基于FAVAR模型的货币政策的房价传导机制研究

货币政策的房价传导机制近年来备受各界关注.本文采集了从2000年第1季度到2009年第3季度的152个变量的间序列数据,构建房价对货币政策传导效应的FAVAR模型,对房价在货币政策传导机制中的有效性进行了理论和实证研究.研究发现,在我国存在货币政策的房价传导机制.具体表现为:①相较于货币供应量而言,利率对房价的影响较为明显,利率和房价呈反向关系.②房价的投资效应强于财富效应,房价短期内存在挤出效应,长期才显示出微弱的财富效应,不同类型房屋价格的投资效应和财富效应有所差异;③房价通过消费渠道对货币政策的传导较为通畅.     

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。     

房价与地价关系的因果检验:1998-2006

文章在考虑通货膨胀的条件下,利用我国1998-2006年的房价和地价的季度数据建立误差纠正模型(ECM),使用Granger因果检验方法对我国的房价和地价的关系进行实证检验,得出结论:短期而言,房价对地价没有影响,而地价是房价的Granger原因;长期来说,房价和地价存在双向因果关系.因此,要控制房价,短期内关键是抑制地价过快上涨;长期则要通过合理安排土地供给,加强住宅的建设规划引导,从而避免房地产价格的大起大落.     

南宁市房地产泡沫研究

通过R—K模型对促使南宁市房价上涨因素分析,发现促使南宁市房价上涨的因素确实存在,而且南宁市房价上涨幅度脱离了实际经济的支撑,存在一定的泡沫。同时,提出有效的防范房地产泡沫的对策。     

区域房价空间与时间扩散效应的实证研究

为探讨区域房价的空间与时间扩散效应,本文综合运用空间动态面板数据模型和局部线性投影法得到全国范围及东、中、西部地区房价的空间脉冲响应函数,这恰是传统计量模型与脉冲响应函数无法实现的。实证结果表明,在东部地区内,空间扩散效应(持续三个季度)与时间扩散效应(持续六个季度)同时存在,而在中、西部地区只存在时间扩散效应,分别持续五个季度与两个季度。与传统实证结果相比,在考虑了房价区域相关后,体现经济基本面的各变量对房价的影响在时间长度和大小程度上皆变弱。     

俄罗斯经济发展形势的分析与预测

本文采用俄罗斯2002-2013年的季度数据作为样本,主要分析了季节性差分自回归模型——SARIMA模型在俄罗斯季度GDP预测中的应用,通过相应的分析最终得到了SARIMA(1,1,0)(1,1,0)4为俄罗斯季度GDP的最优预测模型.通过该模型对俄罗斯短期和长期经济发展形势进行了预测,得出俄罗斯未来四年的GDP年增长率在2.3％左右,长期的经济增长率在2.1％左右,经济形势依然不容乐观.     

利率对我国房价调控效应的实证研究

理论研究表明利率对房价的影响方向取决于房地产需求和供给对于利率变动反应的敏感性,但实践检验结论不一。为此,文章首先通过建立一个动态随机一般均衡模型(DSGE),从理论上分析了利率对房价的影响,然后基于我国1998年1季度-2013年4季度的房价和利率数据,采用协整、向量误差纠正模型和基于VAR的脉冲响应、方差分解等手段实证检验了利率调控我国房价的数量效应。研究发现,长期中利率推动了我国房价的上涨,但脉冲响应和方差分解表明利率对房价上涨的推动作用有限;VECM估计表明短期中调整利率与房价向其长期均衡水平回归的动态机制不存在,房价会进一步偏离其均衡状态,这意味着短期中利率对房价的调控效应更差,房价会进一步上涨。     

基于协整和向量误差修正模型的中国主要城市房价的联动效应研究

针对中国城市房屋销售价格是否存在关联的问题,我们综合运用协整检验、误差修正模型、向量误差修正模型、脉冲响应分析及方差分解等方法分析了自1999年1季度至2008年3季度间中国副省级以上城市房屋销售价格的关联。结果表明：（1）北京、天津、上海等直辖市房屋销售价格具有较强影响力,仍是主要调控对象;（2）沈阳,南京等城市房屋销售价格具有一定影响力,应当受到关注;（3）青岛是整个城市房价体系中最为活跃的城市,调控其房价对于稳定整个城市房价体系有显著作用。由此可见,抓住最具影响力的城市进行房价调控,能够更有效地对整个房价体系的波动进行控制,从而使房价保持在合理范围内,最终实现构建和谐社会的目标。     

房价过高的原因及对策分析

房地产是我国的支柱产业,但居高不下的房价对居民生活和经济发展都产生了一定的影响,近期房价过高已成为人们关注的一个热点话题.本文针对我国目前的房价现状,分析了房价过高的原因,并将其对房地产的协调健康发展、社会的稳定、金融的稳定运行、经济结构的调整、居民收入差距等方面的影响进行了论述,提出了有关抑制房价的方法和对策.     

宁夏银川市房屋销售价格指数未来走势的预测分析——基于ARIMA模型

本文选取了宁夏银川市2001年1月到2011年9月的房屋销售价格指数季度数据,建立ARIMA(p,d,q)时间序列模型,对未来一段时问的房屋销售价格指数进行了预测.实证分析结果表明,所选模型能较为精确地预测银川市房价走势情况,预测结果是比较合理和可靠的.     

中国股票价格与房地产价格关联性研究

选取2006年以来的季度数据深圳房价与深证指数为基础样本,分别进行统计分析,建立股利折现模型,最后得出中国房地产价格与股票价格间存在相关性,滞后四期的深证指数是深圳房价的格兰杰原因。在深圳,股价对居民的消费支出无财富效应。     

2010年中国房地产预测:春暖秋凉震荡增长

据中国社科院财贸所近期出版的《中国住房发展报告》预测：2010年第1季度至2010年第4季度房价将呈现春暖秋凉、震荡增长现象。     

2010年中国房地产预测：春暖秋凉 震荡增长

据中国社科院财贸所近期出版的《中国住房发展报告》预测：2010年第1季度至2010年第4季度房价将呈现春暖秋凉、震荡增长现象。     

住房价格、消费与中国货币政策最优选择:基于异质性房价预期的视角

在异质性房价预期和流动性约束条件下,本文构建了包括家庭消费决策、企业生产决策以及中央银行货币政策决策的理论模型。在此基础上,本文采用混合的RBC-VAR方法和1998年1季度至2010年3季度的数据模拟分析了住房价格、消费和货币政策选择之间的关系。结果表明:预期房价上涨的家庭越多,住房价格波动对消费波动的影响越大;贷款价值比越高,住房价格波动对消费波动的放大效应越强,但经验证据并没有支持这种放大效应;盯住住房价格的货币政策获益很少,其在减少产出波动的同时增加了通货膨胀波动。因此,中国人民银行应遏制房价偏离均衡的上涨,尤其是房价上涨预期,但货币政策不宜盯住住房价格。     

普通住宅房价与地价因果关系的检验及其政策含义

本文在综述房价与地价关系研究成果的基础上,结合土地市场与住宅市场二者属性,构建一个认识房价与地价关系的基础。理论研究表明,在不完全竞争的市场中,地价是房价上涨的一个重要但非决定性因素,土地需求作为引致需求受房价影响较大。同时,本文利用1998年至2009年季度数据对房价和地价进行G ranger因果关系检测,计量结果表明：短期内房价与地价互为影响,房价对地价影响更为显著;长期内,房价是地价的G ranger因,而不是相反。计量结果可以揭示房地产市场信号短期与长期传递的机制。在此基础上,本文提出房地产市场治理的应对之策。     

基于房租资本化模型的我国房地产泡沫实证分析

金融危机下低迷了一整年的我国房地产市场在2009年4月迅速回暖,房价一路飙升,房地产泡沫问题再一次成为社会各界的争议热点。在这样的背景下,文章基于房租资本化模型,采用我国35个大中城市1999年第1季度至2009年第1季度的房屋销售价格指数和房屋租赁价格指数为样本,运用单位根协整方法检验房价和房租的长期均衡关系。研究结果发现,仅石家庄市的房屋销售价格和租金间存在协整关系,其他城市的房价与房租呈现严重背离。     

基于VAR模型的房价与地价关系的实证研究

中国房地产市场价格非理性攀升现象引发了关于高地价与高房价孰因孰果关系的争论。针对这一问题,对基于中国2000—2010年房价与地价的季度数据建立VAR模型,使用脉冲响应函数和方差分解技术进行实证分析,发现房价与地价间存在正向的相互影响,短期内房价冲击对地价的影响速度及程度均大于地价冲击的反作用。因此,短期内调整住房供应结构以达到房价维稳是关键,而长期只有增加土地供给,打消供求双方关于房价上涨的预期,才能最终使过高的房价与地价回归理性。     

安徽省房价影响因素的灰色关联度分析

从国民经济整体和居民生活水平两方面科学地选取房价影响因素，以安徽省为例，引用2002--2010年这九年的安徽省房屋价格销售指数和各影响因素的数据，引入灰色关联分析方法，对房价影响因素相对重要性进行实证分析。并得出影响安徽省房价的影响因素重要性依次为户籍人口，人均可支配收入，国内生产总值和储蓄存款余额。     

卷烟需求组合预测分析

运用以月份、季度季节性分解模型与增长型曲线外推预测模型对卷烟需求进行组合预测。实验结果表明,该组合模型能够较好地预测卷烟年销售总量值变化。     

基于VAR模型对我国房价波动因素的动态分析

为了说明影响房价波动的决定因素及其的动态影响,我们使用了季度数据建立的VAR模型对这些因素进行动态分析得出以下结论:1、脉冲响应分析揭示了短期内城镇居民可支配收入、通货膨胀、抵押贷款率、国内生产总值、与人口数量的上涨对于房地产价格都有一个正向的推动作用.2、方差分解表明了引起房价波动的最主要因素是其自身,这主要取决于人们的心理预期;通货膨胀、人口增长与城镇居民可支配收入对房价波动影响较大.