论房地产泡沫预警系统

明确了房地产泡沫预警系统的涵义与特征,阐述了房地产泡沫预警系统的功能与作用,提出了房地产泡沫预警系统的设计构想,以期能对完善房地产泡沫预警系统理论研究与防范我国的房地产泡沫有所裨益。     

城市房地产预警系统的设计与开发

本文将计算机信息系统建模技术引入到城市房地产预警领域,探讨设计与开发城市房地产预警系统的技术与方法,并以武汉为例,开发实用的城市房地产预警系统。     

房地产预警系统研究现状综述

房地产业已经成为了一个国民经济的支柱产业,如何客观反映房地产业过冷或过热,近年来一直是学者关心和研究的重心。从经济预警的角度出发,总结了目前中国房地产预警系统的一般理论、方法,重点对预警方法进行阐述,指出需要解决的问题和进一步的研究方向。     

关于房地产价格泡沫分析模型的研究综述

改革开放以来,随着中国经济的快速发展,房地产行业作为国家经济的支柱产业之一,其发展备受瞩目,本文回顾了国内外学者关于房地产价格泡沫产生的原因主要包括投机,银行信贷支持,金融系统过度支持,总结了相关的分析模型,分析房地产价格泡沫的危害,应对房地产泡沫的解决措施。     

基于租赁价格的房地产价格泡沫测度研究——以广州市房地产价格数据为例

在对房地产基础价值进行界定的基础上,提出了基于房地产租赁价格并考虑通胀因素的房地产价格泡沫测度方法。利用广州市2001-2013年的相关数据,对房地产价格泡沫程度进行了分析,并提出了相应的警戒标准,进而得出结论:以广州市为代表的一线城市的房地产价格尚未达到30%的泡沫警戒线,房价涨跌幅度仍属市场机制调节的正常范围,因而没有必要采取非市场调节手段干预房价的正常波动。     

基于租赁价格的房地产价格泡沫测度研究--以广州市房地产价格数据为例

在对房地产基础价值进行界定的基础上,提出了基于房地产租赁价格并考虑通胀因素的房地产价格泡沫测度方法。利用广州市2001-2013年的相关数据,对房地产价格泡沫程度进行了分析,并提出了相应的警戒标准,进而得出结论：以广州市为代表的一线城市的房地产价格尚未达到30%的泡沫警戒线,房价涨跌幅度仍属市场机制调节的正常范围,因而没有必要采取非市场调节手段干预房价的正常波动。     

房地产价格泡沫与货币政策的调控

改革开放以来,随着经济的持续发展,我国房地产业也有了飞速发展。房地产业的发展对推动经济增长起着重要的作用,同时,由于一些不利因素的影响,也给我国国民经济和生活带来负面效应,主要体现在房地产价格泡沫上,与此同时,国家货币政策的也要对此做出相应的调控,以此来保证整体经济的平稳发展,平衡国民生活体系。     

当前房地产价格分析

2006年上半年是房地产行业颇为不平静的一段时期,国务院、央行等机构相继出台了一系列宏观调控措施。全国房地产价格增势普遍趋缓,某些地区房价出现下跌现象。2006年下半年房地产行业的走势受到多方面的关注。在通过对国内房地产行业现状的描述和分析,得出我国房地产行业的趋势预测和相关政策支持。     

从需求侧看房地产价格

大多数经济学家、金融界人士和政府官员都认为我国大中城市的房地产已经出现了泡沫。是否存在泡沫有多种判断角度．最主要的判断是价格是否虚高．或者价格是否严重地脱离成本。媒体上讨论房地产价格的文章．十之八九都是从成本方面分析的．因为成本是比较实际的,钢材水泥的价格、劳工的价格．都有数据可寻。而土地价格比较虚．所以讨论的文章也比较少。     

房地产预警指标体系设计研究

经济运行的规律及我国房地产业的发展现状要求建立科学、有效的监测预警系统,这对于引导房地产业沿着健康的道路发展,促进资源的合理利用,具有十分重要的理论和实践意义,而如何依据社会再生产的逻辑关系,正确选择能反映房地产产业经济运行过程中主要方面的运行特性和各方面关系的经济指标,是建立科学、实用的房地产监测预警系统的重要前提,本文通过采用“第一主成分”分析法以及相关性分析等一系列定量分析方法,同时结合定性分析方法,探讨了如何建立符合房地产自身特点的预警指标的问题,并以武汉市为实证对象设计建立了一套房地产预警指标体系。     

风险预警模型在房地产企业资金管理中的应用探讨

房地产企业资金管理普遍存在负债比例高、资金沉淀严重、投资行为盲目、融资形式单一、资金管理不善等问题。风险预警模型有预知风险、控制风险、防范风险等功能,运用风险预警系统对房地产行业进行监测、预测并判断其景气状态十分必要。选择了灰色风险预警模型和营运资金周转率作为房地产企业资金管理预警模型的核心指标,设计了房地产资金管理风险预警模型的具体算法和资金管理风险预警模型在房地产企业的具体应用。     

基于Web和数据仓库的房地产市场预警预报系统研究

介绍了基于Web和数据仓库的房地产市场预警预报系统的体系结构，探索设计了房地产市场预警预报系统的技术与方法，并提出了基于Web和数据仓库的房地产市场预警预报系统的完整解决方案。     

2012年陕西省房地产价格分析

2012年陕西省房地产价格出现先抑后扬、平稳中温和上涨的整体运行态势。政府的宏观调控政策、房地产供给加大以及建造成本的提高等是影响房地产价格主要原因。预计2013年陕西省房地产价格变化的总体趋势将稳中有升。为稳定陕西省房地产市场,文章提出相应的对策建议,如政府应"微调"定向宽松刺激刚需与坚持房地产调控不动摇的"双重标准"同时执行;加强保障性安居工程建设等。     

房地产上市公司Logistic预警模型研究

目前,从整个房地产市场来看,随着房贷新政的作用延续,开发商的融资渠道压缩。投资者纷纷立场,购房者购房趋于理性。开发商受资金链压力,建立预警管理体系可提升企业的反应能力。因此,基于我国房地产行业背景,建立针对房地产企业的财务预警系统,非常具有现实意义。论文以我国61家上市房地产公司为研究样本,其中主要包含A股企业以及少部分的B股企业。并根据是否为ST公司分为正常和危机公司两类,基于主成分分析法和Logistic回归分析,利用SPSS经济统计软件,对各上市公司的财务指标数据进行分析来构造财务预警模型,最后再对构建的预警模型进行回判和最优度拟合检验,估计模型预警效果。     

上海住宅价格的解释——基于自回归均值回复模型的分析

使用1998年1月至2013年7月间月度上海住宅价格指数,采用自回归均值回复模型（ARMR）,尝试对上海住宅价格进行解释。模型效果测试表明模型与实际住宅价格指数之间匹配良好。上海房价均衡月度增长率为0．77％;自回归系数显示43％的前两个月增长率将持续到当月;均值回复系数表明如果上月房价高出（低于）均衡水平1个百分点,下月房价增长率将下降（增加）大约0．022个百分点。     

政策调整对我国房价的冲击效应研究——基于小波多分辨率分析与干预分析模型

借鉴货币最优政策模型,从机理上分析了房地产市场的变动规律,发现推动房价正常上涨的本质在于成本推动以及人口迁移下对住房的刚性需求,其他政策虽然短期内可调节房价波动,但长期过度使用会导致房价不可逆转的畸形。进一步基于小波多分辨率分析与干预分析模型讨论了我国政策冲击下的房地产市场发现:房价波动短期内会影响房地产销售,但长期内房地产销售不受房价波动影响,房价上涨与销售额增长均具有自身内在的推动力;政策调整对房价调控的冲击出现逆效性,短期内可以抑制房价上涨,长期内则会造成房价的更大波动。     

对我国房地产市场宏观调控制度建设问题探讨

房地产业作为我国国民经济的支柱产业,其能否稳定发展直接关系到我国宏观经济运行态势。当前,为了控制房地产的过热发展,应加强和完善对房地产市场宏观调控制度建设。