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我国房价影响因素的研究和预测
作者:吴冠虹陈骏兰朱家明
来源:《成都工业学院学报》2018年第04期
摘要:利用散点图观察北京市房价与M2、GDP、CPI之间关系,进行单位根检验,对稳
定性后的数据进行Granger检验,认为房价与GDP变动相关性更大。绘制脉冲响应图,认为
M2和GDP都会使房价上升。对北京近24个月房价进行差分处理,得到白噪声。选择MA
(1)模型,修改时间范围进行预测,得到未来两个月北京市平均房价。
关键词:北京市;房价;VAR模型;ARIMA模型
中图分类号:F293.3文献标志码:A
文章编号:2095-5383(2018)04-0089-05
住房,既具有商品经济属性,也具备民生和社会属性,是近年来备受关注的重点话题之
一。2017年北京市新房成交价由年初的4.2万元/m2上涨到年底5.9萬元/m2,涨幅高达
40.5%。同年2月,在中央财经领导小组的十五次会议中,习总书记提出“房子是用来住的,不
是用来炒的”[1],认为要引导房地产市场稳定,实现动态平衡。
总论1
数据来源和模型假设1.1
本文国内生产总值和中国居民消费价格指数数据来源于国家统计局,广义货币供应量来源
于中国金融年鉴,新房成交均价来自于市场成交信息,所有数据真实有效。建立模型时,为确
保模型的合理性,提出以下假设:1)假设各宏观经济因素之间相互独立,互不影响。2)房屋
价格仅考虑普通住宅商品房的平均价格,不考虑办公用商品房以及高档小区别墅。3)未来房
价的变动不存在突发情况以及国家政策的影响。4)房价预测中的价格仅指新房的成交价格,
二手房参考均价不考虑在内。
文献1.2综述
房价上涨背后是各种因素综合作用的结果,不仅包含人口老龄化[2]、人口结构[3]、高校
扩张[4]、地铁开通[5]等微观因素,也包括政策调控[6]、宏观经济变量[7]等宏观因素。
对房价的预测的方法有许多,侯普光等[8]用ARIMA模型对山西省的房价进行预测。曹阳
[9]利用动态模型预测大中城市的房价,考虑时间和变量对房价的双重影响。高玉明等[10]利用
遗传算法后的BP模型,提高了预测的精度。
影响2房价增长因素的定量分析
研究思路2.1
北京是全国的政治中心,其房价在很大程度上反映宏观经济的变动和我国房价的发展趋
势,因此以北京市为例,研究房价增长与M2、GDP、CPI之间的定量关系[11]。首先,绘制散
点图,对房价与影响因素之间的关系形成直观的预判断。接着,建立VAR模型,并进行特征
根和格兰杰因果检验,判断模型的适用性与稳定性。最后,绘制脉冲响应图,分析房屋价格与
各宏观经济变量之间的关系。
模型2.2准备
根据VAR模型的定义,构造房价关于M2、GDP和CPI的一阶模型y。其中,
接着,对模型进行格兰杰因果检验,其假设情况为原假设和备择假设为H0和H1,
为变量H0x不能Granger引起变量y,
为变量H1x能Granger引起变量y。
一般而言,在5%的显著性水平下,如果P的概率小于0.05,则接受原假设,认为两者之
间不存在格兰杰因果关系。反之,若P的概率大于或者等于0.05,则认为两者存在格兰杰因果
关系。
研究方法2.3
绘制北京市房价与M2、GDP和CPI的散点关系图,判断变量之间是否存在相关性。通过
图1可知,北京市房价与M2和GDP之间散点图呈现一条向上的直线,存在明显的线性正相
关关系。与CPI之间的散点图散乱分布,相关关系不显著,认为CPI指数与房价无直接的必然
联系。
建立北京市住房价格与M2和GDP的VAR模型,首先进行单位根检验。通过VAR模型
工具栏中View/LagStructure/ARRootsGraph可以得到根的分布情况,图2显示VAR模型中所
有的根都落在半径为1的单位圆内,说明模型的稳定性良好。
利用格兰杰因果检验判断M2、GDP与房价之间的因果关系。如表1显示,在5%的显著
性水平下:GDP与房价之间存在双向的格兰因果关系,M2与房价之间是单向的格兰因果关
系,GDP与M2也是单向的格兰因果关系。
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