我国新建住宅长期供给价格弹性估算——基于35个大中城市的实证研究

大多数住宅模型和政策分析,都直接或间接依赖于住宅供给价格弹性的估计值:为了应对市场需求冲击,是多供给住房还是提高住宅价格?基于Mayo(1981)构建的模型,估算了我国35个主要大中型城市的新建住宅供给价格弹性。根据流量模型,2000-2007年我国的新建住宅价格弹性系数在4-11之间,2008到2013年的价格弹性在5-13之间。而存量调整模型得到了截然不同的估算结果:2008-2013年我国的新建住宅供给价格弹性在1-6之间,更精确的估算出了我国新建住宅供给市场的价格弹性。     

我国新建住宅长期供给价格弹性估算——基于35个大中城市的实证研究

大多数住宅模型和政策分析,都直接或间接依赖于住宅供给价格弹性的估计值：为了应对市场需求冲击,是多供给住房还是提高住宅价格？基于Mayo（1981）构建的模型,估算了我国35个主要大中型城市的新建住宅供给价格弹性。根据流量模型,2000-2007年我国的新建住宅价格弹性系数在4-11之间,2008到2013年的价格弹性在5-13之间。而存量调整模型得到了截然不同的估算结果：2008-2013年我国的新建住宅供给价格弹性在1-6之间,更精确的估算出了我国新建住宅供给市场的价格弹性。     

基于专业需求的需求价格弹性研究

本文从需求价格弹性的数学表达式出发,对相关需求价格弹性的经济意义给出数学解析,以便学生能更好地理解对应的需求价格弹性,更好地适应专业需求。     

南昌市地铁一号线对沿线房地产价格影响研究——基于特征价格模型的定量分析

城市轨道交通在给人们带来方便快捷的交通便利的同时也扮演了城市经济推动者的角色。本文基于特征价格理论,以正在建设中的南昌地铁1号线为研究对象,通过建立南昌住宅市场的特征价格模型,运用回归分析的方法,对正在建设的南昌地铁1号线对周边住宅价格的影响进行实证分析。     

需求价格弹性与价格策略

企业决策者在确定产品是否调价时，首先要考虑调价对产品市场需求的影响和最佳的调价幅度。若根据产品需求对价格的弹性值大小，可以制定合适的价格策略，避免调价的盲目性，为企业带来更多效益。     

城市住宅特征价格模型的理论分析

本文主要从函数形式的建立、模型的估计、模型的检验以及模型存在的问题及处理措施四个方面对住宅特征价格模型进行理论分析和总结,为实证研究中模型函数形式的选择、模型的估计和检验方法以及如何避免和处理模型中存在的问题提供了理论依据。     

房地产价格数学模型的建立与应用——基于济南市住宅市场的实证分析

本文运用截面法和多元线性回归模型对2009年8月到12月济南二手房交易市场的样本数据作了深入的定量分析,对商品住宅价格的特征因素和区域因素进行了论证,据此构建了不同条件下住宅价格与其影响因素间的函数关系模型,运用该模型对济南商品住宅价格进行了分析和预测.     

上海公交价格需求弹性估计

本文估计得到上海地面公交的价格需求弹性为-0.129,低于欧美城市公交的价格需求弹性。上海公交价格弹性低于西方城市的现象,可以由从中国城市较低的经济发达程度、收入水平和较少的可选择交通工具来解释。     

我国商业住宅需求模型研究

住房需求是影响房地产价格的重要因素,在房价调控难度日益增大的今天,研究住房需求成为有效控制房价的重要手段.本文使用定量分析的研究方法,采用计量经济学的理论对房价需求模型进行拟合,通过实证分析,证明拟合结果有效,可以为房价调控提供有益的建议.     

城市住宅市场需求函数模型及实证分析——房地产企业的影响为例

本文主要运用《广州统计年鉴》1995年到2006年有关影响城市住宅需求因素的数据,通过计量经济学软件Eviews5.0,推导出我国的房地产市场需求函数模型,并计算了城市住宅需求弹性和分析了城市住宅需求弹性变动的原因。得出广州城市住宅需求主要受人均可支配收入、住宅价格、利率影响,城市住宅需求的影响因素弹性与城市住宅需求各主要影响因素相关。并根据本文得出的结果提出来一些政策建议。     

住房价格的特征法分析与“夹心层”住房需求的实证估测

本文基于对上海市600余名夹心层(青年白领)人士的问卷调查,采用特征价格法模型计量测度了住房关键性特征对上海住房价格的影响。在此基础上,根据上海市夹心层真实住房需求分布情况推算出该群体期望住房的市场价格,从而为进一步衡量夹心层住房购买力缺口提供科学依据。     

基于Hedonic模型的兰州市二手房住宅特征价格研究

Hedonic特征价格模型是研究住宅属性与价格关系的有效手段。文章将hedonic特征价格模型用于兰州市二手房市场研究,分析1150个兰州市二手房的详细资料,进行hedonic多重回归分析,并用SPSS软件模拟特征价格模型。结果显示,半对数模型拟合系数最高,通过半对数特征价格模型讨论了兰州市二手房价格和住房特征要素之间的定量关系。     

供需因素对城市商品住宅价格的影响及其空间分布

从供给和需求的角度出发,选择我国35个大中城市1999-2007年的住宅相关数据构建了其需求和供给模型,得出各变量对住宅价格的影响关系,并运用逐步回归法确定了每个大中城市住宅价格的主要影响因素,进而揭示了35个大中城市商品住宅价格主要影响因素的空间分布,并据此对35个大中城市进行了分类.     

城镇新移民住房支付能力和需求分析

近年来,在城镇稳定就业的新移民住房问题突显,能否妥善解决这部分人的安居问题,成为提升城镇化质量的关键。以城镇化过程中流入城市并稳定就业的新移民为研究对象,通过对城镇新移民住房支付能力和需求特征进行研究,为有针对性地制定这一群体的住房保障政策提供研究依据。     

流动劳动力的住房供给与需求分析

住房和租房市场的需求和供给、均衡程度及政府行为是影响流动劳动力住房福利的主要因素.文章在考查在京流动劳动力的住房需求和供给的基础上得出以下结论:流动劳动力主要通过租房解决住房问题;供需结构在低水平上实现了基本匹配;住房面积偏小、居住质量较差;房租、交通等成为影响住房选择最重要的因素;租房者与承租的住房信息渠道比较原始;政府在流动劳动力住房供给方面还有待加强.因此应增加针对流动劳动力的廉租房供给,进一步规范流动劳动力房屋租赁市场,建立流动劳动力住房信息管理系统.     

中国电信市场的需求关系估计与需求效应分析

本文采用全国31个省市自治区2002～2004年的Panel观测数据,运用两阶段固定效应法,估计了中国电信市场的常弹性需求函数。估计结果显示,电信服务的价格水平、移动电话用户的数量、城镇居民人均可支配收入、互联网接入用户的数量和通信工具的相对价格等5个因素,对中国电信市场的需求具有统计上的显著影响。但从实际需求效应上看,对中国电信市场业务总量增幅的贡献主要来自于电信服务价格水平的大幅度下降,以及移动电话用户数量的急剧增长。估计结果支持,中国电信市场经历了一个市场结构消除垄断、电信业务移动化和消费对象大众化的过程。可以说,正是市场竞争程度的大幅度提升,以及由此触发的国民消费观念的转变,推动了中国电信市场需求的高速增长。     

中国制造业外包对劳动力需求弹性及就业的影响

研究目标：测算中国30省份的生产者责任以及消费者责任CO2排放量;各个省份的净碳转移量以及进出口隐含碳排放;测算省间的碳转出量,计算8大区域的净碳转移量,并分析了碳转移的方向。研究方法：借助投入产出表,用多区域投入产出模型测算各省份各行业的CO2排放量以及省间的碳转移量。研究发现：两种责任测算的CO2排放量差别较大;广东、上海、北京、浙江、江苏的净碳转出量最大,内蒙古、山西、河北、新疆、贵州的净碳转入量最大;东部沿海、南部沿海以及京津地区的净碳转出量最大,西北地区的净碳转入量最大。研究创新：用投入产出表结合能源平衡表测算各省份各行业的直接CO2排放量;研究了省间的碳转移。研究价值：对中国的碳减排具有一定的政策建议。     

住房流动性对房价指数的影响及其定量分析

目前中国城市住房市场不稳定程度较高,这不仅体现为房价的迅速变化,而且反映在交易量的大幅波动上,后者就是住房流动性的变化。有学者研究指出,以实际交易价格为基础的房价指数可能会低估住房市场的波动程度。为了更准确地把握住房市场的运行状态,本文借鉴美国MIT的相关技术,分析了住房流动性（交易活跃程度）对房价指数的影响,并尝试将流动性信息引入房价指数当中。我们发现,住房流动性对于房价指数有较大影响,且符合人们对于市场走势的直观判断,能够较好地反映市场转折点。     

基于“城房指数”的中国城市新建商品住房市场有效性研究

本文采用2006年1月至2009年8月我国10个大中城市“城房指数”数据,检验了新建商品住宅市场的有效性,结果显示市场无效是较为普遍的现象。进一步的研究说明,特定的市场参与者可以在无效市场中通过积极预测价格而获得更好的回报。但对一般投资者而言,由于目前调整持有房地产资产比例的投资行为将产生极高的交易费用,获得这一套利机会并不现实。如果未来我国资本市场上出现房地产衍生证券,该问题有可能得到解决,市场有效性也会得到提高。     

城市住房价格指数编制方法的拓展设计及实证检验

科学监测城市房价走势,在当前环境下尤为重要。为拓展国际通行方法编制国内单一城市房价指数的适用性,引入样本匹配重复交易法构建房价指数,以提高样本容量与可比性。基于上海数据的实证结果表明,相较于传统重复交易法和特征价格法,样本匹配重复交易法能更准确地反映住房价格变动,结果异常波动性更小,噪声影响程度更低,在克服样本代表性误差和变量缺失误差方面效果更显著,对编制国内城市房价指数具有较好应用价值。