商品住宅价格变化驱动力分析

以北京市1991～2005年商品住宅平均销售价格数据及其它社会经济因素数据为基础。通过回归分析方法，研究了影响北京市商品住宅价格变化的主要驱动力，找出影响北京市商品住宅价格变动的主要因素，为政府宏观调控提供依据。     

商品住宅价格变化驱动力分析

以北京市1991～2005年商品住宅平均销售价格数据及其它社会经济因素数据为基础。通过回归分析方法,研究了影响北京市商品住宅价格变化的主要驱动力,找出影响北京市商品住宅价格变动的主要因素,为政府宏观调控提供依据。     

货币政策对北京新建商品住宅价格的影响

在近年房屋价格快速上涨的现实环境中,货币政策是常用的调节房屋销售价格的途径.本文通过建立VEC模型,运用协整检验和方差分解的方法分析了广义货币供应量(M2)和实际利率(R)冲击对北京新建商品住宅价格(BHP)的动态影响.分析结果表明,货币政策对北京新建商品住宅价格(BHP)具有显著影响,货币政策是重要的调节房屋价格的手段,其中利率与北京新建商品住宅价格(BHP)反向变动,而广义货币供应量则与北京新建商品住宅价格(BHP)同向变动,利率对北京新建商品住宅价格(BHP)的影响更大.     

货币政策对北京新建商品住宅价格的影响

在近年房屋价格快速上涨的现实环境中,货币政策是常用的调节房屋销售价格的途径。本文通过建立VEC模型,运用协整检验和方差分解的方法分析了广义货币供应量(M2)和实际利率(R)冲击对北京新建商品住宅价格(BHP)的动态影响。分析结果表明,货币政策对北京新建商品住宅价格(BHP)具有显著影响,货币政策是重要的调节房屋价格的手段,其中利率与北京新建商品住宅价格(BHP)反向变动,而广义货币供应量则与北京新建商品住宅价格(BHP)同向变动,利率对北京新建商品住宅价格(BHP)的影响更大。     

基于面板模型的商品住宅价格影响因素的实证研究——以四川省各市州为例

本文以2006年至2017年四川省各市州商品住宅的相关数据为基础,选取GDP等11个指标通过PDM模型实证研究发现,居民收入水平等5个指标对房价影响较大,而常住人口、空置面积、住房开发贷款等指标影响相对较弱。     

商品住宅价格指数值分析——以上海房地产为例

房地产业是国民经济发展的基础性行业,房地产业的发展态势对国民经济的持续健康发展有着重要的影响。近年来由于利益的驱动,引起各地房地产业高速发展出现了一些不容忽视的问题,如:商品住宅价格的过快上涨等,使人们对商品住宅市场是否出现了泡沫展开了激烈的争论,因此对商品住宅市场的测定泡沫量化指标做较深入地探讨与研究具     

经济适用房投资对商品住宅价格影响的研究——基于动态面板数据模型

本文采用泛珠三角9个省会城市的面板数据。研究经济适用房投资对商品住宅价格的影响。研究显示：商品住宅价格存在时间滞后性,前期的住宅价格对当期住宅价格有显著的正向影响;经济适用房的投资对商品住宅价格的弹性为正,无论是否考虑住宅价格的时间滞后性,对商品住宅价格均有抬升作用。     

货币发行量与房地产商品住宅价格格兰杰因果关系的实证分析

本文希望通过对收集的数据的计量分析,找到货币发行量与房地产商品住宅价格之间的关系。本文运用的计量方法有ADF平稳检验、AEG协整检验、ECM误差修正模型以及格兰杰因果检验。本文的结论是:货币发行量的确是房地产商品住宅价格的格兰杰因,即货币发行量包含了可以预测房地产商品住宅价格的有效信息。更进一步,结合实际,得出:货币发行量是房地产商品住宅价格的逻辑因。     

北京商品住宅价格变动实证分析

以动态资本市场分析为基础，运用住宅价格回归模型和二次曲线趋势模型对北京市商品住宅价格的变动趋势及影因素进行了实证分析，到目前为止，北京市商品住宅的价格以较快的速度上升，没有明显的周期性，影响住宅实际价格的因素主要是住宅实际建造成本和实际国内生产总值，其中，实际建设成本对住宅价格的影响作非常显著。     

重庆市经济发展对房地产价格的影响分析

首先运用SPSS19.0软件分析指标之间的相关性,然后运用EView9.0软件分析重庆市1998~2015年GDP对房价的影响。结果表明,重庆市GDP与房价之间存在长期的协整关系,GDP对房价具有正向促进作用。格兰杰因果关系检验表明重庆市GDP与房价互为因果关系。     

基于ARIMA模型的郑州市商品住宅销售价格预测研究

本文根据河南省郑州市2009年-2011年90平方米以下商品住宅销售价格的统计数据,进行时间序列的平稳化处理,并根据时间序列的自相关函数和偏自相关函数的性质,进行模型的参数估计和检验,得出数据确定的最优的ARIMA模型,然后通过对样本数据所做的回归拟合模型做预测分析,实证研究结果表明在允许的误差范围内,2011年9月到2012年3月各月的商品住宅销售预测价格出现微涨现象,从而为我国政府决策提供技术和理论上的支持,为银行发放个人住房抵押贷款的限度提供理论和数据的分析,为有购房意愿的消费者提供一个价格参考,也为开发商提供成本与收益的初步核算.     

影响哈尔滨市商品房价格因素分析

本文以哈尔滨市商品房市场为调查分析对象,简要说明商品房价格的构成,对影响商品房价格因素进行分析,从而找出影响商品房价格的最主要因素,并且提出相关政策建议。     

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。     

我国农产品价格波动的影响因素分析

本文从近年来我国农产品价格波动的特点m发,从理论上剖析市场供需、成本、国际农产品价格对农产品价格波动的影响,并选取近十年数据进行实证分析。研究发现,农产品价格自身和国际农产品价格对我国农产品价格波动的贡献率大、影响显著,通货膨胀和货币供应量的贡献率比较小、成本影响较为复杂。在此基础上．本文对稳定农产品价格、规避农产品价格风险提出了具体建议。     

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。     

影响商品房价格的因素分析

目前,我国房价不断飘高,政府出台了一系列措施,如限购令等,虽然对房价不断水涨船高的趋势有了抑制,但始终治标不治本,未能很好地使房价回落。本文将建立多元线性回归模型,通过Eviews软件的应用,多方面做出考量。最终,在回归结果之上做出我们的评价,并基于模型给出一定的政策建议。     

河南省房地产价格影响因素分析

中原经济区建设促河南省房价屡调不降。从微观还是宏观方面出发,河南省房价都与城市化率、人均可支配收入以及房屋造价有着直接关系。通过计量分析,得出结论:河南省房地产价格还有较大的升值空间。国家还需要增加供给,拓宽投资渠道,最终保障社会公平。     

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。     

对房地产价格影响因素及趋势的调查——以七台河市为例

住房问题关系国计民生,它既是经济问题,更是影响社会稳定的民生问题。近年来,随着社会经济持续快速发展,七台河市房地产业不断发展壮大,已逐渐成为国民经济的重要产业。但在国家出台了一系列针对房地产市场的宏观调控政策和作为煤炭资源型城市经济呈现负增长的背景下,房地产价格下行压力沉重。本文以七台河市普通商品住宅为例,对影响市区房地产价格上涨的主要因素进行分析,对商品住宅价格今后的走势作出初步判断,进而提出相应的对策建议。