房价影响因素综述

房地产价格不仅与百姓的生活密切相关,而且还关系到城市的发展和国家的长治久安。因而,关注房价的变动具有非常重要的现实意义。本文试图对房地产价格的各种影响因素进行归纳总结,从而找出影响房价变动的主要因素,为有效调控房价提供指导。     

基于信息熵的多属性决策方法在商品住宅价格中的研究

在市场经济条件下,房地产价格在房地产经济发展和房地产经济运行中有着重要的功能和作用,因此,对房价变动的预测以及如何能够合理制定房价,显得尤为重要。价格的预测,究其本质,是一种体现在数值上的决策活动,本文结合了多属性综合决策模型与回归分析对房价进行了预测研究。通过选取影响房价的部分宏观因素,建立基于熵的多属性综合决策模型,得到各因素与房价之间的关系,并通过回归分析,对房价进行预测。     

房地产价格波动的经济因素分析

房地产业是国民经济的基础、先导性产业。房地产价格的讨论一直都是热门话题,影响房价的经济因素主要在于供求状况、经济基本面、城市化进程、经济周期、经济全球化等方面。与此同时,政策的变动也是价格波动的因素之一,与经济因素相辅相成。本文从理论上分析了房地产价格的影响因素,并以实际出发分析了房地产价格的构成,就政府如何从根本上抑制房地产价格提出建议。     

改革土地使用制度 促进房地产业健康发展

土地制度通过土地供应量、土地供应结构和土地供应方式影响房地产价格.土地供应量变动影响土地价格、房地产供给量和购房者预期,进而影响房价.土地供应结构影响房地产供给结构,进而影响房地产供需结构,最后影响房价.     

流动性过剩对房价波动的动态影响

国内关于房地产价格走势的研究很多，胡胜、刘旦运用向量自回归方法，就宏观经济对房地产价格的影响进行实证分析。研究结果表明：房价上升的主要原因是前期价格的变动．物价和货币供应量对房价的影响较小。     

影响我国房价波动的因素及对策

近年来,我国房价节节攀升。房价持续高速上涨的现象,作为基本民生问题,成为社会讨论的焦点和热点问题。为了房地产市场的健康有序发展,国家在2009年底、2010年以及今年年初密集出台调控措施来控制房价过快上涨的势头。但是我们发现房价仍然在上涨。本文通过实证分析的方法,分剐讨论政策因素、货币因素及实际因素对房地产价格变动的影响。最后通过前文得出的结论,提出稳定房价切实有效的措施。     

浅析2006年宏观调控对二手房价格的影响

今年以来．国家相继出台了一系列宏观调控的措施。目的是调整住房供给结构．抑制持续攀高的房价．防止房地产泡沫的产生．促进房地产市场的健康发展。但是．由于房地产市场是一个不完全的市场．受区域性因素影响很大：而且．不同的调控措施对不同地区房地产价格的变动方向、程度、影响是不同的；并且不同类型的房地产．采取同一调控措施引起的房地产价格的变动方向也不尽相同。下面就2006年宏观调控对二手房价格的影响作如下分析。[第一段]     

房地产市场的经济学分析

近年来,房地产市场价格持续上涨,住房需求持续上升。本文从这一现象入手,通过对房地产市场的经济学分析,阐述需求变动对房价的影响以及房地产市场供需作用的内在机制。     

房价变动的影响因素研究：一个文献综述

本文依照“需求—供给”框架,将货币政策、人口、收入、技术进步、国际投资联动、经常账户变动、土地出让和土地用途管制等因素纳入对房价波动的分析。从利率政策、收入的角度来解释房产消费者的付费能力对房价的影响;从人口规模和结构的角度来解释消费者需求量对房价的影响;从国际经济联动的角度探讨房产作为全球范围内分散风险的投资品对于房价的影响;从经常账户来解释国际贸易和房产价格间的联动关系。此外,一些国家还存在着特殊情况,如在中国土地出让推高了房价,在英美土地用途管制提高了房产成本,这类文献也均被综述在内。从本文的综述可知,影响房地产价格变动的供给层面因素主要涉及土地价格和政府行为,而需求层面因素纷繁复杂,并且国际因素变得日益重要。     

影响我国房地产价格因素的实证分析

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。     

零售店的竞争导向定价分析

影响顾客择店的主要因素是价格扣购物成本。零售店如何运用竞争导向定价?在主要考虑消费者到该零售店的距离和零售店的销售面积这两个因素的情况下,本文中我们通过运用豪泰林价格竞争模型和零售引力模型,分析在已知竞争对手价格和购物成本的情况下,该零售店的最佳价格,以及两零售店经过多次博弈后达到纳什均衡时各自的价格。     

我国城市土地价格影响因素研究综述

近年来,房地产市场发展带来的城市土地价格飞涨引起了各界人士的关注与探讨,城市土地价格已成为重要的研究课题。本文拟针对国内关于城市土地价格影响因素的研究成果进行归纳和总结,期望对未来的研究及土地价格管理提供参考。     

NJL住宅项目定价模型分析及应用研究

文中通过对某市三大房地产板块市场状况的分析,分析房地产定价的影响因素,运用评分法对三大房地产板块的26个楼盘进行各因素评分。结合各楼盘的销售均价,分析销售均价与房地产定位的影响因素之间的关系,建立定价模型,并应用定价模型确定NJL房地产项目的销售均价。     

城市商品住宅价格水平影响因素研究

商品住宅价格问题是社会关注的焦点问题.以全国35个重点城市1999年-2005年数据为基础,研究城市住宅价格水平的影响因素.研究显示,代表城市经济发展水平和居民收入水平、单位面积土地投入、城市区位和城市环境等侧面的职工平均工资、单位面积固定资产投资、人均铺装道路面积、距海岸线的距离、通过城市的国道数量、建成区绿化覆盖率这6个因素是影响城市住宅价格水平的主要因素.可以预期,当一个城市的这些因素发生相对变化和绝对变化的时候,城市的住宅价格水平必然会发生相应的变化.阳光充足、水资源丰富、交通便捷的近海地区城市的商品住宅价格变动幅度会由于经济发展、人口增加、区住条件进一步优化、投入加大等各种条件的较大变化而高于其他城市.     

房地产市场宏观调控治“标”更应治“本”

房地产价格的过快上涨直接影响着居民住房问题的解决,房地产市场的异常火爆,也使我国经济的长期稳定发展潜藏着一定的风险隐患。本文透过近年来我国房价飞涨的表象,从更深的层面剖析了导致我国房地产业畸形发展的根源性因素,进而提出加强房地产宏观调控的政策建议:一是地方政府应进一步增强服务功能,落实好民生问题;二是国家应以培育创新创业体系作为经济增长的切入点,不断提高自主创新能力;三是进一步规范与完善资本市场,合理引导资金流向,拓宽投融资渠道;四是加大对住宅的政策性金融扶持力度,改善住房的供给结构,切实解决中低收入居民购房的资金需求。     

基于面板数据模型的商品住宅价格上涨作用机理及实证研究——以西部地区7个中心城市为例

商品住宅价格上涨过快的现象,引起了广泛关注。探寻商品住宅价格上涨的作用机理显得非常重要。利用面板数据模型,对西部7个中心城市2002-2008年的商品住宅平均价格的实证研究表明:西部中心城市商品住宅价格形成过程中,起到显著作用的有城镇居民可支配收入水平、商品住宅竣工面积和国内生产总值三个主要动力因素。     

国美、永乐并购对消费者福利的影响——基于威廉姆森的福利权衡理论

首先分析了影响消费者福利的因素,然后结合威廉姆森福利权衡的推广模型分析了对消费者的福利影响,并且分析了国美并购后价格下降的原因及条件。     

石化产品价格的影响因素及策略分析

影响石化产品价格的因素比较多,但投机因素的比重日渐加大。分析影响石化产品价格的影响因素对石化企业的发展有重要意义。本文从企业不可控和可控两个方面分析了影响价格的众多因素。在考虑众多影响因素的基础上,提出具体的价格操作策略。     

The Price Evolution in China's Automobile Market

The automobile market in China has seen unprecedented expansion during the past decade with rapid model turnover and dramatic price decline. This paper aims to document the evolution of price and investigate the sources of price decline, paying attention to both market structure and cost factors. We estimate a market equilibrium model with differentiated multiproduct oligopoly using market‐level sales data in China together with information from household surveys. Our counterfactual simulations show that (quality‐adjusted) vehicle prices have dropped by 33% from 2004 to 2009. The decrease in markup from intensified competition accounts for about one third of this change and the rest comes from cost reductions through learning by doing and other channels. In addition, our simulations show that the price decline would have been larger had it not been for the growth of household income during this period.