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品牌 型號
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1-CFT/20KN 1-T22/100NM
1-CFT/25KN 1-T22/200NM
1-CFT/50KN 1-T22/500NM
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1-CLP/7KN-0.5M 1-T5/20NM
1-CLP/26KN 1-T5/50NM
1-CLP/26KN-0.5M 1-T5/100NM
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1-CLP/62KN-0.5M 1-TB1A/100NM
1-CLP/80KN 1-TB1A/200NM
1-CLP/80KN-0.5M 1-TB1A/500NM
1-CPS/20KN 1-TB1A/1KNM
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1-CPS/140KN 1-TB1A/10KNM
1-CPS/190KN 1-TB2/100NM
1-CPS/330KN 1-TB2/200NM
1-CPS/700KN 1-TB2/500NM
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1-CMC/5KN 1-TB2/2KNM
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1-CMC/70KN 1-TB2/10KNM
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1-C6/500T/ZK 1-P3ICP/750BAR
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1-S2M/50N-1 1-P2VA2/200BAR
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K-U1A 1-WI/2mm-T
1-U2B/500N 1-WI/5mm-T
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K-U2B 1-SCOUT55
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1-U3/1KN 1-MP30
1-U3/2KN 1-MP30DP
1-U3/5KN 1-MP55
1-U3/10KN 1-MP55DP
1-U3/20KN 1-MP55IBS
1-U3/50KN 1-MP60
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K-U5 1-MP70DP
1-U9C/50N 1-MP70DPS7
1-U9C/100N 1-MP85A
1-U9C/200N 1-MP85ADP
1-U9C/0.5KN 1-MP85A-S
1-U9C/1KN 1-MP85ADP-S
1-U9C/2KN 1-AE101
吃喝住行是一個人在社會上生存的根本的保障， 任何一個方面存在困難， 人就無法在社會上立足、生存。其中“住”就涉及到房價的問題， 房價過高， 投資炒房， 導致真正需要住房的人卻無法獲得住房， 而已經(jīng)滿足居住需求的人卻為了投資增值， 占據(jù)了房產(chǎn)資源， 這又會導致房價的上升， 這是一個惡性的循環(huán)。房價過高， 老百姓的住房需求無法得到保障， 社會就會動蕩， 因此房價問題， 是與老百姓、政府甚整個國家都切身相關(guān)的問題， 并在很多層面上已經(jīng)得到了很多人的重視， 各個學科的學者都競相研究房價問題。
本文并不想從宏觀上剖析房價問題， 一來宏觀上對房價問題的研究已經(jīng)非常深入， 可研究范圍小， 二來筆者并非經(jīng)濟、金融專業(yè)， 在宏觀方面的知識相對缺乏， 所以本文將主要采用微觀層面的數(shù)據(jù)進房價影響因素的探討和證明。鑒于本文作為統(tǒng)計學軟件課程的課程論文， 將研究及本論文匯報的重點放在STATA軟件的應用上， 以期通過本文的研究， 熟練統(tǒng)計學軟件的應用， 為今后的研究打下基礎(chǔ)。
一、文獻綜述及研究假設(shè)
正如前文所提到的， 國內(nèi)外各個領(lǐng)域的學者都對房價問題進行了不同層面、不同領(lǐng)域的各種研究， 但主要還是在宏觀層面， 比如通貨膨脹對房價的影響， 緊縮的財政政策、貨幣政策對房價的影響， 寬松的財政政策、貨幣政策對房價的影響， 住房公積金對房價的影響等等?？偠灾?， 絕大多數(shù)涉及房價的研究主要是探討“看不見的手”---市場對房價的影響， “看得見的手”---政府的宏觀政策對房價的影響以及政府應該如何應用宏觀調(diào)控的手段去應對市場對房價的影響。
由于筆者所從事的為會計專業(yè)， 在宏觀國民經(jīng)濟方面的只是相對缺乏， 所以， 本文重新尋找立足點， 將影響房價的因素歸結(jié)到與我們老百姓生活為相關(guān)的、本質(zhì)的、微觀層面的房價的影響因素。另外， 本文作為統(tǒng)計軟件方面課程的結(jié)課論文， 將把重點放在如何運用STATA軟件剖析房價微觀層面的影響因素。
本文歸納總結(jié)了所得到的數(shù)據(jù)， 找出幾個認知層面與房價相關(guān)的因素：房屋所處區(qū)域的犯罪率、該區(qū)域的空氣質(zhì)量、房屋到商業(yè)中心的距離、該區(qū)域平均每套住房所擁有的房間數(shù)以及該區(qū)域?qū)W校的平均學生-教師比。由于本文選用的是不涉及時間的橫截面數(shù)據(jù)， 所以盡量多取一些影響因素進行驗證。因此， 本文提出如下五個假設(shè)：
H1:房屋所處區(qū)域的犯罪率越高， 該區(qū)域的房屋的平均價格越低。這是比較明顯的一個假設(shè)， 畢竟沒有人會希望在一個犯罪率*、治安混亂的社區(qū)生活。因此， 這些區(qū)域的房價就比較低。
H2:該區(qū)域的空氣質(zhì)量越好， 房屋的價格也就越高。這也是顯而易見的， 就像杭州之所以被評為適合居住、養(yǎng)老的城市， 其很大一方面就是杭州擁有西湖、湘湖、西溪濕地等景區(qū)， 使得杭州的空氣質(zhì)量相對中國其他幾個大城市來說是比較好的。因此， 在人們健康意識日漸增強的今天， 杭州的房價也是節(jié)節(jié)攀升。
H3:該區(qū)域平均每套住房所擁有的房間數(shù)越多， 房價也就越高。這是顯而易見的， 富人們居住的別墅區(qū)的房價一般來說要比普通區(qū)域要高。所以， 房屋所擁有房間數(shù)量越多， 在一定程度上意味著房屋面積越大， 通常情況下房價也就越高。
H4:房屋到商業(yè)中心的距離越大， 房價越低。顯然， 房屋距離商業(yè)中心越遠， 說明房屋處在相對較為偏遠的地區(qū)， 這些地區(qū)的交通相對是比較不方便的， 因此房價也會較低；另一個層面， 距離商業(yè)中心較遠的房屋， 也從另一個側(cè)面說明這些房屋的配套設(shè)施可能并不完善， 居民休閑、娛樂甚是純粹的生活購物可能都會有影響， 所以這些地區(qū)的房價相對就比較低。
H5:該區(qū)域?qū)W校的平均學生-教師比越大， 房價就越低。這個可以從學區(qū)房的例子中獲得認知上的認同 （當然下文會用STATA軟件進行數(shù)據(jù)上的證明） , 我國實行九年制義務(wù)教育， 無論是在哪個區(qū)域的小學、初中生都能夠就近入學， 這本該是公平的， 也就不應該產(chǎn)生學區(qū)房的問題。但是， 學區(qū)房高昂的房價問題卻在我國非常明顯， 這其中的原因就是這些執(zhí)行義務(wù)教育的小學、初中其教育質(zhì)量不同， 家長為了使自己的孩子不輸在起跑線上， 都希望孩子能夠進入教育質(zhì)量好的學校進行學習， 因此紛紛在這些學校附近購房， 也就產(chǎn)生了學區(qū)房價格高漲的現(xiàn)象， 而學校教育質(zhì)量的好壞無疑受很多方面因素的影響， 在這方面教育學領(lǐng)域的學者也做過很多的研究。其中， 為顯著的影響因素是“小班化教育”, 一個教師所負責的學生越少， 往往教學質(zhì)量越好， 這是有道理的。畢竟一個人的精力都是有限的， 有限的教師的精力分散給五六十個學生的教育質(zhì)量， 肯定不如分散給十幾、二十幾個學生的教育質(zhì)量高。所以， 一個區(qū)域平均學生-教師比越大， 說明一個教師所要負責的學生也就越多， 在很大程度上會造成教育質(zhì)量的下降。因此， 這附近的房價也就會是相對較低的， 這個后面將會用STATA軟件對數(shù)據(jù)進行分析， 會更有說服力。
二、數(shù)據(jù)、變量、模型的選擇
先， 在數(shù)據(jù)方面， 本文將隨機選取杭州506個社區(qū)的平均房價以及相關(guān)區(qū)域的犯罪率、空氣質(zhì)量、到商業(yè)中心的距離、平均每套住房所擁有的房間數(shù)以及學生-教師比的數(shù)據(jù)， 進行本文的實證分析和檢驗。其中， 空氣質(zhì)量在本文中的衡量標準是以數(shù)據(jù)比較容易得到的空氣中二氧化氮的含量來衡量， 二氧化氮是一種影響空氣質(zhì)量、造成空氣污染的重要污染物， 其主要來自機動車尾氣的排放、鍋爐廢氣的排放等， 二氧化氮還是酸雨的成因之一， 因此用二氧化氮來衡量空氣的質(zhì)量是合理、可行的。
其次， 變量的選擇， 本文將假設(shè)中提到的這五個可能影響房價的因素都作為變量歸結(jié)到模型中。那么本文的因變量Y很顯然就是房價 （price） , 而本文的自變量顯然就是：X1為社區(qū)的犯罪率 （crime） , X2為該區(qū)域空氣中二氧化氮的含量 （nox） , X3為平均每套住房所擁有的房間數(shù) （rooms） , X4為該社區(qū)到近的大型商業(yè)中心的距離 （dist） , X5為社區(qū)的學生-教師比 （stratio） .
后， 本文的模型， 根據(jù)前文的假設(shè)以及變量的選擇， 終確定的模型是：
其中， 價格、距離等變量取了對數(shù)， 取對數(shù)意味著原被解釋變量對解釋變量的彈性， 即百分比的變化而不是數(shù)值的變化， 對數(shù)形式可以減少多重共線性， 并能在一定程度上消除量綱和異方差的影響， 而一般情況下比例類的數(shù)據(jù)是不取對數(shù)的。所以， 本文的區(qū)域犯罪率、學生-教師比并沒有取對數(shù)， 而平均的房間個數(shù)， 由于結(jié)果比較明顯， 也數(shù)值不大， 參照一些類似的文獻， 在這里就不取對數(shù)了。后的u是誤差項， 也稱為干擾項。所以， 后得到的模型， 就如上所列示的。
三、實證結(jié)果及分析
在搜集好數(shù)據(jù)、選擇好變量和模型以后， 就是將這些數(shù)據(jù)錄入STATA中進行處理， 得到后的實證結(jié)果， 以印證前文的假設(shè)。由于本文是統(tǒng)計學軟件類課程的結(jié)課論文， 所以本文會將每一步都進行描述， 除了放上驗證結(jié)果的關(guān)鍵性圖標之外， 也會將關(guān)鍵步驟所執(zhí)行的命令進行說明。
一步， 在將數(shù)據(jù)從Excel導入STATA后， 執(zhí)行命令“summarize”, 就能考察所有變量的統(tǒng)計特征， 也就是數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果 （見表1） .
第二步， 由于一些變量取了對數(shù)， 所以要對新的變量進行說明， 以生成新的變量。具體的命令為“g lnprice=log （price） ”、“g lnox=log （nox） ”、“g lndist=log （dist） ”.
表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果
第三步， 用小二乘法進行回歸分析， 其命令是“regress lnprice crime lnox rooms lndist stratio” （見下頁表2） .
表2 回歸結(jié)果
從這個結(jié)果來看， 檢驗整個方程顯著性的F統(tǒng)計量之p值 （Prob>F） 為0.0000, 顯示這個回歸方程是高度顯著的， 且每個變量的p值 （P>|t|） 均為0.000, 也可以看出這些變量都是影響房價的因素。
第四步， 用懷特檢驗， 檢驗其是否存在異方差， 命令“estat imtest, white” （見表3） .
表3 懷特檢驗的結(jié)果
檢驗結(jié)果顯示， p值等于0.0000, 故強烈拒絕同方差的原假設(shè)， 認為存在異方差。所以， 為了消除異方差， 需要用加權(quán)小二乘法進行回歸。
第五步， 為了消除異方差， 用加權(quán)小二乘法重新進行回歸。命令為“predict e1, res”, “g e2=e1^2”, “g lne2=log （e2） ”, “reg lne2 crime lnox rooms lndist stratio”, “predict lne2f”, “g e2f=exp （lne2f） ”, “reg lnprice crime lnox rooms lndist stratio[aw=1/e2f]”, 終得到如下結(jié)果 （見表4） .
從加權(quán)小二乘法的結(jié)果來看， 檢驗整個方程顯著性的F統(tǒng)計量之p值 （Prob>F） 仍為0.0000, 顯示這個回歸方程是高度顯著的， 且每個變量的p值 （P>|t|） 均仍為0.000, 也可以看出這些變量都是影響房價的因素。并且， 從變量的系數(shù) （Coef.） 來看， crime系數(shù)為負， 說明區(qū)域的犯罪率與房價呈負相關(guān)， 也就證實了H1假設(shè)， 房屋所處區(qū)域的犯罪率越高， 該區(qū)域的房屋的平均價格越低；lnox的系數(shù)也為負， 說明區(qū)域的空氣質(zhì)量與房價也為負相關(guān)， 證實了假設(shè)H2, 區(qū)域的空氣質(zhì)量越好， 房屋的價格也就越高；rooms的系數(shù)為正， 說明房屋所擁有的平均房間的數(shù)量與房價呈正相關(guān)， 證實了H3假設(shè)， 區(qū)域平均每套住房所擁有的房間數(shù)越多， 房價也就越高；Lndist的系數(shù)為負， 說明該社區(qū)的房屋到商業(yè)中心的距離與房價呈反相關(guān)， 也證實了假設(shè)H4, 房屋到商業(yè)中心的距離越大， 房價越低；stratio的系數(shù)為負， 說明該區(qū)域?qū)W校學生-教師比與房價成反相關(guān)， 證實了假設(shè)H5, 區(qū)域?qū)W校的平均學生-教師比越大， 房價就越低。此， 通過STATA軟件， 用加權(quán)小二乘法得到的結(jié)果使得五個假設(shè)都得到了應證。
結(jié)語
本文通過選擇基礎(chǔ)、微觀的五個指標 （房屋所處區(qū)域的犯罪率、該區(qū)域的空氣質(zhì)量、房屋到商業(yè)中心的距離、該區(qū)域平均每套住房所擁有的房間數(shù)以及該區(qū)域?qū)W校的平均學生-教師比） 來說明房價的影響因素， 并用STATA軟件證實了這五個影響因素與房價的緊密關(guān)系， 終證明了關(guān)于這五個影響因素的假設(shè)：房屋所處區(qū)域的犯罪率越高， 該區(qū)域的房屋的平均價格越低；區(qū)域的空氣質(zhì)量越好， 房屋的價格也就越高；區(qū)域平均每套住房所擁有的房間數(shù)越多， 房價也就越高；房屋到商業(yè)中心的距離越大， 房價越低；區(qū)域?qū)W校的平均學生-教師比越大， 房價就越低。
1-U9C/5KN 1-AE301
1-U9C/10KN 1-AE301S6
1-U9C/20KN 1-AE301S7
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K-U93 1-KAB153-6
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1-C18/200KN K-WA-T-020W-32K-K1-F1-2-2-3-15
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K-U15 K-T10F-005R-SF1-S-1-W2-N5
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K-KAB-F K-T40B-001R-MF-S-M-DU2-0-S
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K-T12 K-T40B-001R-MF-S-M-DU2-0-S
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HBM稱重傳感器AE101你愛的現(xiàn)貨
HBM稱重傳感器AE101你愛的現(xiàn)貨
吃喝住行是一個人在社會上生存的根本的保障， 任何一個方面存在困難， 人就無法在社會上立足、生存。其中“住”就涉及到房價的問題， 房價過高， 投資炒房， 導致真正需要住房的人卻無法獲得住房， 而已經(jīng)滿足居住需求的人卻為了投資增值， 占據(jù)了房產(chǎn)資源， 這又會導致房價的上升， 這是一個惡性的循環(huán)。房價過高， 老百姓的住房需求無法得到保障， 社會就會動蕩， 因此房價問題， 是與老百姓、政府甚整個國家都切身相關(guān)的問題， 并在很多層面上已經(jīng)得到了很多人的重視， 各個學科的學者都競相研究房價問題。
本文并不想從宏觀上剖析房價問題， 一來宏觀上對房價問題的研究已經(jīng)非常深入， 可研究范圍小， 二來筆者并非經(jīng)濟、金融專業(yè)， 在宏觀方面的知識相對缺乏， 所以本文將主要采用微觀層面的數(shù)據(jù)進房價影響因素的探討和證明。鑒于本文作為統(tǒng)計學軟件課程的課程論文， 將研究及本論文匯報的重點放在STATA軟件的應用上， 以期通過本文的研究， 熟練統(tǒng)計學軟件的應用， 為今后的研究打下基礎(chǔ)。
一、文獻綜述及研究假設(shè)
正如前文所提到的， 國內(nèi)外各個領(lǐng)域的學者都對房價問題進行了不同層面、不同領(lǐng)域的各種研究， 但主要還是在宏觀層面， 比如通貨膨脹對房價的影響， 緊縮的財政政策、貨幣政策對房價的影響， 寬松的財政政策、貨幣政策對房價的影響， 住房公積金對房價的影響等等?？偠灾?絕大多數(shù)涉及房價的研究主要是探討“看不見的手”---市場對房價的影響， “看得見的手”---政府的宏觀政策對房價的影響以及政府應該如何應用宏觀調(diào)控的手段去應對市場對房價的影響。
由于筆者所從事的為會計專業(yè)， 在宏觀國民經(jīng)濟方面的只是相對缺乏， 所以， 本文重新尋找立足點， 將影響房價的因素歸結(jié)到與我們老百姓生活為相關(guān)的、本質(zhì)的、微觀層面的房價的影響因素。另外， 本文作為統(tǒng)計軟件方面課程的結(jié)課論文， 將把重點放在如何運用STATA軟件剖析房價微觀層面的影響因素。
本文歸納總結(jié)了所得到的數(shù)據(jù)， 找出幾個認知層面與房價相關(guān)的因素：房屋所處區(qū)域的犯罪率、該區(qū)域的空氣質(zhì)量、房屋到商業(yè)中心的距離、該區(qū)域平均每套住房所擁有的房間數(shù)以及該區(qū)域?qū)W校的平均學生-教師比。由于本文選用的是不涉及時間的橫截面數(shù)據(jù)， 所以盡量多取一些影響因素進行驗證。因此， 本文提出如下五個假設(shè)：
H1:房屋所處區(qū)域的犯罪率越高， 該區(qū)域的房屋的平均價格越低。這是比較明顯的一個假設(shè)， 畢竟沒有人會希望在一個犯罪率*、治安混亂的社區(qū)生活。因此， 這些區(qū)域的房價就比較低。
H2:該區(qū)域的空氣質(zhì)量越好， 房屋的價格也就越高。這也是顯而易見的， 就像杭州之所以被評為適合居住、養(yǎng)老的城市， 其很大一方面就是杭州擁有西湖、湘湖、西溪濕地等景區(qū)， 使得杭州的空氣質(zhì)量相對中國其他幾個大城市來說是比較好的。因此， 在人們健康意識日漸增強的今天， 杭州的房價也是節(jié)節(jié)攀升。
H3:該區(qū)域平均每套住房所擁有的房間數(shù)越多， 房價也就越高。這是顯而易見的， 富人們居住的別墅區(qū)的房價一般來說要比普通區(qū)域要高。所以， 房屋所擁有房間數(shù)量越多， 在一定程度上意味著房屋面積越大， 通常情況下房價也就越高。
H4:房屋到商業(yè)中心的距離越大， 房價越低。顯然， 房屋距離商業(yè)中心越遠， 說明房屋處在相對較為偏遠的地區(qū)， 這些地區(qū)的交通相對是比較不方便的， 因此房價也會較低；另一個層面， 距離商業(yè)中心較遠的房屋， 也從另一個側(cè)面說明這些房屋的配套設(shè)施可能并不完善， 居民休閑、娛樂甚是純粹的生活購物可能都會有影響， 所以這些地區(qū)的房價相對就比較低。
H5:該區(qū)域?qū)W校的平均學生-教師比越大， 房價就越低。這個可以從學區(qū)房的例子中獲得認知上的認同 （當然下文會用STATA軟件進行數(shù)據(jù)上的證明） , 我國實行九年制義務(wù)教育， 無論是在哪個區(qū)域的小學、初中生都能夠就近入學， 這本該是公平的， 也就不應該產(chǎn)生學區(qū)房的問題。但是， 學區(qū)房高昂的房價問題卻在我國非常明顯， 這其中的原因就是這些執(zhí)行義務(wù)教育的小學、初中其教育質(zhì)量不同， 家長為了使自己的孩子不輸在起跑線上， 都希望孩子能夠進入教育質(zhì)量好的學校進行學習， 因此紛紛在這些學校附近購房， 也就產(chǎn)生了學區(qū)房價格高漲的現(xiàn)象， 而學校教育質(zhì)量的好壞無疑受很多方面因素的影響， 在這方面教育學領(lǐng)域的學者也做過很多的研究。其中， 為顯著的影響因素是“小班化教育”, 一個教師所負責的學生越少， 往往教學質(zhì)量越好， 這是有道理的。畢竟一個人的精力都是有限的， 有限的教師的精力分散給五六十個學生的教育質(zhì)量， 肯定不如分散給十幾、二十幾個學生的教育質(zhì)量高。所以， 一個區(qū)域平均學生-教師比越大， 說明一個教師所要負責的學生也就越多， 在很大程度上會造成教育質(zhì)量的下降。因此， 這附近的房價也就會是相對較低的， 這個后面將會用STATA軟件對數(shù)據(jù)進行分析， 會更有說服力。
二、數(shù)據(jù)、變量、模型的選擇
先， 在數(shù)據(jù)方面， 本文將隨機選取杭州506個社區(qū)的平均房價以及相關(guān)區(qū)域的犯罪率、空氣質(zhì)量、到商業(yè)中心的距離、平均每套住房所擁有的房間數(shù)以及學生-教師比的數(shù)據(jù)， 進行本文的實證分析和檢驗。其中， 空氣質(zhì)量在本文中的衡量標準是以數(shù)據(jù)比較容易得到的空氣中二氧化氮的含量來衡量， 二氧化氮是一種影響空氣質(zhì)量、造成空氣污染的重要污染物， 其主要來自機動車尾氣的排放、鍋爐廢氣的排放等， 二氧化氮還是酸雨的成因之一， 因此用二氧化氮來衡量空氣的質(zhì)量是合理、可行的。
其次， 變量的選擇， 本文將假設(shè)中提到的這五個可能影響房價的因素都作為變量歸結(jié)到模型中。那么本文的因變量Y很顯然就是房價 （price） , 而本文的自變量顯然就是：X1為社區(qū)的犯罪率 （crime） , X2為該區(qū)域空氣中二氧化氮的含量 （nox） , X3為平均每套住房所擁有的房間數(shù) （rooms） , X4為該社區(qū)到近的大型商業(yè)中心的距離 （dist） , X5為社區(qū)的學生-教師比 （stratio） .
后， 本文的模型， 根據(jù)前文的假設(shè)以及變量的選擇， 終確定的模型是：
其中， 價格、距離等變量取了對數(shù)， 取對數(shù)意味著原被解釋變量對解釋變量的彈性， 即百分比的變化而不是數(shù)值的變化， 對數(shù)形式可以減少多重共線性， 并能在一定程度上消除量綱和異方差的影響， 而一般情況下比例類的數(shù)據(jù)是不取對數(shù)的。所以， 本文的區(qū)域犯罪率、學生-教師比并沒有取對數(shù)， 而平均的房間個數(shù)， 由于結(jié)果比較明顯， 也數(shù)值不大， 參照一些類似的文獻， 在這里就不取對數(shù)了。后的u是誤差項， 也稱為干擾項。所以， 后得到的模型， 就如上所列示的。
三、實證結(jié)果及分析
在搜集好數(shù)據(jù)、選擇好變量和模型以后， 就是將這些數(shù)據(jù)錄入STATA中進行處理， 得到后的實證結(jié)果， 以印證前文的假設(shè)。由于本文是統(tǒng)計學軟件類課程的結(jié)課論文， 所以本文會將每一步都進行描述， 除了放上驗證結(jié)果的關(guān)鍵性圖標之外， 也會將關(guān)鍵步驟所執(zhí)行的命令進行說明。
一步， 在將數(shù)據(jù)從Excel導入STATA后， 執(zhí)行命令“summarize”, 就能考察所有變量的統(tǒng)計特征， 也就是數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果 （見表1） .
第二步， 由于一些變量取了對數(shù)， 所以要對新的變量進行說明， 以生成新的變量。具體的命令為“g lnprice=log （price） ”、“g lnox=log （nox） ”、“g lndist=log （dist） ”.
表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果
第三步， 用小二乘法進行回歸分析， 其命令是“regress lnprice crime lnox rooms lndist stratio” （見下頁表2） .
表2 回歸結(jié)果
從這個結(jié)果來看， 檢驗整個方程顯著性的F統(tǒng)計量之p值 （Prob>F） 為0.0000, 顯示這個回歸方程是高度顯著的， 且每個變量的p值 （P>|t|） 均為0.000, 也可以看出這些變量都是影響房價的因素。
第四步， 用懷特檢驗， 檢驗其是否存在異方差， 命令“estat imtest, white” （見表3） .
表3 懷特檢驗的結(jié)果
檢驗結(jié)果顯示， p值等于0.0000, 故強烈拒絕同方差的原假設(shè)， 認為存在異方差。所以， 為了消除異方差， 需要用加權(quán)小二乘法進行回歸。
第五步， 為了消除異方差， 用加權(quán)小二乘法重新進行回歸。命令為“predict e1, res”, “g e2=e1^2”, “g lne2=log （e2） ”, “reg lne2 crime lnox rooms lndist stratio”, “predict lne2f”, “g e2f=exp （lne2f） ”, “reg lnprice crime lnox rooms lndist stratio[aw=1/e2f]”, 終得到如下結(jié)果 （見表4） .
從加權(quán)小二乘法的結(jié)果來看， 檢驗整個方程顯著性的F統(tǒng)計量之p值 （Prob>F） 仍為0.0000, 顯示這個回歸方程是高度顯著的， 且每個變量的p值 （P>|t|） 均仍為0.000, 也可以看出這些變量都是影響房價的因素。并且， 從變量的系數(shù) （Coef.） 來看， crime系數(shù)為負， 說明區(qū)域的犯罪率與房價呈負相關(guān)， 也就證實了H1假設(shè)， 房屋所處區(qū)域的犯罪率越高， 該區(qū)域的房屋的平均價格越低；lnox的系數(shù)也為負， 說明區(qū)域的空氣質(zhì)量與房價也為負相關(guān)， 證實了假設(shè)H2, 區(qū)域的空氣質(zhì)量越好， 房屋的價格也就越高；rooms的系數(shù)為正， 說明房屋所擁有的平均房間的數(shù)量與房價呈正相關(guān)， 證實了H3假設(shè)， 區(qū)域平均每套住房所擁有的房間數(shù)越多， 房價也就越高；Lndist的系數(shù)為負， 說明該社區(qū)的房屋到商業(yè)中心的距離與房價呈反相關(guān)， 也證實了假設(shè)H4, 房屋到商業(yè)中心的距離越大， 房價越低；stratio的系數(shù)為負， 說明該區(qū)域?qū)W校學生-教師比與房價成反相關(guān)， 證實了假設(shè)H5, 區(qū)域?qū)W校的平均學生-教師比越大， 房價就越低。此， 通過STATA軟件， 用加權(quán)小二乘法得到的結(jié)果使得五個假設(shè)都得到了應證。
結(jié)語
本文通過選擇基礎(chǔ)、微觀的五個指標 （房屋所處區(qū)域的犯罪率、該區(qū)域的空氣質(zhì)量、房屋到商業(yè)中心的距離、該區(qū)域平均每套住房所擁有的房間數(shù)以及該區(qū)域?qū)W校的平均學生-教師比） 來說明房價的影響因素， 并用STATA軟件證實了這五個影響因素與房價的緊密關(guān)系， 終證明了關(guān)于這五個影響因素的假設(shè)：房屋所處區(qū)域的犯罪率越高， 該區(qū)域的房屋的平均價格越低；區(qū)域的空氣質(zhì)量越好， 房屋的價格也就越高；區(qū)域平均每套住房所擁有的房間數(shù)越多， 房價也就越高；房屋到商業(yè)中心的距離越大， 房價越低；區(qū)域?qū)W校的平均學生-教師比越大， 房價就越低。
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