厦门市房地价关系实证研究——基于2003—2010年经验数据

本文以厦门市2003—2010年的房地产销售价格指数和土地交易价格指数的季度数据为样本,对经济时间序列进行平稳性检验、格兰杰因果关系检验并建立VAR模型,通过脉冲响应分析和方差分解,对厦门市房价和地价之间的关系进行了实证分析,得出了短期内房价和地价具有互动关系、长期内地价决定房价的结论。并由此建议针对厦门市具体情况,因地制宜地制定土地供给政策,兼顾土地市场和商品房市场,促进两者良性互动和可持续发展。     

可持续发展的房产市场模型

建立了Q_n=G+k_1×(1+△x_n)/A_n+k_2H_n+12×△m/Z+L_n房价模型,并对房价的形成、演化机理进行了细致的分析;对各构成要素与房价的相关性进行了定量的分析,计算出各构成要素与房价的相关系数,找出了影响房价的主要因素为:开发利润、可变成本、土地价格;分析了增加经济适用房比例,对平抑商品房的价格的的作用,并通过房价的历史数据来预测今后两年的房价的走向。     

房地产税、供需与房价问题研究

采用2001—2013年中国商品房市场数据,实证检验分析房地产税、商品房供需对房价的影响。研究发现:房地产税对房价具有抑制作用,交易环节和持有环节房地产税对房价同样具有抑制作用,且交易环节房地产税对房价的影响大于持有环节房地产税的影响;代表商品房需求的商品房销售面积对房价有显著正向影响;代表商品房供应的房屋竣工面积对房价有显著负向影响。因此,单纯依靠调节房地产税来影响房价具有一定的局限性,应综合考虑商品房的供需以及供需对房价的影响程度。     

房价与经济发展水平相互关系的门限协整研究

本文主要运用门限协整方法研究我国澳门地区房价水平与经济发展水平之间的相互关系.Copula函数相关性检验发现二者存在着高度的相关性,而且该相关性是非对称的:因果关系检验发现二者之间存在双向的Granger因果关系,协整检验认为二者存在着门限协整关系.同时通过门限协整方程发现,短期房价水平的偏幅过大,将会使房价水平偏离其长期均衡,滋生房地产泡沫.基于分析结果,我们提出了对策建议.     

近三年中国商品房价格与通货膨胀协整关系的实证分析

根据国家统计局2008—2010年最新发布的有关数据,运用实证分析方法和STATA软件,从中国近3年来商品房价格与通货膨胀的月度数据出发,建立包含变量之间关系的计量模型,研究结果表明：通货膨胀对商品房价格波动具有显著影响,符合我国近期商品房价格波动的实际。同时,商品房价格波动与通货膨胀具有较强的相关性,并存在一阶协整关系,持续上涨的通货膨胀将进一步推高商品房价格。因此,政府有关部门应充分利用CPI变化的信息,对房价过快上涨与通货膨胀进行综合治理,既要采取切实有效措施遏制房价过快上涨并防止房地产泡沫,又要有效控制通货膨胀确保国民经济整体健康运行。     

我国软件产业发展与经济增长分析

本文通过计量模型来考察软件产业对经济增长的作用。基于历史数据,对相应时序变量进行了平稳性检验、协整分析、向量自回归模型分析,建立了误差修正模型,进行了Granger因果关系检验。结果表明:我国软件产业与经济增长之间是协整的,软件产业对经济增长有着明显的正相关性,在滞后期内软件产业都是经济增长的Granger原因;从长期来看,软件产业与经济增长存在显著的正相关关系,软件产业对经济增长有着重要的促进作用。     

中国股票市场价格波动对特大城市房价的影响——基于深圳市的实证分析

本文采用2009年1月~2016年4月我国深圳市商品房成交均价,以及上证综指的月度数据就股价对特大城市房价的影响关系进行实证研究。EG协整检验的结果表明,中国股票市场价格与深圳市房地产价格之间存在长期均衡关系;误差修正模型表明,从短期来看,股票市场价格的波动并不会对深圳市房地产价格产生显著影响;格兰杰因果检验表明,滞后一期和二期的股票市场价格变化是深圳市房地产市场价格变化的格兰杰原因,最后提出相应的建议。     

刍议居民储蓄与房价的关系

房价一直以来就是社会大众所关注的焦点问题,近几年房价不断上涨的原因更是引发了学者的广泛探讨。本文从房地产企业资金链的角度,透过房地产企业资金来源与储蓄存款的关系,分析储蓄存款对房价上涨的影响。文章利用1994-2008年城乡储蓄存款与国内商品房平均价格两组时间序列数据,采用协整关系分析方法、误差修正模型(ECM)以及格兰杰因果检验法,检验分析两者之间的关系。     

"土地财政"与房地产价格上涨:理论分析和实证研究

本文通过构造一般均衡模型发现:"土地财政"必然推动房价持续上涨,从而降低居民个人的效用并引起社会公众的不满;房价越高,地方政府的效用就越大,因而地方政府具有推动房价上升的内在激励;由于地方政府的效用与商品房成交量的关系不确定,地方政府一般具有豪宅偏好,而忽视中小户型大众住宅、经济适用房和康租房的供应;给定"土地财政"现状,在地方政府相互竞争情况下,中央政府通过商业银行来控制房价过快上涨存在极大的困难.为证实上述结论,本文通过格兰杰因果检验的方法发现,地价在5个季度内都对房价变化有解释能力;从联立方程模型的估计结果中又发现,供给方程中地价的系数统计显著,地价对房地产价格和成交量具有明显的影响.最后,本文提出了一系列的政策含义.     

北京市新建商品房供给弹性研究——基于存量—流量模型的分析

新建商品房供给价格弹性反映了商品房新增供给量对于价格变化而调整的速度和程度。如果商品房供给缺乏弹性,则房价更多受到需求变化的影响。本文对存量-流量模型进行拓展,以北京市2000年一季度至2011年二季度的数据为样本,采用不同代理变量表征新建商品房供给量测算流量与存量供给的短期和长期供给弹性,结论显示:商品房流量供给短期内无弹性;商品房存量供给缺乏弹性。     

新冠肺炎疫情对房地产价格的经济影响机制研究

我国自2003年开始实行住房制度改革后,住宅商品房平均销售价格以年均8.6%左右的速度增长(2003-2020)。新冠肺炎疫情对经济和贸易带来了巨大的影响,但是根据国家统计局的数据,部分城市的房价不降反升。本文分析了房价与社会融资规模、物价指数、房地产存量、房地产投资、社会消费之间的关系,通过建立多元线性模型进行OLS回归,并在回归中逐步剔除影响不显著的变量,以研究新冠肺炎疫情对房地产价格的经济影响。通过研究发现：社会融资规模增加使得房价上涨,房地产竣工面积规模增加使得房价下降;物价指数、社会消费品零售总额等因素与房价的相关性不明显。最后,根据研究结果提出相应的政策建议。     

长沙市房价与地价关系研究——基于协整和格兰杰因果关系检验的分析

利用长沙市2001年到2009年的房屋销售价格指数和土地交易价格指数的季度数据为样本,对房价和地价之间的关系进行分析,用Granger因果检验的方法对长沙市的房价与地价之间的关系进行实证分析,并建立误差修正模型(VEC)分析房价和地价之间的关系,得出下面的结论:房价和地价具有较高的相关性,两者存在协整关系,短期而言,房价和地价之间不存在明显的Granger因果关系;长期而言,地价与房价之间存在一定的因果关系,地价是房价的Granger原因。建立误差修正模型,进行分析,得到结论:地价上涨对房价上涨有一定的推动作用。因此,要抑制房价过快上涨,抑制土地交易价格上涨比较有效的手段。     

房地产价格变动对CPI影响的实证研究

文章基于E-G(Engle-Granger)两步法协整检验和ECM模型使用2005.7-2010.12月度数据进行我国房地产价格对CPI长期和短期影响关系的实证研究。结果表明,房地产价格对CPI既存在明显短期影响又存在长期持续影响,短期内房地产价格每增长一个百分点将引起CPI增加0.1478个百分点,长期内房地产价格每增长一个百分点将引起CPI增加0.1280个百分点。鉴于目前我国CPI中并不包含房价,而房价对CPI又体现出如此显著的影响,本文提出应将房价纳入我国CPI的建议。     

商品房价与居民可支配收入协整与Granger因果关系检验——以长沙市为例

文章利用湖南2000—2009年的相关数据,基于协整检验与格兰杰因果检验结果,并通过建立向量误差修正模型,对改革开放后长沙市商品房价格和城镇居民收入进行了实证分析。研究结果表明城镇居民收入是商品房价格形成的因素之一。     

南京市房地产泡沫实证分析

运用房地产开发投资占固定资产投资的比例、房价收入比、商品房施工面积与商品房竣工面积之比、商品房价格升幅与GDP增幅的比值这四个指标,并引入房地产泡沫综合指数,对南京市房地产市场泡沫进行实证分析,结果与现实吻合。     

房价上涨如何影响了工业产出

为探究房价上涨对工业生产的作用机制,首先基于理论视角对房价如何影响房地产投资、劳动力成本进而影响工业产出进行了论证,基于2003年~2017年全国时间序列数据,构建VAR模型实证检验了房价上涨对工业产出的影响机理。结果表明:房价上涨对工业产出具有"先促进,后抑制"的作用;房价上涨,一方面通过促进房地产投资增长抑制工业产出,另一方面通过提高工业企业劳动力成本抑制工业产出;短期内工业产出对房价的冲击响应较为灵敏且强烈,但长期来看房地产投资、劳动力成本的影响力会逐渐显现,且房地产投资最终成为了解释工业产出的主导因素。     

存款利率、贷款利率、汇率与房价的实证研究——基于北京市2004—2011年的数据

基于北京市2004—2011年的数据,选取存款利率、贷款利率、汇率和房价为变量,运用ADF单位根检验和协整检验等计量方法对北京市的存款利率、贷款利率、汇率和房价之间的关系和作用机制进行了实证研究,发现存款利率对房价的影响并不显著,贷款利率对房价存在显著的正向影响,汇率与房价之间具有相反的变化趋势。在现阶段,完善利率和汇率政策,有利于保持中国房地产价格的稳定。     

基于主成分分析对地产商业价格影响因素的研究

为了分析房价影响因素,本文首先借鉴历史文献中的影响因素进行回归分析,其次使用主成分分析方法消除多重共线性对模型的干扰。对数据进行平稳性检验、协整检验,并使用Eviews软件构建回归模型。影响房价因素主要是地区生产总值、全社会固定资产投资、城市人口密度和城镇居民人均可支配收入,最后结合模型对主要影响因素进行经济层面的分析并提出减缓房价上升的建议。     

少子老龄化与中国房价波动的动态传递——基于1999-2013年省际面板数据的VAR模型分析

分析了我国人口少子老龄化的现状,基于1999—2013年省际面板数据构建了房价的向量自回归(VAR)模型,选取少儿及老年抚养比两个人口子结构为影响因子,采用面板协整检验、脉冲响应分析等方法,探讨了少子化与老龄化对房价的动态影响及区域差异。研究表明,人口年龄结构变化对房价波动具有显著的动态传递效应。     

租金房价比失效了吗——基于四大城市的经验研究

本文基于住房使用成本模型,通过构建租金和房价变动的预测模型,并使用北京、上海、广州和深圳四大城市1993年第二季度至2010年第一季度的时间序列数据,考察了租金房价比对未来租金和房价变动的预测能力。研究发现：（1）北京、上海的租金房价比与未来房价变动呈负向关系,与现值模型预测相反,而深圳的二者关系为正,广州的租金房价比对于未来房价变动不存在统计意义上的预测能力;（2）北京、广州和深圳的租金房价比可以预测未来的租金变动率,二者呈反向关系,上海的相应统计值不显著。本文的经验结论表明,租金房价比作为估值指标在中国城市住房市场上的适用性值得谨慎判断。