新房市场、二手房市场与租赁市场的交互关系

基于2015年1月至2019年3月全国月度数据,本王运用格兰杰因果检验与OLS模型探究二手房市场、新房市场与租赁市场的相关性。实证结果表明,租房市场与二手房市场具有一定的联系,但与新房市场相关性不大。而新房市场和二手房市场联系较为紧密。上一次上一期二手房价格指数对新房价具有显著的影响,二手房价格指数每上升1%,新房价格上升0.063%,而租赁价格指数对新房价格影响不显著,与二手房价互为反向关系。上期新房价格影响本期租赁价格指数与二手房价格指数,影响大小分别为0.453与2.542。     

深圳市住房价格与租金的动态关系研究

本文基于深圳市2006年1月～2020年5月新建住房销售价格指数、二手房销售价格指数和租赁价格指数的月度数据,构建VAR模型,以探究深圳市住宅销售市场和租赁市场之间的内在联系。结论表明：深圳市二手房销售价格和租赁价格互为因果关系,新建住宅价格对二手房销售价格有单向因果关系,而新建住宅与二手房租赁价格无因果关系。新建住宅销售价格和二手房租赁价格波动对二手房销售价格也有相对较长期数的正向影响,但这种影响仅发生在第一期以后;二手房销售价格和二手房租赁价格对新建住房价格均为正向且持续期较长的影响,但影响不大;二手房租赁价格受到二手房销售价格的正向影响,但比较短暂。     

济源市商品房屋销售价格分析

以河南省济源市商品房屋销售价格为例，在这种房价一路看涨和政府宏观调控措施频出的情况下，未来中国商品房的走势如何是普遍关注的问题，本文通过对商品房屋销售价格的历史数据的内部挖掘和分析，希望找到一个未来我国商品房价格走势的方向，为政府进一步宏观调控提供一定的依据。     

房地产市场中价格违法现象剖析

当前，房价上涨过快，房价不透明，开发商及中介机构销售价格、收费行为不规范，使房价问题成为社会各界关注的焦点。从淮安市物价局检查分局最近查处的21家房地产开发企业违法行为中发现．房地产市场中的价格违法现象让人震惊，手段十分恶劣。     

2008年房屋销售价格指数的GM预测

虽然国家近年来连续出台了一系列抑制房地产价格的调控措施,但GM模型预测表明,2008年我国的房屋销售价格仍将呈现较快上涨的态势,其原因不仅在于扩张的需求等市场因素,也在于国家在采取措施抑制房价上涨的同时,其它的政策又在无形中助推了房价的上涨。     

合肥市房地产市场现状及影响因素分析

2013年,中央政府宣布房地产调控新"国五条"并对二手房转让征收20%个人所得税后,一些大城市住房交易量、交易价格均骤增,但合肥市二手房交易价格平稳,新房交易量增幅较大。通过对合肥市房地产现状分析,合肥市房价主要受房屋供给,住房需求和城镇居民人均可支配收入和20%个人的所得税的影响。未来二手房价格不断上升,从而转向新房市场。合肥市应增加保障房供给,加强工地宏观调控,提高人均可支配收入,克服土地财政的弊端,促进房地产业健康发展和居民理性投资。     

投资楼市仍应谨慎

上海目前的房价状况可谓是有点扑朔迷离，就连很多身在其中的投资者都搞不清它究竟在涨还是在跌。国家发改委、国家统计局发布统计数据显示，2005年10月份上海房屋销售价格环比下跌1．1％，跌幅连续3个月居全国之首；同时，上海二手房销售价格环比下跌1．2％，亦居全国之首。     

我国城镇普通商品住宅销售价格改革研究

目前我国城镇普通商品住宅销售价格奇高,迟滞了我国和谐社会构建进程,影响了群众的基本生活质量。在详细分析造成我国城镇普通商品住宅销售价格奇高主要原因的基础上,采用房价收入比较法和年资金利润率比较法,对什么才是城镇普通商品住宅的合理销售价格范围进行了界定,并就我国城镇普通商品住宅销售价格改革提出了构想。     

在调整中寻找机会

在2004年一轮紧似一轮的调控政策下，房地产投资过快的态势有所缓解，但房价的上涨势头却没有得到明显的遏制。2004年前三个季度，我国房地产价格持续上涨，其中土地交易价格、房屋销售价格、房屋租赁价格同比分别上涨11．6％、9．9％和2．1％，在35个大中城市中有9个城市房价同比涨幅超过10％。     

房价冲击如何生成系统性金融风险

通过构建因子增广的系统性金融风险信息集,全面考察房价冲击下因子如何动态演变生成系统性金融风险。结果表明:房价上涨时风险潜伏累积,短期内金融稳定性表面显示被加强;房价下跌时风险暴露迅速,对资金链断裂危及最重。"房价下跌→融资成本增加、资金价格波动→不良贷款膨胀→系统性金融风险生成"机制有效。进一步细化房价为新房和二手房后发现,前者价格下降相对后者对系统性金融风险威胁更加强烈和持久。     

房地产价格问题的讨论

根据房地产销售价格预测和国家政策影响实际需要，在对相关数据进行收集和用数据挖掘的知识对数据进行分析的基础上，在充分合理假设之下，建立四个模型。首先建立房地产价格预测模型找到当前房地产销售价格制定标准，然后专门针对商品房销售价格建立散点图多元回归模型确定影响商品房销售价格重要因素，判断出房价的走势，最后建立BP神经网络模型对国家政策的影响进一步分析。     

税收对房价的影响以及最佳税率的实证研究——以北京市为例

近年来,房价过快持续上涨一直是政府与百姓关注的问题,政府也从2005年至今采取了一系列税收手段来调控房价,但结果却不是十分乐观。本文基于VAR模型研究了北京市从2006年1月到2010年1月的税收政策对其新住宅价格、二手房销售价格以及二手房租赁价格的影响。进一步地,采用投资———消费理论并利用倒向随机微分方程(BSDE)的方法讨论了当满足投机者、普通购房者以及政府的期望效用最大时,最佳的二手房转让税税收比例值,并且在文末给出了较为深刻的措施和建议。     

税收对房价的影响以及最佳税率的实证研究——以北京市为例

近年来,房价过快持续上涨一直是政府与百姓关注的问题.政府也从2005年至今采取了一系列税收手段来调控房价,但结果却不是十分乐观.本文基于VAR模型研究了北京市从2006年1月到2010年1月的税收政策对其新住宅价格、二手房销售价格以及二手房租赁价格的影响.进一步地,采用投资——消费理论并利用倒向随机微分方程(BSDE)的方法讨论了当满足投机者、普通购房者以及政府的期望效用最大时,最佳的二手房转让税税收比例值,并且在文末给出了较为深刻的措施和建议.     

房地产价格是否应纳入CPI？

针对房地产价格是否应纳入CPI这一热点问题,本文选取2000年至2009年房屋销售价格指数（HPI）和居民消费价格指数（CPI）季度同比数据对HPI与CPI之间的关系进行实证分析。结果表明,HPI与CPI之间存在长期稳定的协整关系和Granger因果关系,房价的上涨对物价水平的上升起到了一定的推动作用,将房地产价格纳入到CPI指标体系中有利于进一步完善我国的物价指标体系。     

南京市二手房市场发展存在问题﹑成因及对策分析

近年来,南京市区及周边房价上涨较快,越来越多的工薪族和年轻夫妇将目光投向了总价较低、配套成熟、交通便利的二手房。购买需求的增加和其与新房相比现房、低总价的优势使得南京市二手房市场快速发展起来。本文着重分析了南京市二手房市场在发展中存在的问题,并提出了相应的对策。     

沈阳居民住宅二手房价影响因素分析

本文采用SPSS软件对沈阳二手房价影响因素进行回归分析。从安居客网站上选取2018年50个二手房样本进行回归分析,得出结论:人们选购的二手房的价格主要受建筑面积、所在楼层、配备电梯、房屋朝向和所在区域的影响。     

南京市二手房市场发展存在问题成因及对策分析

近年来,南京市区及周边房价上涨较快,越来越多的工薪族和年轻夫妇将目光投向了总价较低、配套成熟、交通便利的二手房.购买需求的增加和其与新房相比现房、低总价的优势使得南京市二手房市场快速发展起来.本文着重分析了南京市二手房市场在发展中存在的问题,并提出了相应的对策.     

上海二手房房价影响因素

文章先从宏观入手,分析房价总体的趋势,再基于计量经济学架构模型,对上海的二手房房价影响因素进行回归分析。根据回归结果表明,上海二手房房价主要影响的因素为所在楼层和是否有电梯、车位数和建造年代、周边配套设施、房间数、离市中心是否近。主要是用SPSS软件进行模型的建设和OLS回归,在微观层面上做出对二手房房价的影响因素模型,对影响因素做出解释与分析。     

一线城市房价暴涨难持续 国家将在两难中干预

最近楼市果然疯了,新春刚过,地王一个一个又在不断刷新,北上广深一线城市房价大涨,万科等开发商也开始酝酿部分项目涨价。国家统计局近日发布今年2月份70个大中城市住宅销售价格统计数据。数据显示,2月份房价上涨城市个数增加,涨幅继续扩大。2月份深圳新建商品住宅价格同比上涨57.8%,北京二手房价格同比上涨近三成。安家新媒体记得1月份,深圳以52.7%的同比涨幅领涨全国,北京同比涨11.3%,上海同比涨幅为21.4%,广州涨10%。     

我国货币政策对区域房价的非对称性影响--基于面板数据模型的实证分析

本文依据1999-2011年的商品房平均销售价格水平,利用聚类分析法将我国31个省（市、自治区）的商品房分为高、中、低房价地区三类,并根据房地产价格和货币政策代理变量之间的关系建立面板数据模型,实证检验了货币政策对我国上述三类地区的房价非对称性影响。检验结果表明,我国货币政策对房地产价格的影响存在区域非对称性,并以此提出了相应的政策建议。