新时期房地产景气状况及其与经济增长的动态关系研究

发布时间：2017-03-29 16:22

  本文关键词：新时期房地产景气状况及其与经济增长的动态关系研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国现有房地产行业景气指数系统已显陈旧,对新时期的房地产行业发展状况的分析与预估存在不准确的问题,房地产行业景气状况与经济增长之间的关系缺乏直接有效的量化分析。本文结合新时期2008至2014年的房地产行业发展实际情况,编制了新的房地产行业综合景气指数,并建立了预警系统和求和自回归移动平均预测模型(ARIMA),对新时期我国房地产行业景气状况进行了分析与预测。从新编房地产行业综合景气指数与“克强指数”的角度,建立向量自回归模型(VAR)和误差修正模型(VEC)分析房地产行业景气状况与经济增长的动态关系。根据“国房指数”指标确定原则,选取房地产开发投资、房地产投资资金来源、房地产业土地购置面积、房地产业土地成交价款、房地产新开工施工面积、房地产竣工面积、商品房销售面积和商品房销售额8个指标,建立新编“国房指数指标体系。通过累计同比法将指标归一化,并采用X-11过程进行季节调整,用因子分析法分配各分类指数的权重,然后根据经济周期与景气原理结合新时期房地产开发投资情况,确定2008年6月为基准期,用合成法编制完成我国新的房地产行业综合景气指数。根据新编“国房指数”,采用数理统计的方法建立预警系统,对2008年至2014年的房地产行业的景气状况进行了分析。并建立ARIMA模型,预测2015年1月至5月我国房地产行业在略不景气的状况下发展平稳。对新编房地产行业综合景气指数与货运量及发电量3个变量建立VAR模型,经过验证该模型为稳定的VAR(2)模型;通过Johansen协整检验,表明房地产行业综合景气指数与货运量及发电量至少具有一个协整关系,根据协整方程,发现房地产行业综合景气指数与货运量及发电量之间具有长期均衡的关系;对3个变量进行格兰杰因果关系检验,检验发现房地产行业综合景气指数与货运量及发电量均为双向的Granger因果关系;通过脉冲响应和方差分析,表明货运量和发电量的冲击变动对房地产行业综合景气指数都有一定的拉动作用,房地产行业综合景气指数的方差主要由内部解释,随着滞后期增加,货运量和发电量对房地产行业综合景气指数的方差贡献率逐渐加大。最后通过建立VEC模型,发现房地产行业综合景气指数与货运量及发电量之间具有短期波动调整机制。
【关键词】：房地产景气指数 经济增长 ARIMA模型 VAR模型 VEC模型
【学位授予单位】：安徽师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F299.23;F124
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 研究背景11
• 1.2 国内外研究综述11-13
• 1.2.1 国外研究11-12
• 1.2.2 国内研究12-13
• 1.3 研究目标与意义13-14
• 1.4 研究内容与方法14-15
• 1.4.1 研究内容14
• 1.4.2 研究方法14-15
• 1.5 研究框架15-16
• 第二章 理论基础16-35
• 2.1 房地产景气状况研究基本理论与方法16-26
• 2.1.1 指标体系的建立18-20
• 2.1.2 指标归一化20
• 2.1.3 季节调整20-21
• 2.1.4 分类指数权重的确定21-22
• 2.1.5 合成初始综合指数22-23
• 2.1.6 基准期的确定23
• 2.1.7 综合景气指数测算23
• 2.1.8 预警系统23-24
• 2.1.9 预测模型24-26
• 2.2 动态关系研究基本理论与方法26-35
• 2.2.1 向量自回归模型27-29
• 2.2.2 协整检验29-30
• 2.2.3 Granger因果检验30-31
• 2.2.4 脉冲响应函数31-32
• 2.2.5 方差分解32-33
• 2.2.6 向量误差修正模型(VEC)33-35
• 第三章 数据与变量说明35-36
• 3.1 数据来源与处理35
• 3.2 变量说明35-36
• 第四章 实证分析36-50
• 4.1 我国房地产行业景气状况分析36-44
• 4.1.1 新编“国房指数”指标体系的建立36
• 4.1.2 指标归一化与季节调整36-37
• 4.1.3 确定权重合成初始综合指数37-40
• 4.1.4 基准期与综合指数40
• 4.1.5 预警分析40-41
• 4.1.6 预测建模与分析41-44
• 4.2 房地产行业景气状况与经济增长的动态关系44-50
• 4.2.1 变量平稳性检验44-45
• 4.2.2 VAR模型的建立45-46
• 4.2.3 Johansen协整检验46-47
• 4.2.4 Granger因果检验47
• 4.2.5 脉冲响应47-48
• 4.2.6 方差分解48-49
• 4.2.7 向量误差修正模型的建立49-50
• 第五章 总结与展望50-51
• 参考文献51-55
• 致谢55-56
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果56

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本文编号：274909