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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 687 毫秒

1.  市场、制度与中国房地产外资企业的区位选择  被引次数:1
   刘作丽  贺灿飞  王俊松《经济地理》,2009年第29卷第9期
   土地—住房的制度变革和市场需求是重塑中国房地产空间格局的重要力量。文章基于1997—2005房地产统计数据,探讨了制度转轨过程中我国房地产外资的空间格局及时间演化。总体而言,房地产外资集中分布在东部沿海省区,近年来开始向内陆地区扩散。计量结果显示,土地—住房市场化程度高的省区有利于吸引房地产外资企业进入,房地产价格、国内外市场需求与房地产利用外资存在显著正相关,房价越高、城镇住房需求越旺盛的省份越能促进房地产外资的空间集聚;同时,房地产利用外资在一定程度上存在同源集聚现象;本地金融市场的发育等因素目前还未成为影响房地产外资区位选择的主要因素。    

2.  湖南蔬菜价格波动问题研究与对策  
   田中《现代经济信息》,2011年第18期
   本文首先分析了湖南省蔬菜种植现状及影响价格变动的因素,进而提出了稳定湖南省蔬菜价格的对策。    

3.  基于空间计量模型的郑州城市新建住宅空间效应研究  
   姚丽  谷国锋  王建康《经济地理》,2014年第1期
   基于郑州市近几年新建住宅微观数据,首先分析了新建住宅价格的空间相关模式及空间集聚性,发现郑州市新建住宅价格存在着明显的空间依赖性,并且空间相关模式具有区域异质性;通过空间效应检验判断,空间滞后效应较为明显,对于新建住宅价格的影响在空间维度上非常显著,也是最重要的因素。通过空间计量模型分析发现,空间溢出效应和交通可达性也是不容忽视的影响因素;在模型选取上,从拟合优度和极大似然值等判断,空间杜宾模型(SDM)是四种模型中拟合最优的模型;最后本文建议政府部门在进行房地产政策选择和价格调控措施时,必须充分考虑到空间作用机制对于新建住宅价格的空间异质效应。    

4.  房地产价格形成机制的理论综述  被引次数:1
   董化伟 南灵《中国物价》,2007年第12期
   目前国内外房地产价格形成机制的研究主要集中在房地产市场的内部机制,以及影响房地产价格的影响因素;随着研究方法的拓展,博弈论也越来越广泛应用于研究我国房地产价格形成机制。    

5.  投资性房地产后续计量模式选择的影响因素分析  被引次数:1
   郑儒彬《中国乡镇企业会计》,2009年第3期
   《企业会计准则第3号——投资性房地产》规定投资性房地产后续计量可以选择成本计量和公允价值计量模式。而采用公允价值进行后续计量条件严格,要同时满足两个条件:第一,投资性房地产所在地有活跃的房地产交易市场;第二,企业能够从房地产交易市场上取得同类或类似房地产的市场价格及其他相关信息,从而对投资性房地产的公允价值做出科学合理的估计。在新准则出台时,预测很多公司会倾向于用公允价值模式对投资性房地产进行后续计量,但实际上使用公允价值模式进行后续计量投资性房地产的公司甚少。影响企业选择的因素主要有以下几个方面。    

6.  我国商品房销售价格的影响因素——基于空间面板计量模型的实证分析  
   周文兴  朱辉《技术经济》,2013年第32卷第9期
   运用空间面板计量模型,利用2000-2009年中国31个省域的面板数据,实证分析了我国商品房销售价格与其影响因素的关系.实证结果显示:空间面板计量模型的拟合效果更好、解释力更强;我国的商品房销售价格存在正向的空间相关性,相邻地区商品房销售价格的提高能够推动本地区商品房销售价格的提高;城镇居民收入水平、城镇化水平、第三产业发展水平和对外开放程度对商品房销售价格有正向推动作用,政府对经济的干预程度和工业化水平的提升有助于降低商品房销售价格.    

7.  Logistics回归模型在广东省房价预测中的应用研究  
   王昊《现代商贸工业》,2010年第22卷第16期
   基于供求决定论和成本决定论对广东省房地产价格影响因素进行分析,并采用Logistics回归模型对广东省房地产价格进行简单预测,并得出结论:Logistics回归模型适合对广东省房地产价格进行预测。同时还认为,年初利率、年末利率和人均消费增长率是影响广东省房地产价格的主要因素。    

8.  唐山房地产价格影响因素分析  
   张喆《合作经济与科技》,2010年第20期
   本文从房地产价格影响因素的定性分析入手,对影响唐山房地产价格的因素进行灰色关联度分析,通过与其他城市的比较,得出唐山房地产价格主要由城市经济发展水平决定,投机因素较少,具有稳步上升的空间。政府应大力发展经济,提高人均可支配收入,促进房地产市场健康稳步发展。    

9.  中国省域碳强度的空间相关性及其驱动因素研究  
   邵燕斐  王小斌《工业技术经济》,2014年第11期
   本文采用空间统计学与空间计量方法,构建0-1权重矩阵和地理距离权重矩阵,对我国30个省 CO2排放强度的空间相关性及驱动因素进行研究。研究结果发现:(1)中国 CO2排放强度存在显著的空间外溢效应,本地区的碳排放强度会受到邻近省份碳排放的影响,空间计量研究方法比普通面板研究更适用。(2)产业结构、城镇化水平、能源强度是影响中国 CO2排放增加的主要因素,FDI 、人均 GDP 、人口密度有助于减少中国 CO2排放,但能源价格作用不显著。    

10.  城市房地产空间预期评估研究  
   朱效兵《当代经济》,2016年第18期
   影响房地产价格的因素有很多,比如房地产所处的区位,它是促使形成城市内地产价格差异的主要因素.除此之外人们的心理预期,社会的经济发展、国家的相关政策、和城市的规划方向等因素影响着人们的心理预期.城市房地产空间预期评估研究区位因素和规划预期因素对房地产价格的影响.    

11.  影响我国房地产价格因素的实证分析  
   陈虎群  顾伟先  刘璐  程琳《东方企业文化》,2012年第23期
   基于2006-2010年全国月度面板数据,采用空间计量经济模型研究物价水平、利率、汇率、银行信贷对房地产价格的影响。实证研究结果表明:物价水平和汇率的变动对房地产价格的影响较大,物价水平的上升和汇率的下降都会引起房地产价格的上升;银行信贷数额的上升对房地产价格的上涨有促进作用,但作用效果较小;利率提高,房价反而上升。    

12.  房地产价格影响因素分析  
   余洋《福建质量管理》,2017年第19期
   房屋作为人类生存所必须具备的基本设施,价格增长太快会严重影响人类的生活,从而影响社会的安定的团结,因此解决房屋价格的问题迫在眉睫.本文将商品房销售价格作为研究对象,参考了与房地产价格相关的经济理论和经济学知识,从房地产分类、 住房价格的定义以及特征入手,将房地产影响因素分为成本因素、 经济因素、 社会因素和政策因素,进而以房地产统计数据为基础,运用计量模型进行实证分析,以解释影响房屋价格的各个因素具体有多大.    

13.  基于空间面板数据的中国房地产市场财富效应研究  
   李成武  李婷《金融理论与教学》,2010年第3期
   目前,人们对于股市财富效应的研究比较成熟。相比之下,对于房地产市场财富效应的研究却不是十分透彻。本文采用空间面板数据分析方法,研究了1999年至2008年以来我国房地产市场价格的空间特征和财富效应。得出的结论是:31个省、直辖市、自治区的房地产价格和城镇居民日常消费均呈现出空间聚集趋势;空间相邻关系对人们的长期消费具有显著影响;从全国范围来看,中国房地产市场财富效应显著为负。    

14.  博人博语  
   《住宅与房地产》,2007年第8期
   看待房地产商品不宜就房地产而谈房地产,房地产商品价格的波动与其影响因素的关联密不可分,当然保障性住宅产品属于非房地产商品范畴不在此例。    

15.  我国房地产价格走势与税收政策调控分析  
   刘彩霞《扬州大学税务学院学报》,2011年第6期
   影响房地产价格的因素是多种多样的,供求关系是直接导致房地产价格变动的决定性因素。作为经济杠杆之一,税收政策的选择将对房地产价格产生不同的调控作用。本课题从税收的角度出发,在定性分析的基础上,采用一定的科学计量方法,对房地产价格走势与税收政策调控进行定量和定性分析,为国家调控房地产市场提供理论依据。    

16.  我国区域经济趋同测度研究——基于面板数据空间计量模型的分析  被引次数:1
   白雪梅  赵峰《财经问题研究》,2011年第4期
   本文采用面板数据空间计量模型测度我国31个省区1997—2008年经济趋同状况,并与横截面回归模型、面板数据模型的实证结果进行对照,结果表明,面板数据空间计量模型能更有效地测度我国省区经济发展过程中存在的空间相关性和异质性特征,是目前最适于分析我国区域经济趋同的计量经济模型。面板数据空间计量模型的实证结果表明,省区经济发展速度主要依赖于固定资产投资、市场化发展进程和周边地区经济发展水平等因素的影响。    

17.  湖南省区域经济增长趋同空间计量经济分析  
   龚辉  伍丽红《现代商贸工业》,2009年第21卷第19期
   采用湖南省1997—2006年县域截面数据,运用空间计量经济模型,分析了湖南省县域的空间效应和β趋同效应。结果表明,1997年湖南省县域之间存在着较强的空间集聚和空间依赖性,并且自1997至2006年期间,湖南省经济增长存在β趋同,趋同速度约为2%,这与目前对湖南省的研究基本一致。    

18.  宏观调控视角下房地产价格影响因素的新测度  
   《经济问题探索》,2014年第1期
   房地产市场调控的成效取决于调控的切入点,即寻找出引发房地产价格上涨的关键性影响因素,但是,目前国内外相关实证研究在特征变量提取以及建模方法上存在一些明显不足。本文创新性地将算法建模与数据建模结合起来,首先利用随机森林对解释变量进行筛选,进而创新性地提出兼具时间因素和空间因素的动态经济空间权重矩阵,并运用加法模型及乘法模型构建新型综合空间效应矩阵,对我国房地产价格的影响因素开展实证研究。实证结果显示,相邻地区间房价增长水平的关联性显著;需求结构的调整是房价调控的重点;成本冲击是房地产价格偏离正常水平的潜在因素;房地产税开征对平抑房价的效果有限。    

19.  交通基础设施建设对城市化发展质量影响的空间计量研究——以湖南省为例  
   何文举《城市发展研究》,2016年第9期
   传统计量模型忽略空间影响使估计结果有偏,而空间截面计量模型又无法揭示具有时空二维的经济特征;加之城市规模差异导致交通基础设施溢出效应不一,故本文以湖南省为例,在检验2004 ~2013年城市化质量空间相关性前提下,运用空间面板模型,建立交通基础设施与城市化质量关系的模型,分析交通基础设施发展对城市化影响的直接效应与间接效应,以为城市融合及城市一体化发展提供相关建议.实证结果表明:湖南城市化质量存在空间正相关作用,其他地区l单位发展对本地具有0.226个单位正溢出作用,同时,交通基础设施完善能促进本地与邻近地区城市化发展,但对本地的直接效应强于溢出效应,故提高城市化水平应以完善内部交通为主,连通外部为辅.    

20.  中国房地产价格的泡沫检验和空间联动分析  被引次数:3
   钱金保《南方金融》,2008年第12期
   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。    

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