我国房地产泡沫问题探讨

近年来,随着我国东部沿海地区房地产市场的不断升温,房价不断上涨,市场上关于房地产出现泡沫的声音不断增强。本文从房地产开发投资与固定资产投资的比例、房价增长率与实际GDP增长率的比率、房价收入比、房地产开发贷款占银行贷款总额的比重、商品房空置率五个指标对我国房地产市场泡沫存在性进行测度,得出我国房地产市场不存在全局性高泡沫的结论,并基于以上结论提出了相应的政策建议。     

南宁房地产市场泡沫测度

近十几年来,随着经济的快速发展,房价也出现了大幅度的增长。房地产泡沫问题越来越引起人们的关注。利用房价收入比、租售比、房价增长率与GDP增长率比值、房地产开发投资占全社会固定资产投资比例、以及Ramsey模型来评价判断南宁房地产市场是否存在泡沫。分析结果显示南宁曾经出现过房地产泡沫现象,但是泡沫程度并不是很严重,最近几年房地产市场发展情况基本健康稳定。     

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.     

房地产泡沫度量的另一种思路

自1998年国家住房制度改革以来,我国房地产业快速发展,房地产价格出现了持续上涨势头,特别是从03年开始,房价进入快速上涨阶段。2003年到2009年,我国商品房价格年均增长率高达15.21%,远超同期GDP的增长率。针对我国房价的快速上涨,众多学者从不同角度出发,通过分析研究,大都认为我国房价增长过快,房价过高,存在相当程度的泡沫。本文从将房地产作为长期资产的角度出发,去解读我国当前房价高速增长及是否存在房地产泡沫的问题。     

货币政策能盯住资产价格吗?——来自中国房地产市场的证据北大核心CSSCISSCI

本文基于BEKK模型和GARCH均值方程模型分析了房地产价格、货币供应量与经济增长的波动相关性以及它们的各种波动对经济增长率的影响。研究发现:房价的波动以及房价与货币供应量的联动对GDP增长速度有显著影响,会导致GDP增长率的下降;但房价的波动对经济增长的波动没有显著影响,而且货币供应量与房价的联动变化非常剧烈,房价与经济增长的联动对经济增长的波动影响也不显著。这说明应该控制房价波动,但是目前中央银行没有必要动用货币政策去直接干预房地产价格。     

我国房地产价格影响因素研究

房地产价格的影响因素可以从宏观和微观两个层面进行考察,本文研究发现居民可支配收入与房价关系不大,推动我国房价快速上涨的主要因素是人民币升值及其预期和房价前期增长率,利率对房价则会产生显著抑制作用。汇率机制并没有显著变化,对房价上涨起到了支持,而利率作为宏观经济指标对于房地产价格指数的影响作用在不同的时期具有不同的表现效力。     

我国房地产价格影响因素研究

房地产价格的影响因素可以从宏观和微观两个层面进行考察,本文研究发现居民可支配收入与房价关系不大,推动我国房价快速上涨的主要因素是人民币升值及其预期和房价前期增长率,利率对房价则会产生显著抑制作用。汇率机制并没有显著变化,对房价上涨起到了支持,而利率作为宏观经济指标对于房地产价格指数的影响作用在不同的时期具有不同的表现效力。     

中国房地产市场价格泡沫与空间传染效应

本文使用对数周期性幂律(Log Period Power Law, LPPL)模型对房地产市场价格泡沫进行测度,运用空间计量模型对我国房地产市场价格泡沫和空间传染效应进行研究。LPPL模型认为由价格泡沫产生并最终破裂的金融市场与地震系统具有很多相似之处,即金融资产的价格呈周期性变化规律,价格持续上涨到临界状态直至反转。本文采用2010年6月至2017年11月间我国100个城市的房地产市场数据对各城市房地产价格泡沫进行测度和物理/经济空间传染效应研究。研究发现,LPPL模型能够对我国100个城市房地产价格泡沫进行甄别且主要存在两种泡沫状态:正向泡沫(房价持续上升)和反转泡沫(房价整体下降却存在反转点)。各个城市(地区)房地产价格具有较强的空间传染性;存在正向泡沫区域的空间传染性相较反转泡沫区域更为明显,在考虑经济空间测度而不是物理空间测度的情况下,各城市间的空间传染性更强。与现有文献不同,我们发现反转泡沫区域的新房价格指数特别是二手房价格指数的上升对周边城市的房地产价格指数存在强烈的正向推高影响。最后,本文发现城市的房地产调控政策在一定程度上抑制了房价传统影响(比如信贷、新房、二手房价等)因素的推高影响,但各城市房地产价格之间的联动变化特征应该引起监管部门的注意。     

我国影子银行体系金融压力对房地产市场的动态影响

衡量我国影子银行体系面临的金融压力,能够帮助银行监管的相关部门和政策决定者对传统商业银行以外的金融机构承受风险的压力状况做一个前瞻性的估计。本文综合考虑了我国信托贷款、委托贷款、未贴现银行承兑汇票的增长率,估算影子银行体系的金融压力指数。在理论分析影子银行金融压力与房价波动之间的相互影响机制基础上,运用VAR模型实证检验我国影子银行体系金融压力对房地产价格泡沫、房地产景气指数的传导效应。结果表明:房地产价格泡沫化程度对于影子银行金融压力的冲击在短期内会产生明显的正响应,而长期来看金融压力的增大则会抑制房地产市场泡沫的继续膨胀,使房地产价格逐渐回归实际均值水平,影子银行信贷持续的扩张会对房地产的开发景气度有一定的影响。     

低利率推高房价：来自中国、美国和日本的证据

本文利用中、关、日三国的经验说明低利率是房价快速上涨的重要原因。在收入增加和城市化加速的背景下,房价较快上升有合理成分,但是名义利率偏低且调整滞后,通货膨胀率上涨且波动很大,导致真实利率偏低,催生投资性购房需求,是房价上升的重要推力。美国次贷危机和日本房地产泡沫的经验,清晰表明了低利率是推高房价的首要因素,而且房地产泡沫的破灭对宏观经济破坏作用巨大。房地产市场的调控,应该针对投资性购房需求。     

基于“泡沫论”的日照市房地产市场分析

作为国内的三线城市之一，近年来山东省日照市房地产价格逐年上涨，房地产信贷规模逐步增大。根据中国指数研究院发布的2013年8月百城房价指数报告，日照房价涨幅已列全国第三。本文拟对近年来的日照房地产市场泡沫程度进行研究，并提出相关对策。     

中国房地产价格泡沫研究--基于马氏域变模型的实证分析北大核心CSSCISSCI

本文利用马氏域变模型,对我国房地产价格泡沫进行了研究。本文首先从资产泡沫间接度量角度出发,参考前人研究建立理论模型,确定了房地产的基础价格;然后,采用协整分析方法从房地产实际价格中剔除基础价格,并利用马氏域变模型对残差部分进行分析,对我国房价泡沫进行了检验和度量;最后,对我国房价泡沫产生的背景及原因进行了解释,并提出相应的政策建议。研究发现,我国房地产价格泡沫状态主要集中于四个阶段:一是2003年到2004年第一季度,由我国住房货币化改革催生;二是2007年第二季度到2008年上半年,为第一阶段的延续,并由该阶段经济快速增长催生;三是从2009年初到2010年底,源于金融危机期间采取的宽松货币政策以及鼓励购房政策;四是2013年全年,源于2012货币政策的预调微调;五是2015年到2016年,更多的体现为经济"换挡期"过程中的结构性行情。     

境外热钱对我国房地产市场的影响

我国房地产市场现状我国的房价增长过快已经是个不争的事实,那么房地产市场是否存在泡沫呢?衡量房地产是否出现泡沫也有多个不同的角度、不同的标准,一般可以用空置率、房价收入比和购租比三个指标加以衡量。以下通过对比房屋租赁指数与销售指数的     

银行信贷、房地产价格与经济增长的非线性关系研究——基于省际面板平滑转换模型的实证检验

选用中国2000~2014年31个省的面板数据,以银行信贷为转换变量,通过构建面板平滑转换模型对我国房地产价格与经济增长的非线性关系进行考察。研究发现：当信贷增长率低于28.74%时,房价增长率对经济增长产生比较显著的正向影响;当信贷增长率高于28.74%时,房价增长率对经济增长起到了明显的阻碍作用。因此,为了实现“稳定房价和保持经济平稳增长”的目标,央行应将信贷增速维持在低增长体制的最优区间中。同时,央行还应该改善信贷结构,鼓励和引导金融资源进行合理配置。     

房地产调控的重点在于消除形成泡沫的货币基础

近年房地产调控失败的根本原因在于过多采取行政手段,而房价节节攀升的根源在于流动性过剩。消除房地产泡沫的货币基础成为房地产调控的重点,首先,严格控制货币供应量,消除房价炒作的大环境,为此,货币政策目标必须回归稳定物价本位,M2增长率严格与GDP增长率挂钩,控制新增信贷规模,有效引导外汇占款,及时纠正负利率,合理疏导既有的货币存量;其次,制定执行精准打击房地产业泡沫的货币政策工具,可采取取消房贷优惠、提高购房首付比例等。     

房地产市场泡沫探讨

本文通过对房地产市场泡沫及成因的分析,从定性和定量角度判断我国房地产泡沫状况。提出在房价泡沫状态下,稳定房价就是维护泡沫长期化,将导致经济机体长期不健康,这与吹大房地产泡沫同样有很大的危害,本文提出了及时挤压房地产泡沫的一些具体建议。     

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.     

房价7个月暴涨94％呼唤楼市价格监管

继2006～2007年的那、一轮房地产泡沫之后，当前国内一些大城市的房地产市场，又以令人瞠目结舌的房价新高，制造了更为可观的资本泡沫。如今，深圳又成为新一轮泡沫的领跑者。今年9月，深圳新房成交均价达到创纪录的20940元／平方米，较深圳官方公布的2月份10770元／平方米的低点，上涨94％，7个月内房价几近翻番。上海、南宁、长春等一些大中城市不甘落后，房价同样创出新高。     

人民币汇率与我国股价、房价的联动关系研究

近年来,我国人民币汇率形成机制、股票市场和房地产市场发生了巨大变化,人民币汇率和股价、房价之间的信息传导和波动关联备受瞩目。本文采用VAR-MGARCH-BEKK模型,分析了我国人民币汇率、股价和房价之间的联动关系。研究结果表明,从波动的溢出效应来看,人民币汇率的波动率、股票价格的增长率和房地产价格的增长率之间存在非常明显的波动溢出效应;从资产价格的水平影响来看,人民币汇率与股票价格、房地产价格等国内资产价格的水平相关性较弱,而股票价格对房地产价格的影响较明显,并就该结论提出了相关的理论解释和政策建议。     

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。