• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于主成分分析的房地產(chǎn)周期研究——以天津市為例

      2014-12-26 08:41:36賴誠成
      當(dāng)代經(jīng)濟(jì) 2014年9期
      關(guān)鍵詞:波谷波峰貢獻(xiàn)率

      ○賴誠成

      (天津外國語大學(xué) 天津 300270)

      一、引言

      房地產(chǎn)與周期兩者是分不開的,房地產(chǎn)周期波動(dòng)是房地產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中的擴(kuò)張與收縮這兩個(gè)階段形成的復(fù)蘇、繁榮、衰退和蕭條四個(gè)環(huán)節(jié)的循環(huán)往復(fù),是房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)水平起伏波動(dòng)、循環(huán)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。由于受到經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素、政治因素等多重因素以及房地產(chǎn)業(yè)本身運(yùn)動(dòng)規(guī)律的制約,房地產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中表現(xiàn)出周期性的高峰和低谷。

      HomerHoyt(1933)是研究房地產(chǎn)周期的鼻祖,他在出版的《OneHundredYearsofLandValuesinChicago》(《百年來芝加哥地區(qū)土地價(jià)值》)中對芝加哥長達(dá)100年的土地價(jià)格分析中,首先發(fā)現(xiàn)了長度為18年的地價(jià)周期。房地產(chǎn)周期理論在西方國家中有幾十年的研究歷史,但因?yàn)槲覈箨懙貐^(qū)房地產(chǎn)市場是在住房體制改革之后開放的,因此對房地產(chǎn)周期的研究還處于探索階段。近年來由于房地產(chǎn)業(yè)的影響力在整個(gè)經(jīng)濟(jì)體逐漸增長,與經(jīng)濟(jì)周期相似,也顯示了周期性波動(dòng),薛敬孝(1987)的關(guān)于建設(shè)循環(huán)周期是國內(nèi)房地產(chǎn)周期的最早研究之一。

      天津市作為我國的四大直轄市之一,是中國北方最大的沿海開放城市。其土地資源極為豐富,剛性需求較大,房地產(chǎn)業(yè)在近年發(fā)展迅速,2012年全年房地產(chǎn)開發(fā)投資1260億元,同比增長16.7%,占全年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資14.20%。天津市的房地產(chǎn)業(yè)在1998年住房制度改革前發(fā)展較慢,開放后發(fā)展迅速。雖然發(fā)展歷史較短,但仍然表現(xiàn)出波動(dòng)的現(xiàn)象。

      本文從實(shí)證角度,運(yùn)用主成分分析法,選取影響房地產(chǎn)業(yè)較大的8個(gè)指標(biāo),研究天津市房地產(chǎn)周期波動(dòng)規(guī)律。本文對天津市房地產(chǎn)周期的研究,在理論和實(shí)踐上都有一定的指導(dǎo)意義。

      二、模型介紹

      主成分分析是以降維的方法反映盡可能多的原始變量的主要信息,從而實(shí)現(xiàn)簡化的目的。

      第一步:假設(shè)有n個(gè)樣本,每個(gè)樣本含有p項(xiàng)變量(指標(biāo)),用X1,X2,…Xp表示構(gòu)成的主成分分析矩陣。

      第二步:對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

      樣本數(shù)據(jù)X的均值和協(xié)方差的計(jì)算:

      標(biāo)準(zhǔn)化公式:

      第三步:對標(biāo)準(zhǔn)化后計(jì)算的樣本數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣。

      第四步:計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值。

      第五步:計(jì)算主成分的貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率。

      表1 CorrelationMatrix

      表2 TotalVarianceExplained

      表3 ComponentMatrix

      表4 主成分中每個(gè)指標(biāo)對應(yīng)的系數(shù)

      第六步:確定主成分個(gè)數(shù)。

      第七步:求 R的特征根 λ1,λ2,λ3,…,λp及相應(yīng)的單位特征根向量,并且 λ1≥λ2≥…≥λp≥0。其中,

      第八步:寫出主成分表達(dá)式。

      三、實(shí)證分析

      1、樣本和指標(biāo)體系的選取

      根據(jù)1991—2011年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《天津市統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù),采用主成分分析法,提取天津市房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的規(guī)律。選擇對房地產(chǎn)周期影響較大的因素,構(gòu)造組成由8個(gè)指標(biāo)來建立天津市房地產(chǎn)周期波動(dòng)的指標(biāo)體系,分別是房地產(chǎn)年生產(chǎn)總值增長率(X1)、房地產(chǎn)開發(fā)投資增長率(X2)、住宅投資增長率(X3)、商品房施工面積增長率(X4)、商品房竣工面積增長率(X5)、商品房銷售面積增長率(X6)、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)國內(nèi)貸款增長率(X7)、商品房實(shí)際銷售平均價(jià)格增長率(X8)。

      表5 因子得分

      表 6 1991—2011年天津市房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)值

      2、相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及貢獻(xiàn)率

      為避免方差較大的變量和量綱差異影響因子負(fù)荷的確定,首先采用Z-score法將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,建立數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣(見表1),以規(guī)范數(shù)據(jù)。

      計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根和累積貢獻(xiàn)率,結(jié)果見表2。根據(jù)特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn),運(yùn)用主成分分析法來提取因子,共提取了3個(gè)因素(見表2),變量的相關(guān)系數(shù)矩陣具有三個(gè)特征根,即:3.200,1.721,1.161,第一、第二和第三個(gè)因子所描述方差占原有變量總方差的比例分別為40.003%、21.515%和14.507%,三者的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為76.024%,前三個(gè)主成分代表了原始數(shù)據(jù)的大部分信息,所以提取三個(gè)公共因子,它們是解釋天津市房地產(chǎn)周期波動(dòng)的主要因素。

      3、公共因子及其解釋

      確定合成指標(biāo)。根據(jù)表3(三個(gè)主成分載荷矩陣)和表4(主成分中每個(gè)指標(biāo)對應(yīng)的系數(shù))中的數(shù)據(jù),用因子加權(quán)總分的方法,確定公共因子的因子評(píng)分模型為:

      圖1 1991—2011年天津市房地產(chǎn)周期圖

      4、因子評(píng)分

      將原始數(shù)據(jù)帶入因子評(píng)分模型中,結(jié)果如表5所示。

      構(gòu)造主成份綜合指數(shù)。以每個(gè)主成分所對應(yīng)的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權(quán)重,即通過方差貢獻(xiàn)率計(jì)算得到主成分綜合模型,模型如下:

      根據(jù)以上模型即可計(jì)算出各年份的綜指數(shù)值(見表6),并根據(jù)時(shí)間序列制圖(見圖1)。

      圖1顯示,1991—2011年的波動(dòng)過程中,天津市房地產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了三個(gè)比較完整的周期波動(dòng)。

      1991(波谷)~1993(波峰)~1994(波谷)持續(xù)了四年。1991年我國出現(xiàn)一輪經(jīng)濟(jì)繁榮,房地產(chǎn)被列為沿海地區(qū)投資的對象,在房地產(chǎn)需求增加的同時(shí)個(gè)別地區(qū)出現(xiàn)了嚴(yán)重的房地產(chǎn)泡沫,1993年由于市場需求下滑,資金短缺,全國房地產(chǎn)在海南房地產(chǎn)泡沫破裂事件的導(dǎo)火索中衰退。不可避免地,天津市房地產(chǎn)業(yè)在1993年國務(wù)院出臺(tái)的“國十六條”以后進(jìn)入蕭條期,直至1994年跌至波谷,房地產(chǎn)發(fā)展速度放緩。

      1994(波谷)~1995(波峰)~1997(波谷)持續(xù)了四年。相對于其他周期,本輪周期波動(dòng)的振幅最大。1993年以后整個(gè)房地產(chǎn)市場處于一個(gè)調(diào)整階段,而住房制度改革的推行,使得房地產(chǎn)市場很快復(fù)蘇。1997年的亞洲金融危機(jī)使我國的房地產(chǎn)行業(yè)受到很大影響,使房地產(chǎn)達(dá)到了本輪周期的低谷。

      1997(波谷)~1998(波峰)~1999(衰退)~2001(擴(kuò)張)~2002(衰退)~2003(波峰)~2004(衰退)~2005(波峰)~2008(衰退)~2010年(波峰)~2011年(衰退)。此輪波動(dòng)周期持續(xù)時(shí)間長,但波動(dòng)幅度小。1998年進(jìn)入經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇期的我國房地產(chǎn)市場已經(jīng)活躍起來。與1991—1997年間相比,1997—2011年期間,天津市房地產(chǎn)業(yè)在周期范圍內(nèi)還呈現(xiàn)小幅震蕩,總體周期波動(dòng)平穩(wěn),說明天津市房地產(chǎn)市場逐漸成熟,但自身的市場調(diào)節(jié)能力仍然較弱,受國家宏觀調(diào)控政策影響較大,也反映了我國房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策更為穩(wěn)健。在此期間,由于1998年取消福利分房的住房改革制度,天津市房地產(chǎn)出現(xiàn)了短期的繁榮,對天津市房地產(chǎn)業(yè)1998—2002年起了一定的推動(dòng)作用。2009年天津市房地產(chǎn)市場顯示出復(fù)蘇的趨勢,雖然房地產(chǎn)業(yè)受國家宏觀調(diào)控政策影響,但總體仍呈上升趨勢。2010年,隨著國家收緊貨幣政策等一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策,天津市的房地產(chǎn)發(fā)展放緩。

      整個(gè)周期圖的轉(zhuǎn)捩點(diǎn)顯示出波動(dòng)周期速度均較快。然而,相比較而言,1997年之前天津市房地產(chǎn)周期波動(dòng)速度更快,說明房地產(chǎn)行業(yè)受政策的影響很大,這種表現(xiàn)在1991—1997年期間要相對明顯。

      四、結(jié)論

      在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中,天津市房地產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)周期性波動(dòng),天津市在這三次周期中,每一輪房地產(chǎn)市場的波峰與波谷與國家的宏觀調(diào)控政策都有著密切的關(guān)系,說明天津市房地產(chǎn)業(yè)的政策性周期特征更加明顯。我國在制定宏觀調(diào)控政策時(shí),應(yīng)充分掌握市場信息,綜合考慮各種因素的影響,而天津市政府部門應(yīng)根據(jù)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)情況建立相關(guān)政策及措施與房地產(chǎn)周期互動(dòng)。

      [1]何國釗、曹振良:中國房地產(chǎn)周期研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,1996(12).

      [2]譚剛:房地產(chǎn)周期波動(dòng):理論、實(shí)證與政策分析[M].經(jīng)濟(jì)管理出版社,2001.

      [3]王宏新:我國房地產(chǎn)業(yè)的調(diào)整與復(fù)蘇周期:1987—2009[J].改革,2010(6).

      [4] Davis,E Philip,Haibin Zhu. Bank Lending and Commercial Property Cycles[R].Some Cross-Country Evidence.BIS,2008.

      [5] Stephen A. pyhrr,Stephen E. Roulac,Waldo. L. Born. Real Estate Cycles and Their Strategic Implications for Investors and Portfolio Managers in the Global Economy[J]. Real Estate Research,2006(8).

      [6] Burns F. Long Cycles in Residential Construction[M].New York:Columbia University Press,1935.

      [7] Phyrr,Roulac,Born. Real estate cycles and their strategic implications for investors and portfolio an agers in the global economy[J].Journal of Real Estate Research,2005(18).

      [8] Real Estate Market Analysis:Methods and Applications [M].John M. Clapp,Stephen D.Messner,Praeger Publishers,1988.

      猜你喜歡
      波谷波峰貢獻(xiàn)率
      板厚與波高對波紋鋼管涵受力性能影響分析
      一種通用的裝備體系貢獻(xiàn)率評(píng)估框架
      梅緣稻
      作用于直立堤墻與樁柱的波峰高度分析計(jì)算
      關(guān)于裝備體系貢獻(xiàn)率研究的幾點(diǎn)思考
      兒童標(biāo)準(zhǔn)12導(dǎo)聯(lián)T波峰末間期的分析
      基于音節(jié)時(shí)間長度高斯擬合的漢語音節(jié)切分方法
      В первой половине 2016 года вклад потребления в рост китайской экономики достиг 73,4 процента
      中亞信息(2016年10期)2016-02-13 02:32:45
      Dynamic Loads and Wake Prediction for Large Wind Turbines Based on Free Wake Method
      關(guān)于縱波的波峰和波谷的探討
      物理與工程(2010年3期)2010-03-25 10:02:04
      霍山县| 姚安县| 垫江县| 兰西县| 云南省| 汤阴县| 大英县| 彝良县| 东丽区| 正安县| 呼和浩特市| 页游| 顺昌县| 辽宁省| 海宁市| 兴安县| 山丹县| 德惠市| 湘阴县| 漳浦县| 赞皇县| 五原县| 安图县| 晋州市| 江永县| 无棣县| 花莲县| 简阳市| 武义县| 中阳县| 西充县| 南汇区| 镇巴县| 高唐县| 孙吴县| 乐至县| 云南省| 杂多县| 辉县市| 农安县| 泰州市|