投资者情绪对IPO抑价影响研究——来自深圳中小板、创业板市场的经验证据

本文运用分位数回归方法研究了我国2009年6月新股发行改革后深圳中小板、创业板市场投资者情绪对IPO抑价的影响,结果显示,新股发行改革后我国IPO抑价率依然很高;首日换手率、中签率、发行市盈率这些反映投资者情绪的指标是影响我国深圳中小板、创业板市场IPO抑价的重要因素,通过分位数回归发现我国不同分位点上IPO抑价影响因素有很大的不同。分位数回归方法能够更全面、准确地分析不同抑价程度下IPO抑价的影响因素。     

重庆市商品住宅价格影响因素分析

住宅市场的发展是社会的热点问题,在目前住宅市场存在颇多争议的情况下,对商品住宅价格影响因素的研究,是解决当前房地产市场一系列问题的基础性研究,具有其理论和现实意义。本文从定性和定量两方面对重庆市商品住宅价格影响因素进行了分析。     

判断住宅市场价格走势的若干变量分析

本文着重从住宅市场供求关系分析影响住宅价格走势的各因素作用，提出改进房地产市场监测分析、完善货币政策操作的建议。本文通过计量模型的实证研究，得出以下结论：住宅市场供求关系是影响住宅价格的根本力量，其中土地价格、居民收入、人口因素是最主要的供求因素，货币政策对住宅价格的直接作用并不明显。     

投资者情绪对股指期现货市场关系影响研究

国内尚缺乏有关投资者情绪对期现货市场间相关性及价格发现关系的研究,基于情绪因素对股指期货市场效率展开分析,已经成为推动资本市场发展的重要研究内容。通过DCCGARCH、分位数回归和分位信息份额模型(Quantile-IS)定量分析投资者情绪对我国股指期现货市场间动态相关性和价格发现功能的影响。结果表明我国股指期货市场整体上存在一定的价格发现功能,投资者情绪能够降低期现货市场信息传递效率。分位信息份额模型和动态Granger因果检验结果表明,在市场平稳状态下投资者情绪能够抑制期货市场价格发现功能,但在市场极端行情下具有增强市场价格发现效率的作用。研究结论解读了投资者情绪对我国期现货市场关系影响取决于市场行情走向,也从投资者情绪视角为监管思路调整提供实证依据,以全面增强股指期货市场整体运行效率。     

基于特征价格模型的上海市二手房住宅价格研究

通过简要介绍特征价格法,构建特征价格模型用于实证研究上海市的住宅价格,进而从微观的角度得到住宅价格的影响因素,并应用SPSS软件进行回归分析,计算得出影响上海市二手房价的主要特征因素及其影响大小,并进行相关分析,最终获得上海市二手房住宅特征价格模型。     

经济适用房投资对商品住宅价格影响的研究——基于动态面板数据模型

本文采用泛珠三角9个省会城市的面板数据。研究经济适用房投资对商品住宅价格的影响。研究显示：商品住宅价格存在时间滞后性,前期的住宅价格对当期住宅价格有显著的正向影响;经济适用房的投资对商品住宅价格的弹性为正,无论是否考虑住宅价格的时间滞后性,对商品住宅价格均有抬升作用。     

经济政策不确定性、通货膨胀与国别异质性 ——基于16个样本国家的分位数格兰杰因果检验分析

基于分位数格兰杰因果关系检验方法,对16个样本国家1997年1月至2019年10月期间,经济政策不确定性与通货膨胀变动之间的因果关系进行了定量分析.研究发现,对于大多数国家,经济政策不确定性是导致通货膨胀发生变化的重要因素,尤其2008年金融危机之后,经济政策不确定性对通货膨胀的影响显著上升.并且该影响随着不确定性的不同分位数而不同,对于大多数国家,经济政策不确定性越高,越能明显地影响通货膨胀变化.     

基于Hedonic定价理论的上海房地产价格实证分析

房地产产品定价是房地产企业经营的关键内容和环节。以市场需求为导向已是业界的基本共识,但是不同时期不同区域的客户需求偏好是不同的。本文通过对上海房地产市场尤其是住宅市场的分析,提出影响房地产价格若干主要因素假设,构建上海房地产价格的Hedonic模型,并以"上海搜房房地产网"提供的相关数据进行实证研究,最后给出影响上海房地产定价的主要因素。本文对房地产企业的定价有一定的参考价值。     

基于Hedonic定价理论的上海房地产价格实证分析

房地产产品定价是房地产企业经营的关键内容和环节。以市场需求为导向已是业界的基本共识,但是不同时期不同区域的客户需求偏好是不同的。本文通过对上海房地产市场尤其是住宅市场的分析,提出影响房地产价格若干主要因素假设,构建上海房地产价格的Hedonic模型,并以上海搜房房地产网提供的相关数据进行实证研究,最后给出影响上海房地产定价的主要因素。本文对房地产企业的定价有一定的参考价值。     

上证行业指数收益率的影响因素——基于三因素模型的分位数回归分析

Fama and French(1993)提出的三因素模型对许多国家的股市收益率有良好的解释力并得到广泛应用。我们在三因素模型的基础上,利用分位数回归技术全面考察三因素对上证行业指数收益率的影响。实证结果表明:(1)在各个分位点上,市场因子对五类行业指数均有显著的正向影响;(2)规模因子对五个行业指数的影响方向不同,其中对综合指数和地产指数具有显著的负向影响,而对其他三类指数具有显著的正向影响;(3)账面市值因子对五个行业指数的影响方向也不同,其中对综合指数和公用指数具有负向影响,对工业指数和商业指数具有正向影响,对地产指数既有正向影响又有负向影响,同时在部分分位点上,账面市值因子对五个行业指数的影响不显著。     

房地产价格对城镇居民收入差距的影响研究——基于区际差异化市场比较

运用聚类分析方法和五等法计算六大类别不同代表省市的基尼系数,依据2002~2011年省市面板数据考量6个不同类别省市房地产价格对收入差距的影响。结果表明:我国不同类别省市的房价波动对基尼系数的变动呈现出一定的差异性与区域性;第一、三类地区房价波动对城镇居民收入差距产生显著影响;第二类地区房地产市场投资投机活动不如第一、三类城市活跃,房价波动幅度比较稳定;第四、五类地区房价波动对收入差距的影响程度次于第二类地区;第六类地区房价波动幅度小,对收入差距不足以产生显著影响。     

房价与产业结构升级间存在合理区间吗?——基于高级化与合理化双重视角

依据长三角41个地级市2008—2019年平衡面板数据，运用IV-GMM方法，系统考察房价对产业结构升级的影响及作用机制。结果表明：房价与产业结构高级化与合理化间存在合理区间，城市科技创新水平和基础设施水平是房价影响产业结构升级的作用机制。异质性分析显示，房价对产业结构合理化的影响在不同层级城市间存在差异性。鉴于此，地方政府应在房价与产业结构升级的合理区间内，因势利导，因城施策，实施房地产宏观调控措施，助推产业结构升级。     

收入差异下的住房财富效应分化——基于283个地级市数据和CHFS家庭微观数据的实证分析

本文将收入分配结构因素纳入LC-PIH模型,试图从收入分层角度寻找我国住房市场弱财富效应的根源。基于283个地级市的面板数据和CHFS家庭微观调查数据的实证研究表明:房价对消费的影响具有门限特征,中等收入城市的住房财富效应最为明显;收入作用下的家庭住房财富效应也呈现倒U形。总体上,我国住房财富效应较弱源于收入的结构性差异,中等收入群体比重偏低可能导致房价上涨对消费的促进作用被低收入阶层和高收入阶层的挤出作用抵消。     

房价水平对企业创新研发支出的影响机制

基于中国A股上市公司2012—2018年的公司数据和35个大中城市的房价数据,检验房价水平对企业创新研发支出的整体影响,并分别以企业房地产投资和研发人员数量为中介变量,检验房价水平对企业创新研发支出影响的作用机制.研究发现:从企业间对比来看,房价水平与企业创新研发支出水平正向相关.房价升高会使企业增加房地产投资,从而对企业研发支出产生"挤出效应";同时,房价升高会伴随着劳动力的"分类"现象,即高技能、高素质劳动力会更多地向高房价城市流动,使企业研发人员雇佣数量上升,促进企业的创新行为.但从同一企业各年对比来看,房价上涨会导致其研发支出的下降.     

住房投机与政策调控对房价波动的影响——基于中国40个重点城市的数据

构建住房需求结构、政策调控和价格的动态系统模型,依据2007-2021年40个重点城市季度数据,考量政策调控对于住房投机和房价波动实施效果。结果显示：住房投机推动了房价上涨,政府住房调控政策对房价波动影响差异显著;异质性分析显示,不同地区政策调控实施效果存在差异。鉴于此,应因城施策、分类指导,同时积极畅通房地产调控政策传导机制,提高传导效率,促进房地产市场平稳健康发展。     

区域住房支付能力时空演化规律及其调控政策研究——以湖南省为例

基于房地产供需理论和宏观调控理论,依据湖南省14个市州房价与收入数据,考量区域住房支付能力的时空演变规律与相关宏观调控政策。结果表明：2008年和2020年湖南省房价收入比均值分别为0.129和0.155,均低于国际公认的0.3标准;湖南省住房支付能力空间分异明显,房价收入比呈现出明显的湘西北高、湘东南低的特征;根据房价收入比的演化特征,将湖南省14个市州划分为四种类型,不同类型的城市采取差异化的住房支付能力调控措施,促进房地产市场平稳健康发展。     

中国一线城市房租形成机理和调控对策

房租是由房屋租赁市场的需求和供给两个方面决定的,而房屋租赁市场的需求和供给都受到房屋交易市场所形成的房价的影响。房价对房屋租赁市场需求的影响主要是由于房屋租赁市场和房屋交易市场的替代效应所导致,房价对房屋租赁市场供给的影响主要由房屋租售比和房价的上涨幅度决定。我国一线城市房价近十年的平均年上涨率为10%左右,这导致了我国一线城市的房屋租售比维持在极低的水平。随着房价的平稳,房租必然大幅上涨,故必须采取措施增加一线城市房屋租赁市场的供给,以供给量的大幅增加稳定房租。     

保障房、高档房与我国房地产市场调控——基于东中西三大地带省际面板数据的实证分析

东中西三大地带保障房、高档房与普通商品房交互作用。保障房对普通商品房价格具有一定的抑制和烫平作用,东部和中部地区尤为显著;西部地区保障房建设的外溢效应使得当地商品房价格短期内出现了上涨。高档商品房的建设拉高了全国范围的房价,东部地区影响最大;实际利率对房价的影响很小。为此,政府应结合各地实际情况,划分阶段梯度实施保障房政策,严格控制别墅等高档房的建设,并对高档房征收高额房产税。     

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。     

限购政策是否降低了上市房地产企业价值？——基于强度双重差分法的经验研究

完善住房市场体系是国民经济中的重要议题,限购政策作为政府稳定和调节房地产市场的主要手段,对房地产企业以及住房市场体系建设均有重要影响。本文利用上市房地产企业2008—2013年以及2015—2019年的相关数据,通过构建强度双重差分模型实证分析了两轮限购对上市房地产企业价值的影响及其作用路径。实证结果表明:第一,两轮限购政策均显著降低了上市房地产企业市场价值,当企业在限购城市销售占比越大时,价值下降幅度越大;第二,从企业经营绩效来看,两轮限购对其实际盈利和营运能力并未产生显著影响,第一轮提高了企业偿债的经营风险,而第二轮只是影响了企业的资产增长能力;第三,两轮限购对房地产市场产生异质性影响,第一轮并未显著影响房价上涨,而第二轮则显著遏制了房价上涨;第四,从股票市场看,第一轮限购主要是通过企业经营风险影响投资者预期,而第二轮限购则是通过影响房价来改变投资者预期,这进一步凸显了“房住不炒”的政策作用。本文的研究意义主要体现在制定与推进政策时应关注预期的作用,这对于当前“房住不炒”政策的长期实施及其政策效果的长期稳定都具有一定启示。