多重共线性对房价分析的影响及其修正——基于《西安市商品房价格影响因素分析及预测》一文的讨论

丁建国的《西安市商品房价格影响因素分析及预测》一文,采用多元线性回归模型,对商品房价格进行了定量分析.但在该文中,由于没有有效消除多重共线性的不利影响,导致回归方程及分析结论出现严重错误.社会经济中的时间序列数据具有较强的相关性,在线性回归时会出现多重共线性问题.本文利用差分回归模型重新进行线性回归,在克服多重共线性影响的同时,从供求关系方面反映西安市商品住宅价格的变动情况.     

基于PLS回归方法的中国高技术产品进口影响因素分析

通过偏最小二乘（PLS）回归法使用2007年中国省际截面数据对中国高技术产品进口影响因素研究,克服了多元线性回归的多重共线性和经济意义不合理两大问题,得出一个较为公正的实证结论。实证结论表明高技术产品出口额、国内产值等高技术产业微观因素对促进高技术产品进口起到了显著的作用,而宏观因素的作用不太明显,最终得出政策建议。     

影响中国房地产价格指数的宏观因素分析

最近几年以来,房地产价格一直都是人们议论的热门话题之一,基于2003--2012年房地产市场相关月度数据建立多元线性回归模型,研究了居民收入水平、货币供应量M2、资产价格和居民消费价格指数等宏观经济因素对中国房地产价格的影响,并修正了回归结果及多重共线性。结果表明,城镇居民人均可支配收入和货币供应量M2、居民消费物价指数和资产价格这四个因素对中国房地产价格影响较大,对此提出相关政策建议。     

开征物业税对房产价格的影响探析

笔者认为,虽然影响房价的因素众多,但在市场经济条件下供求关系是影响房价走势最根本的因素,物业税对房价的影响正是通过影响房产的供求关系实现的.笔者将房产的供给分为新房及二手房,将需求分为消费需求和投资投机性需求,并就物业税对各个组成部分的影响进行理论分析,以揭示开征物业税对房产价格走势的影响.     

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.     

基于PLS的我国文化产业财政政策效应分析

文章采用PLS回归方法,在各财政工具存在多重共线性和样本数据短缺的条件下,对财政政策工具作用于中国文化产业的效应进行定量分析,通过模型确定财政工具与文化产业增加值之间的定量关系,并针对性地提出文化产业财政扶持政策合理性建议。     

贵阳市住宅价格的宏观经济影响因素研究

本文基于国内外宏观经济因素对房价影响的理论,从而利用主成分回归模型对1998-2016年间贵阳市住宅价格与宏观经济影响因素关系进行研究.研究表明:贵阳市住宅价格受到了GDP、物价水平、政府的财政收入和支出、房地产投资、居民收入和支出以及居民储蓄的影响且显正相关性,其中物价水平、居民收入和支出对住宅价格的影响相对于其他因素较大.通过此研究,为贵阳市房地产市场的宏观调控提供理论支持.     

基于ESDA和Kriging方法的东莞市住宅价格空间结构

房价空间分布是房地产价格研究的热点问题.为了探测房价空间分布的结构特征,文章以东莞市普通住宅交易均价为例,利用普通Kriging方法对东莞房价空间分布进行了估计和模拟,并利用ESDA(探索性空间数据分析)的理论与方法来分析东莞房价空间自相关性和变异性.研究结果表明:①东莞房价全局空间自相关性显著、总体上呈空间集聚格局;②东莞大部分住宅价格呈现局部空间集聚格局,少量存在空间异质性而呈现局部离散格局;③不同方向的半变异函数图显示东莞房价空间分布呈带状异向性,反映出房价分布在不同方向上具有不同的结构特征.并且确定性因素对房价变异的影响大于随机因素;④东莞房价的地域分异规律明显.     

关于房地产价格波动经济影响因素的探讨

在2003年到2007年的这几年之中,由于政府经济政策向固定资产倾斜,导致我国近几年的固定资产投资过热,从而带动我国的房价飞速上扬.在市场经济环境下,政府的经济政策只是众多影响我国房价的因素中的一个,其中经济因素对我国房价的影响也非常重大.本文将着重探讨影响我国房地产价格的各种因素中经济因素对房地产价格波动的影响.     

住宅价格的影响因素分析

房价问题一直是社会的焦点问题,分析住宅价格的影响因素,具有重要的现实意义.首先运用定性分析的方法,从理论上分析住宅价格的影响因素,然后以重庆为例,运用回归分析方法,实证研究影响住宅价格的因素.     

房地产价格影响因素的实证研究——基于我国各省的面板数据分析

应用1997—2009年全国29个省市的面板数据,分析了影响中国房地产价格的各种因素。在影响房地产价格的众多因素中,主要选取了需求方、供给方以及金融变量进行理论分析,并结合中国房地产市场的实际提出相应假说。实证结果显示,房价推动力的主要来源是需求方,且银行信贷对房价的影响也不可忽视;而供给方的相关变量对房地产价格的影响较小,其中,房地产投资额对房价不具有显著影响,竣工面积对房价的影响较小。依据实证结论,提供了一些对房地产市场调控的政策建议。     

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。     

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。     

资产价格对中国投资的影响:基于SVAR模型的检验

采用结构向量自回归(SVAR)模型,对中国1996～2006年间资产价格对投资支出的效应进行了检验和比较.结果发现,房价是影响投资的最重要因素,房价对投资的影响效应大于股票价格的效应.最后提出了相应的政策建议.     

房价影响因素与地区房价差异分析——基于30个省会城市的截面数据

从房产的消费品与投资品两重属性入手,将影响房地产价格的因素分为需求方因素、供给方因素、利率和宏观经济与政策四个方面。为考察市场本身有哪些因素影响房价,采用30个省会城市的截面数据对影响房价的因素进行定量分析,发现供给和需求是影响房价最主要的因素。随后引入虚拟变量,考察东、中西部房价是否存在差异,结果发现中西部房价无明显差异,而东部与中西部间房价存在明显差异。     

基于DEM和价格特征模型的武汉市限购政策前后住房价格分析

探究城市房价变化和变化的因素,对调控区域内房屋价格,实现房地产市场平稳健康发展有重要意义.本文基于DEM和价格特征模型,从空间分析和计量分析的角度,对比武汉市新一轮限购前后房价的差异;并近一步分析其影响因素.研究发现实施调控后,武汉整体住房价格上升趋势放缓,但形成了新的高房价区.限购政策和规划建设中的地铁是造成这些地区房价过快上涨的主要原因,最后提出了政策和建议.     

基于岭回归的中国技术进步影响因素实证分析

经历了改革开放以来的快速发展，中国经济目前处于关键的转型时期。技术进步既是经济发展的结果，也是推动经济转型的重要动力。影响一国技术进步的因素有很多，但各个影响因素之间不可避免地存在共线性问题。因此，运用1983—2010年的中国宏观经济数据，借助岭回归的实证方法以克服解释变量之间可能存在的多重共线性问题，从而全面分析了影响我国技术进步的主要因素。     

基于差分法的旅游收入回归分析

运用SPSS软件从影响国内旅游收入的因素中进行逐步筛选,并利用差分法消除模型的多重共线性,得到了主要影响旅游收入的两个因素：旅游人数和平均工资,并建立它们与旅游收入的回归模型。     

房地产价格波动的政策影响因素分析

房地产业是国民经济的基础、先导性产业.房地产价格的讨论一直都是热门话题,影响房价的政策因素主要在于国家金融政策、土地政策、国家公共住房政策等方面.本文从理论上分析了房地产价格的影响因素,并以实际出发分析了房地产现状及其形成原因,就政府如何从根本上抑制房地产价格提出建议.     

收入差距、家庭可支配收入与商品房价格：基于广州市的实证研究

论文使用1998—2009年广州市商品房价格和城镇居民不同收入家庭可支配收入来分析房价与收入差距和家庭可支配收入之间的关系。实证检验发现,收入差距扩大为房价上涨的Granger原因,但是房价并不是收入差距的Granger原因。房价对低、中低收入户的家庭可支配收入有较大影响,而中、中高收入户的家庭可支配收入是房价上涨的主要推动力量,高收入家庭既促进了房价上涨同时也从中受益最大。政策制定应该依据房价与不同收入户的家庭可支配收入之间的关系而具体实施,不能一概而论。