本文是根据A大的课程内容整理：如何寻找国家M2和房价的第一手数据，并做相关性分析。

1.寻找房价数据

国家统计局网站：http://www.stats.gov.cn/tjsj/，选择年度数据

选择 固定资产投资和房地产 → 按用途分商品房平均销售价格

把上图中20年“住宅商品房平均销售价格”手动输入到EXCEL表格里。

或者注册网站后，点击图中的“下载”图标，选择excel格式进行下载：

2.寻找M2数据

中国人民银行网站：http://www.pbc.gov.cn/，选择 “调查统计”

如下图所示：

由于房价数据是到2019年，所以选择2019年的数据，选择 “货币统计概览”

打开页面后，选择货币供应量：

可选择htm打开观看，或下载xls格式。

因为是按年统计，只选择2019年12月的数据，把相关数据输入到初始表格中。

按照上面的方法，搜集2000-2018的数据，最终形成如下的表格：

最终成品

3.分析

罗列数据只是打基础，最重要的是进行分析。

3.1 比较20年来房价和M2的增长幅度

经过计算，2019年与2000年相比，M2是15倍，而房价是4.7倍。

简单结论1：房价确实是随着M2的增长而增长。

3.2 如何使用EXCEL的计算功能

考虑到有一些小伙伴并不熟悉Excel的操作，这里简介一下相关Excel操作。

以上图为例，如若计算房价（住宅商品房平均销售价格）的增长幅度，需要用图中9287÷1948（红色方框），填入到增长幅度那个空格（蓝色方框）。

只需要在W3的位置输入 =B3/U3，再输入回车键，就可以算出来。

W3代表第3行第W列（图中最左侧3和最上侧W有显示），B3代表9287这个数据，U3代表1948这个数据。

在计算完后W3后，W3这个位置显示最终的计算结果，但是原始的公式=B3/U3如何显示呢？

只要点击W4，在屏幕上方会显示W3的原始公式，如上图蓝色方框所示。

与之类似，用同样的方法，可计算W4这个位置的数据。

这里面有个小技巧，由于W3和W4的的计算方式是类似的，在计算完W3后，使用拖曳功能，可以直接得到W4。

当计算完W3后，把鼠标光标放在W3的右下角（上图红色箭头位置），会显示一个+号，这时向下拖曳，就可以完成公式的自动填充。

如上图所示，W4这个位置填充了 =B4/U4这个公式，完成了相关计算。

3.3 横向比较每年的变化

我们可以把房价分别和年初的价格做一个对比，2019年比2018年，2018年比2017年……

与之类似，M2可以做同样的处理。

在B8的位置输入 =B3/C3（下图红色方框位置），在C8的位置输入 =C3/D3 ……

得到下面的表格：

当然也可以使用前面小节提供的拖曳功能，只不过这次采用横向拖曳，一下子可以把一行空格里的公式都填满，直接显示结果。

用类似的方法，先竖向拖曳的方法补充B9的数据，再横向拖曳把第9行其它空格补充完整。

可以发现，2019年房价和M2都是增长了8%，那我们可以假设：如果M2增长8%，房价也是增长8%，或者说M2和房价是同比增长……

如果这个假设成立，我们只需要知道2020年发了多少比例的水，就知道2021年开年，房价要涨多少比例。

在本文中，上述结论准确与否并不重要，关键是掌握思考和分析的方法。

小结

如何判断两个事物的相关性

①做出假设

②搜集相关基础数据

③用图形或者相关性函数，验证数据是否满足相关性假设

附：后续待做

使用correl（相关性）函数

计算北京的房价，观察是否与M2更为相关。

北京房屋均价 VS 居民贷款（央行的资产负债表）

贷款给到的三个部门（政府部门、企业部门、居民部门），观察贷款增速

房屋均价 VS 城镇固定资产投资