旅游业发展会提高房价吗？——基于海南的实证分析

本文基于“国际旅游岛”背景下海南省房价不断上涨这一背景,利用海南省各市县2012—2016年的数据,通过构建回归模型研究旅游业发展和预期对海南省房价的影响机制和效应。研究表明：（1）海南省旅游业发展和对旅游业的预期会对平均房价水平产生不同的影响,旅游业发展对房地产市场平均房价水平具有推高效应,而对旅游业的预期会降低平均房价;（2）旅游业发展和预期对房价增长率无显著影响;（3）旅游业发展对当地居民收入的增加效应高于对房价的推高作用,导致房价—收入比的降低,因此海南省旅游业发展对房地产的影响是健康稳定的,其虽然提高了房价,但不会助长房地产泡沫的产生;（4）就不同类型的商品房的房价而言,旅游业的发展显著提高了商业营业用房的价格,降低了商品住宅房的价格,且对商业营业用房价格的影响程度高于商品住宅房,而旅游业发展预期对商业营业用房价格无显著影响,其主要通过降低商品住宅房的价格而对整个房地产市场的平均房价产生抑制效应。     

消费需求、投资需求与住房价格波动

房地产同时具有消费属性和投资属性,其需求也就分为消费需求和投资需求(含:投机需求),本文采用灰色预测方法将心理预期量化,建立房地产价格模型。在理论模型的基础上,利用全国1999年1月至2011年6月的季度数据,实证分析了需求对房价的影响。结果表明投资性需求较消费性需求对房价波动具有更强的解释能力,同时心理预期、购房首付款政策相对于其他影响因素对房价的影响程度更大。最后指出合理地引导人们对房价的心理预期有利于稳定房价。     

中国房价有泡沫吗?

首先选取了房价收入比、房地产价格增长率/实际GDP增长率、房地产投资额/固定资产投资额、房地产开发贷款增长率/金融机构贷款总额增长率和房地产开发企业待开发土地面积/本年土地购置面积等5个测度指标进行分析;然后通过计算每年同比增长率,将历年数据进行直观对比。研究发现:中国房价收入比大大超过了国际公认的房价标准,中国房地产行业投资过热,中国房地产开发贷款增速较快,房地产开发企业“囤地”意图比较明显,中国房价泡沫比较明显;最后,从房产信贷政策、土地供给、遏制投机性购房、增加特殊房型供给税收政策调整等5个方面提出了抑制中国房价泡沫的政策建议。     

南京市房地产价格与人民币汇率的协整关系分析

利用1997～2008年人民币实际有效汇率和南京市房地产价格建立了误差修正模型,通过格兰杰因果检验方法对人民币汇率与南京市房价的关系进了实证检验。结果表明：人民币升值是南京市房价上涨的格兰杰原因,且人民币汇率变动对南京市房价的影响存在滞后效应。现阶段保持人民币汇率相对稳定,控制因人民币升值预期而进入中国的国际游资过度流入房地产市场,将有利于保持我国房地产市场的稳定。     

人口老龄化对产业结构的影响

老龄化背景下的中国经济发展方式转变正在引起热议，通过构建包括老龄化率和少儿抚养比的非齐次需求效用模型，分析人口因素对产业结构的影响。基于产业结构合理化与高级化两个维度，利用中国1989—2013年省级面板数据，采用系统广义矩估计方法，实证检验人口老龄化对中国产业结构的影响。结果表明，老龄化有利于产业结构合理化，而不利于产业结构高级化，控制其他经济、制度和人口变量后，结论仍然稳健有效。     

环境规制与产业结构动态调整：基于ECM模型的再考察

在定量测算我国产业结构变迁过程中产业结构合理化和高级化程度的基础上,采用2000—2016年我国30个地区数据,运用面板协整、面板误差修正模型等方法考察环境规制与产业结构变迁之间的动态异质性关系。研究发现：（1）环境规制的短期波动对产业结构变迁的短期波动会产生显著影响,且当短期波动偏离长期均衡时,将以一定的调整力度将非均衡状态调整到均衡状态;（2）环境规制对产业结构合理化影响的弹性系数平均水平为0.08,而对产业结构高级化影响的弹性系数平均水平为0.174,环境规制的增强对产业结构高级化的作用要远远大于对产业结构合理化的影响。总体来看,环境规制有助于提高我国产业结构高级化和合理化水平,但呈现区域异质性、长短期异质性特征。     

市场不确定性、购房者决策与房价

从代表性个人生命周期内的效用最大化出发,构建跨期最优化模型,说明影响购房者购房决策的预期因素。考虑到市场不确定性带来的预期冲击会影响购房决策,进一步以1999-2010年的省际面板数据进行实证分析,检验预期因素的不确定性对房价的影响。结论表明：收入不确定性与利率不确定性对房价没有显著影响;房价增长的不确定性对房价有影响,而且这种影响受信贷规模的限制,存在门限效应。因此要抑制房价过快上涨,一方面需要提高房地产市场的信息透明度,减轻市场不确定性的程度;另一方面需要适度控制信贷规模,减少不确定性对房价的促进作用。     

土地价格、房地产开发投资对房价影响的实证分析

针对土地价格、房地产开发投资对房价的影响,依据2000—2010年间的中国居住用途土地价格、房地产开发投资完成额和商品房价格的年度数据,运用协整检验和误差修正模型进行了实证研究。结果表明:我国的房地产价格与土地价格、房地产开发投资额之间存在长期稳定的均衡关系;土地价格是房价变动的促进因素,而房地产开发投资额变动对房价的影响更为显著。     

基于多源数据的房地产价格指数预测模型及实证研究

房地产的价格变化对社会经济发展有显著的影响,准确预测房地产市场价格变化并对其进行有效调控显得尤为重要,但使用房价作为评估房地产市场的度量指标有一定的局限性。住宅销售价格指数是由国家统计局发布的综合反映住宅商品价格水平总体变化趋势和变化幅度的相对数,为探讨新建商品房住宅销售价格指数的预测方法及其预测有效性,利用与相关的房地产供求关系、社会宏观经济指标、国家货币政策和民众对房价的预期等多源数据,构建了一套房地产价格指标体系。分别使用BP-Adaboost和支持向量回归机两种机器学习算法构建房地产评估模型,同时设计了一个调参算法对支持向量回归机模型进行参数优化。在实证中使用华北某市的房地产月度数据对两种模型进行训练和预测,并与ARIMA模型和经典BP神经网络模型做对比。实验结果表明,BP-Adaboost模型的预测误差最小,使用BPAdaboost模型预测房地产价格指数具有可行性。     

基于SVAR模型的房价波动与银行信贷实证分析

从近年来我国房价大幅波动以及政府出台的一系列为防止泡沫风险的不断累积的银行信贷政策着手,构建结构向量自回归模型(SVAR),并通过脉冲响应及方差分解进行实证分析,研究房价波动与银行信贷之间的关系.认为:无论长期还是短期,银行信贷规模与房价波动都是相互推动、互为因果的;利率通过对信贷规模的影响间接地影响房价;不同变量之间的影响存在时滞.因此,在实施信贷政策对房价进行调控时应注意时滞问题,并增加房地产行业的融资渠道以规避风险.     

对我国商品房价格的走势分析——以郑州市为个案

房价收入比的大小是影响房地产价格的关键，也是房地产是否出现拐点的判断依据。郑州市的数据分析显示，其商品房价格及房地产行业呈健康发展趋势，居民能够承受目前的住房压力，房地产行业与我国经济发展相适应。价格保持相对稳定是房地产业安全运行的关键，我国应该出台更具体的政策保持其健康发展。     

房价波动、银行信贷与产业升级——基于银行信贷中介效应检验及区域差异对比分析

房价波动是影响产业升级的重要因素。阐述房价暴涨通过银行信贷中介效应传导机制对产业升级产生抑制作用,并基于全国大中城市2007-2016年面板数据,采用动态面板模型系统GMM估计法检验房价波动通过银行信贷中介效应机制影响产业升级。研究结果表明:第一,大中城市的房价过快上涨对产业升级产生负效应;第二,大中城市的房价过快上涨会增加房地产银行信贷需求,挤出了支持技术创新、产业升级的银行资金,从而抑制产业升级;第三,通过区域差异对比分析,东部大中城市银行信贷对房价波动与高新产业关系发挥中介效应,房价上涨通过吸收银行信贷挤出高新产业发展资金;中部大中城市房价上涨通过吸收银行信贷挤出第三产业发展资金;银行信贷没有对西部城市的房价波动与产业升级发挥中介效应。     

房地产价格膨胀对金融震荡的警示

从房地产业的发展与银行信贷以及金融震荡三者的关系出发,研究中国房地产价格的膨胀与银行信贷支持的相互影响后发现,中国房地产业的发展和市场表现在其各个环节上都依赖于银行资金,且在各种因素的交织作用下,中国城市的房价持续上涨,有些大城市房价过高,金融泡沫在积聚。以上海为例,采用购房年成本与实际租金比指数分析上海房地产价格,可以得出上海房地产泡沫积聚过多,房价即将趋于平稳或下跌的结论。如果国内众多城市的房价在高位时急剧下跌将有可能引发全国范围的信贷紧缩和泡沫破灭,进而造成金融动荡,因此,涉及房地产业的宏观调控要谨慎慢行,循序渐进。     

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。     

我国房价波动与货币信贷政策调控研究

通过比较近年来我国房价名义增长率与GDP、居民收入增长率,发现房价增长率的波动明显大于GDP与居民收入增长率,并用HP滤波方法计算出我国的房价波动幅度;认为自2003年以来政府调控房地产的货币信贷政策主要是以调整存款准备金率与利率、调整开发项目资本金比例、限定贷款主体资格、差别化的住房信贷政策为主;认为货币信贷政策本身存在缺陷、地方政府与商业银行执行不力以及我国特殊的房地产业发展环境是制约货币信贷政策调控效果的主要因素,并提出了相应的政策建议以期为政府调控房地产市场提供参考.     

房价过快上涨的成因、影响与对策研究

高房价既是一个经济问题,也是一个社会问题。房价过快上涨不仅透支中国经济未来发展的潜力,而且不利于社会和谐与稳定。在对近年来我国房地产市场价格走势和原因进行分析的基础上,提出了建立多元化住宅供给体系、抑制房地产投机活动、制定和完善相关的法律法规、调整政策调控思路、完善政策调控体系等对策建议。     

基于主成分分析法的商品住宅特征价格模型改进

特征价格模型作为一种对商品住宅价格进行有效分析和评估的工具而广泛应用于房地产领域。针对特征价格模型在实际应用中自变量数目较多、选择难度大且存在多重线性相关的问题,提出采用主成分分析法对商品住宅特征模型进行改进,排除变量间的线性相关对特征价格模型产生的误差。同时,以武汉市轻轨沿线商品住宅楼盘作为研究对象,构建了基于主成分分析的商品住宅特征价格模型,并用该模型对商品住宅价格的预测结果与实际销售价格进行对比,结果显示多数样本预测误差在5%以下,验证了改进模型的优越性。     

房地产价格上涨与信贷扩张、地价上涨--基于省际面板数据的分析

根据2003—2012年中国省际面板数据,运用Granger因果关系检验模型检验房地产价格上涨与信贷扩张、地价上涨三者之间的作用关系。研究结果表明,房地产价格上涨与信贷扩张、地价上涨三者之间存在着相互反馈的作用机制。对房地产价格上涨的各影响因素进行估计后发现城镇劳动者工资上涨、地价上涨和信贷扩张对房地产价格上涨产生正向影响,房地产供给对房地产价格上涨具有负向影响。增加房地产供给,限制房地产业信贷规模和平抑地价是抑制房地产价格过快上涨的重要途径。