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    【】本文采用协整理论和误差修正模型()分析了房地产投资对经济增长的影响,实证研究表明,长期持续的房地产投资对经济增长具有显著贡献,两者之间存在着动态均衡关系,长期适度的房地产投资规模是保证我国经济平稳较快发展的重要因素。 【关键词】房地产投资经济增长协整检验误差修正模型() 1文献综述 先前国内也有不少学者大多数都是从定性分析的角度来介绍房地产市场的发展与经济增长之间的关系,如潘佳(2005)对福州房地产业进行了分析,发现福州房地产业充分发挥了国民经济带动先导产业的作用,体现了区域经济的优势和特点,较好地执行和适应了宏观调控政策,得出房地产市场供求关系基本平衡,供给结构与消费需求结构基本协调,与国民经济发展水平相适应的结论;吴力(2008)认为从房地产经济对我国经济的拉动作用来看,房地产经济中存在着非理性行为,并对新经济时代我国房地产经济发展的未来走向等方面进行分析和思考。 房地产业高速发展使房价不断攀升,且明显高于经济和居民收入、消费的增长速度,这些现象让我们不得不思考房地产业是否健康发展,是否与国民经济协调发展?本文选取1990-2010年房地产年投资额及为研究对象,建立误差修正模型(),立足于揭示房地产投资对我国经济增长的影响程度及两者之间的动态均衡关系。 2误差修正模型() 假设与间的长期“均衡关系”由下面公式来表示 (1) 也被称为非均衡误差,若平稳,此时称与是协整的。与存在协整关系意味着虽然它们具有各自的长期波动规律,即存在一个长期稳定的比例关系,可以建立回归模型。 如果与存在式(1)的长期稳定的均衡关系,且误差项不存在序列相关,那么式(2)中的是一阶移动平均时间序列。(2)式表达了与之间的短期关系,而从长期均衡来看,第期的变化不仅取决于期的变化,还与与在期末的状态密切相关。 (2) 假设建立与一阶滞后模型 (3) (4) 其中,,,; 的变化取决于的变化及前一期的非均衡程度,弥补了式(2)的不足,的值已对前期的非均衡程度做出了修正。 (5) (6) (5)式称为一阶误差修正模型,体现了长期非均衡误差对的影响,其中称为误差修正项。 误差修正模型中的一阶差分项消除了变量可能存在的趋势因素,从而避免的虚假回归和多重共线性的问题;同时,误差修正模型考虑了解释变量对被解释变量短期和长期的不同影响,反映了两者之间的动态均衡关系。由于误差修正项本身的平稳性,使模型可以用经典的计量回归方法进行估计,可以比较准确的反映变量之间变动的影响机制。 3实证分析 3.1指标选取及数据来源 选取我国1986年—2010年国内生产总值()与房地产投资完成额()20年数据作为样本;数据选自《中经网统计数据库》。 (二)建立误差修正模型 对及取对数,由检验,在1%,5%,10%三个显著性水平下,单位根检验的序列与序列统计量分别为-5.475876,-4.958424,明显小于各个显著性水平下的临界值,序列平稳。由此可知,,,同为零阶单整,故可以对两者进行协整关系检验。 对和进行普通最小二乘回归,得到回归方程的估计结果 (7) (51.77271)(40.11464) ,并得到回归残差,经检验在1%,5%,10%三个显著性水平下,序列的统计量值为-4.594936,小于各个显著性水平下的临界值,序列不存在单位根,进而说明和存在协整关系。从经济意义上说明,和存在长期均衡关系。 即使和存在长期均衡关系,但在短期内也会出现偏离均衡状态的失衡情况,我们利用误差修正项来对这种短期失衡加以修正。用差分序列关于和前期误差序列进行回归,构建如下模型 (8) 其中, ; 模型回归结果表示为 (9) (6.733480)(1.003170) 4经济评价 从长期来看,我国房地产投资对的贡献较大,系数0.597930表示变量对变量的弹性,也就是说房地产投资额每变动1个单位,就将变动0.597930个单位,而且两者之间是一种正向长期稳定的关系。这就意味着,房地产投资对中国经济的增长起到较大的推动作用,在一定情况下增加房地产投资有利于促进的增长。从短期和长期上来看,房地产投资与的变动可能会出现不一致的时候,这时就要用误差修正模型来解释。房地产投资对的影响存在滞后效果,影响是长期的,因此房地产投资对推动经济的增长作用是巨大的。的系数反映了修正项对偏离长期均衡的调整力度,若上期低于长期均衡,即系数,则本期的将会提高,反之亦然,从而保证了与房地产投资之间保持长期稳定的关系,的系数为负,符合反向修正机制,正好说明了这一点。 结果表明,我国的房地产投资与经济增长之间存在着稳定的长期动态均衡关系,且房地产投资对经济增长的贡献是显著的;相对而言,在短期内房地产投资对经济增长的贡献不是很大,投资过度集中于房地产业势必会对经济稳健增长产生不利影响。所以,针对当前我国部分地区出现房地产投资过热现象,要采取有效措施对其进行宏观调控,以保证房地产投资与经济增长的协议发展。 参考文献 [1]WilliamH.Green.EconometricAnalysis——6thedition[M].NewYorkPrenticeHall,2007. [2]BruceL.Bowerman,Connell.ForcastingandTimeSeriesanappliedapproach[M].BeijingChinaMachinePress,2003. [3]喻智成.重庆房地产与经济增长的实证研究[J].经济论坛,2004(8)34-35. [4]梁振雨.武汉市房地产投资与经济增长的协整研究[J].中南财经政法大学研究生学报,2006(5)24-27.

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