影响我国房地产价格上涨的因素分析

2005年以来，国内房价持续上涨，房价上涨加剧住房分配不公，不仅不利于房地产事业的健康发展，而且一旦泡沫破灭，将危及我国整体经济的稳定。本文运用SPSS计量软件进行多元回归分析，对影响我国房地产价格的因素进行分析，得出回归模型，并对房地产价格进行预测和分析。     

我国典型城市房价上涨和自然环境级差因素的相关性分析

中国房地产价格的运行趋势及其影响因素是近期社会广泛关注的热点.文章集中分析自然环境级差与房地产价格的相关性,选取东、中、西二十个典型大中城市为研究样本,从平均房价、人均可支配收入、金融参与程度和自然环境级差因素等指标入手,用计量分析方法进行单方程线形回归,得出结果:自然环境级差因素是影响房地产价格走势的重要影响因素,不同级差的自然环境与房价变动之间具有相关性.据此,提出了相应的政策建议,以期能对认识中国的房价走势有所帮助.对自然环境级差影响的计量分析是文章的特点.     

我国银行信贷对房地产价格的影响研究

本文运用理论和实证的研究方法,首先根据房地产资产定价模型在理论上解释了银行信贷是影响房地产价格的因素,然后建立VAR模型开展实证分析,得出我国银行信贷扩张对房地产价格的上涨有推动作用且房地产贷款规模对房价变动的影响超过了贷款利率的结论。在政策建议上,本文建议我国应更好的运用信贷政策来调控房地产价格。     

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。     

影响深圳房价因素的实证研究

随着我国经济持续稳定的增长,人均收入的不断提高,使得人们对商品房的需求不断增加,房价不断攀升。在这样的背景下,特区之首的深圳在经济腾飞的同时,房价也达到很高的价位。本文通过计量模型分析了影响深圳房价因素的重要指标,认为影响深圳房价最为重要的因素是消费者的收入水平、房地产商成本和市场竞争情况以及来自政府金融体系的支持,得出房地产商成本影响力占到5成成为最大影响因素,深圳的房地产市场发展相对健康的结论。基于模型分析和房地产政策,提出了适应深圳房地产平稳健康发展的政策措施。     

中国房地产价格与地方财政收支关系的实证研究

文章运用1997—2010年我国30个省(直辖市、自治区)的面板数据分析房地产价格与财政收入、财政支出与房地产价格之间的关系。研究结果显示:房价上涨使得财政收入大幅增加,财政支出增加会使房价进一步上涨;房地产价格对财政收入的影响具有比较鲜明的地区差异性,经济发展水平较低的地区房价对财政收入的影响更大;财政支出水平对房价的影响也存在区域差异,经济发展水平高的地区影响较大,低的地区影响较小。     

货币政策对成都市房地产价格的影响建模

通过对成都市房地产市场近年来的分析,从城市的角度出发,研究了货币政策变量对成都市房价的影响,并且以成都市房地产价格、五年以上贷款利率和货币供应量作为政策变量,建立VAR模型验证货币政策变量与成都市房价之间的关系,并选取2008年1月至2015年12月之间的成都市房地产价格和我国货币政策变量的相关数据,利用EVIEWS6.0软件建立五年以上贷款利率、货币供应量、和成都市房屋销售价格的向量自回归模型,进行实证分析。分析的过程中,通过脉冲响应结果图确定货币政策变量对成都市房价的影响,使用方差分解方法得到货币政策变量对成都市房价影响的贡献度。通过以上分析的过程,争取做出合理、客观的分析和解释关于货币政策在区域化房地产市场的调控,希望能提供一些有效性的建议。     

房地产调控政策真的有效吗？--调控政策对预期与房价关系的调节效应研究

为防止房地产市场的过度泡沫化,国家出台了一系列房地产调控政策。但这些调控政策能否有效降低房价并抑制房地产泡沫呢？以往房地产泡沫的研究表明,投资者预期对房地产价格波动和房地产泡沫的影响极为重要。经典的噪声交易模型也指出,噪声交易者预期是房地产价格波动和房地产泡沫形成的重要因素。在系统回顾文献的基础上,文章分析了噪声交易者预期对于房地产价格泡沫的影响,并剖析了房地产调控政策对噪声预期和房价关系的调节作用,从而构建了相应的调节作用模型。在此基础上,使用35个大中城市2002-2011年的实际数据进行了调节作用模型的实证检验。实证结果显示,近年来国家出台的房地产调控政策在抑制房地产价格异常波动和房地产泡沫问题上收效甚微。     

中国二三线城市房价分析

中国二三线城市的房价问题逐渐引起政府和社会民众的注意,中国一线城市的房价分析的影响已趋于成熟,本文致力于从房地产定价模型方面分析中国二三线城市的房价.选取济南、沈阳、厦门、南昌、哈尔滨、西安这六个比较有代表性的二三线城市,分析其2005-2012年中商品房的价格变化趋势.本论文的重点也是创新点在于详细分析中国面临的当前的国际和国内的新形势对房地产市场特别是对二三线城市的房价的影响,最后根据分析对二三线城市房地产市场的价格进行长期的预测.     

我国住房价格的计量经济分析

为了控制房价,各种政策层出不穷,然而在严厉调控政策下房价依旧上涨,其原因引人深思。人民生活水平的提高,房地产市场的稳定发展,找到引起＂房市泡沫＂原因是关键。首先利用最新数据,建立多元线性回归模型并进行调整,得到影响住房价格的显著性因素为人均居民可支配收入和每平方米竣工价值。然后结合供求理论,从新的角度分析得出了造成价格高位运行的具体原因。最后为房地产政策的制定提出可行性建议。     

我国不同发展层次城市房价影响因素的差异分析及对策研究

本文利用2000～2009年"北上广深"4个一线城市以及其他14个二三线城市的房地产数据来实证检验导致我国一线城市和二三线城市房价快速上涨的影响因素,并分别定量分析了这些因素对两类城市房价的影响程度。研究结果表明,由于房地产市场发展阶段不同,我国一线城市和二三线城市的房价影响因素存在较大差异,全国统一的房地产调控政策难以满足不同城市稳定房价和保障房地产市场健康发展的需要。就房地产调控重点而言,一线城市应重在抑制投机型需求,二三线城市应重在增加保障性住房供给。     

是土地供应量与房地产税赋提高了房价吗

自分税制实施后,“土地财政”成为我国地方政府获取收入以支撑财政支出的主要选择,而与此同时房价也在不断上涨。中央政府从民生角度要求地方政府对房价实施调控,地方政府则主要通过调整土地供给量和房地产税税赋来施加影响。土地供应量和税赋会影响供需双方从而影响房价,反过来房价又会影响税收收入及开发商对土地的需求,进而影响社会民生。本文对我国东、中、西部地区住房价格和土地供给量、房地产税税赋之间的关系进行分析,探讨各地区的住房价格上涨原因。通过构建住房价格和土地供给量、房地产税税赋之间的PVAR模型,利用格兰杰因果检验、脉冲分析和方差分解方法来透视地方政府行为对住房价格的影响。分析结果显示,地方政府行为和房价之间存在着联动关系,但在推动住房价格上涨的原因上存在着区域差异：在东部地区,土地供应量影响房价;中部地区,二者联合推动了房价上涨。而在西部地区,房地产税税赋对房价的影响明显。在政策建议上,对地价推动房价的地区要从丰富住房来源和数量入手,而税赋影响房价的地区则要完善相关税制改革。     

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。     

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。     

Influence of real estate prices on domestic bank loans in Southeast Asia

This study examines whether and how fluctuations in real estate prices affected bank lending in Malaysia, Singapore, and Thailand before and after the 1997–98 Asian financial crisis. Since the crisis, it has been claimed that the rise and fall in the price of real estate, which is used as collateral, affected bank lending and the macroeconomy in these Southeast Asian countries. The study implements a dynamic model of bank lending and employs a test using the panel data of domestic bank balance sheets in order to estimate the influence of real estate prices on new bank lending in the three countries. The study also examines the conditions surrounding the role of real estate as collateral for bank loans in the countries. The regression results suggest that fluctuations in real estate prices can influence domestic bank lending and did so, especially after the crisis in Singapore and Thailand, and that domestic bank lending behaviour in these countries changed after the crisis.     

Models for Predicting Prices in the Moscow Residential Real Estate Market

The paper presents the results of modeling the pricing mechanism in the residential real estate market (by using Moscow as an example). The key factors that influence the monthly and annual dynamics of real estate prices are revealed; their quantitative impact is assessed using regression analysis methods. The close dependence of the real estate price on the change in the US dollar-ruble exchange rate in a monthly model with a distributed lag is revealed. In the annual model, the best explanatory force is possessed by factors such as the dynamics of the Urals oil prices and the change in the average cost of basic materials, parts, and structures purchased by construction companies in the current year. The study also proposes a new indicator, which, is believed by the authors to approximate the change in the propensity to save in high-income groups of the population.     

Estimation of bubble dynamics in the Chinese real estate market: a State space model

This paper analyses the existence of a bubble in the Chinese real estate market and examines its driving factors with a state-space model. The model considers macroeconomic and real estate time series variables as inputs and employs a Kalman filter to obtain an estimated fundamental price using demand and supply for Chinese real estate. We then measure the deviation between actual and estimated fundamental real estate prices to test for the existence of a bubble. We find evidence for the existence of a bubble especially post 2010, when the deviation ratio is found to be significantly higher with a peak of 80% in 2012. Our estimation of overvaluation is generally much higher than in other studies.     

房地产调控与全要素生产率:“事半功倍”或“事与愿违”

现有研究表明高房价会降低全要素生产率（TFP）,在"稳房价、稳预期"的调控思路下,房地产调控能否缓解高房价对TFP的抑制作用呢？文章构建包含房地产部门和最终产品部门的理论模型,探讨房价和房地产调控对全要素生产率的非对称影响。在实证检验部分,测算2008-2018年152个地级及以上城市的房地产调控强度,采用门槛回归检验房价和房地产调控对全要素生产率的影响,研究结果表明：（1）合理的房价有利于TFP增长,但过高的房价阻碍了TFP增长。（2）房地产调控力度较弱时对TFP的影响为负,房地产调控力度适中时对TFP的影响为正且效果最佳,将房地产调控区分为需求侧调控和供给侧调控,需求侧调控由弱转强时对TFP的影响由负转正,供给侧调控对TFP的影响始终为正。（3）房地产调控通过影响公众房价预期进而对TFP产生影响。     

农产品价格影响因素的文献综述

理清近年来农产品价格大幅度上涨的原因对于建立农产品目标价格制度显得尤为重要。从国别视角出发来对现有关于农产品价格影响因素的研究进行了综述,其中国内因素视角分为农产品生产成本、城乡居民收入、货币供给量、国内通货膨胀四个小专题,国际因素视角分为国际农产品价格、国际石油价格、汇率、其他外部因素四个小专题。最后指出,影响农产品价格的因素主要还是供求状况,其他因素要么是通过影响农产品的供求来影响价格,要么对农产品价格的影响程度不大,或者是不同学者得出了不同的结论。