2009年与2007年“地王”叠出比较

本文通过地价这个主要参数,选择比较具有代表性的时点,比较了2007年和2009年这两个时点上"地王"迭出的现象,重点论述了房地产调控的重要性和必要性。     

对我国CPI构成的探讨

消费物价指数是反映一国物价水平变动的重要指标,也是制定宏观经济政策的主要依据。本文主要从我国9月M1和CPI偏离出发,介绍了我国CPI构成,指出了我国CPI构成中存在的问题主要包括食品类权数过高和购房价格未包含入消费物价指数中,并有针对性提出相应的调整建议。     

两阶段供应链的价格牛鞭效应模型

在一个简单如两阶段的供应链中,如果需求者采用＂涨增跌减＂的行为模式,而供给者不采取适当的应对措施,则短期的需求变动可能造成未来较长时期的价格的持续上升和下跌,即价格的牛鞭效应。通过构建一模型,对这一现象作出合理解释,并基于该模型提出有效的价格牛鞭效应的控制措施。     

施工企业在工程投标中的报价技巧

施工企业在工程投标中应采用相应的报价技巧,以达到既能中标,又能获得良好经济效益的目的。施工企业投标时可根据不同工程的具体情况,确定不同的报价技巧。     

货币供应量对我国股票市场影响的实证研究

本文将货币供应量与沪深股指作为代表变量纳入货币金融系统内进行分析,旨在借鉴较为成熟的金融计量方法实证分析货币供应量对于股票价格指数的互动情况,建立适当的VAR模型以及利用VAR模型进行分析,同时对数据进行乔纳森检验(Johansen检验)和格兰杰(Granger)因果检验,并在此基础上分析货币供应量作为货币政策中介工具作用于股票市场的可控性和可测性,从而研究货币供应量与股票价格指数之间的相关关系,得出货币供应量对于股票市场的一般影响机制,指出我国货币政策的缺陷和存在的问题,提出相应的应对策略与建议。     

我国房地产宏观调控的得失探究

过去十年来,为了调控房地产业,使其发展符合决策者的预期,房地产政策文件频繁出现,以至于使"房产新政"成为一个常态。不断更替的房地产政策既反应了中国房地产市场形势变化的迅速,也意味着这些政策绩效的缺乏。房地产市场是因政策频出而变得不稳定,还是因其不稳定而招致频繁的政策?促进房地产业的稳定健康发展,应在重点分析这些政策绩效之后,寻找出改善政策的思路。科学的房地产政策应该能够完善交易环节的市场机制,以节约房地产交易的成本,并能抑制保有环节的投机性需求,以防止稀缺房地产资源的浪费。     

银行资本监管、资产价格与最优货币政策

本文构建一个包括银行资本监管、银行部门以及一个非有效资本市场的宏观经济模型,研究了银行资本监管、资产价格和最优货币政策之间的关系。结论表明,银行资本监管对最优货币政策的选择以及货币政策的资产价格效应均产生了显著影响。面对资本充足和资本不足两种银行体系,央行的最优货币政策对通胀和资产价格的反应程度明显不同。特别是当银行体系受资本监管约束时,最优货币政策对资产价格波动的反应比在资本充足情形下更加积极。     

上市公司会计信息和股价变动相关性研究

文章以近三年的沪深能源类上市公司的财务数据为样本,将财务指标分为三类,运用皮尔逊相关性系数分析了上市公司财务指标与其股价的关系。结果发现：上市公司财务指标对股价的解释力呈减弱的趋势;每股收益和总资产报酬率是影响股价的主要因素;公司偿债能力与股价呈负相关,对股价变动不具有统计意义上的相关性;公司盈利能力是影响上市公司股价的主要因素。     

房地产、经济增长与宏观经济政策?

近年来房价上涨成为社会关注的热点,房价在中国不同区域差异很大。房地产对社会发展而言存在财富累积效应,能促进经济增长,但房地产市场一旦出现非理性行为,则会产生房地产泡沫甚至引发金融风险。土地财政、收入分配的两极分化、供需双方的价格预期以及国内金融支持和国外资金流入,是导致我国房地产扩张过快的主要因素;同时,中央政府的经济政策对房价的调控效果受到地方政府、开发商、银行等利益集团的制约。因此,对房地产市场的调控应找到一个合适的均衡点,不能引发短期的经济衰退,更不能膨胀泡沫。从长期来看,不能把房地产作为一个支柱产业来发展,应积极发展新兴产业和培植新的支柱产业;同时,要加快税收体制改革和收入分配体制改革。     

Impact Fees and Real Estate Prices: Evidence from 35 Chinese Cities

Local governments often charge developers impact fees to finance local public goods. This has been practiced in Chinese cities for more than two decades; however, no empirical studies have tested the effect of impact fees on real estate prices. Using a panel data set for 35 large- and medium-sized cities from 1998 to 2008, we find that impact fees lead to a significant increase in real estate prices. For a given city, an increase in impact fees by one yuan leads to an increase of about 5 yuan in the price of newly-built housing; a 1% increase in impact fees leads to an increase of 5 percentage points in the housing price index and 7 percentage points in the land price index.