基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究

文章选取我国房地产价格作为研究对象,并根据2008～2018年的季度数据,建立VAR模型分析我国土地价格、货币供应量、人均可支配收入、存款准备金率、贷款基准利率和CPI对我国房价的影响。格兰杰因果检验表明,房价和土地价格、贷款基准利率存在双向格兰杰因果关系,房价和货币供应量、城镇居民人均可支配收入、存款准备金率和CPI存在单向格兰杰因果关系。方差分解结果表明,存款准备金率、贷款基准利率、土地价格、货币供应量对房价的影响较大。     

房价影响因素的空间非一致性与差异化调控手段——基于Panel Data模型的实证研究

房地产价格受多种宏观经济因素的综合影响,不同城市的房价决定因素可能存在差异。文章将全国城市划分为四种级别,并选择17个一、二、三线样本城市,以货币供应量、CPI、GDP、城镇居民家庭人均可支配收入和社会固定资产投资额为解释变量,选取2002-2012年的季度数据,构建Panel Data模型,研究房价影响因素的空间非一致性,研究结果证明了空间非一致性的存在。基于此,对一、二、三线城市分别提出了差异性调控手段建议。     

我国房地产价格波动影响因素实证分析

文章基于2000-2011年房地产市场相关季度数据建立多元线性回归模型,研究了城镇居民人均可支配收入、货币供应量M2、房地产开发投资、房屋建筑竣工面积及利率等宏观经济因素对我国房地产价格的影响,并修正了回归结果及多重共线性。结果表明:城镇居民人均可支配收入、房地产开发投资额和货币供应量M2这三个因素对我国房地产价格影响较大,对此提出相关政策建议。     

房价、CPI与货币政策传导机制的中美比较研究

无论是货币还是利率的冲击,美国房价调整的幅度远大于中国;但是,内部比较来看,美国利率对房价的影响比货币供应量要大得多,中国则相反。中国房价的上升反过来会引起货币供应量的增加,货币供应的内生性比美国更强。美国房价的波动比中国更为剧烈,而CPI相反;两国房价均比CPI上涨更快、波动更大。在中国,房价和CPI之间的相互作用远大于美国,CPI是推动中国房价上涨的主要因素之一,房价上涨后也会引起新一轮的物价上涨。美国灵活的通货膨胀制的货币政策虽然有效维护了物价稳定,但没有抑制房价泡沫和促进金融稳定;即使未来利率调控的条件成熟,中国将来较长时期内,应该继续采用以控制信道和货币供应量为主、利率调整为辅的货币政策。     

我国房价影响因素的实证分析

本文针对我国房价快速增长的现象,从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手,依据收集到的相关数据,利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析,得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论.     

上海市房价波动对城镇居民消费的影响

消费是拉动中国经济增长的主要因素,近年来在国内生产总值中的占比越来越大。随着房价高涨,房价波动对城镇居民的消费产生一定的影响。采用上海市2005—2021年的季度数据进行实证分析,结果显示：房价、居民人均消费、人均可支配收入、人均储蓄和人均生产总值之间存在长期协整关系,在长期房价对居民消费产生微弱的财富作用;向量误差修正模型显示短期内房价对居民消费产生微弱的挤出作用。最后针对上海市的高房价问题提出建议。     

居民收入、心理预期及其商品房价格波动

选取不同收入水平城镇居民1998～2009年的收入、消费面板数据,考察房价波动对收入和消费的影响,引入宏观经济和房屋抵押效应控制变量,利用房屋租赁价格构造房屋销售价格的工具变量进行实证研究。结果表明:房价波动下城镇居民人均可支配收入与消费间存在必然的因果关系,不同收入水平的城镇居民存在明显的消费差异。房价上涨对所有收入水平城镇居民的消费均有挤出效应,房屋财富效应则不明显,当期可支配收入是决定城镇居民房地产消费的最重要因素。     

基于半参数广义可加模型的社会消费品零售总额影响因素研究

基于半参数广义可加模型的思想，对全国社会消费品零售总额的影响因素进行了研究。首先运用灰色关联分析和单变量分析筛选出2个非线性因素和3个线性因素，发现两个非线性项之间存在交互效应，最终建立含有交互项的半参数广义可加模型，且模型的R2达到97.7%，说明模型具有极高的解释能力。结果表明：M1、GDP和农村家庭居民人均可支配收入对全国社会消费品零售总额具有正线性影响；M2和全国人均可支配收入具有非线性影响；人均可支配收入较低时，M2越大会使得社会消费品零售总额越低。     

什么推动了房价的上涨:来自上海房地产市场的证据

本文采用单位根检验、EG两步法(EngleandGranger,1987)和VAR模型(Sims,1980)对上海房地产市场2000年7月到2004年3月的月度数据进行分析。结果发现,影响中房上海综合指数变动的主要因素有房地产投资占固定资产投资的比重、人均可支配收入、空置面积的变化率,并且上房指数滞后一期对其自身走势也有很大影响。而人均GDP、人均消费支出等变量对房价的影响不显著。另外,一些政策如“取消购房契税补贴”和“暂停购房抵扣个人所得税”对房价的攀升起到抑制作用,但贷款利率下调影响不明显。我们还发现,世博会申办成功对上海房市有明显的推动作用。     

住宅价格影响因素实证分析——基于广东省21个城市

房价问题一直是社会关注的热点问题。本文通过数据回归的方法展现了广东住宅价格的变化状况,分析了影响广东省住宅价格格局和住宅价格的因素。最后得出了结论:近几年广东省住宅价格平稳增长;住宅价格呈现出以珠三角为核心区域逐级向周围降低的分布格局,但是也有两个特例城市;影响广东省住宅价格的显著因素是人均可支配收入、居民储蓄、建筑成本、房地产投资占固定资产投资、外商投资、人均GDP和滞后二期的住宅价格。     

基于PVAR模型的保障房建设对商品房价格影响研究

通过建立商品房价格、经适房销售面积、地区人均GDP值、城镇居民可支配收入的PVAR模型,进行面板向量自回归的实证分析。结果表明,保障性住房建设对商品房价格影响是动态的,在区域保障性住房建成的短暂时间内,先对商品房价格具有抑制作用,但随后对商品房价格起到正面效应。     

Bubbles or fundamentals? Modeling provincial house prices in China allowing for cross-sectional dependence

This paper provides an empirical analysis of changes in real housing prices in China using quarterly province-level data from 2001 to 2014. It examines the extent to which real housing price at the provincial level are driven by economic fundamentals, such as real per capita disposable income, real interest rate, and size of urban population. The econometric modeling takes explicit account of provincial heterogeneity, nonstationarity of variables, and cross-sectional dependence across provinces by virtue of the Common Correlated Effects model. We find that fundamentals play a less significant role in explaining the house prices in China. Inconsistent with economic theories, the most important fundamental, real income, cannot completely justify the housing price inflation. Therefore, there may be a housing price bubble in the market.     

Income inequality and access to housing: Evidence from China

Economic theory suggests that income inequality predicts housing price and housing affordability for low-income households. Employing Chinese urban household survey data, this paper examines empirically the relationship between income inequality and access to housing for urban low-income households. The empirical results demonstrate that higher income inequality within cities is significantly related to a higher housing cost burden, a smaller per capita living space, and lower housing quality for low-income households. Further studies demonstrate that the negative impacts of income inequality could be moderated by product differentiation in housing markets, as a higher degree of differentiation in the size of housing units corresponds to a smaller effect of income inequality on housing affordability.     

北京市城镇居民消费与收入关系的实证分析——基于协整分析和状态空间模型

文章利用1986—2011年的统计数据,基于协整分析和状态空间模型,实证检验北京市城镇居民消费与可支配收入的数量关系以及城镇居民边际消费倾向的动态变化．实证结果表明：北京市城镇居民消费支出与可支配收入之间存在协整关系,消费支出对可支配收入的长期弹性为0．81,短期弹性为0．84。1986—2011年,北京市城镇居民边际消费倾向总体呈下降趋势。下降幅度为0．27。其中,1986—1991年,边际消费倾向呈现波动下降;1992-2003年,边际消费倾向缓慢下降;2004午后,边际消费倾向下降幅度加大。文章解释了边际消费下降的原因,并提出了相应对策建议。     

基于GMDH和DEA的中国各省市引进FDI的效率评价

文章首先运用GMDH方法,找出影响引进FDI的主要指标,然后依据这些指标运用DEA方法评价各省市引进FDI的效率。研究发现,影响FDI引进的主要指标包括:铁路里程,出口额占GDP比重,企业所得税占GDP比重,GDP总量,人均GDP,城镇居民可支配收入,固定资产投资价格指数等;在引进FDI的效率方面,优势充分发挥的省市是上海、广东、江苏、河南,优势发挥严重不足的省市是甘肃、贵州、青海和新疆。     

基于灰色关联分析的国内旅游收入影响因素实证分析——以广西为例

利用灰色关联分析方法对影响广西国内旅游收入相关的9个因素进行了实证分析,结果显示与广西国内旅游收入最为相关的因素排序为:国内生产总值人均国内生产总值国内旅客人数城镇居民人均可支配收入农民纯收入旅客周转量客运量星级饭店旅行社。根据这些分析结果提出提高广西国内旅游收入的对策建议。