论我国房地产价格因素

近年来,我国高速增长的房地产价格让大多数人的收入难以承受,这种现象引起了社会各界的广泛关注和忧虑,更成为政府关注的焦点。本文试图对影响我国房地产价格走势的各种因素作一梳理,希望能对房地产市场参与者起到抛砖引玉之用。     

简析影响房地产价格的因素

房地产价格的变化对政府、开发商和消费者都会产生重大的影响,房地产价格关系到国计民生,是一个十分敏感的问题。影响房地产价格的因素是错综复杂的,众多因素相互交织,共同塑造了房地产价格。影响房地产价格的因素主要有自然因素、成本因素、经济因素、政策因素以及心理预期因素等等。     

影响房地产价格的主导因素及调控策略分析

本文从正常需求和非正常需求分析导致房地产价格上涨的基本因素和抑制房地产上涨的主要手段,对土地市场在房地产价格中起到的关键作用提出自己的看法.     

我国碳排放驱动因素的动态轨迹研究

从时间和空间两个维度对我国经济增长过程中的碳排放驱动因素作用力强度进行动态分解,结果发现,时间维度上,经济效应、能源规模效应、人口效应和技术效应呈现不规则交替状态,驱动碳排放作用力排序和当年我国经济驱动产业趋同;在空间维度上,经济重心向西部方向转移过程中伴随碳排放同方向的移动,经济效应驱动二氧化碳的排放,而人口因素并没有向西转移的痕迹,尽管国家支持西部能源产业技术的提高,但技术因素对减排的作用依然在东部地区。最后,针对文中碳排放驱动因素主要是经济效应和能源规模效应的结论,提出调整产业结构可实现经济增长和碳减排双赢目标的政策建议。     

我国房地产价格波动规律及影响因素分析

房地产是我国重要的经济产业,其价格在一定程度上会影响社会稳定,因此,房地产价格波动必须控制在合理范围内。本文主要阐述了我国房地产价格波动规律,并深入分析影响房地产价格波动的主要影响因素,以此来增强对房地产价格波动的了解,从而合理控制房地产价格。     

我国房地产价格的影响因素分析

房地产价格问题不仅关系到国民经济的持续健康发展,更关系到人民的切身利益、社会的和谐和稳定。因此,房地产价格波动已经成为众多学者研究的问题。本文研究了影响房地产价格的有关因素,探求稳定房地产价格的途径,从而有利于我国房地产市场的可持续发展。     

房地产价格未来走势的因素分析

近年来,在全国多个行业受金融危机影响出现下滑的大环境下,房地产市场却出现一枝独秀的火暴局面,房产价格大幅上涨,如今已经超过了2007年的价位.本文对未来影响中国房价走势的因素进行了正反两方面的阐述.     

关于房地产价格波动经济影响因素的探讨

在2003年到2007年的这几年之中,由于政府经济政策向固定资产倾斜,导致我国近几年的固定资产投资过热,从而带动我国的房价飞速上扬.在市场经济环境下,政府的经济政策只是众多影响我国房价的因素中的一个,其中经济因素对我国房价的影响也非常重大.本文将着重探讨影响我国房地产价格的各种因素中经济因素对房地产价格波动的影响.     

我国房地产价格影响因素分析

近几年,随着房地产行业价格逐年上涨,导致房价涨幅过快,房产价格的过高也给人民生活带来了沉重的负担,也严重影响了国民经济。因此,分析影响房地产价格的因素,可以使政府对于房地产行业有的放矢的采取调控措施,实现房地产行业健康、持续、稳定发展。本文主要通过对房地产行业的现状,列举影响房地产价格的因素,并相对应的提出解决措施。     

房地产价格波动的政策影响因素分析

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,影响房价的政策因素主要在于国家金融政策、土地政策、国家公共住房政策等方面.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现状及其形成原因,就政府如何从根本上抑制房地产价格提出建议.     

特征价格法在房地产价格指数中的应用

特征价格法（Hedonic method）是将房地产价格变动中的质量特征因素进行分解，以显现出各项特征的隐含价格。并从价格的总变动中逐项剔除质量特征变动的影响，达到仅仅反映纯价格变动的目的。本文通过双重Imputation过程估计缺失价格和剔除异常值的影响，解决了可比性问题，并增强了Hedonic模型的稳定性。     

基于空间计量的房地产价格影响因素分析

现有文献大都认为各个地区的房地产价格是相互独立的,而事实上,空间依赖的存在会使得回归结果是有偏的。本文首先利用全局空间自相关指标(Moran’s I统计量)和局部空间自相关指标(LISA指标)检验我国房价的空间自相关,结果显示我国房价存在空间自相关。然后利用1999-2009年的省际面板数据,运用广义空间面板数据模型分析全国范围以及东、中、西部分区域房价,结果表明,在考虑了房价的空间相关性后,我国各区域房价的影响因素已不尽相同,东部地区房价基本完全由空间因素决定,西部地区房价由供给和需求等因素决定,而全国范围及中部地区房价受两者的共同影响,利率和汇率的变化对我国房价无显著影响。     

中国房地产价格波动区域差异的实证分析

本文首先定性地比较了各地房价的波动,发现其波动具有明显的地区不平衡性。进一步,本文基于误差修正模型形式的paneldata模型讨论了房价区域波动的差异,并分析了造成各地区房价波动差异的原因,尤其是货币政策效应的区域差异。结论如下:无论是房价的长期趋势还是短期波动,信贷规模对东、西部地区影响都比较大,中部地区较小,表明政府实施的信贷政策对调控东、西部地区的房价是有效的。实际利率对各区域影响差异不大,且影响较小。人均GDP无论长期还是短期对中部地区房价影响都比较大,表明中部地区房地产市场的发展更多地依赖于该地区的经济发展状况。房价的预期变量在东部地区对房价的短期波动有较大影响。     

中国房地产价格波动与宏观经济——基于SVAR模型的研究

房地产价格与宏观经济有着紧密的联系。本文利用1999年1季度至2009年2季度的居民消费价格指数、国内生产总值、货币供给与住宅价格指数的季度数据,应用结构向量自回归模型估计了供给冲击、需求冲击与货币政策冲击对中国房地产价格变动的动态影响以及房地产价格冲击对通货膨胀率、国内生产总值增长率与货币存量增长率变动的动态影响。结果显示正向的房地产价格冲击最终导致通货膨胀率和国内生产总值增长率上升到一个新的高度,使货币供给增长率下降到一个较低的水平;而正向的供给冲击、需求冲击与货币政策冲击最终均导致房地产价格增长率上升到一个新的高度。     

收入差距与中国房地产价格:理论与实证——兼论当前房地产调控的有效性

本文从房地产同时具有消费属性和资产属性出发,通过构建一个理论模型,分析收入差距对房地产价格的影响机制,理论模型认为收入差距对房地产价格具有正向影响,经济的基本面和房地产的基本面对房价的上涨不具有完全的解释力。在理论模型的基础上,利用中国的数据实证分析收入差距对中国房地产价格的影响,实证结果表明收入差距对房地产价格具有显著的正向影响,说明中国当前较大的收入差距是房地产价格上升的重要影响因素。     

中国房地产价格波动风险的稳健性测度

近几年来,中国房地产价格的快速上涨,已经超出了居民的可忍受程度。房地产价格严重偏离其均衡价格水平,会对国民经济造成严重的负面影响。笔者首先分析了房地产价格上涨的成因及危害,然后通过指标法、因素回归法和局部均衡法测度了2004年以来中国内陆各地区的房地产价格偏离均衡价格情况,研究发现:2004年~2013年中国房价呈现直线上涨趋势,房价在地区间存在集聚自相关效应。房价高的东部沿海地区比房价低的中西部地区偏离均衡水平程度更加严重。     

信贷规模与房地产价格的非线性动态关系研究

本文运用非线性平滑转换模型对我国房地产价格与信贷规模的动态关系进行了研究,研究发现:2000年到2009年我国信贷规模的变动是房地产价格变动的格兰杰原因,信贷规模对房地产价格存在非线性影响,两者之间的关系适合使用LSTR1模型来拟合,当信贷规模的增长超过45.76%时,信贷规模的变动会对房地产价格产生影响,前一期和当期信贷规模增加1%,会分别导致当期房地产价格上涨0.3135%和0.0970%。研究结果的政策含义是只要房地产信贷规模控制在适当的范围,信贷规模的变动对于房地产价格的上涨就会有显著减弱,本文进一步指出在这种情况下,只有合理控制其他推高房地产价格上涨的因素才可能取得良好的调控效果。     

我国银行信贷与房地产价格关系研究

文章对银行信贷与房地产价格之间的互动关系进行了完整的作用机制分析,并使用更细致和精确的数据建立VAR模型进行了实证研究。研究发现,银行信贷扩张与房地产价格上涨具有明显的相互推动和加强的作用。具体而言,房地产开发商贷款和个人购房贷款对房价都具有显著的正向影响,同时对来自房价冲击的响应也都是正向的。并且,在房价持续高速上升时期,房地产贷款规模对房价的影响力明显超过贷款利率。     

房地产泡沫国际比较及中国房地产业发展

本文对比研究了日本和美国的房地产泡沫,分析了房地产泡沫产生的原因。总结了一些共同点,并对中国房地产的供求关系进行了分析。本文认为,由于中国仍处于高速增长阶段,城市化水平仍然较低,并且房地产业是半市场化的,因此即使存在泡沫,也不会出现日本式崩盘。     

计划生育、城市化与我国房地产市场的发展

计划生育由于影响人口的增长与人口结构的变化从而在一定时期推高房地产需求,但长期将缩减房地产需求;城市化由于影响人口的迁移从而长期地推高房地产需求,但其边际效应也将趋于递减。所以,随着时间的推移,房地产市场的供求关系向供过于求转变。而目前存在两个重要的加大房地产市场杠杆的因素：“打捆贷款”与“预售制”,他们在供不应求的时候通过加速供给的形成而使各方皆大欢喜,在供过于求时却放大了房地产市场的金融风险。