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我国房地产价格及其影响因素分析(15)

时间:2016-11-23 21:51来源:毕业论文
表4.6表明利用数据全部引入法,将数据引入SPSS软件。 序号 变量输入 变量输出 方法 1 人均可支配收入X(元) . 确定 表4.6 回归分析数据 a 引入所有数据


表4.6表明利用数据全部引入法,将数据引入SPSS软件。
序号    变量输入    变量输出    方法
1    人均可支配收入X(元)    .    确定
表4.6  回归分析数据
a  引入所有数据
b  变量: •人均可支配收入X(元)
表4.7显示了相关系数R=0.923,可决系数R2=0.912,调整可决系数R2=0.874,估计标准差=876.53。
序号    相关系数R    可决系数R2    调整可决系数R2    误差估计
1    0.923(a)    0.912    0.874    876.53
a  预测因子(常量):人均可支配收入X(元)
b  因变量: 房地产价格Y(元)
表4.7  回归分析模型总结(b)
表4.6是方差分析表,其中,回归方程的显著性检验统计量F=62.103。检验P=0.000<0.05,拒绝H0,房地产价格Y与居民可支配收入X之间无线性回归关系,接受H1,房地产价格Y与居民可支配收入X之间具有线性回归关系。
回归平方和SRR=46193682.408,残差平方和SSE=4627463.467,总偏差平方和SST=48709145.875,他们相对应得自由度分别为1,6,7,回归平均方差MSR=46193682.408,残差平均方差MSE=742910.578。
序号        平方和    系数    均方    F    集合
1    回归    46193682.408    1    45191682.408    62.103    0.000(a)
    残值    4627463.467    6    742910.578        
    合计    48709145.875    7             源¥自%六^^维*论-文+网=www.lwfree.cn
a  预测因子(常量):人均可支配收入X(元)
b  因变量: 房地产价格Y(元)
表4.6  方差分析表(b)
表4.7显示了回归分析中的系数。其中,常数项=3830.623,X的系数为0.113,X的标准化回归系数=0.935,回归系数T检验值=7.547,分析结果与EXCEL软件所得出的分析结果相似,两者都表明,居民可支配收入X对于房地产价格Y有着显著的影响。
序号        非标准系数    标准系数    t    集合
        B    误差    β        
1    常数    3830.623    553.627        6.965    0.000
    人均可支配收入X(元)    0.113    0.026    0.935    7.547    0.000
a  预测因子(常量):人均可支配收入X(元)
b  因变量: 房地产价格Y(元)
表4.7  回归分析表(b)
根据SPSS软件分析结果,R2=0.912,调整后的R2=0.874,方程拟合效果较好。F=62.103通过了1%的显著性检验。居民可支配收入各系数也均显著不为零。所以,模型拟合度比较好。这也说明居民可支配收入与房地产价格之间是具有相关性的关系。由于进行的是一元线性回归分析,实际说明,居民可支配收入每增加一个百分点,房地产价格也随之增加了β2个百分点。房地产价格对居民可支配收入的弹性均为正值,这反映了居民可支配收入对于房地产价格起着推动作用。与其他学者所得出的结论相一致。
根据SPSS软件进行的以上海为例的实证分析,可以直观地分析得到,上海市居民可支配收入对于房地产价格成正比增长。 我国房地产价格及其影响因素分析(15):http://www.lwfree.cn/jingji/20161123/228.html
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