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RESATRON 備件 D-41751 RSW15 15m SER.NR:240102107
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南京惠言達(dá)電氣有限公司致力于打造德國(guó)、瑞士等歐洲中小型自動(dòng)化企業(yè)與國(guó)內(nèi)客戶的連接橋梁，歐美原產(chǎn)工控設(shè)備，機(jī)電設(shè)備，儀器儀表，備品備件的一站式供應(yīng)商。主要產(chǎn)品有工業(yè)自動(dòng)化設(shè)備,電工控設(shè)備、液壓設(shè)備、電氣設(shè)備和零部件等產(chǎn)品。*原裝*，源頭采購(gòu)帶給客戶便捷的購(gòu)物體驗(yàn)！
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品牌型號(hào)
1-CFT/5KN   1-T22/50NM
1-CFT/20KN   1-T22/100NM
1-CFT/25KN   1-T22/200NM
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1-U3/1KN 1-MP30

1-U3/2KN 1-MP30DP

1-U3/5KN 1-MP55

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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(gè)人在社會(huì)上生存的根本的保障，任何一個(gè)方面存在困難，人就無(wú)法在社會(huì)上立足、生存。其中“住”就涉及到房?jī)r(jià)的問(wèn)題，房?jī)r(jià)過(guò)高，投資炒房，導(dǎo)致真正需要住房的人卻無(wú)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(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)的上升，這是一個(gè)惡性的循環(huán)。房?jī)r(jià)過(guò)高，老百姓的住房需求無(wú)法得到保障，社會(huì)就會(huì)動(dòng)蕩，因此房?jī)r(jià)問(wèn)題，是與老百姓、政府甚整個(gè)國(guó)家都切身相關(guān)的問(wèn)題，并在很多層面上已經(jīng)得到了很多人的重視，各個(gè)學(xué)科的學(xué)者都競(jìng)相研究房?jī)r(jià)問(wèn)題。

　　本文并不想從宏觀上剖析房?jī)r(jià)問(wèn)題，一來(lái)宏觀上對(duì)房?jī)r(jià)問(wèn)題的研究已經(jīng)非常深入，可研究范圍小，二來(lái)筆者并非經(jīng)濟(jì)、金融專業(yè)，在宏觀方面的知識(shí)相對(duì)缺乏，所以本文將主要采用微觀層面的數(shù)據(jù)進(jìn)房?jī)r(jià)影響因素的探討和證明。鑒于本文作為統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件課程的課程論文，將研究及本論文匯報(bào)的重點(diǎn)放在STATA軟件的應(yīng)用上，以期通過(guò)本文的研究，熟練統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件的應(yīng)用，為今后的研究打下基礎(chǔ)。

STATA軟件

　　一、文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

　　正如前文所提到的，國(guó)內(nèi)外各個(gè)領(lǐng)域的學(xué)者都對(duì)房?jī)r(jià)問(wèn)題進(jìn)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(duì)房?jī)r(jià)的影響，緊縮的財(cái)政政策、貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響，寬松的財(cái)政政策、貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響，住房公積金對(duì)房?jī)r(jià)的影響等等。總而言之，絕大多數(shù)涉及房?jī)r(jià)的研究主要是探討“看不見(jiàn)的手”---市場(chǎng)對(duì)房?jī)r(jià)的影響， “看得見(jiàn)的手”---政府的宏觀政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響以及政府應(yīng)該如何應(yīng)用宏觀調(diào)控的手段去應(yīng)對(duì)市場(chǎng)對(duì)房?jī)r(jià)的影響。

　　由于筆者所從事的為會(huì)計(jì)專業(yè)，在宏觀國(guó)民經(jīng)濟(jì)方面的只是相對(duì)缺乏，所以，本文重新尋找立足點(diǎn)，將影響房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)的影響因素。另外，本文作為統(tǒng)計(jì)軟件方面課程的結(jié)課論文，將把重點(diǎn)放在如何運(yùn)用STATA軟件剖析房?jī)r(jià)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(gè)認(rèn)知層面與房?jī)r(jià)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(xué)生-教師比。由于本文選用的是不涉及時(shí)間的橫截面數(shù)據(jù)，所以盡量多取一些影響因素進(jìn)行驗(yàn)證。因此，本文提出如下五個(gè)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(jià)格越低。這是比較明顯的一個(gè)假設(shè)，畢竟沒(méi)有人會(huì)希望在一個(gè)犯罪率*、治安混亂的社區(qū)生活。因此，這些區(qū)域的房?jī)r(jià)就比較低。

　　H2:該區(qū)域的空氣質(zhì)量越好，房屋的價(jià)格也就越高。這也是顯而易見(jiàn)的，就像杭州之所以被評(píng)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(duì)中國(guó)其他幾個(gè)大城市來(lái)說(shuō)是比較好的。因此，在人們健康意識(shí)日漸增強(qiáng)的今天，杭州的房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)也就越高。這是顯而易見(jiàn)的，富人們居住的別墅區(qū)的房?jī)r(jià)一般來(lái)說(shuō)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?jī)r(jià)也就越高。

　　H4:房屋到商業(yè)中心的距離越大，房?jī)r(jià)越低。顯然，房屋距離商業(yè)中心越遠(yuǎn)，說(shuō)明房屋處在相對(duì)較為偏遠(yuǎn)的地區(qū)，這些地區(qū)的交通相對(duì)是比較不方便的，因此房?jī)r(jià)也會(huì)較低；另一個(gè)層面，距離商業(yè)中心較遠(yuǎn)的房屋，也從另一個(gè)側(cè)面說(shuō)明這些房屋的配套設(shè)施可能并不完善，居民休閑、娛樂(lè)甚是純粹的生活購(gòu)物可能都會(huì)有影響，所以這些地區(qū)的房?jī)r(jià)相對(duì)就比較低。

　　H5:該區(qū)域?qū)W校的平均學(xué)生-教師比越大，房?jī)r(jià)就越低。這個(gè)可以從學(xué)區(qū)房的例子中獲得認(rèn)知上的認(rèn)同（當(dāng)然下文會(huì)用STATA軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)上的證明） , 我國(guó)實(shí)行九年制義務(wù)教育，無(wú)論是在哪個(gè)區(qū)域的小學(xué)、初中生都能夠就近入學(xué)，這本該是公平的，也就不應(yīng)該產(chǎn)生學(xué)區(qū)房的問(wèn)題。但是，學(xué)區(qū)房高昂的房?jī)r(jià)問(wèn)題卻在我國(guó)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(xué)、初中其教育質(zhì)量不同，家長(zhǎng)為了使自己的孩子不輸在起跑線上，都希望孩子能夠進(jìn)入教育質(zhì)量好的學(xué)校進(jìn)行學(xué)習(xí)，因此紛紛在這些學(xué)校附近購(gòu)房，也就產(chǎn)生了學(xué)區(qū)房?jī)r(jià)格高漲的現(xiàn)象，而學(xué)校教育質(zhì)量的好壞無(wú)疑受很多方面因素的影響，在這方面教育學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者也做過(guò)很多的研究。其中，為顯著的影響因素是“小班化教育”, 一個(gè)教師所負(fù)責(zé)的學(xué)生越少，往往教學(xué)質(zhì)量越好，這是有道理的。畢竟一個(gè)人的精力都是有限的，有限的教師的精力分散給五六十個(gè)學(xué)生的教育質(zhì)量，肯定不如分散給十幾、二十幾個(gè)學(xué)生的教育質(zhì)量高。所以，一個(gè)區(qū)域平均學(xué)生-教師比越大，說(shuō)明一個(gè)教師所要負(fù)責(zé)的學(xué)生也就越多，在很大程度上會(huì)造成教育質(zhì)量的下降。因此，這附近的房?jī)r(jià)也就會(huì)是相對(duì)較低的，這個(gè)后面將會(huì)用STATA軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，會(huì)更有說(shuō)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(jī)選取杭州506個(gè)社區(qū)的平均房?jī)r(jià)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(xué)生-教師比的數(shù)據(jù)，進(jìn)行本文的實(shí)證分析和檢驗(yàn)。其中，空氣質(zhì)量在本文中的衡量標(biāo)準(zhǔn)是以數(shù)據(jù)比較容易得到的空氣中二氧化氮的含量來(lái)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(lái)自機(jī)動(dòng)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(lái)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(gè)可能影響房?jī)r(jià)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?jī)r(jià) （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(xué)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(jià)格、距離等變量取了對(duì)數(shù)，取對(duì)數(shù)意味著原被解釋變量對(duì)解釋變量的彈性，即百分比的變化而不是數(shù)值的變化，對(duì)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(duì)數(shù)的。所以，本文的區(qū)域犯罪率、學(xué)生-教師比并沒(méi)有取對(duì)數(shù)，而平均的房間個(gè)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(xiàn)，在這里就不取對(duì)數(shù)了。后的u是誤差項(xiàng)，也稱為干擾項(xiàng)。所以，后得到的模型，就如上所列示的。

　　三、實(shí)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(jìn)行處理，得到后的實(shí)證結(jié)果，以印證前文的假設(shè)。由于本文是統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件類課程的結(jié)課論文，所以本文會(huì)將每一步都進(jìn)行描述，除了放上驗(yàn)證結(jié)果的關(guān)鍵性圖標(biāo)之外，也會(huì)將關(guān)鍵步驟所執(zhí)行的命令進(jìn)行說(shuō)明。

　　一步，在將數(shù)據(jù)從Excel導(dǎo)入STATA后，執(zhí)行命令“summarize”, 就能考察所有變量的統(tǒng)計(jì)特征，也就是數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果（見(jiàn)表1） .

　　第二步，由于一些變量取了對(duì)數(shù)，所以要對(duì)新的變量進(jìn)行說(shuō)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(jì)結(jié)果

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

　　第三步，用小二乘法進(jìn)行回歸分析，其命令是“regress lnprice crime lnox rooms lndist stratio” （見(jiàn)下頁(yè)表2） .

表2 回歸結(jié)果

回歸結(jié)果

　　從這個(gè)結(jié)果來(lái)看，檢驗(yàn)整個(gè)方程顯著性的F統(tǒng)計(jì)量之p值（Prob>F）為0.0000, 顯示這個(gè)回歸方程是高度顯著的，且每個(gè)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?jī)r(jià)的因素。

　　第四步，用懷特檢驗(yàn)，檢驗(yàn)其是否存在異方差，命令“estat imtest, white” （見(jiàn)表3） .

表3 懷特檢驗(yàn)的結(jié)果

懷特檢驗(yàn)的結(jié)果

　　檢驗(yàn)結(jié)果顯示， p值等于0.0000, 故強(qiáng)烈拒絕同方差的原假設(shè)，認(rèn)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(jìn)行回歸。

　　第五步，為了消除異方差，用加權(quán)小二乘法重新進(jìn)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(jiàn)表4） .

加權(quán)小二乘法的結(jié)果

加權(quán)小二乘法的結(jié)果續(xù)表

　　從加權(quán)小二乘法的結(jié)果來(lái)看，檢驗(yàn)整個(gè)方程顯著性的F統(tǒng)計(jì)量之p值（Prob>F）仍為0.0000, 顯示這個(gè)回歸方程是高度顯著的，且每個(gè)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?jī)r(jià)的因素。并且，從變量的系數(shù) （Coef.）來(lái)看， crime系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明區(qū)域的犯罪率與房?jī)r(jià)呈負(fù)相關(guān)，也就證實(shí)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(jià)格越低；lnox的系數(shù)也為負(fù)，說(shuō)明區(qū)域的空氣質(zhì)量與房?jī)r(jià)也為負(fù)相關(guān)，證實(shí)了假設(shè)H2, 區(qū)域的空氣質(zhì)量越好，房屋的價(jià)格也就越高；rooms的系數(shù)為正，說(shuō)明房屋所擁有的平均房間的數(shù)量與房?jī)r(jià)呈正相關(guān)，證實(shí)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?jī)r(jià)也就越高；Lndist的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明該社區(qū)的房屋到商業(yè)中心的距離與房?jī)r(jià)呈反相關(guān)，也證實(shí)了假設(shè)H4, 房屋到商業(yè)中心的距離越大，房?jī)r(jià)越低；stratio的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明該區(qū)域?qū)W校學(xué)生-教師比與房?jī)r(jià)成反相關(guān)，證實(shí)了假設(shè)H5, 區(qū)域?qū)W校的平均學(xué)生-教師比越大，房?jī)r(jià)就越低。此，通過(guò)STATA軟件，用加權(quán)小二乘法得到的結(jié)果使得五個(gè)假設(shè)都得到了應(yīng)證。

　　結(jié)語(yǔ)

　　本文通過(guò)選擇基礎(chǔ)、微觀的五個(gè)指標(biāo) （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(xué)生-教師比）來(lái)說(shuō)明房?jī)r(jià)的影響因素，并用STATA軟件證實(shí)了這五個(gè)影響因素與房?jī)r(jià)的緊密關(guān)系，終證明了關(guān)于這五個(gè)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(jià)格越低；區(qū)域的空氣質(zhì)量越好，房屋的價(jià)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?jī)r(jià)也就越高；房屋到商業(yè)中心的距離越大，房?jī)r(jià)越低；區(qū)域?qū)W校的平均學(xué)生-教師比越大，房?jī)r(jià)就越低。

1-U9C/5KN 1-AE301

1-U9C/10KN 1-AE301S6

1-U9C/20KN 1-AE301S7

1-U9C/50KN 1-AE501

K-U9C 1-GR201

1-U93/1KN 1-TS101

1-U93/2KN 1-EM201

1-U93/5KN 1-EM201K2

1-U93/10KN 1-NT101A

1-U93/20KN 1-NT102A

1-U93/50KN   1-RM4220
K-U93   1-KAB153-6
1-C18/10KN   1-KAB154-6
1-C18/20KN   1-KAB154-20
1-C18/50KN   K-WA-T-050W-32S-S1-F1-2-2-3-3
1-C18/100KN   K-WA-T-010W-32K-K1-F1-2-2-3-15
1-C18/200KN   K-WA-T-020W-32K-K1-F1-2-2-3-15
1-C18/300KN   K-T40B-005R-MF-S-M-SU2-1-S
1-C18/500KN   K-T40B-010R-MF-S-M-SU2-1-S
1-C18/1MN   K-T40B-010R-MF-S-M-DU2-1-S
1-C18/2MN   K-T40FM-030R-MF-S-M-DU2-1-S
1-C18/3MN   K-T40FM-050R-MF-S-M-DU2-1-S
1-C18/5MN   K-T10F-005R-SF1-S-1-W2-N5
K-U15   K-T10F-005R-SF1-S-1-W2-N5
1-Z30A/50N   K-T10F-005R-SF1-S-1-W2-N5
1-Z30A/100N   K-T40B-010R-MF-S-M-DU2-0-S
1-Z30A/200N   K-T40B-010R-MF-S-M-DU2-1-S
1-Z30A/500N   K-T40FM-030R-MF-S-M-DU2-1-S
1-Z30A/1000N   K-T40FM-050R-MF-S-M-DU2-1-S
1-Z30A/2KN   K-T10F-005R-SF1-S-1-W2-N5
1-Z30A/5KN   K-T10F-002R-SF1-S-1-W2-N5
1-Z30A/10KN   K-T10F-500Q-SF1-S-1-W2-N5
1-Z4A/20KN   K-T40B-010R-MF-S-M-DU2-0-S
1-Z4A/50KN   K-T40B-010R-MF-S-M-DU2-1-S
1-Z4A/100KN   K-T40B-200Q-MF-S-M-DU2-0-S
1-Z4A/200KN   K-T40B-005R-MF-S-M-SU2-1-S
1-Z4A/500KN   K-T40B-010R-MF-S-M-SU2-1-S
K-KAB-F   K-T40B-001R-MF-S-M-DU2-0-S
1-SLB700A/06-1   K-T40B-100Q-MF-S-M-DU2-0-S
1-SLB700A/12-1   K-T40B-005R-MF-S-M-SU2-1-S
1-SLB700A/06VA-1   K-T40B-010R-MF-S-M-SU2-1-S
1-SLB700A/06VA2-1   K-T40B-005R-MF-S-M-DU2-0-S
K-T12   K-T40B-001R-MF-S-M-DU2-0-S
K-ERS-T12   K-T40B-005R-MF-S-M-SU2-0-S
K-T40B   K-T40B-500Q-MF-S-M-DU2-0-S
K-T40FM   K-T40B-001R-MF-S-M-DU2-0-S
K-T10FH   K-T40B-100Q-MF-S-M-DU2-0-S
K-T10F   K-T40B-500Q-MF-S-M-DU2-0-U
K-ERS-T10F   K-T40B-010R-MF-S-M-SU2-0-U
1-T20WN/0.1NM   K-T40B-010R-MF-S-M-SU2-0-S
1-T20WN/0.2NM   K-T12-S200Q-S-L-DF1-C-N-N-N-U
1-T20WN/0.5NM   K-T40B-002R-MF-S-M-DU2-0-U
1-T20WN/1NM   K-T40B-001R-MF-S-M-DU2-1-U
1-T20WN/2NM   K-T40B-002R-MF-S-M-DU2-1-U
1-T20WN/5NM   K-T40B-003R-MF-S-M-DU2-1-U
1-T20WN/10NM   K-T10F-010R-SU2-S-0-V5-Y
1-T20WN/20NM   K-T40FM-040R-MF-S-M-SU2-0-S
1-T20WN/50NM   K-T12-S100Q-G-L-DU2-C-N-N-N-U
1-T20WN/100NM   K-T40B-001R-MF-S-M-DUI-0-S
1-T20WN/200NM   K-T40B-500Q-MF-S-M-DU2-1-U
1-T22/5NM   K-T12-S200Q-S-L-SF1-P-1-N-N-N-U
1-T22/10NM   K-T40B-500Q-MF-S-MDU2-1-U
1-T22/20NM   1-DAK1

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