天津市房价影响因素的定性分析

本文对天津市房价的影响因素作了定性分析,认为影响房价的因素包括需求因素和供给因素,而天津市房地产市场供求矛盾非常突出,这是天津房价一直在上涨的最根本原因.     

从房价收入比看天津市住房保障体系的构建

针对目前天津市房价的上涨幅度远远超过居民收入上涨幅度，而住房保障政策作为房价过高的解决之道已越来越受到各方关注的现状，本文提出用合理方法计算天津市各收入阶层房价收入比数据，结合现阶段住房保障政策，从定量分析角度检验了天津市住房保障政策实施的有效性，并据此提出了更为有效解决各收入阶层住房保障的政策改革方向。     

我国房价的宏观经济影响因素分析——基于PLS方法的实证研究

我国房地产市场发展时间较短,样本数据较少,但影响我国房价的宏观经济因素众多且各因素之间存在严重的多重共线性。文章通过偏最小二乘（PLS）方法对我国房价的宏观经济影响因素进行定量分析,利用变量投影重要性指标（VIP）考察了各影响因素的重要程度,并构建房价与重要影响因素之间的预测模型。研究结果表明：土地价格、资金规模和国民财富构成当前影响我国房价变化最重要的三大因素;中长期贷款利率对我国房价变化的影响作用较弱,而货币供应量对我国房价变化的影响作用却非常突出。     

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。     

基于面板数据的江苏省房价影响因素分析

近些年来,房价的快速上涨引起社会各界的广泛关注。江苏省作为中国的经济强省，各市房价近些年也快速上涨。为了分析江苏省不同地区房价的主要影响因素，基于2016-2020年江苏省13个地级市房价及其房价影响因素年度面板数据，使用dbscan聚类算法将江苏省房价聚类成为两大类地区，构建双固定效应面板模型对江苏省房价进行分区域分析。进一步考虑各区域房价可能存在的空间相关性，并构建相应的空间计量模型，对江苏省房价影响因素进行分析，最后给出相应的结论和建议。     

房价波动因素的实证分析——以安徽省为例

文章研究表明,安徽省房价波动的显著影响因素主要有GDP增长率、居民收入增长率、信贷增长率、地价上涨率、利息率、住房空置率等因素,推动房价上涨的动力源是前四个因素,而后两个因素为房价的抑制因素,推动房价上涨的因素效应远强于抑制物价上涨的因素效应.     

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。     

四川省房价走势预测及其影响因素研究

随着主要城市房价的不断上升,买房难成为热门话题,房价走势预测和影响因素的分析就显得尤为重要。本文以四川省为例,根据灰色系统理论,采用GM (1,1)模型对房价走势进行预测,结果显示未来房价依旧可能呈上涨态势,并运用灰色关联分析法对四川省商品房价格的影响因素进行探究,发现城镇人均可支配收入和竣工房屋造价对房价的影响最为显著,地区生产总值、竣工房屋面积和土地购置费用等因素对房价也有较强的影响。     

对上海房价居高不下的理性思考

房价具有一定的区域性特征,房价的居高不下必然会给区域经济健康持续发展带来许多隐患。必须找准影响区域房价的深层原因才能制定有效的调控措施平抑房价。影响房价的深层原因既有内部的也有外部的,地价及建筑安装成本是内部原因;经济因素、政策因素和价格预期是重要的外部因     

房价背后的政府行为及市场因素：一个文献综述

房价的决定因素一直是研究热点,认识这一问题对我们选择房价治理策略具有重要意义。本文从市场因素和政府行为两大主线出发,梳理、归纳高房价的影响因素,发现有关市场层面的分析日益成熟,而关于政府行为尤其是中央政府对房价影响的研究明显不足。理清房价形成机制,深入探究并清晰呈现高房价背后的政府行为因素及其影响是亟待解决的问题。     

杭州商品房价格影响因素分析

近年来，如何准确地对住宅项目进行定价，已经成为各界普遍关注的问题。房价的持续上涨成为居民购房一大难题，其上涨的影响因素也成为人们所要重点研究的课题。本文对房价上涨的影响因素进行计量经济分析，通过eviews软件建立计量经济模型，确定房价上涨的影响因素。分析结果表明房价的上涨主要受人均生产总值和土地交易价格指数两大因素的影响，人均生产总值起到重要作用，对房价的上涨具有相对较大影响。特别的，根据当今的实际情况，大胆地把购买住房看成消费，房价也是cpi计算的一个方面，突破统计惯例，把cpi加入最终模型。     

论物业税对理顺房价的作用

房价问题比较复杂,影响房价的因素很多,征收物业税是其中之一。物业税不可能大幅降低目前的房价。过高或过低地估计物业税对房价的影响都不可取。物业税对房地产市场真正的影响,是通过其具有的功能来促进房地产市场的制度性建设,从而对理顺房价产生间接作用。     

房价波动与金融危机的国际经验证据:抵押效应还是偏离效应

本文在国内首次采用较新的PMG估计法(pooled mean-groupestimators),来分析房价波动的影响因素、分离房价对均衡价值的偏差,并以此来度量房价失衡;然后利用面板logtit模型分析房价失衡与房价变化对金融危机的影响,以期检验价值抵押效应和偏离效应。长期来看,人均GDP是推动房价上涨最重要的因素,人口其次,银行贷款最小;银行贷款是短期房价上涨最主要的推动力,人均GDP其次,人口的影响最小;人口增加引起的房价上涨很难调整,而信贷扩张造成的房价上涨则相对容易。房价上涨和房价偏离均增加了金融危机发生的概率,但房价偏离的作用力要大得多,本文的结果支持了价值偏离假说。当房价偏离均衡值约25%、2～3年内累计超过30%～40%时,发生金融危机的概率极高。通货膨胀越严重、利率越低,越有可能引发危机,制度性差异也有一定的影响。     

"货币幻觉"与房价虚涨实涨——质疑"房价虚涨论"

在房价不断上涨的现象面前,房价上涨源于货币幻觉的观点具有一定影响。通过对房价上涨是虚涨还是实涨的分析,从而说明房价虚涨论的片面性。实际情况是,货币幻觉对房价上涨的影响是短暂的;收入的增长幅度低于房价的上涨幅度等因素,决定了房价是实涨而非虚涨。房价虚涨论的危害在于,如果房价上涨被房价虚涨论所误导,将会影响政府抑制房价过快上涨政策措施的制定和实施,也将对居民的住房投资和消费产生负面影响。     

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.     

基于需求角度房地产价格影响因素的实证分析

本文从需求角度分析影响房价的各因素,包括经济发展水平、城镇化水平、城镇居民收入水平和通货膨胀等,并选取一系列房地产价格的影响指标在2001-2010年的十年数据,建立31个省市房价的多种面板数据模型。对不同模型间进行选择和比较,得出最佳模型为个体固定效应模型,力图揭示各选取因素是否能够对房地产价格产生显著影响,从而确定需求层面上房价的影响因素,以及得出相应建议。     

政策因素对我国房价影响的计量模型分析

本文利用我国1987～2010年间的相关经济数据构建了含有政策虚拟变量的房价的计量模型,重点的定量分析了房地产政策因素对房价的影响程度。模型结果表明,房地产政策颁布后对房价有明显的作用,而不同时期的房地产政策对房价的作用程度及方向也是不一样的。这种政策产生的影响主要是通过经济增长和银行信贷规模这两路径来实现对房价的影响。     

上海房地产周期波动的模型分析

本文通过数学模型的方法,对上海房地产周期波动进行分析。由于经济社会环境所造成的上海房地产长周期变化还未找到(超过11年),未来上海房价很可能继续走高;房地产市场本身的调节作用(3年)是中周期的主要影响因素;政策因素能够影响1年以上。目前,房地产宏观调控的政策因素造成房价的波动并不明显;房地产市场本身的基钦周期造成的房价波动还没有跌破支撑线,如果在2007年上半年上海房价没有继续下跌,极有可能反弹。     

透视南宁市房地产价格变化特点和影响因素

近年,南宁市房地产开发日趋看好,需求活跃,房价在全国5个少数民族自治区首府城市中排首位,房价的变化成为购房者最关心的话题。文章从南宁市近年房地产发展的基本情况入手,归纳总结房价变化特点,分析影响房价波动的主要因素,提出平抑房价的几点建议。     

平抑房价的PSR机理研究

房价居高不下,不仅是经济问题,也是社会问题,更是一个政治问题.文章运用"压力-状态-响应"模型(PSR)来研究房价变化的动因和内在机理,解释各驱动因素对房价变化的影响过程,分析平抑房价主体的行为以及对平抑房价所做出的响应.