詳細數據多維拆分,前期研究不斷完善。我們對地產與家具之間的相關性進行數據分析,得到的結論是當分別選擇房地產投資額增速、銷售額增速、銷售面積增速作為解釋變量時,其回歸結果對家具行業(yè)收入增速的解釋力度不強,其他因素如宏觀收入增長、消費者偏好改變。
詳細數據多維拆分,前期研究不斷完善。我們對地產與家具之間的相關性進行數據分析,得到的結論是當分別選擇房地產投資額增速、銷售額增速、銷售面積增速作為解釋變量時,其回歸結果對家具行業(yè)收入增速的解釋力度不強,其他因素如宏觀收入增長、消費者偏好改變、家具行業(yè)自身情況也會對行業(yè)產生影響。基于前期研究,我們對回歸數據進行進一步細致拆分,從不同等級城市的地產數據切入,并考慮其他可能的影響因素,分別進行回歸,為地產與家具行業(yè)之間的關系提供更多的數據證明與深入思考。
從統(tǒng)計學上看,房地產開發(fā)投資完成額對家具行業(yè)增速影響并不顯著。
而房地產銷售面積和銷售額對家具行業(yè)增速的影響較為顯著,但影響程度并不大。根據房地產開發(fā)投資完成額為自變量的回歸結果,回歸模型在統(tǒng)計學上并不顯著,回歸系數為0.24,滯后期為10個月;根據房地產銷售面積和銷售額為自變量的回歸結果,回歸模型在統(tǒng)計學均是顯著的但是影響程度并不大,回歸系數分別為0.18/0.14,滯后期均為8個月。
從統(tǒng)計學上看,各線城市地產對家具行業(yè)影響程度并不大,一線城市地產相對于三線城市對家具行業(yè)整體影響更小,滯后期更短。在地產開發(fā)投資完成額增速作為自變量的回歸中,一二三線城市的回歸系數分別為0.17/0.35/0.05,滯后期為7/10/10個月。在地產銷售面積作為自變量的回歸中,一二三線城市的回歸系數分別為0.07/0.21/0.20,滯后期為6/8/8個月。在地產銷售額作為自變量的回歸中,一二三線城市的回歸系數分別為0.02/0.15/0.20,滯后期為6/8/8個月。
國外地產對家具行業(yè)有所影響,但不同國家間存在差異。美國地產增速對家具行業(yè)影響相對較大,回歸系數在0.2~0.3之間;日本地產增速對家具行業(yè)影響較小,回歸系數在0.1~0.17之間。從資本市場看,美國地產和家具指數趨勢相近,地產新開工大幅下滑情況下家具行業(yè)指數也不斷下跌,而一旦房地產行業(yè)出現復蘇家具行業(yè)指數也會迅速反彈;日本的家具指數也會隨著地產新開工大幅下滑而大幅下跌,但只有在地產出現長期復蘇趨勢下家具行業(yè)指數才會出現明顯反彈。同時,在兩國家具行業(yè)指數恢復到前期高點時,新開工面積卻遠低于景氣度高點的水平。
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