基于GARCH族模型的上海市住宅市场价格波动的特征研究

住房问题是关系国计民生的重要问题,研究住宅市场的价格波动规律对消费者购买时机选择、调控政策的制定等具有重要的参考价值。鉴于此,以住宅市场收益率的变化来衡量住宅市场价格的波动,采用2006-2016年上海市新建住宅和二手房月度收益率时间序列作为样本,通过构建GARCH族模型对上海市新建住宅和二手房市场的价格波动特征进行研究。研究表明：上海市新建住宅市场的价格波动存在显著的自相关现象,但不存在显著的集聚性、非对称性以及高风险高回报的特征;二手房市场的价格波动存在显著的自相关现象,具有显著的集聚性,即二手房市场本期或过去若干期的波动较大时,未来几期的波动也会很大,反之亦然;二手房市场价格的波动不存在显著的非对称性及高风险高回报的特征。     

近年来房价过快上涨的原因探析——从住宅的特殊性考察

近年来,我国城镇住宅价格不断过快高涨,房价问题成为全国的焦点。住宅价格高涨的原因很多,住宅本身的特殊性是根本原因。本文尝试从住宅性质的角度来分析价格过快上涨的原因。住宅是必需品,超出基本需求的高档住宅就成为奢侈品,住宅还具有储藏财富功能。房价的急剧攀升带来一系列负面影响。本文根据住宅的特殊性,针对房价过快上涨提出以下建议:保证居民合理的住宅需求,抑制高档住宅需求,限制住宅市场的投资需求。     

具有微观基础的上海市住宅价格影响因素研究

文章根据特征价格模型和1120个上海市新建住宅交易样本建立了上海市住宅价格指数,并以此为基础修正CREIS上海指数得到上海同质住宅价格指数,从而有效的排除了住宅微观属性差异对价格波动的影响。以1995—2010年上海市宏观经济数据为样本,从供给、需求、宏观、投资4个方面选取16个社会经济指标,通过主成分分析得到影响上海市住宅价格的4个主成分,选取主成分代表指标求出其与上海同质价格指数的回归方程。研究结论认为,宏观经济发展是上海市住宅价格波动的主要影响因素,和供求因素共同决定了住宅价格,投资因素对与住宅价格波动并无显著影响。     

房价与地价关系及上海的数据检验

文章运用房地产经济学的理论对房地产发展中房价和地价的关系进行分析论证,阐明了长期中房价对地价的影响更加显著的机制.并且针对上海房地产业发展的实际情况,通过时间序列分析,对以上观点加以检验,得出短期内房价与地价互相影响而长期中房价影响地价的结论.     

房价与地价关系的国际比较研究

文章通过比较分析国内外地价占房价的比例发现,我国地价占房价的比重与土地资源相对富裕的欧美发达国家美国、瑞典比较接近,远低于土地资源相对稀缺的亚洲发达国家和地区。土地稀缺程度、经济发展水平、政府政策和城市规划是影响房价与地价关系的主要因素。     

居住用地供给对上海住房市场的影响——基于动态存量一流量模型的实证研究

文章运用住房市场存量-流量模型,动态分析居住用地供给对新建商品住房供给及住房价格的影响,并据此模拟不同居住用地供给思路下商品住房市场的运行状况。基于上海数据的实证分析发现：政府新增居住用地供给对一定时期后的新建商品住房供给具有显著影响;居住用地供给能够影响远期住房价格,但很难对当期住房价格产生影响。模拟结果显示：增加居住用地供给所能起到平抑房价的作用较为有限。据此提出,政府居住用地供给应着眼于长期,不宜依据短期住房市场状况进行频繁调整。     

人口结构对住宅价格的影响——基于北京地区的实证研究

文章以北京市为例,使用1990—2011年北京地区人口结构和商品住宅价格数据,分析该地区人口结构变量对于房价的动态影响。文章发现,北京地区房价受到劳动人口比重、人口城镇化率、第三产业从业人口比重等三个人口结构变量的显著影响。其中,劳动人口比重对于房价的正向影响持续最短;第三产业从业人口比重对于房价的正向影响持续最长,影响力度也是最大;同时,人口结构变量整体对于房价的影响具有长期性。     

基于PVAR模型的保障房建设对商品房价格影响研究

通过建立商品房价格、经适房销售面积、地区人均GDP值、城镇居民可支配收入的PVAR模型,进行面板向量自回归的实证分析。结果表明,保障性住房建设对商品房价格影响是动态的,在区域保障性住房建成的短暂时间内,先对商品房价格具有抑制作用,但随后对商品房价格起到正面效应。     

中国房地产泡沫风险的多维分析

由于中国缺乏可靠的房价指数,判断房价合理性的难度较大。鉴此,本文采用定性与定量分析相结合的方法,综合多个角度的分析,认为我国存在或正在形成住房价格泡沫风险,应当引起宏观经济决策者和市场的警惕。     

国外城市住房价格动态性研究综述

国外对住房价格动态性的研究分为四个方面:住房市场有效性的实证检验、宏观经济基本面指标的动态影响实证检验、住房价格泡沫的实证检验和住房价格指数的定价模型研究。本文对上述问题进行了文献综述,并进行相应的评价。     

中国资产价格财富效应的比较与检验

文章对1991--2006年中国住宅和股票市场价格波动的财富效应进行实证检验,并利用脉冲响应函数和方差分解进一步分析消费对资产价格波动冲击的动态响应过程。结论表明,现阶段中国住宅市场和股票市场价格波动的财富效应整体上均呈现为负向效应,且住宅市场价格波动对消费的影响滞后期较长,影响力度高于股票价格波动的影响力度。因此,必须采取有力措施保持资产价格与经济基础的均衡关系,防范负财富效应对我国整体经济造成的负面影响,为资产价格发挥积极财富效应创造良好市场环境。     

我国房地产市场的短期量价变化研究及预测

文章在对我国房地产市场走势进行定性分析的基础上,综合运用时间序列方法,对房地产市场的短期量价变化进行了研究和预测。文章认为,应通过加大落实保障性住房建设力度,保障城市中低收入居民利益;加强房地产价格调控力度,坚决打击房地产投机行为;拓宽都市圈系统建设范围,促使更多地区推进城市化建设等措施促进房价稳定以及房地产市场的健康发展。     

Fundamentals and the volatility of real estate prices in China: A sequential modelling strategy

In a similar way to the stock market, the housing market in China has often been portrayed as highly speculative, giving rise to “bubble” concerns. Over the last decade, residential prices increased every year on average by double digits in Beijing or Shanghai. However many observers and researchers argue that fundamentals of the housing sector, both sector-specific and macroeconomic, may have been the driving force behind housing price volatility. While existing empirical work exclusively relies on the government housing prices which may suffer from the well-documented downward bias, this paper uses original high frequency unit price as well as transaction series for the residential resale housing markets of Beijing and Shanghai between January 2005 and December 2010 to test alternative hypotheses about housing prices volatility.We propose a sequential strategy in five steps integrating several techniques previously developed in a piecemeal and scattered way. First, we construct daily hedonic prices. Second, in order to search for the possible presence of bubbles on such high-frequency data, we propose using recently developed tests of an explosive root as an alternative to the unit root hypothesis. The third step is generated by the necessity of handling microstructure noise present at a daily frequency, thus filtering the raw data to extract a random walk component. The fourth step extracts a slowly changing monthly volatility component from the filtered daily hedonic real estate data. Finally, in so far as the presence of bubbles does not seem to characterize the residential housing market in major Chinese cities, such as Beijing and Shanghai, in a fifth step we show that fundamentals are able to explain slowly changing volatility, as well as transaction volumes in these first‐tier cities.     

Unequal school enrollment rights,rent yields gap,and increased inequality: The case of Shanghai

This paper first builds a simple theoretic model to explore how a special feature of enrollment policy of public primary schools in urban China, the unequal enrollment right between home owners and tenants, would produce rent-yields gap between different housings. The model also predicts that an enrollment policy featuring with tenant discrimination, accompanying with strict credit constraint, would reduce the chance of kids from middle-income families to attend better public schools while allow families with high initial wealth to access better high-quality public education at a lower cost. Using a hedonic pricing model, we find that, in Shanghai, rental yields of housings in neighborhoods associated with reputed public primary schools is on average 0.1–0.35 percentage-point lower than those associated with ordinary ones. We also explore how the rent-yields-gap varies across housing types, locations and changes over time. Nonetheless, our simulation computation suggests that the estimated opportunity cost of holding such schools in Shanghai is generally not a big amount and affordable for many families. Overall, the high entry costs of owing a housing is the major obstacle to access high-quality public primary education in urban China. These findings highlight how an education policy with features of inequality may contribute to education and residential segregation, and then reduce intergenerational mobility.     

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。     

住房贷款与房地产价格关系的实证研究——来自深圳的证据

本文围绕住房贷款与住房价格的关系展开研究,将住房贷款与住房价格视为内生变量,将购买住房成本、二手住房价格、住房供求缺口、收入住房价格比视为外生变量,采用深圳市2006年1月至2008年5月的月度数据估计了包括2个内生变量、4个外生变量的VECM模型。实证结果表明：深圳住房贷款与住房价格之间存在长期均衡关系,中央银行信贷数量调控效果要优于利率价格调控效果,银行业住房信贷政策整体上讲是稳健的,基于此并针对有关结论提出了政策建议。     

城镇化水平、FDI与房价——基于泛长三角的空间计量研究

文章利用31个城市2000-2011年面板数据,基于空间距离加权矩阵,使用空间计量相关方法,研究泛长三角地区城镇化水平、外商直接投资(FDI)与房价的关系。研究表明:空间相关性是影响房价的重要因素。城镇化进程加快导致了浙江、江苏和安徽房价上涨;实际FDI与房价的关系在省际间表现出明显差异,其中,浙江和安徽实际FDI与房价呈显著正相关,而江苏实际FDI与房价的正相关关系不显著。     

城市轨道交通对周边住宅价格的空间效应研究

以合肥轨道交通1号线为例，使用传统特征价格模型和空间计量模型对比分析轨道交通对周边住宅价格的影响。研究表明合肥市1号线对周边住宅的价格具有显著的增值作用，且住宅价格的空间效应显著。空间滞后模型显示住宅与轨道交通站间距离每增加1 km，住宅价格下降6.09%，低于传统模型的8.6%。这说明住宅价格的空间效应会使学者们高估城市轨道交通对周边住宅价格的增值作用，即加入空间效应影响后的研究结果更加真实、可靠。     

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。     

基于系统动力学的宏观调控政策对房地产价格影响研究

本文主要分析上海、重庆和武汉三个城市,将其商品住宅价格系统分人口、供应、需求、GDP和土地价格五个子系统,通过绘制存量流量图和因果回路图分析住宅系统与影响因素之间的关系,并通过调控税率、贷款利率及土地价格增长率等指标来进行单指标和多指标的政策性实验。结果表明:相同的调控政策应用于不同经济水平的城市效果不同;调整贷款利率对商品住宅价格影响较小,土地价格及税率对商品住宅价格影响更为显著。综合调控优于单一调控,政府部门可以同时进行综合调控稳定房价。