2011年北京商品房价格影响因素的方差分析

2011年,北京房价持续走高,不同城区的房价也都持续上涨。本文通过STATA软件对北京城八区和周边地区的商品房价格因素进行了描述统计分析、多因素方差分析和回归预测等,试图找出不同因素对于楼盘销售价格影响的显著性,并对差别进行估计和分析。     

2011年北京商品房价格影响因素的方差分析

2011年,北京房价持续走高,不同城区的房价也都持续上涨。本文通过STATA软件对北京城八区和周边地区的商品房价格因素进行了描述统计分析、多因素方差分析和回归预测等,试图找出不同因素对于楼盘销售价格影响的显著性,并对差别进行估计和分析。     

我国房地产价格影响因素的实证分析

房地产是我国国民经济发展的重要支柱,近年来,其价格居高不下。为了探究房地产价格变动的影响因素,本文通过模型推导,选取了人口数量、物价指数、收入水平、贷款利率、人均GDP和土地价格等6个指标作为解释变量,与被解释变量房地产价格进行多元线性回归分析;利用拉格朗日乘数(LM)法检验回归方程的自相关性;并用逐步回归法剔除回归结果的多重共线性。最终确认房价主要受人口数量、物价指数、贷款利率和土地价格的影响,本研究对以后分析具体房地产项目的经济效益和风险评价具有指导意义。     

基于EVIEWS向前回归法的房地产市场供需层次分析

最近几年中国房价一路高涨、政府宏观调控政策频出、开发商在二线城市迅速扩张、消费者持币观望。本文利用中国1998-2010年房地产价格和销售面积等相关的年度数据,运用Eviews6.0建立关于房地产需求的非线性回归模型,并对模型进行实证检验进行印证。结果表明:房价由多个因素影响,其中供给和需求的关系对房价起决定性作用。最终提出解决房价问题要从根本上解决经济适用房的供给,同时辅助以在刚性需求和投资需求两个层次改进,通过抑制房价的上升,最终使房价回归正常轨道。     

房地产价格与通货膨胀、产出的关系——理论分析与基于中国数据的实证检验

本文运用一个简单的数理模型与四象限模型分析了房地产价格影响通货膨胀与产出的机制,结论是:房地产价格通过影响总需求对物价水平产生压力,其中,房价对储蓄的边际影响十分重要。在此基础上,综合运用相关性分析、协整检验、脉冲响应函数与方差分解等方法实证检验我国房地产价格与通货膨胀、产出的关系,其结论是:短期内,房地产价格对通货膨胀与产出的影响十分有限,长期则对通货膨胀与产出产生重要的影响,并且,在房价与通货膨胀、产出之间存在正反馈作用机制。这意味着在一个平稳的宏观经济环境中,这种正反馈机制可能会引发经济过热和房价泡沫。     

上海徐汇区房价的影响因素分析——基于消费者效用的实证分析

利用计量经济学构造模型来具体分析对房产价格决定因素,并通过消费者效用对房屋特征隐含价格进行定性分析。文章选取房屋的构造因素及地理位置通过线性回归,得出停车位、楼层和装修类型等多个交互项对房价起重要作用。主要是用SPSS软件进行逐步剔除自变量和OLS回归,在微观层面上做出的影响房价因素的模型。     

基于多元二次回归的房地产价格与住房保障规模分析

本文研究了住房问题严峻形势下的房地产价格与住房保障相关的问题。运用逐步回归分析确立了影响房地产价格的主要因素,展现了逐步回归分析方法应用于处理多个因素对目标值的影响的情况中存在的独到优势。建立基于多元二项式回归的纯二次回归模型,明确得出了现阶段的商品房价格与各项主要因素之间的回归模型,并且利用模型对2011年到2015年的商品房价格变化趋势进行了预测,得出商品房价格增长速度总体变缓,短期内出现回落,趋于稳定的结论。     

房价影响因素综述

房地产价格不仅与百姓的生活密切相关,而且还关系到城市的发展和国家的长治久安。因而,关注房价的变动具有非常重要的现实意义。本文试图对房地产价格的各种影响因素进行归纳总结,从而找出影响房价变动的主要因素,为有效调控房价提供指导。     

房价影响因素综述

房地产价格不仅与百姓的生活密切相关,而且还关系到城市的发展和国家的长治久安。因而,关注房价的变动具有非常重要的现实意义。本文试图对房地产价格的各种影响因素进行归纳总结,从而找出影响房价变动的主要因素,为有效调控房价提供指导。     

中国房地产价格预测与分析

随着十二五规划的逐步实施,针对中国房地产市场的改革不断推行。2010年是房地产市场政策调控年,政策频出且力度非凡。我国市场经济体制不完善因素造成房地产市场问题多多高房价高空置率必将阻碍我国经济的可持续发展,投机抄房活动大量出现,使得房地产这个负担整个国家的许多矛盾和热点的重要产业放在国计民生头等重要的位置上。在政府出台一系列措施收紧房地产市场抑制房价之后,中国的房地产价格将何去何从?本文将结合政策预测与分析对中国房地产价格走向进行一定的预测与分析,目的就在于:让读者对房地产未来走势有一个宏观的把握和认识。     

房地产住宅价格影响因素的实证分析——以沈阳市为例

住宅价格是房地产市场的晴雨表,能够反应房地产市场的供需情况,以及政策的影响。本文通过对沈阳市住宅价格影响因素进行分析,确立研究指标,并借助沈阳市2002年到2011年统计数据,运用Eviews软件对数据进行回归分析,得到沈阳市商品住宅价格变动回归方程,从而为房地产企业决策及政府制定政策提供理论依据。     

预期对我国住房市场政策调控效果影响的实证分析

预期对房地产行业调控政策的实施效果有着重要的作用。一般来说,从形成机制可以把预期分为静态预期、外推型预期、适应性预期和理性预期,而我国的房地产市场因其特殊性,是介于适应性预期与理性预期之间的准理性预期。通过建立住房价格调控模型并进行实证分析后,可以发现准理性预期是一种效果较好且与实际更相符的预期;预期是影响房价的最主要因素,而预期对于房价的放大效应和预期的不稳定性又使得政策调控增加了一定的难度;房价基本上与预期成正比关系。     

中国政府针对高房价现象的公共政策研究

房地产业是关乎国计民生的重要产业,但是近年来,中国的房价持续上升,高房价给居民的生活带来了沉重的负担,同时也影响了我国的经济发展水平与城市化进程。因此,政府采取一定的政策措施抑制高房价现象成为一个重要的课题。本文从公共政策的角度入手,研究中国的高房价现象。文章介绍了公共政策及房地产价格的概念,分析了房价飙升的现状及原因,提出了政府抑制房地产价格不断上涨的政策措施。     

Estimation of variance of housing prices using spatial conditional heteroskedasticity (SARCH) model with an application to Boston housing price data

In this paper we investigate housing price volatility within a spatial econometrics setting. We propose an extended spatial regression model of the real estate market that includes the effects of both conditional heteroskedasticity and spatial autocorrelation. Our suggested model has features similar to those of autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) in the time-series context. We utilize the spatial ARCH (SARCH) model to analyze Boston housing price data used by Harrison and Rubinfeld (1978) and Gilley and Pace (1996). We show that measuring the variability of housing prices is an important issue and our SARCH model captures the conditional spatial variability of Boston housing prices. We argue that there is a different source of spatial variation, which is independent of traditional housing and neighborhood characteristics, and is captured by the SARCH model.     

基于债务危机视角下的房价走势解析——来自深圳的证据

为了探讨债务危机视角下的房价走势,运用计量经济学方法构建时间序列模型,研究发现:1)债务危机实质是房地产危机,需要提高土地价格避免房地产危机和债务危机.2)地方政府、国企和商业银行主要通过增加地方债务规模、土地出让金、土地成交单位价格、房地产开发贷款和提高贷款利率差来增加房价.     

房地产市场调控，要坚持更要完善——“十年调控”问卷调查的启示和思考

通过对196份问卷的总结分析，得到对于未来房地产调控的许多启示：十年房地产调控是必要的；总体评价消极的依据是供求依然失衡，房价越来越高。调控成效不彰的原因有：对住房供求政策、调控配套政策评价消极，还认为财政税收压力是地方政府不积极的首要原因。大多数问卷建议：推动供求和房价基本稳定还是调控首要目的确立；房价合理上升的几个界限；房地产调节机制应该以市场调节为主、政府调节为辅；明确住房需求政策、住房供给政策、住房土地政策、经济手段、行政手段和税收手段改进的方向。     

基于hedonic模型的房地产价格质量变动效应分析

对hedonic模型的发明历史进行了回顾;对hedonic模型应用于房地产价格分析时的质量特征设定及价格数据收集工作进行了分析。提出质量变动效应的概念,推导出基于hedonic模型的质量变动效应的计量公式,并得出结论:分析房价中的质量变动效应是重要的;城市基础设施的建设对房地产价格会产生明显的质量变动效应;政府部门的房地产交易数据应向社会公开,以利人们的研究使用;政府要利用质量变动效应,合理控制经济适用房的品质。     

不同类型调控政策对房地产市场影响的实证分析——以江苏省为例

近年来,国家对房地产宏观调控采取的多种政策,可划分为五类,即房地产开发投资规模、土地供应、金融信贷、住房供给结构、税收等政策。文中就这五类政策对房地产市场的影响进行了实证分析和定性分析。实证分析中采取了12个指标,利用了向量自回归模型和广义脉冲响应函数,就五类调控政策和市场形势对住房价格、成交量以及住房需求的影响时间和影响程度进行分析。定性分析中主要分析利率、税收、广义货币供应量M2、高房价等四个因素变化对住房价格、成交量以及住房需求的影响。     

基于SD的城镇住房保障规模对商品房价格抑制效应仿真研究

为从定量上了解城镇住房保障规模对商品房价格影响的变化规律,本文应用Granger因果分析理论确定了影响住房保障规模和商品房价格的主要因素及其关系,构建了住房保障规模的系统动力学模型,并进行了模拟仿真。结果显示,住房保障规模增加10%可抑制商品房价格4.67%的上涨幅度,表明了保障性住房的投入对商品房价格的抑制效应,并就如何加快保障性住房建设提出了建议。     

房价变动规律性及调控对策研究

房价的变动既是经济问题,更是政治和社会问题的体现.我国房地产业已经成为拉动国民经济发展的重要支柱产业.金融危机爆发后,房价的大幅波动引起了世界各主要国家的高度关注.本丈结合我国房地产业发展的实际,对房价的变动情况、变动规律性及调控对策问题进行了初步探讨.本文提出影响房价变动的十大要素,对各要素与房价这一变量变动的相关性进行了分析研究,以实现前瞻性的指导房地产业健康发展的目的.