房屋质量及其对房地产价格指数的影响——基于Hedonic模型和Chow检验的整合分析

房屋价格指数的计算和分析,需要充分考虑房屋质量特征变化产生的影响,应将房屋质量特征因素剔除,从而使房屋价格指数反映房屋的"纯"价格变动.然而中国现行的房屋价格指数计算方法基本上没有考虑对房屋质量特征因素的系统调整问题.文章采用发达国家通行的Hedonic模型对房屋价格指数进行计算,并且和传统的价格指数计算方法进行比较.同时,进一步引入质量特征的交叉变量对交互影响进行分析,尝试性地利用Chow检验方法对Hedonic模型进行结构变化检验.研究显示,房屋特征质量效应的变化对房屋价格指数的影响确实可以从房屋价格指数中分离出来.     

中国房地产价格指数的模拟和预测

一、基本思路和统计方法(一)基本思路目前的房地产价格指数主要包括房屋销售价格指数SI、土地交易价格指数GI和房屋租赁价格指数LI三大类,而房屋销售价格指数与公众对房地产价格波动预期的相关性最强,所以本文选择房屋销售价格指数SI来反映房地产价格指数的整体性波动。从理论上分析,房地产价格指数受供给和需求以及预期等多方面因素的影响,如果我们能够找出客观存在的影响房地产价格变动的先行指标,则有可能利用这些先行指标的变动,提前若干期来预测房地产价格变动的趋势。根据这一思路,我们按照以下步骤开展房地产价格变动的模拟与预…     

基于灰色理论的中国房地产价格指数预测

本文简要介绍了灰色预测方法GM(1,1)模型的构造与模型的检验。利用1999-2004年中国房地产价格指数建立了中国房地产价格指数预测模型。模型预测结果良好,能够较真实反映中国房屋价格的动态变化趋势,从而为预测中房指数提供科学依据。     

价格指数的质量调整方法及决策过程

要使所计算的价格指数只反映纯价格变动,需要对调查项目进行质量调整.质量调整的主要方法有显式质量调整和隐式质量调整.进行质量调整首先需判断项目的规格特征是否发生了变化,进一步判断项目质量是否发生了变化,然后再选择具体的质量调整方法.     

改进住宅销售价格指数编制质量的一种思路探讨

 在介绍链式更新特征价格法编制房地产价格指数基本原理的基础上,基于大连市商品住宅交易数据全库,结合大连市房地产市场的运行特点,综合考虑各住宅特征信息的可获得性,从建筑特征、邻里特征和区位特征三个方面,确定了22项影响住宅价格的特征因素以及大连市“标准商品住宅”的标准,然后以2006年为基准建模期,采用两期链式更新法构建了大连市商品住宅对数线性特征价格模型,进而计算得到以2006年1月为基期的商品住宅月度特征价格定基指数序列,最后总结了链式更新特征价格法的技术特征以及对于改进我国房地产价格指数编制质量的现实意义,同时提出编制城市房地产特征价格指数所需要的制度规范与保障。     

房地产价格指数与居民消费价格指数关系的实证检验

住房是人们最基本的生活需要之一,但是与居民生活有关的反映物价变动的居民消费价格指数却没有将房地产价格纳入其中.是否应将房地产价格纳入居民消费价格指数在学术界争论不一.文章首先运用适合于小样本情况下的小样本因果关系检验,然后考察二者之间的协整关系,并在此基础上建立了长短期的误差修正模型,最后得出结论:不必将房地产价格纳入CPI,但在研究通货膨胀时不可不虑.     

中国房地产价格波动对宏观经济的影响研究

房地产价格的波动会通过多种途径影响一国的宏观经济状况。为说明房地产价格波动对我国宏观经济的影响,本文利用中国1998-2009年的相关数据对房地产价格影响宏观经济的渠道进行实证检验,结果显示：①房地产价格财富效应为正;②房地产价格和房地产投资不存在协整关系;③房屋销售价格指数和总体价格水平存在双向因果关系,但房屋租赁价格水平对总体价格水平没有影响。     

中国房价与地价的关系研究

对中国房地产市场的现状进行分析,认为在土地价格、房屋销售价格的背后存在着一个广义的"潜在房价",从长期角度利用永久瞬时模型和信息共享模型检验了"潜在房价"存在性与构成以及地价和房价对这个潜在价格的贡献度,从短期角度采用Granger因果关系检验对二者关系进行分析.结果表明:长期而言,房屋销售市场是决定"潜在房价"的主导力量,对于土地市场起着价格引领的作用;短期而言,房价和地价存在显著的双向因果关系.     

核心消费价格指数的编制研究

核心消费价格指教剔除了非市场因素的波动影响,能够较真实的反映出价格的长期变化程度.文章介绍了核心消费价格指数的两种编制方法:剔除法和有限影响估计法.并对200～2006年的我国城镇居民核心消费价格指数进行了测算.     

浅析特征价格指数编制的基本方法

一、问题的提出根据指数理论,准确编制价格指数的核心问题是保证样本的"同质性",使计算出来的价格指数只反映由于供求关系的变化而引起的价格变化,商品质量变化引起的非价格因素的影响应从价格指数中剔除掉,这个剔除质量影响的过程称为质量调整,是目前编制价格指数必须解决的一个首要问题。     

半参数回归模型在商品房价格指数中的应用研究

一、前言商品房价格的高低极大地影响一个国家宏观经济的健康发展及国民的生活质量 ,所以对商品房价格指数的研究是宏观经济管理及决策理论的重要内容。商品房价格指数通常是通过分析一组商品房特性及其销售价格样本数据来获得的。在建立价格指数时 ,有两点需要特别考虑 :( 1 )是否能有效地控制不同商品房间的特性差异 ;( 2 )价格随时间的变化是否有足够高的灵活性。为了能提供精度较高的价格指数 ,所获样本必须能在房屋特性方面提供足够多的信息。在一般的房地产价格指数参数模型中 ,在消除位置、建筑面积、房龄等特性差异后 ,拟合优度R2 …     

笔记本电脑特征价格指数的实证研究——基于非线性Hedonic模型实证分析

商品价格指数的编制是一个古老而又新鲜的问题。商品的异质性问题会使普通价格指数不能真实反映商品的价格变化,特征价格是针对上述问题来构建商品价格指数的一种有效方法,本文应用特征价格法研究异质性明显的商品——笔记本电脑的价格指数编制问题。并基于传统的线性、半对数和双对数三种形式的Hedonic模型,以及基于Box-Cox变换的非线性的Hedonic模型来估计笔记本电脑的价格,从而编制更能反映价格变化的价格指数——笔记本电脑的特征价格指数（HPI）。     

国际流行的房地产价格指数编制方法介绍

由于房地产业特有的性质，计算普通商品价格指数的方法很难直接用于房地产的价格指数编制。目前各地在编制房地产价格指数时大多采用拉氏指数公式，即仍采用一般商品价格指数的计算方式，由于房地产的个别性，用此公式计算出的价格指数很难反映城市房地产市场的真实供求关系，从而失去意义。     

鲜菜、鲜果指数计算方法的探讨

受气候影响,鲜菜、鲜果的生产与消费,随着季节和供求关系的变化,其价格经常上下波动,表现出一定的季节性周期。在我国北方省份这种价格的季节性周期变化,表现尤为明显,因此鲜菜、鲜果价格指数的计算,不可能与一般商品保持同样的连续性和可比性。为了准确反映居民消费价格总水平的变化情况,消除鲜菜、鲜果价格季节性变动对物价总水平的影响,对季节性鲜菜、鲜果价格指数的计算必须作特殊的处理。下面,我们就从现行的鲜菜、鲜果月距环比指数计算方法入手,研究并提出新的鲜菜、鲜果月距环比指数计算方法,其目的是解决鲜菜、鲜果价格季节性波动对环比指数的影响。     

核心消费价格指数的编制与实证分析

核心消费价格指数剔除非市场因素的波动影响,能够较真实的反映出价格的变化程度。本文介绍了核心消费价格指数编制方法,并运用剔除法编制出昆明市核心消费价格指数,并与消费价格指数相比较,分析核心消费价格指数特点和作用。     

房地产价格统计方法制度改革探索

近年,国家统计局发布的全国70个大中城市房地产价格指数与公众对市场的直观感受不一致,从而引发了社会各界的广泛质疑。当前,我国房地产价格统计调查方法中存在问题,因此建议运用中位数采价法、灵活权数等新方法来测算房屋销售价格变动情况。结果表明,新方法的使用对提高房地产价格指数的准确性具有显著意义。     

改革现行物价指数编制制度的探索

随着我国社会主义市场经济的迅速发展,社会商品的流通体制发生了根本性变化,商品市场和服务市场趋于多元化.反映我国商品及服务价格水平的商品零售价格指数和居民消费价格指数的编制方法虽几经调整,但仍然面临着挑战. 这些挑战主要集中在影响价格指数准确计算的三个方面,即样本的代表性、价格的可比性、权数的科学性.     

住房特征价格指数的编制

近年我国房价格指数受到广泛关注,不同机构发布的数据差异较大,且都存在价格不能充分体现房屋品质差异的问题,特征价格指数则能较好地克服这一缺点。因此,对住房特征价格指数编制方法的研究十分必要。文章以广州市为例,利用新建商品住宅网签交易数据,采用回归分析等方法建立住宅特征价格模型,探讨特征价格法在房价指数编制中的应用。     

基于面板数据分析技术的中国房屋价格研究

在房地产投资急剧攀升、房地产交易价格过渡上涨及房地产市场上供给和需求矛盾激化的背景下,借鉴面板数据模型及聚类分析技术研究中国房屋价格的地区差异,实证结果表明,无论按自然行政区划或聚类分析结果分析,建造价格、人均国民生产总值及滞后一期的房屋价格都是影响各地区房屋价格的主要宏观经济变量,但其对各地区的影响强度并不相同,建议中央及各地政府因地制宜采取有针对性的措施进行房屋价格的宏观调控。     

武汉地区房地产价格的季节性变动

本文通过对武汉地区房地产价格的季节性因素动态变化性分析,发现并度量了经济政策和季节性因素对房地产价格的影响,建立了相关的评价模型,并用模型检验价格走势的季节性因素动态变化性以及政策因素对房地产价格的影响力度,在此基础上我们运用最新的X12季节性调整方法对武汉地区房地产价格的季节性因素进行分析,并建立了X12季节性调整组合模型.