大连市房地产开发资金来源与价格波动关系研究

基于大连市当前快速上涨的房价问题,根据大连市2004-2012年房地产开发资金来源与房地产价格数据,在利用ADF法对各个时间序列数据进行检验的基础上,运用Granger因果关系检验模型对大连市房地产开发资金来源变动与房价变动之间的因果关系进行分析,并运用灰色关联度方法对与房价有显著Granger因果关系的资金来源之间的关联度进行实证研究。研究结果显示:利用外资与房价的变化并没有直接的因果关系,大连市房地产是以其他资金来源为主,国内贷款和自筹资金对总的资金开发来源的影响处于同一水平。     

我国房地产价格波动趋势分析

近年来,随着我国房地产业的不断发展与壮大,房地产价格不断飙升。本文总结房价波动状况,分析我国房价上涨的原因,并结合专家学者的观点,对我国未来房地产价格走势进行预测。     

河南省房价走势预测

本文分析河南省房地产市场的特点和影响房价走势的主要因素,对比已有的房价预测模型,提出用改进的BP神经网络进行预测的模型,为个人和相关部门决策提供理论支持和实践参考。     

合肥市房地产需求因素分析

2016上半年,合肥、南京、苏州和厦门并称为房价四小龙,房价涨幅赶超北上广。本文从合肥房地产的现状着手,利用微观经济学中影响需求的不同因素进行分析房价上涨的原因。其中主要包括价格、人口、消费者预期、消费者偏好、购买力几大因素,来一一分析它们分别对合肥房地产的购买需求的影响。最后,希望利用本文的相关分析来给合肥市政府部门相关政策建议,助推合肥房地产的平稳发展。     

基于遗传算法改进的BP神经网络房价预测——以重庆市为例

商品房的价格受多方面因素的影响,传统的预测方法并不十分有效。为了探索新的房价预测理论模型,利用重庆市的数据,验证了遗传算法改进的BP神经网络房价预测的有效性,从而可以对房地产供求双方及监管机构提供一定的参考。     

“对接上海示范区”背景下嘉兴市房产价格研究——基于“人口—信贷—房价”模型

基于嘉兴"对接上海示范区"的背景,选取嘉兴市1998—2018年相关研究指标,采用"人口—信贷—房价"模型,对嘉兴市房产价格的影响因素进行实证检验。研究表明:单独考察人口因素对房地产价格的影响,在人口红利阶段,人口数量增加、抚养比下降及经济增速提高,会导致房地产价格上涨;单独考察信贷因素对房地产价格的影响,信贷因素对于房地产价格存在放大效应;综合考察人口和信贷因素对房价的影响,两者存在明显的相互促进和放大效应。     

土地市场对房价的时效影响研究--以广州市为例

在全国范围内房价出现持续上涨的同时,广州市的房价却出现了阶段性平稳下降的现象.鉴于土地市场是影响城市房地产价格最为重要的因素之一,通过采用时差相关性方法测算广州市土地市场相关因素对房价在时间上领先或滞后作用及年限,结合实证分析广州市土地交易价格、土地供应面积、土地出让金与政策法律法规均对房价的时效作用,并提出可行性的政策建议.     

唐山房地产价格影响因素分析

本文从房地产价格影响因素的定性分析入手,对影响唐山房地产价格的因素进行灰色关联度分析,通过与其他城市的比较,得出唐山房地产价格主要由城市经济发展水平决定,投机因素较少,具有稳步上升的空间。政府应大力发展经济,提高人均可支配收入,促进房地产市场健康稳步发展。     

从人均角度判断上海房价的合理性

2003年底，上海房地产市场平均价格达到了5118元／平方米．同比增长24.3%，跃居全国首位。许多普通消费者大呼：“房价太贵．买不起房”。房地产业内人士也对上海房价的走势与合理性产生分歧，一部分人认为．上海作为经济、金融、贸易和航运中心．房地产市场的价格必然会上升．楼市不存在泡沫，也有人认为，一个城市的房地产价格必须要与该城市的经济发展水平和居民收入水平相协调．目前上海房价存在着一定的泡沫．楼市崩盘为时不远。     

经济法视野下的房价调控

近年来,我国房地产市场十分火热,房屋价格不断攀升。国务院及各部委、地方各级政府纷纷出台各种房地产调控政策,收到一些成效。但总的来说收效甚微,调控政策没有在根本上遏制住房价的上涨。我国房价居高不下是由于市场和体制多方面的原因,应当运用经济法来规范政府的行为,从而对房价进行宏观调控。我国的房价调控经济法律机制如今并不完善,应当完善相关制度来控制房价的不断增长。笔者从税收、金融以及土地财政方面提出一些抑制房价的建议。     

天津市房地产市场泡沫预警分析

房地产行业的发展对推动经济增长有重要意义。测量房地产市场泡沫的方法很多,本研究采用功效系数法,在对四类预警指标进行综合评价的基础上,进一步分析房价的影响因素,发现人均GDP、房地产造价和土地价格是影响房地产价格的主要因素。建议政府应加强宏观调控力度,从源头控制成本,加快经济适用房和廉租房建设,以多渠道、多途径促进房地产市场合理、有序、健康发展。     

泡沫经济:中国房地产市场的经济计量分析

通过从宏观层面对比中日经济、对比中日房地产的各类指数以及建立计量模型的途径,分析中国整体经济和房地产业现状,并提出具体的建议,以缓解当前中国房地产市场面临的泡沫危机。首先对比中日主要经济指标来分析日本泡沫经济的原因和分析中国经济的现况。接着计算房价收入比、房价增长率和GDP增长率之间的比率、中国房地产贷款增长率与金融机构贷款增长率,并且综合这3个指标来预估全国和不同城市房地产市场泡沫的程度,得出中国整体目前没有房地产泡沫而大城市却出现了泡沫的结论。然后选取商品房价格为被解释变量,城镇居民可支配收入、房地产业占GDP的比重和城镇居民的住房支出占总支出的比重为解释变量,建立计量模型,讨论影响中国房价的主要因素。结果发现3个解释变量都对被解释变量有正相关的关系。     

房地产税制改革思考

近年来,我国的房价一路攀升,似乎还有直线上升的趋势,居高不下的房价在某些大型品牌化城市促使购房热一浪高过一浪,人们纷纷产生房价会涨的预期,争先恐后的购房,笔者认为如果不积极实行房地产税制改革,我国的房地产泡沫会越涨越大,难以收场。一、实行房地产税制改革的必要性1、从居民个人角度而言,房屋作为个人休憩场所是必不可少的,如果房地产市场价格能够真实反映居民消费的需求,则就不会存在泡沫,也不会产生如今的局面。但是,从全局看,我国房地产市场价格持续上涨的主要原因是由于炒房者或者投机者的炒房行为和投机行为。由于目前我国证…     

海南房价高企的原因及应对措施初步分析

海南房价在2009年末开始非理性快速增长,有形成房地产泡沫的发展趋势。海南国际旅游岛建设正式启动,房地产开发商借机操控市场,投资者的非理性投资共同拉动了海南房地产价格短期内的非理性快速增长。海南目前高房价必须采取特殊时期的经济手段,同时综合法律和行政手段,合理地进行总体规划,规范土地市场管理、优化住房供给结构、加大房地产市场监管等长效措施,合理规划海南有限的土地资源,防止新的房地产泡沫对海南经济的危害。     

长沙——加强预判 把握主动

从全国范围来看,近年来一系列严格的房地产市场调控政策,可谓给楼市注射了一剂强力镇静剂,楼市投资、投机得到了一定程度的抑制,之前的房价飙升得到了一定程度的遏制。刚刚出台的"新国五条",已经指明了2013年房地产调控政策的方向。如何稳定土地市场,促进房地产市场平稳运行,防范地价和房价异常波动?长沙市国土资源局将从以下七个方面重点出击。加强市场预判预测,稳妥落     

基于不同住房属性视角的土地供应规模对房价的影响

研究目的：基于住房消费品和投资品的双重属性视角分析住宅用地供应规模对房地产市场的差异化影响。研究 方法：理论分析、固定效应面板回归模型、门槛回归模型。研究结果：（1）上一年住宅用地供应面积增加 1% 可使当年 住房竣工面积显著增加 0.17%，弱于房地产投资资金对住房竣工面积所产生的 0.25% 的提升作用，该结果一定程度上 验证了住宅用地供应与住房供给之间存在生产函数渠道的影响路径；（2）基于实际房价与租金还原房价的偏离程度测 算，发现不同房地产市场投资热度下，住宅用地供应对房价影响存在双重门槛效应，门槛值分别为 2.05 和 2.92；（3）低 投资热度下，上一年住宅用地供应规模的增加可显著降低当年的房价，而高投资热度下则会起到推高房价的作用。研 究结论：住房作为消费品和投资品，存在不同的价格机制和供求规律。当住房市场以投资品属性为主导时，需求曲线 向上的刚性走势违反了一般的商品需求规律，供给曲线的右移将导致均衡价格越来越高。     

房地产税、地方公共支出对房价影响——全国及区域层面的面板数据分析

研究目的：分析中国房地产税、地方公共支出对房价的影响。研究方法：计量经济模型。研究结果：（1）中国房地产税对房价有抑制作用，而地方公共支出对房价有促进作用，两者对房价的净影响为正；（2）房地产税对房价影响存在显著的区域差异，且各房地产税种对房价影响不尽相同；（3）地方公共支出对房价的影响也存在显著的区域差异，东部地区大于中、西部地区。研究结论：（1）房地产税收和地方公共支出预算相互配套的政策组合能有效调控房地产市场。（2）中国房地产税对房价的调控能力不强，应改革现行的房地产税制，开征物业税。     

用市场手段调控市场--对土地使用权招标拍卖的几点思考

许多观点认为招标拍卖使房价上升,其经常举的例子就是杭州的房价持续上升。当然,“地价上升引起房价上升论”者不会举厦门及其他城市的例子,厦门等城市也是较早实现招拍挂的。要说房地产价格形成因素很复杂,但其形成有两大理论基础:一是成本决定价格论,一是市场供求决定论。成本决定价格论认为:地价上升了,房地产的价格也就上升,否则开发商怎么承受得了,开发商会把成本转移给消费者的。因此许多(特别是开发企业)认为地价上升引起房地产价格的上升。据统计,招标拍卖的地价比协议出让的地价高30%左右。相当一部分人便由此而认为房地产价格的上…     

中国房价影响因素分析

近几年,我国房地产价格不断上涨,国家为了抑制房价过快上涨,先后出台了一系列政策,但收效甚微。那么,到底是哪些因素造成了房价增长?应采取什么对策?本文通过建立计量经济学模型,探究影响房价的因素,并给出建议。     

山东省商品房价格预测研究

本文基于山东省近23年商品房价格及其影响因素数据,建立多元线性回归模型、BP神经网络模型和时间序列模型,以期找到最合适的房价预测模型。首先对选取的影响商品房价格的12个自变量进行变量选择,然后建立上述三个模型,对比分析三种不同模型的拟合效果预测山东省商品房均价,最后得出结论：多元线性回归模型拟合效果最好,比较适合用于房价预测;BP神经网络模型预测值最准确,但从模型的拟合效果看不太适合用于长期预测;时间序列模型拟合效果较好,预测能力相对另外两个模型是比较差的,预测的精度相对较低。