原创《广东省房地产投资和GDP协整关系分析》：本论文可用于房地产投资论文范文参考下载，房地产投资相关论文写作参考研究。
摘 要：本文依据协整理论,利用1993年至2014年广东省房地产投资和GDP数据进行了协整分析和Granger因果关系检验,分析结果表明：（1）房地产投资总额和广东省GDP之间有长期协整关系,同时两因素之间互为格兰杰成因；（2）房地产投资对GDP的影响在滞后期为零时作用最大,其决定系数亦随滞后期的增加而下降.
关键词：房地产投资 协整检验 格兰杰检验
一、前言
房地产市场的发展和国民经济发展息息相关.2003年,房地产被明确列为国民经济的支柱性产业,房地产行业也开始了其火速增长的神话,成为我国经济增长的重要拉动力量.
关于房地产行业的发展对国民经济的影响问题学界有的诸多研究,但研究结果各异.施建刚和獭田新（2000）认为房地产业的发展和经济发展之间保持高度的互动性,房地产业能够带动相关产业的发展.王国军和刘水杏（2004）亦计算出我国房地产业对相关产业具有带动作用,其带动作用位列各大产业之首.沈悦和刘洪玉（2004）利用Granger因果检验,研究房地产投资和GDP的相关关系,研究结果表明GDP对房地产投资存在单向的Granger因果关系.金晓敏等（2007）对1995-2005年湖北省相关数据的研究表明,房地产投资和地区经济存在长期协整关系,具有相互促进的作用.陈菊春,贾自武和田洪芬（2008）研究认为我国房地产投资和经济增长之间存在正向相关关系,但房地产投资和区域经济的因果关系因区域而异.而陈淑云,付伟奇（2012）在研究湖北省年度数据后发现房地产投资对经济的直接拉动力较弱,但经济发展和城市化均能促进房地产投资的增加.杨俊杰（2012）利用RBC模型验证了当期宏观经济波动不仅取决于滞后一期的宏观经济波动,还取决于当期和滞后两期的房地产价格.陈伟（2013）利用省际面板数据进行数据分析,结果表明我国房地产价格的波动对居民投资的影响主要集中于房地产投资领域.
通过文献综述发现,已有的文献主要集中分析房地产投资和GDP之间以及城市化的长期关系,但是关于房地产投资和GDP的动态研究和滞后期影响较少.
加上房地产研究具有明显的地域特征,故对个别省份进行房地产和GDP的专项研究仍然有意义.
考虑到广东作为中国经济发展的前沿省份,英房地产投资增长速度也异常迅猛,仅2015年上半年完成投资约3737亿,同比增长16.1%,同时广东省房地产投资占GDP的比重也不断增大,2014年全年投资已占当年GDP总额的10%,毫无疑问是广东经济的支柱性产业之一,是故以广东地方数据作为研究具备独有价值.本文选择将采用广东省的相关数据,进行动态性研究和滞后拟合研究.
二、数据选取和处理
(一)变量选择
本文以1993-2014年广东统计年鉴中的年度时间序列数据为数据源,选取其中广东省GDP和房地产投资总额（如下图表1）.
图2-1广东省GDP时序图图2-2广东省房地产投资总额时序图
由1993-2014年度广东省GDP时序图可以看出,GDP有明显的上升趋势,且在进入2000年后曲线斜率加大,说明GDP的增长速度增快.同样,上图表明,房地产投资年投资总额亦存在明显的上升趋势.因此可以判定两组数据都未非平稳序列.
三、实证分析
（-）ADF单位根检验
为消除原始数据中存在的异方差并平滑原始数据,本文对1993-2014年度的原始序列进行对数化处理得到In（GDP）和In（INV）序列（结果见表1）,对In（GDP）和In（INV）的单位根检验结果如下：
上表表明,In（GDP）和In（INV）均无法通过检验,判定两组时间序列皆为非平稳时间序列,考虑采用一阶差分的方法进行处理,并对一阶差分的结果进行ADF检验.
上表显示,Vln（GDP）和Vln（INV）都能通过检验,一阶差分后的两组序列都为平稳序列,满足两组平滑序列一阶单整的条件,可以对两组原始序列进行协整检验.
(二)协整检验
在宏观经济计量分析中,Granger（1987）所提出的协整方法已成为了分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一,Granger将非稳定的同期单整变量之间存在的长期稳定关系称之为协整关系.本文将用E/G两步法对两原始序列进行协整检验.
1.进行协整回归
运用OLS最小二乘估计长期均衡方程 并以残差序列 作为均衡误差序列的估计值.回归结果如下：
InGDP等于 3.516664+0.8836591n/NV.
（15.214） （27.40）
R2等于0.974；F-stat/stic等于750.74
由以上拟合结果可以看出,参数的统计量和模型整体均通过5%置信水平下的检验,可决系数高达97.4%,说明模型的变量之间有明显的相关关系,判定模型有效.
2.残差图检验及相关性检验
图3-1残差序列时序图
残差序列图显示残差整体围绕零值随机波动,没有明显的趋势和周期性出现,因而不能将其判断为非平稳序列,进而可以采用ADF单位根检验作进一步的判断.结果如下：
表3-3残差ADF检验结果
如上表所示,在5%的置信水平下,残差序列能够通过单位根检验,即可以判定改序列为平稳序列.亦可以通过上述判定有98.68%的概率认为In（GDP）和In（INV）存在协整关系.
(三)拟合动态回归模型
动态回归模是包括解释变数的滞后值、或者反映变数的滞后值,抑或同时包括这二者的滞后值的模型,该模型运用转移函数对预测变数和解释变数之间的关系进行建模.当解释变数发生变化时,动态回归模型即可以解释未来将要发生的情况.本文采用如下模型进行动态拟合回归：
房地产投资论文参考资料：
结论：广东省房地产投资和GDP协整关系分析为适合房地产投资论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关房地产投资分析报告开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
