计量模型在北京市商品房价格影响因素中的运用——基于1998—2013年的数据分析

本文以北京市商品房价格为研究对象,从供需两个角度分析影响房价的主要因素,运用计量经济学理论和建模思路,提出相关建议。     

房地产税、供需与房价问题研究

采用2001—2013年中国商品房市场数据,实证检验分析房地产税、商品房供需对房价的影响。研究发现:房地产税对房价具有抑制作用,交易环节和持有环节房地产税对房价同样具有抑制作用,且交易环节房地产税对房价的影响大于持有环节房地产税的影响;代表商品房需求的商品房销售面积对房价有显著正向影响;代表商品房供应的房屋竣工面积对房价有显著负向影响。因此,单纯依靠调节房地产税来影响房价具有一定的局限性,应综合考虑商品房的供需以及供需对房价的影响程度。     

制度与经济增长的关系研究综述

随着经济学派的演变发展,制度逐渐被考虑为影响经济增长的一个重要因素。一个经济的动态演变拥有一个配套的制度特征,对制度与经济增长关系研究的学者也越来越注意到制度的重要性,但在对这两者的研究中,各学者采取的方法存在显著的差异。文章从制度环境、变迁与经济增长的关系,以及制度影响经济增长的内在机制等方面试图将国内外学者主流的研究方法思路进行梳理和总结。     

从公共政策角度浅谈农村留守儿童社会化

近来,农村留守儿童社会化出现了这样那样的问题,引起了很多学者的关注,有的学者侧重于家庭因素展开研究,也有的学者认为问题的根源在于同龄、学校教育方面。本文旨在综合各方面因素,并且尝试从政府角度来探讨,希望能够在更加全面地揭露出影响留守儿童社会化的各方面因素方面做一些探讨,并试着提出了一些建议。     

浅析产业集聚对房地产价格的影响

改革开放以来,我国商品房销售价格整体上涨速度很快。大部分学者从需求与供给的维度来研究房地产价格变化,但也有一部分学者将视角延伸至房价变化背后的产业因素。文章主要研究产业集聚对房地产价格的影响,分别从人口数量提升、经济增长、存款增加、房地产投资额增加、公共服务的完善五个方面进行分析,最后得出产业集聚对房价具有正向的影响。     

中国房产市场走势浅析

本文从影响房地产价格的相关理论出发,主要从房地产对GDP贡献、房地产宏观调控、社会文化角度以及房产消费投资的双重属性等角度对影响房价的因素进行了分析,从供给、需求和政府干预各因素对房价的影响。对房地产价格发展趋势进行预测。     

影响我国商品房价格的宏观经济因素分析——基于2003年至2010年数据的的实证分析

依据供需理论,考虑消费预期及政府调控对房价的影响,选取相关变量,利用广义最小平方估计,对影响我国房价的宏观经济因素进行实证研究,得出土地转让价格、房地产完成投资额及城镇居民收入对商品房价格有着重要的影响。     

经济基本面还是房地产政策在影响中国的房价

许多西方文献认为房价在长期能反映经济基本面,并给出了实证证据。但本文利用1998—2008年中国35个大城市面板数据,发现中国房价与经济基本面间缺乏稳定的对应关系,房地产宏观调控后房价向上偏离了经济基本面,且房价方程发生了结构改变。本文认为中国特殊的房地产政策,尤其是土地政策,影响了房价反映经济基本面的机制。通过考察房地产市场受政策调控的变量与房价之间关系,本文发现土地供应量对房价有显著的负向影响;信贷对房价有显著的正向影响;反映房屋市场供需情况的房屋销售面积和空置面积对房价也有显著的负向影响。此外,东部和中西部城市在房价影响因素上也存在一些差异。本文最后提出了相应的政策建议。     

2006年全国房地产价格分析——探讨决定和影响房价的几个重要因素

2006年,全国房地产价格秉承了几年来房价一贯的上升刚性。尽管中央政府频频“出招”调控房价,但仍改变不了房价持续走高的趋势。笔者认为,房价持续攀升,从根本上说是由房地产市场的供需状况决定的。同时,地方政府、商业银行、外资和国家宏观调控等外因也是影响房价的重要因素。     

基于DBSCAN-DNN的房地产价格预测

影响房价的因素不再仅限于地区,还受出行便利程度、房屋区域热度的影响。针对房屋集群的识别与进一步研究,对于及时把握供需关系、价格等都有极大的帮助。文章基于密度的聚类(DBSCAN)和深度神经网络(DNN),对房屋集群进行识别聚类,根据簇的结果与房价影响因素训练神经网络,达到房价预测的效果。实验结果表明,对所采用的数据进行预测达到准确的效果。通过研究,可为集群房屋区位定价提供参考。     

广东省房价泡沫的实证分析

本文对广东省各代表性城市的房地产市场价格进行理论分解,同时,对各代表性城市的房价和人均实际收入之间的关系进行协整检验,得出各代表性城市的房价中可能存在泡沫的判断,然后,在协整检验的基础上,通过回归分析对各代表性城市房价中的泡沫成分占比进行测度,通过年度间的纵向比较研究和地区间的横向比较研究,得出以下观点:并不是经济发展越繁荣,当地房价泡沫就越严重;也不是房价越高,其中存在泡沫的成分就越多。     

广州住房价格分析

房地产业是国民经济体系中的基础性、先导性行业．其运行质量直接影响到国民经济的健康发展。国外学者对房价影响因素的研究较早．且关注人口、收入、住房按揭利率以及建筑成本等综合因素的影响。我国的房地产市场起步较晚．对于房价的定量研究也是从近几年才开始进行的。     

地价与房价的关系分析——以潍坊市为例

从需求角度来看,房价上涨拉动了地价的提高;从供给角度来看,地价上涨推动了房价上涨。论文结合潍坊市左岸华庭小区的地价与房价的现实状况,分析了地价与房价的关系:即房价上涨并不能全部归于地价上涨,地价的波动也未必会促使房价波动。针对地价与房价的上涨,政府通过采取建立土地基金制度,完善土地储备制度等措施等来稳定地价与房价。     

利率变化对房价波动影响的实证分析

近年来随着资产价格的上涨,利率和资产价格的关系受到了学者的广泛关注。在考虑物价水平的基础上,本文通过运用2000一季度-2009四季度的房价指数、收入指数、实际利率的季度数据做协整检验、因果检验来探讨我国房地产价格和利率之间的关系。尽管现实中名义贷款利率对房价影响不明显,研究发现包含物价因素的实际利率对房价的负向作用也并不明显,但在短期内确实有一定效果,相反历史房价对现在房价的影响更加重要。因此用利率来预测房价的升降并不可靠。     

我国房价持续上涨成因分析

近年来，我国房地产价格持续上涨，即使在中央出台一系列财政和货币政策干预的情况下，房价上涨趋势仍没有好转，上涨趋势依旧，房价上涨也成为近年来政府和公众关注的焦点问题。该文从房价的构成要素入手，从制度因素、货币政策以及供求关系等角度分析我国房价持续上涨的原因。     

房价与地价关系的空间统计方法研究

针对房地产领域研究中房价与地价关系,本文从房价和地价分布特征、房价与地价关系规律以及房价与地价趋势预测三个方面着手,分析对比该领域研究现状。通过对空间区位和历史数据进行分析,确立以下研究方法:在GIS支持下从区位角度,利用变异函数、趋势分析方法和剖面图来分别研究两者空间分布特征,确定关键区位因子,并借助历史数据采用参数估计分别建立房价和地价模型。分别将两者作为影响因子加入到对方模型中,通过分析影响的波动情况研究两者之间的关系。最后进一步通过建立马尔可夫预测模型来拟合历史数据并对未来房价和地价的发展趋势进行预测,并进行对比分析。     

房价飙升的原因分析

在市场经济中,任何商品价格的涨跌应该都能从市场供求中找到其原因。2009年房价增长之快速,让房产商自己也诧异。影响房价上涨的因素很多,学者专家们也是众说纷纭。到底是什么因素导致这次房价的疯涨,本文从最基本的供求关系入手,结合国家政策进行分析,认为预期和银行贷款是这次疯涨的重要原因之一。     

论房价与利率、地价、经济增长的关系

文章主要研究影响房价的因素以及我国房价与经济增长的相互关系,从供求方面分析了利率对房价的有限影响作用,同时基于马克思地租理论分析后得到地价主要以地租的形式直接形成对房价的影响这一结论。此外,房地产业的繁荣促进了宏观经济的进步,而经济的提升也抬高了房产价格。     

北京住房价格波动研究

结合中国实际,引入土地供给和制度政策变量修正传统的生命周期模型,并构建误差修正模型,选取北京市2000—2007年的季度数据实证分析住房价格波动的决定因素,并探讨制度变迁和政府调控对房价波动的影响。分析表明:(1)长期来看,住房价格与经济基本面变量之间有稳定的均衡关系;土地供给和金融制度也对长期房价走势有显著影响。(2)短期来看,住房价格的波动取决于经济基本面以及住房市场的内在调节能力;土地供给对房价波动具有显著影响,而住房资本使用成本、收入和贷款等需求面因素对房价波动的影响更大;2005年以来北京市住房价格向均衡水平的调整速度明显降低,外部冲击将造成实际价格对均衡水平的持久偏离。     

房地产市场的发展及其成因

本文通过从房地产行业特点、市场供需关系的变化、宏观调控政策及制度问题等几方面对国内近两年房价现状及涨势的原因加以分析,最终相应提出一点解决意见,供大家参考.