股市周期性波动对房地产市场量、价影响

股市周期性波动对房地产市场量、价影响2城市选取一线样本城市北京、上海、广州、深圳二线城市样本重庆、天津、成都、武汉、西安、合肥、杭州、南京、南昌、苏州、长沙、厦门、青岛、福州三、四线城市样本徐州、惠州、三明、焦作、龙岩、湛江、蚌埠、芜湖、温州、东营、莆田、舟山、江阴、运城、南平淘宝店铺“Vivian研报”收集整理获取最新报告及后续更新服务请淘宝搜索“Vivian研报”3股市周期性波动对不同能级城市商品住宅成交面积及均价影响4模型的建立采取4个步骤：1.对基础数据进行预处理；2.对模型滞后期进行选择；3.对VAR模型稳定性进行判断；4.做Granger非因果检验股市与房地产市场相互影响-模型建立我们所选取的重点城市中，商品住宅成交面积及均价为2014年1月至2016年1月的月度数据，为了消除商品住宅月度成交数据的季节性影响，我们将月度商品住宅成交数据进行3月移动平均处理；如果由yt和xt滞后值所决定的yt的条件分布与仅由yt滞后值所决定的条件分布相同，即?(yt|yt-1,…,xt-1,…)=?(yt|yt-1,…)则称xt-1对yt存在格兰杰非因果性；基础数据预处理对于VAR(1)，Yt=c+Π1Yt-1+ut模型稳定的条件是特征方程|Π1-λI|=0的全部根倒数值都在单位圆之内，所以首先要对VAR模型的特征根进行检验，非稳定的VAR模型不可以做脉冲响应函数分析；VAR模型稳定性判断通过F、LR统计量、赤池、施瓦茨及Hannan-Quinn信息准则函数罗列出直至最大滞后阶数的各种信息标准，根据样本数量确定滞后阶数。（由于VAR模型中通常没有外生变量，最近滞后阶数的选择范围从1开始，至最远滞后阶数为止）；VAR模型滞后期选择Granger非因果性检验5股市与房地产市场相互影响-模型建立为研究各能级城市中，股市周期性走势与商品住宅成交面积、成交均价的动态关系，我们采用VAR模型的脉冲响应函数探究相互影响关系