城市房价的多元回归分析研究

房价过高成为扩大内需的抑制因素。针对引致房价过高的各项因素,以西安房价为例,用多元回归模型进行分析,通过修正模型找出对其有显著影响的因素,最后针对国内房价的高低利弊进行了总结并提出了相应的对策。     

房价与地价的内生性及其互动影响——基于联立方程模型的实证分析

虽然从城市层面来看,经济基本面是房价、地价的影响因素已经得到认可,但是关于房价与地价之间的关系却一直存在争议。本文以城市地价与房价为内生变量,选取5个地价影响因素和7个房价影响因素为外生变量,构建了联立方程模型。通过收集全国21个城市2000-2005年的样本资料,采用两阶段回归法(2SLS)对模型进行了估计,发现房价与地价之间存在内生性关系,相互影响的方向均为正向,并且房价处于主导地位。实证结果也表明,人均可支配收入是地价的重要影响因素,同时也对房价有显著的影响作用,房价滞后期对房价的影响程度最大,说明房价的预期效应是推动房价上涨的主要原因。     

房地产价格变动的影响因素分析

本文通过对影响房价变动因素进行理论研究,并运用统计数据建立计量回归模型进行实证分析,据此得出了影响因素对房价影响程度。实证结果表明居民收入差距拉大、人民币升值将明显促进房价的上涨。针对我国房价居高不下的现状,文章提出应对高房价的政策建议。     

基于主成分分析对地产商业价格影响因素的研究

为了分析房价影响因素,本文首先借鉴历史文献中的影响因素进行回归分析,其次使用主成分分析方法消除多重共线性对模型的干扰。对数据进行平稳性检验、协整检验,并使用Eviews软件构建回归模型。影响房价因素主要是地区生产总值、全社会固定资产投资、城市人口密度和城镇居民人均可支配收入,最后结合模型对主要影响因素进行经济层面的分析并提出减缓房价上升的建议。     

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。     

分税制改革背景下的土地财政与房价关系研究

文章采用2000—2014年的数据,把分税制改革、土地财政和房价水平纳入分析框架,首先分析了分税制改革对土地财政影响的背景因素,在此基础上研究土地财政对房价水平的影响。分析表明,分税制改革导致地方财政困难,从而使地方财政过度依赖土地财政是影响房价过快上涨的重要因素。根据分析得出两个假设,并以房价为因变量,财政支出分权度和土地出让金为自变量进行回归分析,模型显示土地财政作为分税制改革和房价的中介因素,对房价的影响非常显著,得出了土地财政推高房价的结论。     

房价变动优化分析

为预测未来房价的变动范围,根据往年的房价应用GM(1,1)模型,并结合灰色-马尔科夫模型对房价进行预测。考虑到影响房价的诸多因素变量,对给定的多个因素应用回归分析加以确定。从市场投机因素和政府的调控手段出发优化模型,通过模型分析给出合理的建议。     

基于灰色关联度的房价影响因素分析

房价与普通民众息息相关,它受各地国内生产总值、国民收入、市场需求,供给等因素影响,在允许政府适当调控政策下,本文针对15个城市房价的影响因素进行了分析,并对未来几年的房价利用数学模型进行了预测。我们首先采用灰色关联度模型计算各影响因子与房价之间的相关性,然后运用MATLAB、R、EXCEL等软件进行编程,利用GM(1,1)模型来预测房价,结果显示这15个城市未来房价将会持续上涨,经济发达地区房价上涨较快。     

基于线性房价模型的武汉市和全国数据的对比研究

我国房地产市场在2000年以后进入快速发展的时期,房地产市场的价格也受到诸多变量的影响,包括国民生产总值,中长期贷款利率,居民可支配收入,人口数等。通过对相同时期的武汉市和全国数据进行模型建立和对比分析,从而得出影响房价的基本因素和影响方向,同时对以武汉市为例将武汉市房价影响因素和全国进行对比,发现和探索房价发展的特点。     

哈尔滨市商品房价格波动的原因探析

为了探究影响哈尔滨房价波动的因素,本文利用2000~2009年的时间序列数据,基于逐步回归模型,选取人口数量、收入、土地价格、竣工面积、销售面积、GDP、贷款利率七个变量进行分析。结果显示,对哈尔滨市房价影响最显著的因素是土地价格和人口数量。然后,本文针对哈尔滨房价的影响因素,提出相应的对策和建议。     

经济发展对四川房价的影响分析

利用Eviews5.0软件,对四川省1992年至2005年GDP对四川房价的影响进行分析。分析结果表明:从长期来看,GDP与房价之间存在着长期稳定关系,当年GDP对当年房价有正的影响;在Granger因果关系检验的基础上,综合考虑时间因素,建立线性回归模型,发现四川省这十多年来,在不考虑其他因素对房价影响的前提下,当年的房价是前两年GDP综合影响的结果。     

房价与地价关系研究

本文就房价与地价的关系问题,从需求和供给两个角度对此问题进行分析,得出房价高低决定地价高低,地价是房价的重要组成部分,对房价有一定的影响,但不是决定性的,决定房价的因素是市场需求而不是成本。     

住房价格上涨的金融支持及检验——基于VEC模型的实证分析

金融对房地产的支持是否过度是判断当前房价波动的金融风险可能性及其程度的重要依据。通过建立向量误差修正模型并借助脉冲响应分析和方差分解,重点对中国近年来住房价格上涨中的金融因素进行分析。结果表明:金融对房地产业低利率成本的信贷支持、土地价格上涨以及投机因素是推动房价上涨的主要因素。在当前房地产市场低迷的情况下,房价波动的加剧可能给金融及经济稳定带来冲击。     

转让环节税费改革对抑制深圳房价作用度研究

近年来深圳房价的上涨速度远远高于人们的收入水平,给老百姓的生活带来了高房价下的重压。本文结合近年来深圳房地产发展状况,采用灰色关联度分析法,判定各项因素特别是税收对房地产价格的显著性影响。然后通过多元和一元回归分析,将各因素对房价影响程度进行对比,并单独对转让环节税收改革对房价的影响进行了深入剖析,发现转让环节税收的改革与深圳市的房价呈现正相关,税收没有真正发挥抑制房价的作用。     

房地产价格影响因素及其地区差异分析

文章从房地产消费品与投资品的两重属性入手,将影响房地产价格的因素分为需求方因素、供给方因素,采用2013年全国31个省(自治州)的截面数据,对影响房地产价格的因素进行OLS定量分析,发现供给和需求是影响房价最主要的因素。随后引入虚拟变量,考察东、中、西部地区房价是否存在差异,结果发现中、西部房价并无明显差异,而东部与中、西部间房价差异明显。     

商品房价格影响因素的模型构建与实证分析——以安徽省为例

近年来,房价的上涨带来的社会经济效应明显,过快的增速已经严重影响到了社会的和谐与安定。本文以安徽省为例,基于EVIEWS软件对影响房价的3个主要因素(地区生产总值、城镇人口数、住宅房销售面积)进行了多元回归分析,并进行了多重共线性、异方差性、自相关的检验与修正,使其满足多元回归的基本假定;最终得出3个影响因素对房价上涨均具有正效应,且地区生产总值和住宅房销售面积对房价的影响显著的结论。据此,对安徽省如何稳定房价,促进经济发展提出了合理建议。     

货币政策调整对我国房地产市场价格的影响与对策研究

影响房价的因素很多,货币政策会通过中央银行的利率、货币供应量与信贷规模等因素对房价的波动产生影响。在探讨货币政策与房价关系的基础上,分析货币政策对房价调控存在的问题,进而探讨完善我国货币政策调控房价的对策。     

从经济学的角度谈房价未来趋势

房价作为敏感话题总是牵动人们的神经。本文从经济学的角度分析了影响房价的各种因素,在对各个因素进行甄别分析之后认为房价的决定因素分别是:货币发行量;政府提供的土地价格;消费者对房价的需求,重点式预期。对以上三个因素进一步分析后得出结论,房地产市场将出现分化,中西部大部分城市房价的拐点已经到来,但现在谈房地产全面出现拐点还为时尚早,出现拐点的信号应该是中国出现大萧条或者城镇化停止,中国人口红利消失。     

房地产价格与货币因素的关联性分析

本文利用2001年1月-2011年12月的房价指数及货币流通量M2、中长期利率和人民币名义有效汇率的月度数据,应用当代主流的计量经济学研究方法,构建向量自回归模型和向量误差修正模型,并运用脉冲响应函数和方差分解分析方法,对中国房产价格和货币因素的关联性进行了静态和动态分析。结果表明,货币流通量和人民币名义有效汇率的波动是房价波动的Granger原因,中长期利率对房价的影响不存在统计显著性,而房价波动对以上三个货币因素均不构成Granger原因。     

浅析房价的影响因素和政策建议——以内蒙古地区为例

随着经济的增长和人民生活水平的提高,房价也快速增长,一些地区的房价大大超出了中低收入者的支付能力。本文以内蒙古地区为研究对象,分析了影响房价的因素和房价对居民、社会的影响,并对如何调控房价给予针对性合理化建议。