货币政策与国房景气指数关系论证

概要：t检验，F=?364.763?,R square=0.973,即自变量与因变量的回归模型可以97.3％地解释因变量的变异性，说明模型拟合比较成功，说明中国全年货币供应量和对应的当年房地产投资总额之间有显著的性线关系，估计回归方程为：? Y= -2304.432+?0.060?X1即 REI= -2304.432+?0.060? M2? 以1995-20xx年的一年期名义贷款利率为X2，以当年年末完成的房地产投资总额为因变量Y，用SPSS13.0进行回归分析，检验两者的线性关系。? 从回归分析的方差分析表ANOVAb中可以看出模型通过了统计显著性检验，回归系数通过了t检验，F=4.969,R square=0.332,即自变量与因变量的回归模型可以?33.2?％地解释因变量的变异性，说明模型拟合基本成功，说明名义贷款利率为和对应的当年房地产投资总额之间有基本显著的性线关系，估计回归方程为：? Y= 18212.114.432 -1471.713 X2 ? 即 REI=8212.114.432 - 1471.713 I? 通过以上分析，可以看出货币供应量与房地

货币政策与国房景气指数关系论证,标签：毕业设计怎么写,毕业设计范文,http://www.88haoxue.com
t检验，F=?364.763?,R square=0.973,即自变量与因变量的回归模型可以97.3％地解释因变量的变异性，说明模型拟合比较成功，说明中国全年货币供应量和对应的当年房地产投资总额之间有显著的性线关系，估计回归方程为：?

 

　　Y= -2304.432+?0.060?X1即 REI= -2304.432+?0.060? M2?

 

　　以1995-20xx年的一年期名义贷款利率为X2，以当年年末完成的房地产投资总额为因变量Y，用SPSS13.0进行回归分析，检验两者的线性关系。?

 

　　从回归分析的方差分析表ANOVAb中可以看出模型通过了统计显著性检验，回归系数通过了t检验，F=4.969,R square=0.332,即自变量与因变量的回归模型可以?33.2?％地解释因变量的变异性，说明模型拟合基本成功，说明名义贷款利率为和对应的当年房地产投资总额之间有基本显著的性线关系，估计回归方程为：?

 

　　Y= 18212.114.432 -1471.713 X2 ?

　　即 REI=8212.114.432 - 1471.713 I?

 

　　通过以上分析，可以看出货币供应量与房地产投资额的模型拟合较贷款利率和房地产投资额模型强，这是因为利率作用房地产市场的相对滞后性和被动性。利率作为一种二级调控手段，它的变动需要其他相关变量作用于市场，因此要一段时间后才能看见效果。但是从回归方程上我们可以肯定利率和房地产投资的负相关趋势。?

 

　　最后，我们同时考虑利率和货币供应量的共同作用对房地产投资产生的影响来进行回归分析，相应的货币供应量为X1，一年期名义贷款利率为X2，因变量为Y为房地产投资总额，进行回归，结果如下：?

　　

　　Modelunstandardized ?Coefficientsstandardized?coefficientsBstd.Error Betatsig

　　(Constant)?货币供应量?名义利率-7672.799?.069?546.839677.513?.002?65.4661.136?.214-11.325?44.308?8.353.000?.000?.000 a Dependent variable：房地产投资总额?

 

　　结果显示，在两个自变量共同作用下依然能对房地产投资市场起比较好的解释作用。线性回归方程为：?

　　Y= -7972.799 + 0.69 X1 +546.839 X2即REI= -7972.799 + 0..69 M2 + 546.839 I?

 

　　t统计量(-11.325)(44.308)(8.353)?

 

　　但是贷款利率对房地产投资的边际效用却与单因素回归模型相比产生了巨大的变化，造成这种原因可能是货币供应量与贷款利率有一定的多重共线性，我们对货币供应量X1与贷款利率X2的相关性进行分析：

上一页  [1] [2] [3] [4]  下一页

Tag:毕业设计，毕业设计怎么写,毕业设计范文，综合范文 - 毕业设计