基于GIS的我国房地产泡沫空间传染性研究

本文以35个大中型城市为研究对象,选取房价收入比和银行信贷量两个指标对我国2007—2016年房地产泡沫的空间分布格局进行可视化分析,并基于GIS(地理信息系统)视角对房地产泡沫的空间传染性特征进行进一步研究,结果表明:我国房地产泡沫由东部沿海地区向中西部逐级递减,形成与经济发展相适应的东-中-西部阶梯式递减的空间格局。根据Moran’s I指数的检验结果显示,我国房地产泡沫存在空间传染性,且随时间推移传染能力明显增强,空间传染性也更为显著;我国房地产泡沫空间传染能力存在明显的区域差异,东南沿海地区空间传染能力较强,西北内陆地区空间传染能力较弱,房地产泡沫核心传染源城市由北京、上海等城市逐渐向广州、深圳等城市偏移。     

城市间房价相关性与系统性金融风险防范

我国城市间房价呈现较强的相关性,房价泡沫有可能通过城市间价格相关性产生风险传染效应,进而引发房地产行业系统性金融风险。空间滞后模型实证分析表明,周边区域房价、人均GDP和房地产贷款量对我国房价泡沫有显著影响,其中周边区域房价指标影响最稳定,单位房贷比例指标变动对房价影响最大。     

房地产市场泡沫测度:珠三角实证

准确测度一国或地区的房地产市场泡沫水平和投机程度,是正确认识和有效解决房地产市场相关问题的基础.2008年,我国房地产市场价格在持续快速上涨后出现一定程度的回落,在市场的波动中如何准确测算其泡沫程度值得关注.目前对于房地产泡沫的测度方法不一,本文综合采用多种方法测算珠三角房地产市场泡沫,力求全面准确反映房地产市场真实的泡沫程度和房价合理度.结论显示:珠三角各地市房地产市场都存在不同程度的泡沫,当前的房价不尽合理,首付款和还贷压力均成为抑制市场需求的瓶颈.     

我国区域性房地产泡沫问题研究

本文通过建立面板数据模型对我国的区域性房地产泡沫进行估计.结果显示,在区域房地产价格较高的城市,泡沫比率通常也较高.总体而言,一线城市的泡沫比率最高(14.57%),二线城市次之(7.78%),最后是三线城市4.72%),并且各线城市的泡沫程度有逐步放大的趋势.对泡沫比率的面板回归结果认为,针对房价上涨过快过猛的利率调...     

中国房地产价格的泡沫检验和空间联动分析

本文利用Pesaran提出的面板数据处理方法分析中国1996-2006年房地产价格,发现房地产价格和居民收入之间存在协整关系,但房价上涨速度快于居民收入增长速度,房地产市场具有"理性泡沫"特征。进一步的分析表明,城市化进程和空间扩散是短期内导致房价波动的两个重要因素,而利率的影响不显著。     

福建省房地产泡沫实证分析

本文以定量分析为主,辅以定性分析,旨在通过对房地产泡沫分析测度,及时把握当前福建省房地产泡沫状况,为房地产经济宏观调控提供决策参考。作者认为当前福建省房地产泡沫明显,局部类型商品房价格泡沫比较严重;房地产市场供求比例失衡,需求快速下滑,观望气氛浓厚,房价缺乏需求支撑面临下跌,泡沫破灭的前兆已显露。提出为防范房地产泡沫破灭,当前房地产经济宏观调控应着力维持市场价格稳定。     

房地产信托预期收益率的影响因素研究——基于SVAR模型的实证分析

本文分别建立主要因素VAR模型及市场因素SVAR模型,对影响我国房地产信托预期收益率的影响因素及各因素之间的动态关系进行分析。研究发现:房地产市场状况、消费价格指数、上海银行间同业拆借利率以及全国银行间市场债券回购利率对我国房地产信托预期收益率有影响,其中,房地产市场状况是影响房地产信托预期收益率的关键因素;进一步深入分析房地产市场状况,发现商品房销售面积的正向冲击对房地产信托预期收益率变动的影响最为持久和明显,成为该类信托产品风险管控和制定价格的重要考虑因素。商品房实际投资额、新建住宅价格指数的变动对房地产信托预期收益率的变化亦产生明显影响。     

期货对房地产市场有效性的影响——基于美国CME房地产价格指数期货的研究

本文研究房地产市场上的金融创新,以美国房地产价格指数期货为研究对象,期货价格表示人们对未来价格的预期.由于期货市场存在便捷的双向交易,期货市场的价格发现功能理论上能够使得现货市场价格更加真实、走势更加平稳.同时,由于期货会影响价格进而可能会改变市场有效性水平.本文中采用GS模型验证了美国房地产价格指数期货市场存在价格发现功能.进一步的利用单根检验考察的房地产价格指数期货市场的建立对房地产市场的有效性影响.总的来说,肯定了房地产价格指数期货这一新的金融衍生工具的正向作用,为更合理地解决我国当前房地产市场问题提供了新的思路.     

中国房地产泡沫测度及其影响因素分析

随着房价持续上涨,房地产泡沫逐渐聚集.本文选取五大单项指标检测中国是否存在房地产泡沫;基于理论分析,选取2000年-2009年各省级行政区域相关数据,建立面板随机效应模型,检验房地产市场泡沫的影响因素.实证结果表明,在供求关系没有显著变化的前提下,货币发行、人均可支配收入和房地产开发贷款额是房地产泡沫最主要的影响因素,与房地产价格正相关;与假设相反,市场名义利率与房价仍然正相关.     

关于武汉市房地产泡沫实证研究 ——基于武汉市2011-2016年房地产业相关数据

本文选取了房地产价格增长率与GDP增长率比,投资额增长率与GDP增长率比和房价收入比等5个单项测度指标以及一项综合指数指标,并选取2011年至2016年的房地产市场数据进行测度,结果表明武汉市房地产市场在近年来存在着严重的泡沫现象.     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

限购政策是否降低了上市房地产企业价值？——基于强度双重差分法的经验研究

完善住房市场体系是国民经济中的重要议题,限购政策作为政府稳定和调节房地产市场的主要手段,对房地产企业以及住房市场体系建设均有重要影响。本文利用上市房地产企业2008—2013年以及2015—2019年的相关数据,通过构建强度双重差分模型实证分析了两轮限购对上市房地产企业价值的影响及其作用路径。实证结果表明:第一,两轮限购政策均显著降低了上市房地产企业市场价值,当企业在限购城市销售占比越大时,价值下降幅度越大;第二,从企业经营绩效来看,两轮限购对其实际盈利和营运能力并未产生显著影响,第一轮提高了企业偿债的经营风险,而第二轮只是影响了企业的资产增长能力;第三,两轮限购对房地产市场产生异质性影响,第一轮并未显著影响房价上涨,而第二轮则显著遏制了房价上涨;第四,从股票市场看,第一轮限购主要是通过企业经营风险影响投资者预期,而第二轮限购则是通过影响房价来改变投资者预期,这进一步凸显了“房住不炒”的政策作用。本文的研究意义主要体现在制定与推进政策时应关注预期的作用,这对于当前“房住不炒”政策的长期实施及其政策效果的长期稳定都具有一定启示。     

金融泡沫与房地产泡沫的共生模型研究

近年来随着我国房地产业的迅猛发展,我国房地产业是否出现泡沫,房地产泡沫是否引发金融泡沫越来越受到人们的关注。本文剖析了房地产泡沫引发金融泡沫的主要机理,同时从金融泡沫的角度出发,通过条件假设,简化推导出房地产泡沫破灭导致借贷市场失衡的房地产泡沫率临界值,进而以现实泡沫率与泡沫率临界值的比较分析,判定房地产泡沫引发金融泡沫的可能性,并针对其中最具影响的关键因素提出了防范房地产泡沫引发金融泡沫的措施。     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

沈阳市房地产市场发展情况调查

截至2011年9月份,沈阳市房地产市场出现了明显变化,为了解房地产市场的这种变化对金融业的影响,本文选取了我市10家金融机构及12家房地产开发公司并对其进行了实地调研。调研显示：受国家宏观调控政策的影响,我市房地产成交量开始下降,但价格略有上升。由于我市房地产价格相对较低,市场刚性需求较多,房地产市场基本稳定,风险相对较小;银行积极执行国家宏观调控政策,对房地产行业潜在的风险意识增强,多家银行机构上调了房地产企业的贷款利率,追加了房地产企业的担保资金,目前房地产市场变化对我市银行业带来的风险相对较小,尚在可控范围。     

金融周期对房地产价格的影响——基于SV-TVP-VAR模型的实证研究

本文利用2004-2016年的季度数据构建金融周期综合指数,用以描述金融市场景气程度;使用SV-TVP-VAR模型,围绕金融周期对我国房地产价格的影响进行实证研究。结果表明,金融周期对房地产价格的影响具有明显的时变性特征:2008年以前金融市场繁荣对房价有稳定推升作用,2008年后该影响持续弱化;与之类似,实体经济对房价的影响同样自2008年起逐渐减小。这意味着,在经济增长方式转变和经济结构调整的过程中,我国房地产价格对经济金融冲击的敏感度已经大幅下降,金融扩张可能难以再通过房地产市场有效带动实体经济的繁荣,相反,其反而可能导致银行贷款不良率的攀升,在金融系统内积累系统性风险。我国针对房地产的宏观调控政策不仅对控制贷款不良率的提高体现出积极作用,而且自2008年国际金融危机以来,产出及房价的随机波动率均呈显著下降趋势,风险得到有效控制。未来应更加重视房地产市场调控在宏观审慎政策框架中的重要地位,遏制房地产金融化泡沫化势头,防范房地产市场引发金融危机。     

海南省海口、三亚两市房地产泡沫程度分析

近年来,海南省房地产市场呈现出迅猛发展的态势,特别是作为海南省经济发展龙头的海口,三亚两市,其不断攀升的房价导致居民购房压力大,购房困难。各方人士针对房价的高涨势头及由此可能产生的“泡沫效应”展开了热议。本文采用国际上判断房地产价格是否合理的若干指标,结合2003—2008年海口和三亚两市的统计数据进行分析,结果显示出海口市与三亚市的房地产市场已存在泡沫迹象。政府部门应未雨绸缪,积极出台相应的政策法规。防止房地产泡沫破裂的损失再次发生。     

金融信贷与房地产价格关系分析——基于上海市实证研究

随着我国房价快速上涨,金融信贷规模进一步扩张,如何对房价进行调控,维护金融稳定成为亟需解决的问题.论文利用上海市2008年1月至2012年12月的月度数据,采用协整分析技术和向量误差修正模型方法对上海市金融信贷规模与房地产价格之间关系进行实证研究,避免了以往利用全国数据进行研究时固有的区域差异问题.上海市作为我国经济发展最发达的城市,其房地产市场、金融市场最具有代表性,研究结果也更具前瞻性.研究结果表明金融信贷规模与房地产价格从长期来看互为负向反馈作用,而在短期中,二者表现出正向反馈的推动作用.