德国房价畸高或令欧洲央行承压

德国央行称德国大城市的房价被严重高估,这一警告可能会对欧洲央行的宽松政策造成压力10月21日,德国央行在10月的月度报告中指出,德国最大的七个城市房价过高,偏高幅度可能达到20%。自2010年以来,柏林、慕尼黑、汉堡、科隆、法兰克福、斯图加特和杜塞尔多夫的公寓价格平均上涨超过25%,其中柏林市的公寓价格从2009年到2012年上涨幅度超过80%。     

砖头和灰浆是可信的吗?

正如房价的不断上涨帮助推动了开支一样，房价的下跌也能够造成经济上的痛苦。国际货币基金组织最新的《世界经济展望》发现，富裕国家中房价暴跌所造成的产出损失平均为股市暴跌所造成的损失的两倍之多。房价暴跌所造成的实际衰退的平均程度与股市暴跌所造成的相比要有限一些(在4年里为30%，而后者在两年半期间所造成的损失为45%)。但是在这一期间结束时，国内生产总值相对于其从前的增长趋势而言，平均下跌了8%，而一场股价暴跌之后则为4%。     

房地产税、市场结构与房价

本文在住房流量模型的基础上,构建了一个购房者和开发商的住房市场局部均衡模型,考察了完全垄断和完全竞争情形下房地产税与房价之间的关系。结果表明,无论何种市场结构,提高房地产税均导致房价下降;住房市场垄断性越强,房价越高,房地产税对房价影响越大。笔者对1996-2008年中国33个大中城市数据的检验发现,市场结构对房价影响大于房地产税。房地产税增长率每增加1%,房价增长率将减少0.03%;勒纳指数每增加1%,房价增长率将增加0.16%。房地产税与市场结构相互作用将使房价上涨,但影响微不足道。因此,对住宅开征房地产税,将对房价上涨有一定限制作用,但不能有效抑制房价上涨,而增强住宅市场竞争性、降低开发商垄断具有显著效果。     

从商品供求关系探讨房价上涨原因和抑制不合理房价的途径

近十年,房价膨胀、抑制房价高涨等问题,已经成为现阶段中国经济发展和改革中面临的热议话题。过去的十年无论是从宏观调控,还是微观经济都为中国房价的抬高提供了条件。本文主要通过对经济学供求关系的角度,来从宏观和微观方面分析房价高涨的原因,及未来抑制房价的措施。     

“房地产泡沫”的形成与防控——兼论如何实现房产市场的健康发展

近年来我国城市房价疯狂上涨,泡沫成分越做越大。一套普通住宅大约等于城市居民10至15年的收入,部分城市已达到20年。目前,房价涨速仍然迅猛,据国家发改委、国家统计局最近公布的数据显示,10月份全国70个大中城市房屋销售价格同比上涨9.5%,是2005年7月以来的最大单月涨幅。以深圳为例,2006年特区内房屋均价还是9000元/平方米,2007年7月新盘成交均价就迅速飙升到近22000元/平方米,高档一点的楼盘均价达4万元/平方米。鉴于我国房产市场的严峻形势,     

保卫房价

请注意，抑制房地产投资与抑制房价并不是一回事，政府的房地产政策根本无意打压房地产价格，相反，一直是在为维持高位的房价做着努力。     

房价、房地产开发投资与通货膨胀互动关系的研究

从理论层面分析了房价、房地产开发投资和通货膨胀三者之间的互动关系,提出假设。结合中国2001年1季度至2008年4季度的季度数据,利用Granger因果检验和VAR模型进行实证研究。结果表明,房价对房地产开发投资和通货膨胀有显著影响;房地产开发投资对通货膨胀和房价的影响较小;通货膨胀对房价没有显著影响,但通货膨胀对房地产开发投资影响较大;房地产开发投资和通货膨胀对房价的影响程度基本相同;房价比通货膨胀对房地产开发投资影响大。     

房地产价格与国民收入分配的互动关系——基于联立方程模型的实证研究

本文基于省级面板数据,运用联立方程模型(SEM)和两阶段最小二乘(TSLS)估计法研究发现,房价与国民收入分配中的资本收入份额存在相互作用关系。房价上涨1%会使资本收入份额提升0.16%到0.43%,资本收入份额上升1%则会推动房价上涨约0.39%到0.54%。不过,这种相互作用机制存在一定的区域异质性,即在东部地区资本收入份额的提高会显著推高房价,而中西部地区后者对前者的影响效应更为明显。要实现房地产市场的健康成长,离不开国民收入分配结构的调整优化,而鼓励对适合我国劳动力比较优势的实体经济进行投资、减少资本对房地产的投机炒作,将有助于促进国民收入分配中劳动收入份额的提升。     

房地产信贷风险的VAR模型分析——以三亚为例

房价一直是政府、金融机构和老百姓关注的焦点,三亚的房价是否太高,房地产信贷风险与房价到底有什么关系,这些都是值得深思的问题。本文先从理论上分析房地产信贷风险和经济增长、房价等的关系,再结合三亚市的实际数据,采用VAR模型,对三亚的房地产信贷风险进行定量分析,力图得出减少三亚市房地产信贷风险的可行性政策建议。     

房地产价格影响因素的实证研究——基于我国各省的面板数据分析

应用1997—2009年全国29个省市的面板数据,分析了影响中国房地产价格的各种因素。在影响房地产价格的众多因素中,主要选取了需求方、供给方以及金融变量进行理论分析,并结合中国房地产市场的实际提出相应假说。实证结果显示,房价推动力的主要来源是需求方,且银行信贷对房价的影响也不可忽视;而供给方的相关变量对房地产价格的影响较小,其中,房地产投资额对房价不具有显著影响,竣工面积对房价的影响较小。依据实证结论,提供了一些对房地产市场调控的政策建议。     

异质性预期、投资者行为与房价波动：上海和广州的双城记?

房地产市场中存在大量的投资者,其市场行为会使房价出现大幅的波动,从而引起市场不稳定。文章在引入投资者异质性预期假设的基础上,构建了包含房地产消费者、投资者、供给者在内的房地产市场均衡模型,分析了房地产市场中基本面型投资者和趋势型投资者的异质性行为对房价变动的影响,并利用上海和广州两个一线城市的实际数据进行了对比分析。研究结果表明：在房地产市场中,两类投资者对于未来房价不同的预期以及投资行为会引起房价的变动;上海投资者的行为整体上会使上海的房价始终处于不断上涨的趋势中,而广州投资者的行为会随着投资策略的转变而使静态下的“整体上推动房价趋势型变化”转变为“整体上将房价‘拉回’基本面价格”;房地产市场中的投资者占比会显著影响房价的变动趋势,当基本面型投资者占比上升时,房价偏离度和房价变动率降低,而当这类投资者占比达到峰值时,房价会出现拐点;投资者之间的策略转换速度也会通过引起基本面型投资者占比的变化,引起房价的频繁波动,而且策略转换速度越快,房价波动越频繁。     

谈房子“限购”

<正>进入21世纪以来,中国房价上升的幅度与速度,已经远远超过美国与日本在房地产泡沫破灭前的楼市价格上涨幅度和速度。美国的房价如以1 990年1季度为1 00,则到2001年年底时,才达到1 53 74。这是美国房价在上世纪里上涨幅度最大的十年。而在此十年,美国的房价总共也不过是涨了53.74%,相当于中国在2003—2009年六年内房价涨幅的一半。即使是在金融危机爆发前的     

基于ESDA和Kriging方法的东莞市住宅价格空间结构

房价空间分布是房地产价格研究的热点问题.为了探测房价空间分布的结构特征,文章以东莞市普通住宅交易均价为例,利用普通Kriging方法对东莞房价空间分布进行了估计和模拟,并利用ESDA(探索性空间数据分析)的理论与方法来分析东莞房价空间自相关性和变异性.研究结果表明:①东莞房价全局空间自相关性显著、总体上呈空间集聚格局;②东莞大部分住宅价格呈现局部空间集聚格局,少量存在空间异质性而呈现局部离散格局;③不同方向的半变异函数图显示东莞房价空间分布呈带状异向性,反映出房价分布在不同方向上具有不同的结构特征.并且确定性因素对房价变异的影响大于随机因素;④东莞房价的地域分异规律明显.     

论房价和房价收入比

近年来全国的房价出现了轻微的上涨趋势;房价收入比出现了较快的回落,逐渐接近国际公认的3-6倍;房价与房价收入比的地区差异极大,不能把长三角地区房地产可能有泡沫的现象夸大为全国所有地区存在泡沫。认为存在房价上涨过快和投资规模过大两个特点的看法,不符合市场经济理论。提高人民的购房能力,除了压低房价外,还要提高人民的收入水平。     

房地产信贷风险的VAR模型分析——以三亚为例

房价一直是政府、金融机构和老百姓关注的焦点,三亚的房价是否太高,房地产信贷风险与房价到底有什么关系,这些都是值得深思的问题.本文先从理论上分析房地产信贷风险和经济增长、房价等的关系,再结合三亚市的实际数据,采用VAR模型,对三亚的房地产信贷风险进行定量分析,力图得出减少三亚市房地产信贷风险的可行性政策建议.     

我国房地产投资和宏观金融数据的协整分析

文章利用全国时间序列数据分析房地产投资与宏观和金融因素之间长期协整关系和Granger因果关系,得出房地产开发投资的协整变量有房价、贷款额和利率,人均GDP和股票筹资额是开发投资的因,开发投资是利率和通货膨胀的因。房地产购房投资以房价和销量为代表。房价的协整变量有人均GDP和房地产开发投资,人均GDP是房价的因,房价是利率和通货膨胀的因。房地产销量的协整变量有利率和贷款额,通货膨胀是房地产销量的因,房地产销量和利率存在着双向的因果关系。最后提出政策建议。     

基于ARMA模型的我国房地产价格预测分析

房屋是生活必需品,其价格一直都受到人们的高度重视和广泛研究。文章利用我国房地产价格的历史数据,构建了房地产价格波动的ARMA预测模型,对我国201 2年的房地产价格变化进行了预测,预测结果表明:自2005年以来,我国房价一直呈现出波动性增长,但其增长率逐年下降,至201 2年年底我国房屋销售价格指数缓慢增长到1 54.64,年增长率将下降为4.77%,最终实现房价的持续稳定健康增长。     

房价虚高原因分析

一、房价与地价的关系 有些人把房价上涨直接归因于地产价格过高,这是一种似是而非的见解。与其他商品一样,住房价格是由开发商的成本和利润两部分构成,成本包括建筑成本、地价、财务成本、各种规模等,其中地价约占成本的1/3。从成本结构上看,在一定的城市条件下,土地成本和构成房价的其他成本在房价形成中所起的     

新政高压下房地产企业的应对策略

2013年2月20日,国务院常务会议研究部署继续做好房地产市场调控工作,出台了包括完善稳定房价工作责任制、坚决抑制投机投资性购房、扩大个人住房房产税改革试点范围等在内的五项政策措施。再次重申坚持执行以限购、限贷为核心的调控政策,还在继2011年之后再次提出要求各地公布年度房价控制目标。此外,在明确既有政策的基础上,提出对房价上涨过快的城市及时采取限购措施,以及建立稳定房价工作问责制等内容。本文就新政高压下房地产企业的应对措施进行了分析,以此期望房地产企业在积极应对中找到更大的价值空间。     

房地产调控效果扑朔迷离

<正>房地产调控的效果至今还没有显现,对此,公众尽管心中焦灼,但还是能理解。房地产调控的手段需要不折不扣地“铁血”执行。房地产调控的效果正在因房价的逆风上涨变得更加扑朔迷离。根据国家发改委、统计局8月15日联合发布的数据：7月份我国70个具有代表性的大中城市新建住房销售价格同比上涨6．7%,比上月涨幅提高0．1个百分点。其中深圳上涨13．6%、