长沙市土地价格对商品房住宅价格影响的探讨

研究目的:测算选择影响土地价格的相关因素对房价在时间上的领先或滞后作用,并根据其领先或滞后的年数来判断长沙市的地价与商品房价格的关系.研究方法:时差相关性方法.研究结论:通过时差相关性分析的方法测算出长沙市影响土地价格的因素(土地位置,土地出让面积,政策法规)的指标均滞后房价1-3年的时间,说明近几年来长沙市商品房价格的高低直接影响了土地的价格.     

土地价格、房地产信贷规模与房价关系的实证研究

本文选取2000年1季度到2013年1季度我国房地产业的时间序列数据,通过构建计量模型分析了土地价格、房地产信贷规模和房屋销售价格之间的相互关系进行了实证分析。结果表明:土地价格和房地产信贷规模与房价均呈正向变动的关系,房地产信贷规模对房价的影响远大于土地价格对房价的影响。因此,必须控制房地产信贷供应量,合理调整房地产信贷结构,以达到稳定房地产市场价格的目的。     

经济适用房能降低房价吗?——基于经济适用房供给量的调节作用分析

笔者在理论框架分析的基础上,采用2003—2010年我国29个省、直辖市和自治区的省际面板数据,以人均GDP、土地价格和房产税为控制变量,运用层级回归方法探讨了经济适用房价格与商品房价格之间的关系。研究结果表明,经济适用房价格未能抑制商品房价格的表象是不真实的,两者存在着正向关系。而且,经济适用房供给量正向调节经适房价格与房价之间的关系。人均GDP和房产税均显著正向影响商品房价格。经济适用房供给量对商品房价格有显著负向影响。土地价格正向影响商品房价格,但不显著。最后,从合理确定经适房价格、增加经适房供给力度、调整房产税征收内容与范围和改革土地招拍挂制度等方面给出了降低商品房价格的政策建议。     

老龄化、居民消费与商品房价格——基于我国省际数据的实证分析

本文建立了面板向量自回归模型和面板门槛效应模型,采用我国2001—2017年30个省市的数据,实证研究了老龄化、居民消费和商品房价格之间的动态关系以及老龄化对商品房价格的非线性影响。结果显示,老龄化、居民消费与商品房价格之间存在着显著的相关性,整体来看老龄化对商品房价格的影响为负,居民消费对商品房价格的影响为正。在控制房地产投资、就业和金融发展水平等因素后,老龄化对商品房价格的影响存在消费水平的门槛效应。消费水平较低时,老龄化的增加能促进房价的上涨。当消费水平较高时,老龄化的增加能抑制房价的上涨。地区分析结果表明,2007年以后老龄化的增加并不是推动房价上涨的因素。     

争鸣

越打压,房价就会越高,历年来都是这样,这次也不会例外。要让房子降价,最关键的还是解决土地财政问题,土地价格降不下来,房价也一定降不下来。＂     

土地价格、土地财政与宏观经济波动

本文在一个包含金融加速器的新凯恩斯动态一般均衡模型中引入土地财政和政府隐性担保融资机制,借此考察在土地财政体制下土地价格的波动特征、驱动因素和对宏观经济的影响机制,同时使用2004Q1到2016Q1的中国宏观经济数据对模型进行贝叶斯估计。方差分解的结果表明,在样本期间,土地需求冲击、土地供给冲击和货币政策冲击是驱动中国土地价格变动的主要因素,货币政策冲击和土地供给冲击是引起短期土地价格波动的主要因素,土地需求冲击在长期中驱动了土地价格波动。数值模拟结果发现,土地财政对宏观经济波动具有放大效应,正向的土地需求冲击将推高土地价格,并通过抵押约束机制引起宏观经济波动,地方政府对土地财政的依赖将放大该效应,并进一步对土地价格形成正向反馈,从而引起宏观经济更大的波动;在土地财政体制下,正向的土地供给冲击有助于抑制土地价格上涨,并减少宏观经济波动。     

当前土地价格变动的主要特征与成因分析

新一轮房地产热带动了土地价格上涨。2004年第三季度末，土地价格指数增长为11．6％，高于房价增长近2个百分点。目前我国出台了许多有关土地开发征用的宏观调控政策，土地价格变动趋势是值得关注的问题。     

因土地价格而引发的高房价问题的研究

在住宅项目开发中权重最大的是建安工程造价和土地成本,其中土地成本占住宅成本的30～50%,随着土地价格的上升,土地所占的比重也随之上升。如何稳定房价是当今社会共同面临的难题,通过本文分析,提出了比较科学的解决方法和措施。     

十二五”期间我国产业向外转移和内迁趋势和中长期“世界车间”地位的变化研究

一、“十二五”期间,我国土地、劳动力等成本变化现状影响产业转移的因素是多方面的,其最主要的核心仍然是成本要素问题,要素主要取决于政策优惠度、工资水平与土地价格,其中土地价格因素影响相对更为重要。根据某综合开发研究院的调研资料显示,东部企业外迁首位的因素是房地产价格、     

我国商品房价格地区差异的分析及启示

近年来,随着房地产市场的快速发展,商品房价格持续快速上涨,房价成为政府和民众高度关注的一个问题。然而,商品房价格呈现明显的地区差异。文章以商品房价格运行理论为基础,分析了商品房价格的现状,通过建立商品房价格影响因素的实证模型分析地区差异的影响。提出在国家调控房地产市场和商品房价格的过程中,不仅局限于金融政策、财税政策、土地政策等,更要从根本上统筹安排,注重实施资源的均衡配置和差异化的调控政策,推进地区之间、城乡之间的一体化发展战略。     

基于协整与平稳性的我国商品房价格归因分析

本文选取我国近20年的商品房价格作为研究的样本值,分析了影响我国房价的主要因素;首先对各因素变量进行平稳性检验,运用差分对时间序列的非平稳进行修正以达到平稳状态;接着对各因素变量间进行因果关系检验;在构建模型时依次对模型的多重共线性、自相关性、异方差性进行检验和修正,得到最终模型;最后结合模型对影响我国房价的诱因进行经济意义分析并提出了一些建议。     

货币因素对我国房价影响的非对称性研究

文章选取2000-2014年房地产市场月度数据,对货币供应量进行H-P滤波以区分扩张性与紧缩性政策区间,利用VAR模型探讨货币因素对房价影响的非对称性以及宏观经济环境、土地价格、资金价格、股票市场以及原材料价格对房价的具体影响。结果显示,扩张性货币政策对房价的拉动作用远大于紧缩性货币政策对房价的抑制作用;货币供应量代表的数量型货币政策工具对房价的调控作用强于利率代表的价格型货币政策工具。宏观经济、土地价格、原材料价格以及其他投资渠道收益增加都将推动房价上涨,而增加供给将有效抑制房价。     

浅析影响房地产价格的主要因素

本文以2001—2010年商品房价格为研究对象,运用多元线性回归方法就地价、GDP和贷款利率对房价的影响进行了研究。研究表明:1.地价与GDP分别对房价有显著影响,而贷款利率在显著性水平0.05下对房价影响不显著。2.地价与GDP存在高度线性相关性,因此不能建立它们对房价的二元线性回归模型。     

区域经济一体化对城市土地价格的影响

在当今世界,经济向全球化和区域化两个趋势发展,而区域经济一体化则将是改变世界经济格局的主要因素,也将成为世界经济发展的潮流。随着社会市场经济迅速的发展,市场经济向区域经济一体化的发展的趋势越来越明显。为了防止我国在研究城市土地价格的影响因素中存在片面因素,也为了对城市土地价格影响因素评估提供重要的科学依据,对区域经济一体化进行全面系统的分析,找出影响城市土地价格的因素,并使城市土地价格在区域一体化经济发展的前提下,建立区域市场经济体制,对未来的城市土地价格的趋势进行研究。     

商品房价格和金融稳定的关系研究——基于土地财政的视角

本文采用2007-2017年省级面板数据,利用主成分分析法测算金融稳定性指标,实证分析了商品房价格、土地财政与金融体系的关系。结论表明:商品房价格上涨不利于金融稳定,在考虑土地财政的情况下,商品房价格与土地财政的交互项系数显著为负,即商品房价格上涨的同时,土地财政规模也随之变大,商品房价格对金融稳定的边际效应加强,土地财政是造成商品房价格对金融稳定产生影响的重要原因。提出可通过完善分税制体系、推进税制改革、规范房地产市场金融监管等政策措施维护金融体系的稳定。     

影响土地价格的因素分析

本文旨在《资本论》的视角下,分析影响土地价格的因素及土地价格变动产生的影响,并以此给出政策性意见。本文首先分析了土地价格与地租、利息率的关系,并具体说明了利息率和地租变动对土地价格的决定性影响。其次分析了供求关系和周边地区如何对土地价格产生影响。最后,根据促使土地价格上涨原因的不同实质的分析,给出了对经济稳定健康发展的建议。     

房价、房租与土地价格：一个实物期权分析框架

本文利用实物期权分析方法．基于二维随机模型．讨论了房价、房租与土地价格之间的量化关系．土地被视为由房价和房租两个随机过程驱动的欧式期权。分析表明地价的波动率高于房价、房租的波动率；并给出了1998年以来地价增长率高于房价增长率的一个解释。在定性和定量两个层面取得较好的效果．结论对当前中国不断完善土地出让价格体系，制定科学合理的农地征用补偿标准、廉租房建设等工作具有一定的参考价值。     

城市间房价相关性与系统性金融风险防范

我国城市间房价呈现较强的相关性,房价泡沫有可能通过城市间价格相关性产生风险传染效应,进而引发房地产行业系统性金融风险。空间滞后模型实证分析表明,周边区域房价、人均GDP和房地产贷款量对我国房价泡沫有显著影响,其中周边区域房价指标影响最稳定,单位房贷比例指标变动对房价影响最大。     

影响北京未来房价的社会因素分析

众所周知，消费者的内在需求是影响北京房价的最重要因素、经济因素对需求产生着重大的影响，人口，城市化水平．这些与经济发展密不可分的社会因素对需求乃至房价的影响更是不容忽视的。试从人口因素、市民受教育程度、收入差距、房产投机（资）、大众心理预期、城市化水平等六个方面对影响北京房价未来走势的社会因素进行分析。其中的一些因素将在未来抬升北京的商品房价格．一些因素将对商品房价格产生抑制，还有一些因素产生的影响较为复杂，有待于进一步的考察。     

吉林省房地产价格影响因素决策模型——基于因子分析及多元回归法的实证研究

采用因子分析及回归等方法,以吉林省2001~2012年商品房平均售价及相关数据为基础,建立吉林省商品房价格影响因素因子分析决策模型。结果表明,由变量人均生产总值、人均每年可支配收入、商品房竣工面积、竣工房屋造价、年末总人口定义的经济发展因子和由固定资产投资价格指数及居民消费价格指数定义的价格因子,提供了原始数据的足够信息。其中人均可支配收入、人均生产总值、商品房竣工面积及房屋造价的波动,均为影响房价走势的重要因素。