房地产价格与宏观经济关系的实证分析
摘 要：随着社会的全面发展，房地产价格与宏观经济的实证分析十分重要。其能够使得房地产的价格更加合理。本文主要针对房地产价格与宏观经济关系的实证进行分析，并提出了相应的优化措施。
关键词：房地产价格；宏观经济关系；实证分析
在经济快速发展的同时，房地产价格也是逐渐地上升。为了能够使得房地产价格得到良好的控制，其需要采用多种不同的方法使得房产价格机制得到相应的控制。但在房地产价格持续上升的同时，其宏观经济的调控也存在诸多的弊端。因此，对房地产宏观经济进行实证分析十分重要。
1房地产价格和宏观经济的关系分析
通常情况下，房地产的价格和宏观经济之间的关系，主要有着以下两个部分：第一，宏观经济变化会对房地产的价格造成一定的波动；第二，房地产的价格波動也会对宏观经济造成一定的影响。针对这一现象，我们进行了一定的分析，可以发现，以下几个方面的因素会对其造成很大的影响。接下来，我们就来对其进行相应的介绍：
社会经济基础因素与非基础因素。这一方面的因素是造成房地产价格波动的最为主要的一个因素，而在这些因素中，社会经济因素会对房地产价格的中长期波动起着最为关键的作用；而其中的非基础性因素会对房地产价格的中短期波动起着非常关键的作用。而且，通过一些事实的分析，我们可以看到，宏观经济因素是造成房地产价格波动的一个基础。在非基础因素内，主要是通过对其中市场的信心等造成一定的影响。针对这一问题，相关的研究人员对其进行了一定的分析，并在正相关方向对房地产价格和投资之间进行了一定的检验。接下来，研究人员还对房地产价格波动的因素进行了更进一步地探讨，我们可以知道，房地产波动的大致走向。
基于房地产价格影响宏观经济增长的关系。从这一方面来继续拧相应的分析，我们可以从总消费和总投资这两个方面来对其进行一定的研究和分析。在进行研究的过程中，我们可以看到财富效应会对房地产的价格造成很大的影响，也是房地产价格影响社会总支出的最为集中的一个部分。
基于房地产价格波动影响投资的作用，我们可以使用资产负债表效应作为理论的基础，从资产负债表的效应进行分析，可以认为通过增长资产价格的方式，来达到增加投资的目的。而在进行全社会投资的过程中，房地产投资所占据的比重是比较大的，对社会的整体投资也会造成比较大的影响。
2房地产价格与宏观经济关系的实证探讨
2.1数据分析
通过相应的数据整合，我们来对其进行了一定的应用，可以认为进行数据分析不仅仅可以将其中的样本量进行有效的扩大，而且还可以在极大程度上降低其自由度，以及自变量之间的多重共线性的影响。而且在进行宏观经济政策调整的过程中，可以对我国的各个地区的房地产的价格特征进行有效的分析，并且还可以根据实际变化的情况来对其进行一定的调整，从而达到验证房地产价格和宏观经济关系验证的目的。
通常情况下，人口、人均可支配收入等都是作为宏观经济数据调控的最为主要的指标，而在其中，房地产的价格、房地产的供给量、房地产的需求量都是非常主要的一部分。为了防止出现伪回归的问题，需要对数据实施单位的检验作出一定的要求，那么这个时候，就可以看到其中的平稳数据可以作为其中的全部的使用数据。但是在当前的阶段，还没有对面板数据单位根检验的方式进行一定的统一，可以通过相应的一些方式，来对其进行更加系统的分析。
2.2计量模型
在进行房地产价格波动分析的过程中，我们需要对其进行全面而系统的分析。通常情况下，主要使用了以下两种分析模型，接下来，我们就来对其进行一定的分析：
2.2.1房地产价格波动分析模型。经过实际的分析，我们可以看到，检验房地产价格最为主要的影响因素主要有以下几种：房地产价格滞后项、人口、收入等。而在其中正反馈的交易行为也会对房地产的价格造成一定的影响，而对房地产需求量的影响因素也有很多种，主要包括了人口、收入这两个方面的内容。但是从理论性的角度来对其进行一定的分析，可以通过增加房地产价格的方式，来对其进行一定的调控；而对房地产的价格影响最为主要的变量，主要有着房地产的供给和利率这两个方面的内容。而通常情况下，房地产价格下降的过程汇总，都会对房地产的供给造成一定的影响。由此可见，在进行房地产价格影响分析的过程中，需要从供给和需求这两个方面的因素来进行分析。
2.2.2房地产价格影响社会总投资量的分析模型。这一分析模型，主要是通过投资滞后的方式来进行对应的分析，我们可以发现，影响社会整体最为投资主要有以下几个方面的影响因素：投资滞后项、房地产价格。除此之外，还可以发现，投资滞后项还可以对投资惯性进行一定的检测，而通过增加利率的方式，还可以对投资产生一定的抑制作用。
2.2.3房地产价格影响社会总消费的分析模型。在对其中的消费影响因素进行分析的过程中，可以对其中的变量进行一定的选择。也就是说，可以通过增加消费和增长收入的方式，来进行消费惯性的检验。
2.3实证结果
在对基础层面的数据进行分析后，其需要对不同层面的参数进行数据的回归分析。这样，其模型的参数契合度也会逐渐地增加。在结果分析上，其将模型参数值与回归系统进行统一。从而使得其整体的实证结构更加显著。其房地产价格回归分析结果如下表所示：
从整体的参数中，我们能够十分清晰的看到，其实证参数的变化情况。其能够更精确地反映模型的拟合程度。回归分析发现，R为0.996，修正后的R等于0.994，均接近1，模型的拟合优度很高。DW值较合理，说明随机误差项基本不存在序列相关性，参数估计具备有效性。分析结果表明F检验的相伴概率几乎为0模型在1%置信条。所以，房地产经济在进行调控的过程中，还具有攀升的趋势。
3结语
房地产价格攀升的原因有很多。在进行宏观的调控过程中，其需要对市场经济的变化趋势进行较为明确的参数分析。与此同时，在数据结构层面，其需要对宏观经济进行综合性的数据调控。同时，加强数据的变化趋势。最终使得房地产实证分析的效果更为显著。
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