基于虚拟变量对全国各省房价影响因素的分析

文中采用虚拟变量回归分析的方法,通过对2011年全中国的31个省份,自治区和直辖市的城镇房地产相关数据进行了分析,其中虚拟变量为代表东部,中部和西部地区的两个变量,其它影响变量为城镇居民人民币存款储蓄、城镇居民真实需求(常住人口数)、城镇居民平均工资,并结合方差扩大因子法得到了这些影响因素和房地产价格的回归方程。     

呼和浩特市房地产价格影响因素的实证分析

本文以内蒙古呼和浩特市为例,运用多元统计方法,以商品房平均售价、 年末城镇户籍人口数、 城镇居民可支配收入、 房地产开发投资额、 该地区生产总值、 金融机构贷款余额为变量,对呼市房地产市场进行实证分析,研究该城市近年来房地产市场商品房平均销售价格与各统计指标之间的变动关系,通过模型和实证分析房价的影响因素并提出相关政策建议.     

房地产经济对产业结构发展的影响机制与效应分析——基于科技创新视角的再检验

房地产经济的“虚拟属性”是否会通过影响技术创新阻碍产业结构调整从而抑制实体经济高质量发展？基于固定效应及面板中介效应模型，采用2005—2020年我国31个省（区、市，未包括港澳台）数据，检验房地产经济通过科技创新对产业结构调整的影响，并分析其作用途径。研究结果表明：房地产经济会通过成本效应及财富效应直接影响产业结构合理化及高级化；加入科技创新作为中介变量后，房地产经济会通过要素成本挤出及要素配置挤出效应阻碍科技创新，从而影响产业结构调整。基于此，应多措并举推动实现房地产市场“平稳、健康”发展，提升金融服务实体经济效能，发挥房地产经济产业联动效应。     

我国房价的影响因素分析 ——基于35个主要城市的横截面数据

随着城镇化改革推进,房地产与国民经济之间的关系越来越密不可分.本文选取中国35个大中城市商品住宅房价,从供需两方面分析房价影响因素,引入虚拟变量考察区域发展程度影响.全文社会发展现状分析各因素与房价的关系并提出相应政策建议.     

商品房价格的实证研究与分析

为了保持中国房地产市场的持续健康发展，建立和完善市场信息体系和预警预报体系尤为重要。本文运用房地产估价理论和计量经济学的方法，利用房地产价格高度相关的特征变量——房屋造价、人均GDP、人均可支配收入的历史记录，建立三个特征变量对房地产价格影响的经济计量模型，定量分析中国各地区商品房销售价格与房地产预测价格的关系，指明如何结合分析其他影响商品房价格的因素正确判断一个地区的商品房价格水平。     

新冠疫情对房地产市场的外部性冲击实证分析与评价

以某沿海城市(以下简称A市)为例,在分析A市商品房市场量价趋势周期变化的基础上,采用最小二乘和构建虚拟变量的方法建立回归模型,以A市1997年至2021年的宏观经济、房地产开发、房地产交易数据为基础,实证分析新冠疫情对A市房地产市场的外部性冲击。在定量分析基础上对冲击影响进行评价并提出相关应对策略。     

城镇居民住宅有效购买力评价研究

本文试图在分析城镇居民住宅有效购买力影响因素的基础上，利用熵的多准则综合评价模型，对城镇居民住宅有效购买力作出评价，以期为房地产企业推出适销对路的住宅产品提供参考。     

中国城镇化进程对房地产价格影响的实证分析

使用城镇化率、流动人口占比、城镇居民人均总收入和房屋竣工面积4个变量指标来反映我国城镇化进程,运用随机效应面板数据模型,对比分析2005—2013年全国、较发达省份和发展中省份的城镇化进程对房地产价格的影响。实证研究表明：城镇化率提高、流动人口占比增加,对房价的影响实际非常有限;城镇居民人均总收入水平的增加才是引起房价上涨的最重要因素;房屋竣工面积的扩大则引起房价的下跌。区域对比研究还发现,由于城镇化进程不同,相比较发达省份,发展中省份的外来务工人员产生了更有效的住房需求。     

多措并举 力保房地产调控见成效

为逐步解决城镇居民住房问题，有效遏制投资投机性购房，促进房地产市场平稳健康发展，2011年1月，国务院出台了《关于进一步做好房地产市场调控工作有关问题的通知》，简称新国八条，各地方政府也相继制定了房地产市场调控实施细则。此次楼市新政实施已3个月，统计数据显示，多地房地产市场价格有所回落，     

经济基本面对房地产价格波动的影响——基于上海市的实证研究

房地产业是与人民生活息息相关，拉动国民经济增长，改善居民生活条件的重要产业。文章在借鉴国内外研究成果的基础上，结合上海市近年来的宏观经济基本面和房地产价格波动的实际情况，研究了国内生产总值、城镇人口数、居民收入和居民消费价格指数对上海市房地产价格的影响。同时，对各变量与房地产价格进行多重共线性的分析和格兰杰检验，从而科学严谨的解释了宏观基本面对房地产价格的影响。     

经济基本面对房地产价格波动的影响——基于上海市的实证研究

房地产业是与人民生活息息相关，拉动国民经济增长，改善居民生活条件的重要产业。文章在借鉴国内外研究成果的基础上，结合上海市近年来的宏观经济基本面和房地产价格波动的实际情况，研究了国内生产总值、城镇人口数、居民收入和居民消费价格指数对上海市房地产价格的影响。同时，对各变量与房地产价格进行多重共线性的分析和格兰杰检验，从而科学严谨的解释了宏观基本面对房地产价格的影响。     

货币政策房地产市场传导机制研究——基于SVAR模型的实证分析

基于2000-2013年房地产市场相关月度时间序列数据,构建货币政策房地产市场传导机制的理论框架,建立8个变量的结构向量自回归模型(SVAR)分析货币政策、房地产供给需求和消费投资等实体经济变量的相互关系,研究表明货币政策尤其是利率政策能显著影响房地产供给需求,但房地产需求对消费的正向冲击影响十分有限,对投资反而产生负向冲击。由此提出,利率政策应当关注房地产价格波动,避免房地产价格非理性上涨对宏观经济的负面影响。     

我国房地产价格影响因素的实证分析

房地产是我国国民经济发展的重要支柱,近年来,其价格居高不下。为了探究房地产价格变动的影响因素,本文通过模型推导,选取了人口数量、物价指数、收入水平、贷款利率、人均GDP和土地价格等6个指标作为解释变量,与被解释变量房地产价格进行多元线性回归分析;利用拉格朗日乘数(LM)法检验回归方程的自相关性;并用逐步回归法剔除回归结果的多重共线性。最终确认房价主要受人口数量、物价指数、贷款利率和土地价格的影响,本研究对以后分析具体房地产项目的经济效益和风险评价具有指导意义。     

货币政策房地产市场传导机制研究--基于SVAR模型的实证分析

基于2000-2013年房地产市场相关月度时间序列数据,构建货币政策房地产市场传导机制的理论框架,建立8个变量的结构向量自回归模型（SVAR）分析货币政策、房地产供给需求和消费投资等实体经济变量的相互关系,研究表明货币政策尤其是利率政策能显著影响房地产供给需求,但房地产需求对消费的正向冲击影响十分有限,对投资反而产生负向冲击。由此提出,利率政策应当关注房地产价格波动,避免房地产价格非理性上涨对宏观经济的负面影响。     

地方政府收支行为对房地产价格的影响

从地方政府收支行为特征出发,通过将政府收支变量嵌入到房地产市场四象限模型中,分析了地方政府收支行为影响房地产价格的作用路径。在此基础上,选取2001～2010个省际面板数据,检验了地方政府收支行为对房地产价格的影响机制,实证结果表明地方政府收支行为变量对房地产价格上涨产生了较为显著的正向影响。同时,通过基于误差修正模型的Granger因果关系检验发现,无论从长期还是短期来看,地方政府收支行为与房地产价格都互为因果关系。     

浅议房地产网络营销

近几年，我国网络技术发展迅速，随着网络逐渐渗入城镇居民的生活当中，对人们生活、阅读及工作习惯造成了巨大的影响。如何利用网络技术制定有效的房地产营销创新模式，成为了房地产企业关注的新焦点。     

闸门下躁动的房地产股

纵观2004年，政府一直没有放松过对房地产过热引发风险的警惕。从宏观调控手段来看，更是紧紧看住土地和信贷两个闸门。政策再一次成为影响房地产行业的关键变量。土地和信贷的宏观调控对房地产业的影响非常显著。     

房地产上市公司盈利能力影响因素实证分析

本文以上海和深圳交易所39家房地产上市公司2004年到2006年的财务数据为样本,从资本结构、股权结构、公司规模、公司风险、公司治理结构、营运效率和成长性多个方面,选取了可能影响盈利能力的多个指标变量进行了实证分析,结果证明:较高的资产负债率和较慢的总资产周转率抑制了公司的盈利能力,在此基础上提出了改进房地产上市公司盈利能力的若干建议。     

房地产上市公司盈利能力影响因素实证分析

本文以上海和深圳交易所39家房地产上市公司2004年到2006年的财务数据为样本,从资本结构、股权结构、公司规模、公司风险、公司治理结构、营运效率和成长性多个方面,选取了可能影响盈利能力的多个指标变量进行了实证分析,结果证明：较高的资产负债率和较慢的总资产周转率抑制了公司的盈利能力,在此基础上提出了改进房地产上市公司盈利能力的若干建议。     

中国经济增长动力的需求分析

本文运用向量协整与误差修正模型，从需求的角度对近年来影响中国经济增长的几个重要因素进行了实证分析。美国GDP、中国出口及房地产开发投资每增长1个百分点，将分别拉动中国GDP增长0．87、0．15和0．16个百分点。方差分解分析的结果表明，在中国GDP的变动中，短期内自身扰动项及房地产开发投资扰动项的冲击将起主要作用，长期内美国GDP扰动项及出口扰动项的冲击将起主要作用。为保持中国经济健康稳定增长，在经济政策制定或宏观调控政策选择时，要充分考虑这些变量冲击对经济增长的不同影响时限和影响力度。