详细数据多维拆分,前期研究不断完善。我们对地产与家具之间的相关性进行数据分析,得到的结论是当分别选择房地产投资额增速、销售额增速、销售面积增速作为解释变量时,其回归结果对家具行业收入增速的解释力度不强,其他因素如宏观收入增长、消费者偏好改变

详细数据多维拆分,前期研究不断完善。我们对地产与家具之间的相关性进行数据分析,得到的结论是当分别选择房地产投资额增速、销售额增速、销售面积增速作为解释变量时,其回归结果对家具行业收入增速的解释力度不强,其他因素如宏观收入增长、消费者偏好改变、家具行业自身情况也会对行业产生影响。基于前期研究,我们对回归数据进行进一步细致拆分,从不同等级城市的地产数据切入,并考虑其他可能的影响因素,分别进行回归,为地产与家具行业之间的关系提供更多的数据证明与深入思考。

从统计学上看,房地产开发投资完成额对家具行业增速影响并不显著。

而房地产销售面积和销售额对家具行业增速的影响较为显著,但影响程度并不大。根据房地产开发投资完成额为自变量的回归结果,回归模型在统计学上并不显著,回归系数为0.24,滞后期为10个月;根据房地产销售面积和销售额为自变量的回归结果,回归模型在统计学均是显著的但是影响程度并不大,回归系数分别为0.18/0.14,滞后期均为8个月。

从统计学上看,各线城市地产对家具行业影响程度并不大,一线城市地产相对于三线城市对家具行业整体影响更小,滞后期更短。在地产开发投资完成额增速作为自变量的回归中,一二三线城市的回归系数分别为0.17/0.35/0.05,滞后期为7/10/10个月。在地产销售面积作为自变量的回归中,一二三线城市的回归系数分别为0.07/0.21/0.20,滞后期为6/8/8个月。在地产销售额作为自变量的回归中,一二三线城市的回归系数分别为0.02/0.15/0.20,滞后期为6/8/8个月。

国外地产对家具行业有所影响,但不同国家间存在差异。美国地产增速对家具行业影响相对较大,回归系数在0.2~0.3之间;日本地产增速对家具行业影响较小,回归系数在0.1~0.17之间。从资本市场看,美国地产和家具指数趋势相近,地产新开工大幅下滑情况下家具行业指数也不断下跌,而一旦房地产行业出现复苏家具行业指数也会迅速反弹;日本的家具指数也会随着地产新开工大幅下滑而大幅下跌,但只有在地产出现长期复苏趋势下家具行业指数才会出现明显反弹。同时,在两国家具行业指数恢复到前期高点时,新开工面积却远低于景气度高点的水平。

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