我国房地产行业态势分析模型及房价模型研究

为了使各种影响住房需求因素之间的“灰色”关系清晰化,本文建立了“灰色”关联模型,选取与房地产需求相互关联、相互作用的复杂因素,得到对房地产行业态势发展重要的制约因素,从而判断房地产行业发展态势.而要做到对房价进行准确预测是一件极难的工作,本文选取与房价紧密相关的因素,引入虚拟变量并合理定义作为房价是否上涨的变量,建立Logistics模型并进行验算.     

我国房地产行业态势分析模型及房价模型研究

为了使各种影响住房需求因素之间的“灰色”关系清晰化，本文建立了“灰色”关联模型，选取与房地产需求相互关联、相互作用的复杂因素，得到对房地产行业态势发展重要的制约因素，从而判断房地产行业发展态势。而要做到对房价进行准确预测是一件极难的工作，本文选取与房价紧密相关的因素，引入虚拟变量并合理定义作为房价是否上涨的变量，建立Logistics模型并进行验算。     

房地产行业价格因素分析及实证研究

目前,房地产行业在迅速发展的同时,也产生了许多矛盾,其中房价快速攀升是一个突出问题。本文以萨洛普的圆形城市模型为工具,分析了房地产行业价格的主要决定因素,并在该理论模型的基础上选取合适变量指标,建立起计量模型进行计量实证研究。文章证明房价与空间移动成本正相关关系,房价与行业内企业数目成负相关关系。政府应在交通基础设施上增加投入,减少消费者在空间移动上的总成本,从而降低房地产开发商的空间垄断程度,达到降低房价的目的;同时采取措施增加房地产开发商的数量,提高竞争。     

房地产企业财务预警模型的适用性浅析

近年来,我国房地产行业取得了突飞猛进的发展,已经日益成为国民经济的支柱性产业之一。但是我国房地产行业起步晚、基础不稳,再加上我国金融体系不完善,使得部分房地产企业负债率过高,这就在一定程度上制约着其自身发展。文章首先介绍了在房地产企业建立财务预警模型的重要意义,随后进行了国内外的文献回顾,最后对几种常用模型进行了介绍,并分析了其在我国房地产行业上市公司实证研究中的适用性。     

基于集成化供应链理论的商业房地产管理模型研究

将集成化供应链理论引入商业房地产行业还没有见到有关论述,笔者根据房地产供应链分类和国内外对房地产开发流程的论述,建立了商业房地产集成化供应链管理模型,并对模型和模型中各流程及其相互关系进行了分析,提出了集成化供应链管理的实现方式,为量化计算模型的各项指标打下了基础.     

我国房地产行业集中度演变与盈利分析

近年来,随着房地产行业的迅猛发展和政府调控政策的不断更新,房地产行业的发展前景成为了众多学者关注的焦点.本文对房地产行业集中度及其盈利情况进行分析,对了解房地产产业结构和资源配置效率、制定相关产业政策具有一定的参考价值.     

我国房地产经济发展的政策分析

近年来我国房地产经济的发展迅速,对国民经济平衡的冲击很大,房地产的价格也一直居高难下。目前房地产行业的发展受到国家一系列政策调控的影响,主要是行政限购政策和差异化信贷政策。本文主要是对我国房地产调控政策进行了概述,接着对我国目前房地产经济发展的政策中存在的问题进行分析,并提出了一些政策建议。     

辽源市房地产价格影响因素的实证研究

房地产行业作为国民经济运行中的重要产业,其变化因素一直是该行业理论及实证研究的重点。因此,分析房地产价格的影响因素,对中国宏观经济政策及房地产企业开发战略具有重要的意义。以辽源市为例,以辽源市2000—2010年的经济数据为样本,通过使用多元统计的方法,对中国房地产市场进行实证分析,研究中国近年来房地产市场商品房平均销售价格与各统计指标之间的变动关系,通过模型和实证分析房价的影响因素。     

近期房地产政策分析及行业建议

通过对2006年上半年全国房地产市场运行情况的分析总结,在认真研究近期国家出台的一系列关于房地产市场进行宏观调控的政策同时,针对房地产市场变化情况进行了深入的剖析与探讨;并对行业内主要企业针对新政的近期动态深入调查,在当前宏观经济环境和政策引导的背景下,对房地产未来市场趋势进行预测,在此基础上对房地产开发企业的市场业务运作提出初步建议。     

透视我国高房价:一个马克思主义的视角

马克思的地租理论是一个综合性很强的模型,通过这一模型,能够系统地分析我国房地产行业的诸多重要问题,并提供一个对房地产价格的整体性认识。本文将马克思的地租理论模型化,并以马克思的原始模型为基础,进行了一定的改进,结合中国实际,分析了房地产市场的一些重要问题。分析表明,中国房地产价格调控最重要的措施在于金融政策和社会发展权利与住房的分割。     

房价波动、隐含担保与银行系统性风险*

银行对房地产行业的信贷优先倾向导致信贷投放向房地产业集中,房地产价格波动对金融系统性风险的影响日益突出。本文基于银行与房地产两部门或有权益资产负债表分析框架,从资产和负债两个方面研究房地产部门对银行的风险传导机制,构造银行对房地产部门的隐含担保比例作为度量风险传导强度的指标,运用TVP VAR方法刻画2002—2016年我国房价波动与房地产部门、银行系统性风险的动态演变路径。研究结果表明,我国房地产风险主要通过银行信贷从负债项进行风险传导,房地产部门风险对风险传导强度的影响存在明显的结构性突变,银行系统性风险存在非线性加速恶化特征。本文最后提出要稳定房价、拓宽房地产融资渠道、降低地方政府对土地财政依赖等建议。     

商业银行信贷配给对中国房地产业波动的影响*

商业银行信贷配给控制中国房地产业信贷规模和结构,造成供给和需求的规模与结构扭曲,影响货币政策和财政政策的调控效果,容易引起房地产业波动。本文通过构建信贷配给模型,测算不同波动时期当中,商业银行信贷配给程度的变化趋势,以及对房地产业的影响。实证结果显示,信贷配给程度的变化与房地产业波动显著相关,信贷配给改变了投资和消费在推动房地产产出过程中的结构,并制约路径依赖对产出的影响,同时影响财政政策和数量型货币政策稳定房地产业的效果。本文认为,可以通过逐渐弱化商业银行在房地产金融市场中的垄断地位,丰富房地产信贷供给层次和结构,以及加强信贷供给监督来缓解信贷配给的消极作用。     

房地产融资渠道多元化探析--基于我国金融信贷与房地产融资的实证分析

房地产业的发展是我国经济增长的稳定器。本文从研究目前我国房地产金融调控措施出发，通过回归和关联分析阐述金融信贷对房地产业发展的互动关系，并探析房地产融资的多元化渠道，进而提出完善建议，对促进房地产业健康发展具有重要意义。     

信贷扩张、资产价格泡沫及在中国的经验分析

资产价格泡沫源自信贷扩张,信贷扩张对资产价格的作用机制是借款人的风险转移行为.从经验证据上分析了我国信贷扩张对房地产价格存在的因果关系及商业银行中长期存在流动风险和结构不合理等问题.     

我国直辖市信贷规模对房地产价格的影响研究

分析我国4个直辖市1999—2009年的面板数据,运用协整检验及误差修正模型,考察了房地产价格与信贷规模的长期和短期关系。结果表明：第一,直辖市房地产价格与信贷规模存在协整关系,且信贷规模对房地产价格的影响是正向的;第二,短期内信贷规模对房地产价格存在影响,且上期房地产价格的变动对房价有显著影响。     

信贷规模与房地产价格的非线性动态关系研究

本文运用非线性平滑转换模型对我国房地产价格与信贷规模的动态关系进行了研究,研究发现:2000年到2009年我国信贷规模的变动是房地产价格变动的格兰杰原因,信贷规模对房地产价格存在非线性影响,两者之间的关系适合使用LSTR1模型来拟合,当信贷规模的增长超过45.76%时,信贷规模的变动会对房地产价格产生影响,前一期和当期信贷规模增加1%,会分别导致当期房地产价格上涨0.3135%和0.0970%。研究结果的政策含义是只要房地产信贷规模控制在适当的范围,信贷规模的变动对于房地产价格的上涨就会有显著减弱,本文进一步指出在这种情况下,只有合理控制其他推高房地产价格上涨的因素才可能取得良好的调控效果。     

我国银行信贷与房地产价格关系研究

文章对银行信贷与房地产价格之间的互动关系进行了完整的作用机制分析,并使用更细致和精确的数据建立VAR模型进行了实证研究。研究发现,银行信贷扩张与房地产价格上涨具有明显的相互推动和加强的作用。具体而言,房地产开发商贷款和个人购房贷款对房价都具有显著的正向影响,同时对来自房价冲击的响应也都是正向的。并且,在房价持续高速上升时期,房地产贷款规模对房价的影响力明显超过贷款利率。     

热钱、房地产价格波动与金融体系稳定——基于SVAR模型的实证分析

热钱、房地产价格波动、银行信贷三者之间存在着一种自我强化的互馈机制,呈顺周期运行特征,会导致金融体系的不稳定,进而影响宏观经济。通过使用SVAR模型对我国房地产市场进行实证分析,结果发现：热钱推高了房价并且加剧了房价的波动,至少可以直接解释25％左右的房价波动,若进一步考虑货币供应量导致银行信贷扩张这一间接机制,其效果将更为可观。因此,要提高房地产调控政策的有效性、稳定金融市场,就必须加强对短期资本流动的监控,合理引导我国房地产市场的发展以及加速发展我国房地产金融体系,以达到控制和分散金融风险的目的。     

基于系统动力学的房地产调控政策动态仿真模型

从供需两个方面综合分析了土地政策、税收政策和金融政策对我国房地产市场的影响路径和传导机理。运用系统动力学分析原理,构建了房地产调控政策动态分析模型,并利用计算机软件进行仿真模拟。对拟实施政策效果进行比较分析的结果显示:土地政策对我国房地产市场的影响最大,税收政策对房地产供给市场的影响比对需求市场的影响大;同时调节利率工具和信贷工具变量,金融政策仍对我国房地产市场的影响不大。最后提出,我国应将调控供给作为调控房地产市场的重点。     

中国房地产价格波动区域差异的实证分析

本文首先定性地比较了各地房价的波动,发现其波动具有明显的地区不平衡性。进一步,本文基于误差修正模型形式的paneldata模型讨论了房价区域波动的差异,并分析了造成各地区房价波动差异的原因,尤其是货币政策效应的区域差异。结论如下:无论是房价的长期趋势还是短期波动,信贷规模对东、西部地区影响都比较大,中部地区较小,表明政府实施的信贷政策对调控东、西部地区的房价是有效的。实际利率对各区域影响差异不大,且影响较小。人均GDP无论长期还是短期对中部地区房价影响都比较大,表明中部地区房地产市场的发展更多地依赖于该地区的经济发展状况。房价的预期变量在东部地区对房价的短期波动有较大影响。