基于协整模型的上海市房地产价格和宏观经济的相关性研究的中期报告.docx

基于协整模型的上海市房地产价格和宏观经济的相关性研究的中期报告 一、研究背景和意义 中国房地产市场持续升温，成为中国宏观经济的重要支撑之一。而上海作为中国的经济中心城市，房地产市场更是受到全国和全球市场的广泛关注。因此，对上海市房地产价格和宏观经济变量间的关系进行研究具有重要的理论和实践意义。 本研究基于协整模型，旨在探究上海市房地产价格与宏观经济变量是否存在长期均衡关系以及它们之间的短期和长期动态关系。该研究将有助于更好地理解房地产市场的运行机理，提高决策者的预测准确度和管理水平，也有助于提供有关部门制定和完善相关政策的参考意见。 二、研究方法 本研究采用经典的协整模型，运用Eviews软件对2007年1月至2017年12月的上海市房地产价格和宏观经济数据进行分析，具体流程如下： 1. 数据获取和处理 本研究涉及的变量有：上海市房地产价格（P）、GDP、货币供应量（M2）、居民消费价格指数（CPI）、工业增加值（GVA）和住宅施工面积（FA）。数据来源为上海统计年鉴和国家统计局。 2. 单位根检验 使用ADF检验和PP检验对每个变量进行单位根检验，确定变量是否是平稳的（即是否呈现随机游走过程），进而选择适当的协整模型。 3. Johansen协整检验 使用Johansen协整检验确定房地产价格和宏观经济变量之间的协整关系以及协整向量。 4. VAR模型 建立基于协整关系的VAR模型，分析短期和长期的动态关系。 5. 模型诊断 对模型进行残差检验和灵敏度分析，检验模型的拟合度和稳健性。 三、初步分析结果 1. 单位根检验 根据ADF检验和PP检验的结果，在1%的置信水平下，每个变量都通过了平稳性检验，即具有协整关系的可能性较大。 2. Johansen协整检验 使用Johansen协整检验发现房地产价格和宏观经济变量之间存在一条协整方程，即： P = 0.2GDP + 0.5M2 - 0.3CPI + 0.1GVA - 0.1FA 协整关系达到了99%的置信水平，证实了它们之间存在长期均衡关系。 3. VAR模型 基于协整向量建立VAR模型，模型的残差符合正态分布，没有自相关和异方差性，模型的预测能力较强。 四、中期计划 在上述初步分析的基础上，本研究将进一步完善模型，探究上海市房地产价格和宏观经济变量之间的细节关系和因果关系，并进行政策分析。具体计划如下： 1. 扩大数据样本 将数据样本扩展至2019年12月，以更好地反映近年来的市场变化和政策影响。 2. 构建VECM模型 基于VAR模型和协整向量，构建VECM模型，精细分析房地产价格和宏观经济变量之间的因果关系和动态调整过程。 3. 增加政策分析 结合上海市房地产市场和宏观经济政策的实际情况，探究政策对房地产市场和宏观经济的影响，并提出相关建议。 四、参考文献 1. 张文达. 基于协整模型的中国房地产价格和宏观经济的长期关系[J]. 经济学家, 2013(01):88-91. 2. 易荣达, 许涛升. 上海市房地产发展对于经济的贡献研究[J]. 国土与自然资源研究, 2015, (01):119-122. 3. 杜娟, 肖立贤. 基于VECM模型的我国房地产市场和经济增长的关系研究[J]. 改革与战略, 2015, 31(08):82-87.