投资者情绪对房价影响的研究——基于VAR模型的实证分析

根据大多数学者关于投资者情绪构建的方法,选取房地产开发企业住宅新开工房屋面积、房地产开发住宅投资额、企业竣工房屋价值、开发商购置土地面积、住宅月销售面积、住宅月销售金额作为投资者情绪代理变量,以主成分分析方法来构建房地产行业投资者情绪指数。用投资者情绪指数、城镇居民可支配收入、房价指数建立向量自回归模型(VAR)实证研究投资者情绪对房地产价格的影响。结果表明,房地产价格受投资者情绪的正向影响。     

基于投资者情绪的均值-方差效应分析

文章以2009年1月至2022年6月时期的中国综合A股市场为样本,通过主成分分析构造投资者综合情绪指数,并按分位数将其划分为低迷期、平稳期及高涨期三个期间,以考察不同的投资者情绪对于股市均值-方差的影响。结果表明,在全样本、投资者情绪平稳及高涨期间,市场的均值与方差之间不存在显著的相关关系;而在投资者情绪低迷时期,市场的均值与方差呈现出显著负相关关系。这说明投资者情绪对于市场均值-方差的影响并非是对称的。     

房价虚高原因分析

一、房价与地价的关系 有些人把房价上涨直接归因于地产价格过高,这是一种似是而非的见解。与其他商品一样,住房价格是由开发商的成本和利润两部分构成,成本包括建筑成本、地价、财务成本、各种规模等,其中地价约占成本的1/3。从成本结构上看,在一定的城市条件下,土地成本和构成房价的其他成本在房价形成中所起的     

我国房地产市场竞争格局及其对房价影响分析

通过对勒纳指数测算和房地产业行业集中度的评价,对我国房地产市场的竞争格局展开分析,推断出我国房地产市场呈现出垄断趋势。在此基础上,采用古诺模型建立房地产商的定价模型,进一步分析其在市场变化条件下的最优选择,验证了房地产商具有降低供应量、提高房价的隐性联合动机,进而推测出我国房地产价格在周期性波动基础上将持续上涨。     

我国房地产市场发展的几个问题——政府不应该干预房价吗

近几年,我国经济增长保持一个较高的水平,而且经济波动较小。但在一些特定行业,价格波动剧烈,有可能成为宏观经济不稳定的因素。如部分地区房地产价格持续攀升,特别是以上海为中心的长江中下游地区房地产价格上涨幅度为甚。房地产价格的大幅度上涨已经引起了各方关注,并引发了是否产生房地产价格泡沫的大讨论。国家还针对可能出现的房地产泡沫,从2005年年初开始,出台了一     

论如何让房地产市场交易行为正规化

近年来,我国房地产市场发展极为迅速,房地产价格也呈陕速上涨趋势。伴随着房地产价格的不断上涨,市场中的不确定因素逐渐增多。也使得房地产价格变化更加无章可循。尤其是房地产市场却屡屡出现房地产违规销售、利用虚假合同套取银行贷款、发布房地产交易虚假信息、炒卖房号、捂盘漕售、囤积房源等恶意炒作、哄抬房价行为,社会反响强烈,房地产市场备受诟病。     

媒体情绪与房价波动

本文使用2000—2015年中国112个大中城市媒体报道和房价月度指数研究了媒体异质性对房价波动的影响。研究发现,纸媒情绪对房价波动的影响大于网媒情绪,中央媒体情绪对房价波动的影响大于地方媒体情绪,明星微博情绪对房价波动的影响大于普通微博情绪,媒体语气确定性和报道篇幅对房价波动有正影响,明星城市媒体情绪较非明星城市更易引起房价波动。据此,为防范非理性房价波动,应加强对不同媒体报道的监管。     

媒体情绪与房价波动*

本文使用2000—2015年中国112个大中城市媒体报道和房价月度指数研究了媒体异质性对房价波动的影响。研究发现,纸媒情绪对房价波动的影响大于网媒情绪,中央媒体情绪对房价波动的影响大于地方媒体情绪,明星微博情绪对房价波动的影响大于普通微博情绪,媒体语气确定性和报道篇幅对房价波动有正影响,明星城市媒体情绪较非明星城市更易引起房价波动。据此,为防范非理性房价波动,应加强对不同媒体报道的监管。     

房地产税、市场结构与房价

本文在住房流量模型的基础上,构建了一个购房者和开发商的住房市场局部均衡模型,考察了完全垄断和完全竞争情形下房地产税与房价之间的关系。结果表明,无论何种市场结构,提高房地产税均导致房价下降;住房市场垄断性越强,房价越高,房地产税对房价影响越大。笔者对1996-2008年中国33个大中城市数据的检验发现,市场结构对房价影响大于房地产税。房地产税增长率每增加1%,房价增长率将减少0.03%;勒纳指数每增加1%,房价增长率将增加0.16%。房地产税与市场结构相互作用将使房价上涨,但影响微不足道。因此,对住宅开征房地产税,将对房价上涨有一定限制作用,但不能有效抑制房价上涨,而增强住宅市场竞争性、降低开发商垄断具有显著效果。     

城市住宅特征价格分析:对杭州市的实证研究

由于住宅产品的异质性,国外学者广泛使用特征价格模型分析城市住宅市场。特征价格模型的理论基础主要由Lancaster偏好理论和Rosen的产品特征市场供需均衡模型两部分组成。在访谈的基础上,选择了18个住宅特征作为模型的自变量,基于线性函数形式构建了杭州市住宅特征价格模型。采用杭州市2 473个住宅样本数据和290个住宅小区的实地调查资料对模型进行了估计,发现就整个住宅市场而言,14个住宅特征对住宅价格具有显著影响,并且影响程度有差异。同时,根据特征价格对14个住宅特征的影响程度进行了排序,并分为四类。     

租售比与中国城市住房泡沫*

本文在住房消费性和投资性需求基础上,通过泡沫和无泡沫租售比测度住房泡沫。本文对中国1996-2013年35个大中城市数据分析发现：第一,北京、上海等16个城市存在住房泡沫;第二,房价预期易催生东部和一线城市而非中西部和二三线城市住房泡沫;第三,利率政策对抑制中西部和二三线城市住房泡沫比东部和一线城市更有效;第四,住房存量过大引发住房泡沫;第五,房贷和开发成本助长住房泡沫;第六,土地财政助长住房泡沫,但股票市场回报率抑制住房泡沫。     

中国城市住房价格变动影响因素分析

近10多年来,我国房地产业高速发展,住房市场价格呈现持续上涨的特征。本文运用聚类分析方法,依据房价波动情况,将全国35个大中城市划分为三类。在此基础上,从全国层面以及不同类别城市的角度进行比较分析,通过回归分析得出以下结论:除了地价、居民收入、信贷规模等宏观性的影响因素外,城市基础设施、教育、医疗卫生等公共服务的投入也在一定程度上影响着房价的变动以及不同城市房价水平的差别。     

基于城市竞争力分析的城市定位——以青岛市为例

城市定位离不开区域条件的分析,但是区域分析不能仅局限于城市所在腹地,应根据需要在不同层次的区域进行综合比较。文章以青岛市为例,借助城市竞争力分析的框架,探讨了城市定位的定量化分析。根据地理学区域的思想,结合研究对象的行政地位和区位特点,从全国、东南沿海、山东省三种层次的区域分析了青岛市的城市地位和竞争力,指出了目前城市发展过程中的相对优势和不足,借此对青岛市进行了科学定位。     

1990年代以来大连城市人居环境与经济协调发展定量分析

城市人居环境与经济协调发展是实现大连城市可持续发展的重要途径。文章利用较为客观的主成分分析法和模糊数学法,分别求出了1990年以来大连城市人居环境与经济系统的综合评价指数和系统间的协调度值,定量分析了13年来大连城市人居环境一经济协调发展程度,并结合实际提出实现区域可持续发展的主要对策。     

基于PCA-ESDA的中国省域旅游经济时空差异分析

以中国大陆31个省级区域为研究单元,选取1999—2008年反映旅游经济的相关指标,利用SPSS16.0软件对数据进行主成分分析,计算出每个省份旅游经济的综合得分,然后对综合得分进行空间自相关分析。结果表明:中国旅游经济的发展水平总体上呈现从"长三角"及"珠三角"向内陆逐渐降低的特征。1999—2008年中国旅游经济发展全局空间自相关不显著,但局部空间自相关却表现出一定的规律性:沿海省份位于HH区,西部省份位于LL区,西南、部分东部和中部省份位于LH区和HL区。中国省域旅游经济发展呈现出一种持续的非均衡态势,1999—2008年中国省域旅游经济的总体空间格局并没有发生根本性的变化。省域旅游经济集聚的空间依赖性、省域经济发展水平、区位与资源禀赋、政府政策是影响中国省域旅游经济空间差异的主要原因。     

辽宁城市人居环境竞争力的时空演变与综合评价

通过建立城市人居环境竞争力综合评价指标体系,运用主成分分析计算了辽宁省14个省辖市在1994、1999、2004和2009年4个时间断面上城市人居环境竞争力的主成分得分和综合得分,并对人居环境竞争力进行评价和排序,依据评价结果揭示了辽宁14个城市人居环境竞争力的综合演变、主成分演变趋势,进一步研究了城市人居环境竞争力的时间演变和空间演变。通过分析4个时间断面上的城市人居环境竞争力的等级分布图和空间插值效果图,揭示辽宁14个城市人居环境竞争力的空间分异和空间扩展的演变规律。