房产税对房价的影响——以上海和重庆的房产税试点为例

随着我国改革开放的程度不断加深,我国房地产业也取得了飞速发展,房价也处于不断攀升的阶段,房子是人们的生活必需品,在当前的发展进程中房价不断上涨,国家出台了一系列的政策来抑制房价上升过快。上海和重庆与2011年开始房产税试点改革,本文以其改革侧重点内容以及改革的效果来分析房产税对房价的影响。     

2006年全国房地产价格分析——探讨决定和影响房价的几个重要因素

2006年,全国房地产价格秉承了几年来房价一贯的上升刚性。尽管中央政府频频“出招”调控房价,但仍改变不了房价持续走高的趋势。笔者认为,房价持续攀升,从根本上说是由房地产市场的供需状况决定的。同时,地方政府、商业银行、外资和国家宏观调控等外因也是影响房价的重要因素。     

基于主成分分析对地产商业价格影响因素的研究

为了分析房价影响因素,本文首先借鉴历史文献中的影响因素进行回归分析,其次使用主成分分析方法消除多重共线性对模型的干扰。对数据进行平稳性检验、协整检验,并使用Eviews软件构建回归模型。影响房价因素主要是地区生产总值、全社会固定资产投资、城市人口密度和城镇居民人均可支配收入,最后结合模型对主要影响因素进行经济层面的分析并提出减缓房价上升的建议。     

房产税调控政策对商品房价的影响研究——基于合成控制法的分析

本文基于合成控制法,从反事实的角度,对我国32个城市的2009年4月以来的与房价相关的月度面板数据,结合上海重庆试点城市运用房产税调控政策的效果及敏感度问题进行研究.研究发现:房产税调控政策对不同区域的房价影响不同,如政策对上海市的房价影响效果较明显,上海对政策的敏感度高,但政策过后其房价上升更快;政策对重庆市的房价影响效果不明显,重庆市对政策的敏感度低.因此,提出建议:政策应因地制宜;对关系国计民生的土地及现有住房进行管控,降低存量房;实施保障房建设及住房申请制间接影响房价;将智慧养老与社区养老相结合,提高住房的利用率.     

我国房价会“拐”吗?

自2005年3月开始,政府为了打击炒房,平抑房屋价格出台了一系列"政策组合拳",其中心目的是将房价控制在百姓可承受的范围之内。但事与愿违,全国各地房价在一片"降"声中直线上升。岁末年初,各地房价在严厉的宏观经济政策调控下"降"声一片,"拐"声四起,从影响房价持续上升的因素分析、论证看我国房价仍有走高之势。     

论新房产税对我国房价的影响

2011年1月28日起,备受关注的房地产税在上海和重庆两地正式试点.财政部、国税总局、住建部相关负责人表示,条件成熟时,将在全国范围内对个人拥有的住房征收房产税.在中国房价上升势头猛烈的时候,中国出台这样一种税收政策,此举会对我国房价产生影响.由于这次的房产税有别于我们之前提到的房产税,故在这里称之为"新房产税".通过分析,本文得到的结论是新房产税在一定程度上能够抑制房价的上涨,但影响是有限的,政府还是要同时采取其他的手段加以配合.     

对未来1-3年内我国房价走势的基本判断

本文对我国房地产市场需求和供给的影响因素进行了分析,结合近年宏观经济形势和对未来宏观经济形势的预测,分析出2005年我国房地产市场将以平稳增长为主,房价不会大幅下跌。未来1～3年的房价很可能也是平稳为主,小幅缓慢上升。     

对未来1-3年内我国房价走势的基本判断

本文对我国房地产市场需求和供给的影响因素进行了分析,结合近年宏观经济形势和对未来宏观经济形势的预测,分析出2005年我国房地产市场将以平稳增长为主,房价不会大幅下跌.未来1～3年的房价很可能也是平稳为主,小幅缓慢上升.     

基于重庆房价的实证分析

重庆市作为西部的直辖市,在西部大开发战略的推动下,经济快速发展,为重庆房地产业发展提供了良好的机遇。重庆市住宅房地产市场近年一直保持持续、快速、稳定、协调的发展势头,逐步成为支撑全市国民经济发展的重要力量。本文拟对重庆市近十年间影响住房价格的因素进行分析,运用计量经济学分析方法,找出影响房价的主要因素,以便对房价的走势进行预测,更好的推动房地产业的发展。     

房价与地价的内生性及其互动影响——基于联立方程模型的实证分析

虽然从城市层面来看,经济基本面是房价、地价的影响因素已经得到认可,但是关于房价与地价之间的关系却一直存在争议。本文以城市地价与房价为内生变量,选取5个地价影响因素和7个房价影响因素为外生变量,构建了联立方程模型。通过收集全国21个城市2000-2005年的样本资料,采用两阶段回归法(2SLS)对模型进行了估计,发现房价与地价之间存在内生性关系,相互影响的方向均为正向,并且房价处于主导地位。实证结果也表明,人均可支配收入是地价的重要影响因素,同时也对房价有显著的影响作用,房价滞后期对房价的影响程度最大,说明房价的预期效应是推动房价上涨的主要原因。     

上海市住宅房地产价格变动的实证分析——基于开发商投资额变量的研究

本文对上海市住宅房地产价格的影响因素进行了理论和实证分析。着重讨论了代表供给的开发商投资额因素。采用VAK模型、脉冲响应等方法对上海市场近8年的月度数据进行了实证分析,发现投资额与房价的关系有悖于一般经济学原理,即投资的扩大刺激了价格的上升,再加之长期供给缺乏弹性的特点,使房价无法收敛,这是导致上海住宅价格居高不下的一个重要原因。同时也考察了人均收入、汇率、政府政策等变量,具体解释了上海住宅房价持续升高的原因。     

浅议重庆房价的上涨趋势

住房价格上涨过快直接影响城镇居民住房条件的改善,影响金融安全和社会稳定,甚至影响整个国民经济的健康运行。近年来,重庆房价虽节节攀升,房价格涨幅以及涨幅与全国其他大城市相比并不算大。可纵向比较,重庆房价的上涨趋势已成为众目关注的焦点。。笔者认为,房地产业作为支柱产业如何在整个重庆经济发展中落实科学发展观,认清目前房价现状和存在问题,对于政府加强房地产业宏观调控,引导房地产开发企业进行理智决策都很有必要,对促进重庆房地产业健康稳步可持续发展具有现实意义。     

襄樊市房价上涨因素分析与对策建议

针对2000年以来襄樊市房价不断上涨、普通民众感叹买不起房子的现象,研究分析了6个与全国市场的共同因素和6个襄樊市自身因素对襄樊房价上涨的影响,剖析房价上涨对襄樊不利影响,提出了平抑房价的对策和建议。     

拉萨房价上涨过快的影响因素探析

尽管拉萨房地产业发展起步较晚,但随着西藏经济的快速发展,近几年拉萨的房地产业也得到了飞速发展,同时房价也呈现出"暴涨"的态势。显然,拉萨房价的上升已经超出了正常的水平。本文通过探析拉萨房价近几年飙升背后的经济学分析,以及基于房地产市场供求与房价关系的影响因素的实证研究,为政府抑制房价过快上涨提出对策建议。     

货币政策、房价与商业银行风险承担

文章以Z值为银行风险代理变量,控制了银行微观因素和宏观经济因素后探究货币政策对商业银行风险的影响。样本为2002—2016年期间29家中资商业银行,使用GMM动态面板模型进行估计。实证发现宽松的货币政策以利率工具实施时会导致银行风险上升,宏观经济向好、房价上升会导致商业银行风险降低,而资产规模小、收益水平高、未上市等因素则会导致银行承担的风险更高。     

房地产价格影响因素及其地区差异分析

文章从房地产消费品与投资品的两重属性入手,将影响房地产价格的因素分为需求方因素、供给方因素,采用2013年全国31个省(自治州)的截面数据,对影响房地产价格的因素进行OLS定量分析,发现供给和需求是影响房价最主要的因素。随后引入虚拟变量,考察东、中、西部地区房价是否存在差异,结果发现中、西部房价并无明显差异,而东部与中、西部间房价差异明显。     

浅议重庆房价的上涨趋势

住房价格上涨过快直接影响城镇居民住房条件的改善,影响金融安全和社会稳定,甚至影响整个国民经济的健康运行.近年来,重庆房价虽节节攀升,房价格涨幅以及涨幅与全国其他大城市相比并不算大.可纵向比较,重庆房价的上涨趋势已成为众目关注的焦点..笔者认为,房地产业作为支柱产业如何在整个重庆经济发展中落实科学发展观,认清目前房价现状和存在问题,对于政府加强房地产业宏观调控,引导房地产开发企业进行理智决策都很有必要,对促进重庆房地产业健康稳步可持续发展具有现实意义.     

基于灰色关联度的房价影响因素分析

房价与普通民众息息相关,它受各地国内生产总值、国民收入、市场需求,供给等因素影响,在允许政府适当调控政策下,本文针对15个城市房价的影响因素进行了分析,并对未来几年的房价利用数学模型进行了预测。我们首先采用灰色关联度模型计算各影响因子与房价之间的相关性,然后运用MATLAB、R、EXCEL等软件进行编程,利用GM(1,1)模型来预测房价,结果显示这15个城市未来房价将会持续上涨,经济发达地区房价上涨较快。     

经济发展对四川房价的影响分析

利用Eviews5.0软件,对四川省1992年至2005年GDP对四川房价的影响进行分析。分析结果表明:从长期来看,GDP与房价之间存在着长期稳定关系,当年GDP对当年房价有正的影响;在Granger因果关系检验的基础上,综合考虑时间因素,建立线性回归模型,发现四川省这十多年来,在不考虑其他因素对房价影响的前提下,当年的房价是前两年GDP综合影响的结果。     

哈尔滨市商品房价格波动的原因探析

为了探究影响哈尔滨房价波动的因素,本文利用2000~2009年的时间序列数据,基于逐步回归模型,选取人口数量、收入、土地价格、竣工面积、销售面积、GDP、贷款利率七个变量进行分析。结果显示,对哈尔滨市房价影响最显著的因素是土地价格和人口数量。然后,本文针对哈尔滨房价的影响因素,提出相应的对策和建议。