Incentives and Performance in Real Estate Brokerage

This article has two objectives. One is to offer a theoretical model to study how the difference in commission structures affects the performance of agents at full-commission firms (e.g., RE/MAX agents) relative to other agents. The other is to provide an empirical test of the relative performance of full-commission agents. We predict that in equilibrium the selling price and the expected time it takes to sell a listing through a full-commission agent are the same as they are with a traditional agent. Our theoretical predictions are supported by our empirical results.     

采取网络型的政府市场供给模式应对房价问题

面对不断飙升的房价,从理论界到政策层面对其原因都有不同的解读,但从实践结果来看对房价的治理并不理想。本文在综合分析理论研究与国家调控政策的基础上,认为创新措施采取网络型的政府市场供给模式是解决房价过快上涨的有效途径。文章着重对这一模式进行了分析,并认为此举对缓解供需矛盾、解决市场的信息不对称、市场操控、改变预期、稳定房价等都有非常重要的作用。     

低房价房地产开发项目桩基方案优化价值分析

软土地区低房价商品房的开发可行性,很大程度上取决于桩基设计方案。文中以一个小高层商品房的桩基方案优选为对象,基于价值分析法,在桩基工程功能和成本分析的基础上,提出桩基设计方案的价值评价指标,并用于该项目评价,结果与传统对比分析法一致。表明:1)价值分析法适用于桩基方案优选,而且与传统的对比分析法相比,用定量的数据说话,更准确、科学;2)所提出的价值评价指标对该项目是正确适用的。此外,还对该工程其它的桩基设计方案以及价值评价指标的通用公式进行了简要探讨,供进一步研究和同类工程参考。     

中国房价暴涨的政治学解读

解读10年来的《政府工作报告》,可以发现中国政府对房地产经历了一个从鼓励、扶植、提倡到适度限制、调控、理性对待的过程。中国的房地产价格上涨有充分的客观原因,政局稳定、现代化进程中的城市化效应、宏观经济提速、政府对土地供应严控都是房价上涨的政治因素,但房价暴涨则与政府特别是地方政府调控不力有关,与制度漏洞有关。因此,解决中国的房地产价格问题需要制度创新。     

图书馆与出版商利润关系的经济模型

一般认为 ,图书馆的出现会减少购买信息产品的消费者人数 ,从而减少出版商的利润。但从理论模型分析推导来看 ,图书馆的存在会使信息出版商的利润增加 ,只有在图书馆数量的增加突破了一定的界限以后才会减少出版商的利润     

多机器人系统协调协作控制技术综述

多机器人协调协作控制技术主要研究多机器人系统的体系结构、通信、感知、合作决策、协调控制、机器人学习等内容.对多机器人协作协调控制技术进行研究,可为多机器人协作协调控制系统的开发提供指导,是当前机器人领域研究的热门课题之一.     

房地产价格风险：国际教训、中国的现状及路径选择

房地产泡沫会增加金融风险,房价大幅缩水会导致银行破产,股市下跌。日本、美国、英国、泰国等都爆发过与房地产相关的银行危机。目前,中国房地产金融具有市场风险、财务风险、道德风险和信用风险等潜在风险。应利用税收手段限制投机性购房和短期炒作行为,鼓励中小户型住房的消费,加强城镇廉租住房制度建设,防范“假按揭”风险,完善惩戒机制,加强利率风险管理,完善住房置业担保制度,进一步研究制定房贷保险制度。     

城市房屋拆迁补偿制度的缺陷

以市场经济公平交易的原则为基点,系统分析了我国城市房屋拆迁补偿制度存在的包括补偿方式、补偿标准和相关的法规政策的缺陷及其根源,提出了解决问题的相应对策.     

未来我国住房建设将如何发展

本文对我国近年来的住房状况进行了探讨和分析 ,指出了当前住房体系中存在问题 ,有针对性提出对策建议 ,并对未来 10年住房建设的发展趋势进行了预测     

Forecasting UK house prices: A time varying coefficient approach

Previous studies of UK house prices, developed from the demand and supply ofhousing or from the asset market approach have been poor in terms of robustness and ex-post forecasting ability. The UK housing market has suffered a number of structural changes, particularly since the early 1980s with substantial house price increases, financial market deregulation and the removal of mortgage market constraints through competition. Consequently, models which assume that the underlying data-generating process is stable and apply constant parameter techniques tend to suffer in terms of parameter instability. This article uses the Time Varying Coefficient (TVC) methodology where the underlying data-generating process in the UK housing market is treated as unstable. The estimation results of the TVC regression of UK house prices is compared with those obtained from three alternative constant parameter regressions. Comparisons of forecasting performance suggest the TVC regression out-performs forecasts from an Error Correction Mechanism (ECM), Vector Autoregressive (VAR) and an Autoregressive Time Series regression.