的相关数据,采用岭回归模型,对浙江省经济增长的影响因素进行实证分析。结果表明制度因素和投入因素对于浙江经济增长的拉动作用较强,并依此提出了实现浙江省经济快速、稳定增长的建议和措施。     

城市商品住宅价格影响因素差异性研究——以武汉城市圈为例

无论是大城市还是中小城市,都应当采取合理的措施对当前严峻的房价形势进行宏观调控,但目前国内对中小城市房价问题研究较少,使得中小城市政府部门缺少对房价调控的具体依据。本文以武汉城市圈为例进行实证研究,通过建立商品住宅价格与其影响因素的多元线性回归模型,分析了中小城市与大城市商品住宅价格影响因素的差异性,提出了中小城市政府部门制定房价调控措施应考虑自身实际,注意区别于大城市调控措施的建议。     

基于传递函数模型的白银价格分析与预测

本文基于纽约商业交易所(COMEX)公布的2008年1月至2015年4月白银和黄金月收盘价数据,建立反映黄金与白银价格动态变化的传递函数模型,并与2015年5月至2016年2月的真实值进行比较分析,结果显示,传递函数模型的预测效果明显优越于回归模型和ARIMA模型,最后用传递函数模型对2016年2月之后10期白银月末收盘价进行预测,为白银产业链条企业及相关投资者提供参考与决策.     

经济基本面对房地产价格波动的影响——对厦门的实证分析

房地产业是我国国民经济的支柱产业,是与人民的生活息息相关,拉动国民经济增长,改善居民生活条件的重要产业。本文在借鉴国内外研究成果的基础上,结合厦门市近年来的宏观经济基本面和房地产价格波动的实际情况,研究了国内生产总值、城镇人口数、居民收入以及价格指数对厦门市房地产价格的影响。在定性分析的基础上,对各变量与房地产价格进行多重共线性分析及格兰杰因果检验,科学的解释了经济基本面对房地产价格波动的影响。     

经济基本面对房地产价格波动的影响——对厦门的实证分析

房地产业是我国国民经济的支柱产业,是与人民的生活息息相关,拉动国民经济增长,改善居民生活条件的重要产业.本文在借鉴国内外研究成果的基础上,结合厦门市近年来的宏观经济基本面和房地产价格波动的实际情况,研究了国内生产总值、城镇人口数、居民收入以及价格指数对厦门市房地产价格的影响.在定性分析的基础上,对各变量与房地产价格进行多重共线性分析及格兰杰因果检验,科学的解释了经济基本面对房地产价格波动的影响.     

短期影响中国商品房房价因素的计量分析--基于31个省市的横截面数据

房价问题是影响国计民生的重要问题之一,分析房价的影响因素具有重要的现实意义。收集2012年北京、天津等31个省市相关指标的横截面数据,尝试在三种不同情况下用经典线性模型进行逐步回归拟合数据,再对不同模型进行比较,从而选出最优模型。最后,通过最优模型分析得出人均可支配收入与失业率是短期内影响中国商品房房价上涨的主要因素。     

基于特征价格的城市交通对房价影响分析

因城市交通的改善能明显改变周边物业的可达性和用地性质,促进土地开发强度,带来周边房地产价值的上涨。因而文章从房地产市场中消费者的角度,讨论了城市交通成本的影响因素,在此基础上构建城市交通成本与房地产价格相互影响的特征价格模型,并从理论上对模型提出了验证方法,最后以重庆市的交通为例进行了实证分析。     

宏观经济变化对商品房需求影响的研究——基于VAR模型

本文选取多个宏观经济变量,并对各经济变量进行检验,确定了对商品房需求有显著影响的4个宏观经济变量,通过建立VAR模型,利用VAR模型进行脉冲响应,对宏观经济变量如何影响商品房需进行分析.     

试论影响我国房地产价格持续上涨的主要因素及其原因——以上海为例

自从房屋销售实现市场化交易之后,近10年来,房价飞速上涨,并且在政府多次的政策调控下没有得到缓和的趋势,这一现象逐渐引起了社会各界的广泛关注。文章分别对影响房价的市场因素以及非市场因素展开综合讨论,并以上海为例,利用1998年房屋交易市场化以后的10年数据,进行线性回归,得出与房屋销售价格变动最为密切的影响因素,并对此进行分析提出合理建议。     

基于GM（1,1）模型对荆州市商品房价格的趋势预测

自全球爆发经济危机以来,经济危机所造成的严重后果日益扩大化,并不断地向实体经济渗透。我国房地产行业也不例外,受到了强烈的冲击,使房地产市场持续低迷。目前,由于一系列政府利好措施的出台,我国房市开始慢慢回暖。因此,运用GM（1,1）模型,对荆州市商品房市场进行预测,并提出相关的发展意见和对策。     

房产税改革对房价影响机理与实证分析——以上海市为例

2011年沪渝两市房地产税改革至今,已有五年,关于房地产税的热议却仍是居高不下,新财政部长的上任更是将这一议题推向高潮.本文采用供求理论和四象限模型对房产税作用机制进行论述,并通过建立多元线性回归模型对上海市进行实证研究.理论显示房地产税对于房价在短期有平抑作用,长期效果不显著.实证研究发现宏观因素对于房产税的影响很大,同时房地产税与房价呈现微弱正相关,说明房产税对于上海市房价的调控作用不明显,房价受宏观因素影响更大.     

城市化对房价的影响:线性还是非线性?——基于四种面板数据回归模型的实证分析

文章从线性和非线性两个角度分析了中国城市化进程对房价的影响。通过对各省历年房价和城市化的核密度估计空间分布分析,发现城市化和房价之间存在明显的正相关性,并且各省份的城市化和房价水平存在"双峰"分布特征和空间相关性。这说明在分析城市化对房价的影响时应考虑可能的门限效应和空间溢出效应这两种非线性关系。据此,文章基于中国30个省份1998-2009年的面板数据,使用普通面板回归、空间面板回归、门限面板回归和平滑门限面板回归这四种模型进行分析发现,城市化水平对本地区和相邻地区的房价均具有显著的促进作用,且在经济增长水平较高、人力资本集聚的地区,城市化对房价的促进作用更加显著。