北京市房价与居民收入关系研究

近年全国的房价出现了上涨的趋势。房价收入比是目前国际上常用来衡量城市房价水平、居民消费能力和房地产业健康发展的综合指标。文章以北京市为例,通过调查近年来房价的变动趋势和居民收入水平的变动趋势,根据房价收入相关理论,得出房价收入比,分析房价收入比过高的原因,并与国际上的房价收入比对比分析,进而来看全国的地产业现状。最后得出居民收入的增长速度远比房价的增速慢,提高居民收入才是根本。     

论房价与利率变动关系的复杂性——美国利率与房价变动的分析与借鉴

本文通过对美国利率的变动与房地产价格变动的实证分析,得出利率变动与房地产价格变动关系非常复杂的结论,实际上利率并不是决定房价变动的最重要的因素,最重要的因素应该是经济增长情况。当经济处在上升期,利率也进入上调周期时,房价保持上涨趋势;而当经济处在上升期,利率进入下调周期时,房价上涨加速。当危机到来,经济处于下行期,无论进入降息周期还是加息周期,房价都大幅下跌。     

广西房地产价格宏观调控政策评估——货币政策对南宁市房价的作用

通过研究货币政策对于南宁市房地产市场的作用,从而观察它对于整个广西房地产市场的作用。观察房价受到住房贷款利率的变动的影响程度,运用统计学中的回归分析计算出房价与利率的相关关系,从而得出结论个人住房贷款利率的变动对房价的变动有明显的作用,二者成正相关的关系。     

北京房价泡沫变动趋向及影响因素

本文通过采用单位根与协整分析方法,研究了北京房价泡沫的变动趋势及影响因素,结果表明汇改对北京的房价泡沫形成起到了推动作用:汇改前,房价与经济基本面变量之间存在长期均衡关系,泡沫不存在;汇改后,房价泡沫产生,受到紧缩性政策和人民币升值预期变化和外资进入的影响,泡沫程度呈现出"横S型"的变动趋势。     

北京房价与CPI的波动特性分析及趋势预测——基于协整关系的GARCH族模型分析

在新一轮房地产宏观调控影响下,北京房价出现"稳中有降"。本文利用月度统计数据,通过分析北京房价与CPI的长期均衡关系,建立了包含协整关系的GARCH(1,2)族模型,进而研究北京房价的波动特性及其涨幅来源,并预测未来北京房价的变动趋势。最后针对宏观调控房价提出了政策建议。     

西安市房价、地价与租金关系的实证研究

以西安市2002—2009年的房屋销售价格指数、土地交易价格指数和租赁价格指数为样本数据,进行计量分析,结果表明：西安市房地产市场中的地价是房价的Granger原因,同时房价也是地价的Granger原因,即西安市房价与地价之间存在双向因果关系;短期内房价是租金的Granger原因,长期看租金不是引起房价变化的原因;而西安市地价与租金之间的关系不显著,即土地市场与租赁市场在当下的房地产市场中是基本相互独立发展的。为此,应提高住房供给,抑制投资性需求;完善房屋租赁市场运行机制;利用低价杠杆优化土地资源的配置来抑制房价过快上涨。     

关于房地产调控效果的研究之一:合理的房价变动趋势线研究

合理的房价变动趋势是怎样的?这是一个必须搞清楚的问题。它是我们进行房价调控的基础,也是未来确定调控方向、把握调控力度的客观依据。一、收入变动在趋势上决定房价走势以美国、英国、日本、爱尔兰、新西兰、香港地区为代表(见图1—图6),其长达40年左右的房价变化表现出以下规律:     

西安市人口引进:现状及问题研究

近年来，西安市为了在经济发展中保持高速稳定的发展现状，出台了一系列人才引进的相关政策，使得西安市人口在短期内迅速增长，同时，经济发展成果显著。人口的迅速增长也同样给西安带来了很多问题，给西安市造成了很大的压力。针对以上问题需要了解西安市人口引进的逻辑，同时，通过当前西安市人口的现状，例如，解决房价快速增长，城市基础设施压力过大，社会保障体系压力过大的问题，及时对相关政策做出调整，为了西安市下一阶段人才做准备，更好地促进西安市经济的发展。     

西安市建材市场经营调研分析

西安市建材市场经营业态、投资主体均呈现多元化趋势,建材家居商圈逐渐呈现南北对峙之势。通过对西安建材市场经营的实地调研分析,为新建大型仓储式建材市场提供营销依据。     

租金房价比失效了吗——基于四大城市的经验研究

本文基于住房使用成本模型,通过构建租金和房价变动的预测模型,并使用北京、上海、广州和深圳四大城市1993年第二季度至2010年第一季度的时间序列数据,考察了租金房价比对未来租金和房价变动的预测能力。研究发现：（1）北京、上海的租金房价比与未来房价变动呈负向关系,与现值模型预测相反,而深圳的二者关系为正,广州的租金房价比对于未来房价变动不存在统计意义上的预测能力;（2）北京、广州和深圳的租金房价比可以预测未来的租金变动率,二者呈反向关系,上海的相应统计值不显著。本文的经验结论表明,租金房价比作为估值指标在中国城市住房市场上的适用性值得谨慎判断。     

西安城市住房价格的调查报告

十多年来,西安市居民人均住房面积已从过去不足8平方米,迅速提升到20.6平方米,房地产业的振兴也为西安经济腾飞注入了活力。然而伴随着城市化的快速发展,城市住房价格的矛盾显现端倪。按照国家发改委监测中心的要求,我们对西安地区的城市住房价格采取了深入住宅区发放调查问卷,与房地产开发企业座谈,到相关部门调研,走访不同阶层居民以及在《西安价格信息网》开展网上调查等方式,进行了调查。现综合各类房价信息,对城市住房价格上涨的成因剖析如下:一、住房建设成本增加是房价上涨的原因之一随着价格改革的不断深入,特别是资源价格改革的循…     

西安市低碳经济发展实证分析

本文从西安近几年发展水平出发,分析西安市低碳经济发展的状况,通过对低碳经济评价指标体系的构建,对西安市低碳经济发展进行实证分析,进而提出西安市低碳经济发展的对策。     

稳定当前房价 促使社会和谐发展

近几年房价一直保持高速上涨的趋势,如何看待中国房地产价格变动及合理控制房地产价格的过度波动,从而使宏观经济保持稳定是一个需要研讨的课题。     

对当前我国城市房价变动分化的研究

本文分析了2012年我国不同城市房价变动走势:一线城市房价持续上升并且涨幅先降后升;二、三线城市持续快速上升和下降现象并存。造成城市房价变动分化的原因主要有:不同城市的居民收入、城市集聚力、房价基点、调控政策影响等方面存在差异。最后,本文提出政府应当针对不同类型城市实现分类指导、实行差别化的调控措施。     

房地产股板指数变动影响因素的实证分析

房价一直是老百姓生活中关注与讨论的热门,房价的高低不仅关乎着人民的安居,还是国家持续稳定发展的指标。自2008年金融危机戳破房价的泡沫引发巨大灾难以来,房价仅在2009年有所收敛,之后持续升高。房地产股板指数是人们衡量房价的一个指标,那么,是哪些因素引起房地产股板指数的变动?影响机制是什么?这些问题将是本文讨论的重点。本文运用定性与定量相结合的办法。首先,采用多元线性回归方法,以房地产股板指数为因变量,分析2008-2014年期间引起价格变动的宏观因素;其次对显著性影响因素进行脉冲响应函数分析与方差分解;最后就如何稳定房地产股板指数提出相应的建议。     

浅析我国房价波动的影响因素——以北京市为例

房价是商业地产的经济运行和资源配置中最重要的调节机制,由多种因素构成了房价的价格定位。房价在不同时期会随着社会物价的变动而变动,而不同的国家或区域的同等房屋价格也不一样。纵观近年来我国的房地产市场,房价一直居高不下,呈现一片非理性的繁荣景象。房地产价格的瞬息万变,影响着各个行业的发展及整个国家的经济发展。本文从影响房价波动的因素入手,以北京市为例,利用EVIEWS软件进行回归分析,探究影响房价的主要因素,并提出房价调控的有效策略。     

城市房价的多元回归分析研究

房价过高成为扩大内需的抑制因素。针对引致房价过高的各项因素,以西安房价为例,用多元回归模型进行分析,通过修正模型找出对其有显著影响的因素,最后针对国内房价的高低利弊进行了总结并提出了相应的对策。     

房价与消费品价格短期关系的一元论分析

关于房价与消费品价格之间的关系现有研究结论并不一致,而运用一元论二分法的研究结果证明,房价与消费品价格之间存在着短期的负相关关系,广州市近几年统计数据分析也支持了这一观点.其实,房价变动与消费品价格变动之间的短期负相关与两者问的长期正相关结论并不矛盾,对楼市的严厉调控应该是近期我国CPI上涨的重要原因之一.     

西安产业结构与经济增长的关系研究

产业结构与经济发展密切相关,现有许多研究表明产业结构变动促进经济增长,同时经济增长也导致了产业结构调整。为了分析西安市产业结构与经济增长的关系,本文运用计量经济学中的格兰杰因果关系检验方法,对西安市1985-2009年的相关数据进行了检验分析,得出两者之间存在因果关系,并结合分析结果。     

房价变动优化分析

为预测未来房价的变动范围,根据往年的房价应用GM(1,1)模型,并结合灰色-马尔科夫模型对房价进行预测。考虑到影响房价的诸多因素变量,对给定的多个因素应用回归分析加以确定。从市场投机因素和政府的调控手段出发优化模型,通过模型分析给出合理的建议。