基于时间序列的二线城市房地产价格影响因素

以唐山市相关房产数据为例,运用协整检验及Granger因果检验对影响房价的三个主要因素进行实证分析,结果表明:人均GDP对唐山房价影响最大,所以大力发展经济是城市繁荣的硬道理,房地产开发投资对唐山市房价有一定影响,但是影响不是很大,说明影响唐山市房价的另一个主要因素是房地产的供给不足,唐山市应该加大房地产开发的投资力度,而三个因素中对房价影响最小的就是房屋造价,说明物价上涨并不是房地产价格上升的主要因素.     

从供求关系看我国城市房价持续上涨且偏高的原因及对策

市场经济条件下,商品价格都由其供求关系决定,住房也不例外。在分析导致我国城市房价持续上涨且偏高的需求拉动因素:人口增长;城市化加速拉动需求;住房、金融制度改革释放大量“压抑”和未来需求;城市拆迁导致的被动需求;投机需求以及相对的供给无力因素:信贷和土地紧缩导致住房供给短期不足;房地产开发成本上升;住房供给结构不合理导致有效供给不足的基础上,提出控制我国房价合理上涨的对策:增加土地供给;调整住房供应结构;合理控制城市房屋拆迁规模和进度;遏制住房投机需求;正确引导消费导向。     

西方供求关系理论述评

供给决定需求,还是需求决定供给,一直是西方经济学争论的问题.不同时期和不同经济环境中,时而供给决定论居主导,时而需求决定论占主流.由于对供给、需求的地位和作用认识不同,导致对供给和需求这两个推动经济增长的主要力量,何者更为重要的观点各异,有的突出需求,有的强调供给.短期分析,特别是在经济萧条时期,需求对供给和经济增长有重要作用;但长期分析,供给、尤其是有效供给才是扩大需求和促进增长的决定力量.     

宏观调控政策对房价的影响

房地产的发展曾经为我国经济发展做出过巨大贡献,但是,由于各种原因房价持续上升,影响经济的正常发展,影响了居民的消费行为。当前,政府正在采用经济手段、行政手段及法律手段加以调控,稳定房价。利用金融政策对房价进行调整的主要手段是调整利率和货币的投放。通过调整利率,改变人们的预期,进而改变房价的走势。近期人民币贷款利率上调,贷款政策变化,预示着人民币存贷款利率在今后一段时间内仍有上涨的可能。如果存贷款利率调整幅度大于房地产价格涨幅,必然导致投资购房的回报减少。开发商也会因为贷款利率增加,提高房地产开发的融资成本,使开发商面临融资风险,房屋供应量相应萎缩。另外,贷款利率上升,通过贷款购房的业主每月实际还贷额也要相应增加,这将直接影响到购房者的还贷预期和生活质量,进而降低人们通过信贷支持购买住房的支付能力,同时抑制了投资性与消费性购房的需求。在金融政策发挥实效的情况下,需求与供给同时减少,房价将趋于稳定。     

基于灰色关联度的房价影响因素修正分析

从房地产行业和经济人口角度总结以往房价影响因素指标中存在的信息冗杂、代表性不强的问题,对以往的房地产行业和经济人口影响因素指标进行了修正和补充,以11个新一线城市的房价为例,建立新的指标体系,用灰色关联分析法分析了影响房价的因素及其与房价的关联程度。结果表明:影响房价的因素影响程度由大到小依次为城镇人均可支配收入、人均GDP、城镇新增就业人口、住宅开发投资额、住宅销售面积、住宅待售面积、住宅新开工面积、住宅竣工面积、住宅施工面积、居民消费价格指数;经济人口的需求因素对房价的关联度大于房地产行业的供应因素;人口因素对房价的关联程度低于区域经济因素。     

房屋供给与均衡价格决定──流量与存量分析

房屋作为一种特殊的商品，在供给方面最大的特点就是以存量的供给为主。而传统的暂时、短期和长期均衡的时间划分方法，仅适用于分析一般的以流量供给为主的商品。用流量和存量代替可变和不变生产要素，并以两者的相关组合为依据建立的新的时间分期法，为科学地分析不同时期房屋均衡价格的决定提供了前提与可能。以此为基础所做的分析表明：房屋的均衡价格主要由需求和存量供给未决定，流量供给只能通过存量间接地对均衡价格的形成产生影响。     

建筑业人工成本上涨影响因素、发展趋势及对策研究——基于VAR、ARIMA(2,2,1)模型

人工成本上涨对建筑业的健康发展具有深远的影响.运用VAR和ARIMA模型分析人工成本上涨的影响因素和发展趋势,结果显示,通货膨胀和建筑业尤其是房屋与基础设施工程的大规模投资建设是人工成本上涨的主要影响因素.现阶段解决人工成本上涨问题的途径应从调节社会劳动力供给和需求平衡入手,供给层面需要政府部门加强政策引导,增加社会劳动力供给;需求层面需要建筑企业通过技术创新,降低劳动力需求.     

基于贝叶斯模型平均（BMA）方法的中国房地产价格影响因素分析

对可能影响中国房价的诸多因素的重要性问题进行识别和检验,基于模型不确定性的视角,使用中国30个省（区）2002~2013年面板数据,采用贝叶斯模型平均（BMA）方法进行模型设定与分析。研究认为,在可能对中国房价产生影响的19个指标中,信贷政策、心理预期、物价水平、房屋竣工面积和产业结构合理化等5个解释变量的后验概率大于90%,它们是影响现阶段中国房地产价格的决定因素;应通过差别化的信贷政策分区域控制房价,通过新闻媒体公开统计和发布房地产数据正确引导人们的心理预期,通过适宜的货币政策有效控制物价,通过保障性住房建设增加房地产供给,通过合理化的产业结构引导房价调控等,促进中国房地产市场的健康发展。     

我国人才集聚及其对房价影响实证研究

城市快速吸引人才的同时,也带来了住房供给问题.因此从人口因素角度出发,利用2008—2018年我国30省级面板数据,重新将城市分为三个等级,研究人才集聚对我国各区域城市房价的影响.结果表明:人才集聚度对我国房价影响存在显著区域异质性,其中较发达地区和欠发达地区房价会随着人才集聚度的增加而升高,而对发达地区影响不显著.控制变量中的土地购置费和工资对不同地区的房价均呈现显著正向影响,房屋竣工面积和GDP对不同地区房价影响存在异质性,城镇常住人口对各地房价影响均不显著.     

中国住房价格变化对居民消费的影响研究

住房价格持续快速上涨与居民消费需求增长缓慢是转型期中国经济社会发展面临的两个突出难题。微观分析表明,房价变化对消费的财富效应和担保效应对于不同群体是不一样的,并受到金融环境的约束。决定房价变化对全社会居民消费影响的关键因素包括人均住房资产量及其分布结构、住房价格变化的性质、金融制度安排和社会文化因素。以1999-2009年我国35个大中城市的面板数据进行的实证检验的研究发现:(1)房价上涨通过财富效应和担保效应对居民消费产生正向影响,通过收入效应产生负向影响,总效应方向具有不确定性;(2)1998年我国城镇住房制度改革以来房价的长期上涨所带来的房产升值对城镇居民消费具有促进作用,并呈现出效应大小与经济发达程度正相关的区域差异特征;(3)近5年我国房价的持续加速上涨强化了房产对消费的挤出效应,削弱了住房财富效应,在住房和金融市场相对落后的经济欠发达地区财富效应的减弱幅度更大。     

经济适用房供需非均衡分析

文章首先分析了各种用途住宅的供需现状,以福建省为例分析了各种住宅的供需失衡,采用Granger因果关系检验了各用途住宅价格指数间的相关性,结果表明经济适用房的价格指数不能影响住宅整体价格指数,但住宅市场价格上涨的趋势却会带动经济适用房价格的上涨,经济适用房价格表现为结构性泡沫现象。最后运用联立方程模型分别对各用途住宅的供需现状进行实证分析,进一步表明经济适用房的供需非均衡。     

旁价去泡沫化路径探讨

增长模式和土地制度导致货币超发,中国房价超过居民的购买力,出现泡沫化。长期看,受经济既有发展模式、环境和人口因素的制约,无法维持经济的高速增长和居民收入的倍增,高房价无法维持。短期对供给和需求的干预,会抑制房价上升的速度。现在仍存在着阻止房价去泡沫化的因素,最终问题的解决需要我们从制度上进行改革。     

基于BP神经网络模型的房价敏感性分析

为分析和测算房价,受供给和需求两方面相关指标的影响和敏感程度,本文采用BP神经网络,研究了供需相关指标的不确定性变动引起的房价变动趋势。研究表明：房价对银行贷款额度和国民经济增速最敏感,对当年施工面积和建材价格弱敏感,而对居民消费价格指数和人均可支配收入不敏感。对最敏感性指标,应从差别化信贷、拉动消费抑制投资入手;对弱敏感指标,应加大保障性住房的建设力度,完善土地市场体系,推进房地产税收改革,改善住房供应结构;对不敏感指标,应切实提高居民收入水平。本文根据房价对相关指标变动的敏感性程度,指导选择调控指标先后次序,用以提高管控的精度和住房市场供需要素调控的有效性,促进房地产市场健康运行。     

安徽城镇居民住房需求的影响因素分析

对影响安徽城镇居民住房需求的因素进行了理论分析,对其影响程度作了基本判断,在此基础上进行了相关性检验。研究发现,近年来居民收入与城镇化率对住房需求的促进作用明显,对房价增长的预期也在一定程度上导致住房需求增加,而由于住房需求的刚性特点使得房价对住房需求的调节作用有限;同时,个人住房贷款利率水平的变化对住房需求的影响并未充分体现出来。在上述分析的基础上,提出了支持居民合理的住房需求的政策建议。     

商品房价格波动的成因及调控举措

研究中国当前商品房价格波动必须以一定的理论分析为支撑,其中必须充分考虑商品房供求规律。政府所制定的政策、法律和法规也应符合商品房供求规律的要求。主要结论包括:第一,不论商品房供求是处于平衡点或是处在相对均衡域内或域外的任何位置,这种状态都不会停滞,商品房价格的变化除随机因素影响外,它的上升是不会以人的意志为转移的。第二,公布的商品房价格是一个笼统的平均数,它将商品房中各类住宅销售价格之间的差异抽象掉了,从而掩盖了不同物业之间的质的差别。第三,引起商品房价格上升既有供给方面的因素,又有需求方面的因素。文章最后提出了几点建议。     

哈尔滨市商品住宅价格影响因素的计量经济分析

文章以哈尔滨市市区普通商品住宅为研究对象，利用哈尔滨市1996--2006年的数据，从房地产价格形成机制出发，运用计量经济学的理论，通过Eviews软件建立哈尔滨市商品住宅价格的计量经济模型，分析了各主要影响因素对房地产价格的影响方向、影响程度和作用方式，为政府、开发商、居民提供重要的决策支持，对于制定有效的宏观调控政策具有重要的意义。     

2008年昆明市住宅商品房市场分析

分析了国家宏观环境和影响昆明市住宅市场供求的因素，得出结论：昆明市中长期的住宅商品房需求将继续增加，价格仍将上涨。就2008年而言。城中村改造将对昆明房市产生重要的影响；市场供求双方观望情绪严重，房价将在目前价格水平之上波动；开发商将多数采用谨慎小规模低价推盘，然后再小幅上涨的策略；较多的消费者持币待购；市场下一步的发展，主要受宏观经济走势和宏观调控效应的影响。     

影响我国城市房屋价格的计量模型分析

一般来说,一个地区的商品房价格是由需求、供给及各种经济杠杆（如利率）等因素来决定的,但在资本组合投资日益多样化的现代社会。商品房的价格还会受到人们的收入、城市GDP以及地理位置等因素影响。本文对2011年影响我国北京、上海等15个城市的房屋价格的主要因素进行实证分析,选取的自变量为土地价格（元／平方米）、城市人年均收入（元／年）、城市GDP（亿元）、城市人口密度（人／平方米）、城市常住人口（万人）。通过建立多元线性回归模型。应用Eviews软件对模型进行了参数估计和检验。分析了影响房屋价格的主要因素和影响程度,并提出了相关的理论建议。     

经济适用房对房价影响的实证分析

本文从供需层次出发,分析商品房价格不合理上涨的推动机制,通过实证分析加以印证,得到的结论是经济适用房对商品房价格上升构成Granger因果关系。最终提出从经济适用房出发解决房价问题的几点建议,并做出了房价在现有体系下会持续上涨的推测。     

安徽省城镇住房需求影响因素的实证分析

通过建立面板数据住房需求模型对安徽17个地市的城镇住房需求的影响因素进行实证分析,结果表明：住房需求函数存在地区差异;城镇居民人均可支配收入和城镇化率对住房需求有显著影响,而房价和居民人均储蓄对住房需求的影响并不显著;从影响程度看,城镇居民人均可支配收入对住房需求的影响最大。