影响房地产价格因素的计量分析

一、影响房地产市场价格的几大因素(一)初步分析首先,房地产作为一种商品,与一般商品一样,其均衡价格由供给和需求决定并因供求双方力量对比的变化而变化。供给和需求是形成价格的两个最终因素,其他一切因素,要么通过影响供给,要么通过影响需求来影响价格。其次,房地产作为一种特殊的商品,具有投资价值,房地产的价格形成又有不同于一般商品的地方,它的价格极易受到宏观经济因素及政府相关政策等宏观经济环境的影响。     

贵阳市房地产价格影响因素及发展趋势分析

一、贵阳市房地产市场价格发展情况综述贵阳市是贵州省省会,贵州省第一大城市,市域总面积8034平方公里,市区面积2403平方公里,主城区面积170平方公里。2010年第六次人口普查全市常住人口为432万,城镇人口295万,占比68.13%。其中90万人集中在核心地区36平方公里的土地上,人口密度达到25000人/平方公里。据调查,北京由四城区组成的首都功能核心区,人口密度为22394人/平方公里;香港市区香港岛、九龙、新九龙和荃湾各地市区范围内的人口密度为20300人/平方公里。     

影响我国房地产价格因素分析

房地产行业是中国国民经济的主导产业,在现代社会经济生活中有着举足轻重的地位。近些年中国经济保持如此高速的发展,其背后有着鲜明的中国特色,即房地产行业的拉动作用十分明显。当然,由于地产经济过热导致价格过高,由此也产生了一定的社会问题。本文就简单阐述房地产行业发展现状及其在国民经济发展中的重要作用,并运用西方经济学的知识,简析影响房地产价格的因素,并就促进房地产业平稳、健康发展提出相关意见与建议。     

浅析我国房地产的价格影响因素

随着我国国民经济的不断发展,房地产业的发展已成为我国国民经济中的重要部分。房地产业发展的是否稳定直接关系到我国国民经的发展。但是,房地产业的过度开发使得房地产价格居高不下、持续上涨,如果不能及时对房地产价格进行调控,将为我国的国民经济发展带来重大的负面影响。因此,分析房地产价格的变动因素,寻求有效的房地产价格控制对策是我们要关注的问题。     

影响房地产价格因素的计量分析

一、影响房地产市场价格的几大因素 （一）初步分析 首先,房地产作为一种商品,与一般商品一样,其均衡价格由供给和需求决定并因供求双方力量对比的变化而变化。供给和需求是形成价格的两个最终因素,其他一切因素,要么通过影响供给,要么通过影响需求来影响价格。其次,房地产作为一种特殊的商品,具有投资价值,房地产的价格形成又有不同于一般商品的地方,它的价格极易受到宏观经济因素及政府相关政策等宏观经济环境的影响。     

影响玉溪市房地产价格波动的因素分析

改革开放30多年,我国经济发展突飞猛进,随着住房制度的深入改革,房地产业在国民经济中发挥的作用越来越重要。近年来,中国房地产价格呈现普遍上涨趋势,虽然央行已多次调整货币政策,中央政府也连续出台多项严厉的宏观调控措施,如"国十一条"、"新国十条"、"新国八条"等对房价进行调控,但是玉溪市房地产价格仍然出现了增长幅度与城市经济发展水平不相符、与居民收入水平不协调的现象。本文选择了玉溪这样一个地处我国西部的四线城市作为研究对象,采用理论研究和实际分析相结合的方法,具体分析影响玉溪市房地产价格波动的因素。根据分析不同因素对玉溪市房地产价格的影响程度,以及货币政策对房地产价格的影响程度,以及是哪些因素干扰和弱化了货币政策的调控效果。对于执政当局针对玉溪这样的中小城市的房地产市场如何进行有效调控,合理把握节奏和力度,促进房地产市场健康有序发展具有一定的参考价值。     

关于房地产价格变动影响因素的实证研究

房地产市场调控的成效取决于调控的切入点,即寻找引发房地产价格上涨的关键性因素.因此,本文以2008-2014年我国31个省、市、自治区的面板数据为基础,通过相关性分析和多元回归分析的方法找出影响房地产价格的主要因素,并在此基础上提出了相应的对策建议.研究结果发现,竣工房屋造价、土地价格、城镇居民人均可支配收入和城镇化率是引起房地产价格变动的最主要因素.     

房地产价格影响因素的解释结构模型分析

针对房地产价格受多方面因素的影响,因素间的关系错综复杂的情况,运用解释结构模型(ISM)对房地产价格影响因素系统进行分析并构建了影响因素的层阶结构图,对结果进行了探讨,为理清房地产价格影响因素的关系提供理论参考。     

城市住宅价格影响因素分析——基于特征价格模型的研究

本文借鉴现有的Hedonic特征价格模型,尝试构建了城市住宅价格的Hedonic模型。并以"中指指数数据库"提供的相关数据为基础,对模型进行了拟合分析,得出了可供实际使用的计量经济学模型,对研究其他类型房地产的定价问题具有一定的指导意义。     

我国房地产价格与通货膨胀的关联关系及其影响因素

基于1999～2011年的季度数据,运用考虑外生政策变量的多变量SVAR模型检验我国房地产价格与通货膨胀之间的关联及其影响因素,研究表明:我国房地产价格与通货膨胀之间存在关联关系,并且受到流动性水平、工业产业产能、利率、市场预期、工资水平、调控政策等因素的共同影响,其中货币因素是主要因素之一,而宏观调控政策对房价的作用最初则表现出紧缩失灵、扩张有效的态势,特别是对房价的调控,存在较长时滞,因此,必须坚持调控政策不动摇。     

房地产价格影响因素的解释结构模型分析

针对房地产价格受多方面因素的影响,因素间的关系错综复杂的情况,运用解释结构模型(ISM)对房地产价格影响因素系统进行分析并构建了影响因素的层阶结构图,对结果进行了探讨,为理清房地产价格影响因素的关系提供理论参考。     

海南房地产价格影响因素的实证研究——基于VAR模型的分析

本文采用1987-2009年海南省年度数据分析国内生产总值、通货膨胀率、旅游收入、城镇居民可支配收入、贷款利率和城市人口总数等因素对海南房地产价格的影响效应.研究结果显示:海南经济增长、通货膨胀率、城镇居民可支配收入和旅游收入是引起海南房地产价格波动的原因;海南房地产价格与贷款利率和城市人口总数之间不存在格兰杰因果关系...     

基于Panel Data模型的内蒙古房地产价格影响因素的区域性差异研究

以地方GDP、地方财政收入、职工平均工资、房地产开发投资额为影响内蒙古房地产价格的主要指标,选取2001-2014年内蒙古12个盟市的相关数据,运用面板数据模型,将12个盟市分为中、东、西三个区域,并对影响三个区域房地产价格的因素进行差异性分析.结果表明,内蒙古房地产价格的影响因素确实存在明显的区域差异.地方GDP对房地产价格的影响在西部最强,中部次之,东部不显著;财政收入和房地产开发投资额对房地产价格的影响程度并不大,明显小于另外两个变量;职工平均工资对中、东、西部的影响东部最大,中部次之,西部不显著.     

我国房地产价格的影响因素及其合理性研究

借鉴已有的理论与实证研究成果,构建房价的理论模型,然后利用我国2000年第一季度～2007年第二季度的数据进行实证研究,结果表明:居民可支配收入和土地价格与我国房价成正相关关系;而实际利率与我国房价成负相关关系.据此采用协整分析和H-P滤波,分析我国房地产均衡价格水平,以及房地产价格偏离均衡价格的程度,认为我国房地产市场价格的偏离主要受部分地区的影响,存在"局部泡沫".     

基于面板分位数回归的住宅价格影响因素分析

采用面板分位数回归方法,以全国35个大中城市为样本,利用2006—2015年的数据,对影响住宅价格的因素进行研究。结果表明：土地价格、人均储蓄余额、在岗职工平均工资、人口密度、空气质量对住宅价格有正向影响,每亿人医院或卫生院数量对住宅价格有负向影响;并且不同分位数水平下各影响因素的作用大小具有明显差异。研究结论对不同城市依据自身特征采取相应的调控政策具有一定的参考价值。