我国房价影响因素的实证分析

本文针对我国房价快速增长的现象,从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手,依据收集到的相关数据,利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析,得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论.     

基于灰色系统的西宁市商品房价格影响因素及预测研究

本文采用西宁市1999-2008年社会经济统计数据,以灰色系统理论为基础,运用灰色关联分析方法对影响西宁市商品房价格的相关因素进行了分析,并利用GM(1,1)模型对西宁市商品房价格进行了预测。结果表明:竣工房屋造价是影响西宁市商品房价格的首要因素,未来5年西宁市商品房价格将呈上涨趋势。     

基于ARMA模型的我国商品房屋价格的分析

我国实行城镇住房制度改革以来，房地产价格一路飙升，住房价格问题已经成为社会关注的焦点。本文试图运用ARMA模型通过对我国房屋价格的变化情况来分析和预测房屋价格的走势，并提出控制房价以使我国房地产市场健康发展的对策。     

基于灰色关联度的安徽省房价影响因素的分析

以安徽省2001-2010年房地产相关资料为依据,适当选取房价影响因素指标,引入灰色关联分析方法,构建房价影响因素的灰色关联度模型,定量地计算出各指标与房价的灰色关联度。结果表明:人口总数、居民消费价格指数、税收三大因素对房价影响最大,而住宅施工面积、住宅销售额、住宅投资完成额影响较小。     

城市重新定位与房价上涨的实证分析

近年来,商品房屋销售价格一直在不断上涨,引起许多人对促进房屋价格上涨的因素进行研究,如土地成本上升、商品房供求关系不平衡、民间资本、房地产在国民经济中不合理的超支柱地位等都是推高房价上涨的因素,但很少有人研究城市重新定位对房价的影响。为探讨城市重新定位对房价上涨的影响,本文以北京市为例,对2000年—2009年全国及北京市的商品房屋平均销售价格、北京市总人口数、北京市土地交易价格指数、北京市私营及个体注册资本和外商投资企业实际利用外资情况进行了统计分析,得出城市重新定位对房价上涨有促进作用。     

济南市房地产市场现状及房价走高原因探析

对济南市区五大区域在售商品住宅楼盘进行了实际调查，根据调查资料和济南市相关统计数据，从济南市住宅交易价格状况、房屋销售面积与竣工面积、房地产开发投资状况、房价收入比、居民房价承受能力五方面对济南市房地产市场现状进行了分析。结论是济南市的房价连创新高的原因主要是过旺的住宅消费需求、住宅供给结构的失衡、地价与房价的交互影响以及房地产开发商的区域性垄断。针对所发现的问题提出了政策建议。     

我国典型城市房价上涨和自然环境级差因素的相关性分析

中国房地产价格的运行趋势及其影响因素是近期社会广泛关注的热点.文章集中分析自然环境级差与房地产价格的相关性,选取东、中、西二十个典型大中城市为研究样本,从平均房价、人均可支配收入、金融参与程度和自然环境级差因素等指标入手,用计量分析方法进行单方程线形回归,得出结果:自然环境级差因素是影响房地产价格走势的重要影响因素,不同级差的自然环境与房价变动之间具有相关性.据此,提出了相应的政策建议,以期能对认识中国的房价走势有所帮助.对自然环境级差影响的计量分析是文章的特点.     

居民收入、心理预期及其商品房价格波动

选取不同收入水平城镇居民1998～2009年的收入、消费面板数据,考察房价波动对收入和消费的影响,引入宏观经济和房屋抵押效应控制变量,利用房屋租赁价格构造房屋销售价格的工具变量进行实证研究。结果表明:房价波动下城镇居民人均可支配收入与消费间存在必然的因果关系,不同收入水平的城镇居民存在明显的消费差异。房价上涨对所有收入水平城镇居民的消费均有挤出效应,房屋财富效应则不明显,当期可支配收入是决定城镇居民房地产消费的最重要因素。     

基于状态空间模型的中国房价变动的影响因素研究

本文选择1999至2009年的中国房屋销售价格指数、GDP、货币供应量M2和人均可支配收入的季度数据作为研究样本,通过建立状态空间模型并运用卡尔曼滤波对其估计和分析,分别得到了以上因素对房价影响力的动态特性。由此得出的结论主要包括：人均可支配收入和货币供应量是长期内影响房价的两个主要因素,前者对房价的影响稳定而后者的影响波动较大,此外GDP是另一个对房价影响稳定但影响力稍弱的因素;在2009年中国总体房价快速上涨的过程中,货币供应量对房价的影响强度明显超过了其他两个因素。     

基于VAR模型对商品房价格影响因素的实证分析——以上海市房价为例

选取上海市房价作为研究对象,通过建立VAR模型来分析上海市地价、居民消费价格指数、房屋竣工面积、贷款利率、货币供应量及热钱流入对上海市商品房价格的影响。协整分析表明,各个变量之间具有长期的均衡关系。Granger因果检验表明,上海市商品房价格与地价之间存在双向的Granger因;货币供应量、贷款利率、房屋竣工面积、热钱与上海市商品房价格是单向Granger因;而上海市居民消费价格指数与商品房价格互不为Granger因。     

广州市房屋两级市场价格及销量影响因素的实证分析

本文对广州市1996-2004年房屋两级市场有关数据进行VAR分析和对数线性分析。分析结果表明，广州市房屋二级市场的价格以一级市场的价格为因，历史数据和基本面数据对广州市房价都具有较好的解释能力，房价没有脱离基本面的变化。不同因素对房价的影响力和房屋销量的价格、收入、成本及利率弹性在两级市场中存在着明显的区别，这些区别体现出广州市的区域特点和消费者群体特点。利率确实对价格和销量有较大的影响。     

基于灰色系统理论的黑龙江省对俄旅游发展研究

本文分别运用灰色数列预测和灰色关联分析两种数学方法对黑龙江省俄入境旅游人数进行预测和影响因素分析。根据研究结果判断黑龙江省未来5年俄入境旅游人数和对俄旅游发展态势,并对黑龙江省俄入境旅游人数的各项影响因素的关联度进行排序,明确直接因素和间接因素、主要因素和次要因素。     

房产税对上海房价的调控效应分析——基于LLS模型的实证研究

目前房产税对房价影响的研究仍没有获得一致的结论。文章借鉴行为金融学LLS模型,并对该模型进行优化的基础上,以上海市为研究对象,分别模拟了完全市场调节和房产税政策调控下的房价走势,并从统计学角度对房价走势进行了数据分析和比较。LLS模型分析表明,目前房产税征收税率低,对房价的抑制作用较小,房产税税率的杠杆作用并不显著,但对房价的抑制作用将逐年增强,这为深化我国房产税改革提供了有益的借鉴与决策支持。     

入世十年中国商品房价格走势及影响因素分析

本文在中国加入世界贸易组织十周年之际,回顾我国商品房市场的价格走势。从供求的角度对影响我国房价的因素进行了深入的分析,以期对政府调控房地产市场提出有益的政策建议。     

农民工在城市购置商品房的趋势分析——以湖北省为例

本文首先介绍了农民工现阶段的住房状况并对导致农民工在城市购房趋势出现的因素进行分析,认为农民工购置商品房的趋势日益显著;然后,基于对农民工的抽样调查数据,通过运用灰色GM(1,1)模型对未来逐年的城市房价进行预测,得出湖北省各个城市未来平均房价的数字序列;最后,本文通过建立购房支出百分比模型,将农民工各年份预测的实际购房支出百分比同农民工期望的购房支出百分比进行比较,进而逐年分析农民工的买房意愿并预测湖北省80%的农民工实现在城市买房的时间。     

高房价阻碍居民消费并导致产业发展失衡

今年上半年,中国房地产市场的走势令人惊异。3月份以前依然延续着2008年年末的疲弱,之后出现了戏剧性的变化——房屋销售面积迅速增长,房价快速飙升,尤其是北京、上海、深圳、广州等主要城市房价节节攀升。     

房地产价格影响因素及走势分析与政策建议

研究房价走势成为近午来我国学者和个人（投资者）的热门话题，究竟一国房价受哪些因素影响，未来我国房价走势如何，本文将作出分析并给出建议。     

专家预测房市之怪现象

如同预测股市一样，如果想获得更多的关注，预测房价走势应该是最直接的途径了。去年，牛刀与北大教授徐滇庆的房价赌局弥散未久，今朝社科院内部又后院起火。     

从房地产周期谈中国商品房价格走势

本文从宏观经济发展与房地产周期的关系,对我国房地产周期进行了研究,并以房地产周期就背景,用北京为例,说明了中国商品房价格走势,并探讨了影响北京房价的其他因素.     

房贷风险评估及银行的应对策略

房地产是当今中国经济的支柱产业,而房地产发展的资金绝大部分由银行贷款获得,因此房价的变动会使银行的贷款业务面临风险。本文首先分析了现阶段房贷与房价之间的关系,接着讨论了人口因素对房价的影响,分析了房价的走势;最后计算了在不同的贷款方式下,商业银行应对房价下调时的贷款风险临界值,给出了商业银行防范房价变动的应对策略。