对房地产市场发展的思考

近年来我国的房地产市场发展有目共睹,全国商品房住宅价格节节攀升,作为具有居住和投资双重属性的房地产包含了太多的内容,百姓为之思虑,对其高度关注,国务院的规范措施也接连不断地推出,上涨了数年的我国房地产价格究竟会有怎样的走势,一直是大家所关注的焦点问题,由于房地产市场的风吹草动关系到太多的利益群体,所以关于房地产市场的分析,观点多如牛毛。本文从房地产基本的价格问题入手,对我国房地产市场的发展进行探讨,并分析城市中不同群体对房地产价格的影响。     

房地产价格形成机制探讨

近年来,房地产市场价格的持续攀升成为社会各界越来越关注的热点问题,造成我国住房市场价格持续攀升的原因是多方面的,本文就通过对参与决定房地产价格形成的供给与需求方面的因素的分析,探讨了我国房地产价格形成的机制。     

我国房地产市场价格泡沫的实证分析——以北京地区为例

本文基于房地产市场的供求关系理论与泡沫理论,综合考虑社会经济基础与投机因素对市场价格的作用, 建立关于房地产市场价格的实证分析模型.以北京房地产市场的年度数据为分析对象,构建价格决定回归模型, 计算近十几年来价格泡沫的变化量,并针对目前北京房地产价格中的泡沫含量给出了定量分析.最后得出结论 我国房地产市场的价格泡沫含量有持续增强的趋势,宏观调控势在必行.     

货币政策影响房地产价格的效果分析

本文从货币政策对房地产价格的影响机理入手,来进一步分析我国货币政策调控房地产价格的过程中可能存在的阻碍因素,并提出相应的对策建议,试图对我国房地产市场的健康稳定发展提供一定的理论和实践支持。     

金融危机背景下我国房地产市场价格变动趋势

2008年是我国房地产市场极不平凡的一年。从2007年房价的疯狂上涨到2008年终的量价齐跌,让购房者经历了房地产价格戏剧性的变化,许多人预言房价还会持续下跌。那么,在金融危机背景下,房地产市场价格到底会有怎样的变化趋势？我国房地产市场价格的决定持l型在充分竞争的市场结构中,均衡价格是由市场的供给和需求共同决定的。当影响供给和需求的因素发生变动后,市场的均衡价格也会发生相应的变动。如果供给和需求同方向变化,例如同时增加,需求增加的幅度大于供给增加的幅度,则均衡价格会上升;     

宏观经济增长和信贷政策对房地产价格影响的实证分析

房地产价格一直是影响我国房地产业及金融业健康发展的一个重要因素,而在影响房地产价格变化的各因素中,宏观经济增长与国家的信贷政策一直是我国房地产价格的重要影响因素。本文是在我国经济与房地产业都迅速发展的背景下,以统计资料为基础,利用一些统计方法对宏观经济、国家的信贷政策与房地产价格之间的关系进行实证分析,分析宏观经济增长、国家的信贷政策与房地产价格之间的变化机理,为防止房地产金融风险的发生提供理论和数据上的参考。     

货币政策影响我国房地产价格的差异现状

货币政策是影响我国房地产市场价格的一个重要手段。本文从货币政策效果的区域差异性角度出发,从理论上分析货币政策对我国房地产价格的影响途径,在总体水平和区域差异水平上分析我国自1998年房改以来,房地产价格差异现状。     

房地产估价行业的现状及发展对策

改革开放20多年来,房地产市场在我国得到前所未有的发展。房地产价格评估工作在推动房地产市场的健康发展中,起着举足轻重的作用;从事房地产价格评估的专业人员,在完善房地产市场中做出了积极的贡献。     

中国区域房地产价格异质收敛与调控政策研究

通过研究区域房价的异质收敛为实施区域差异化房地产市场调控提供政策依据.采用非线性时变因子模型对全国30个省市自治区2001M1~2013M12的房价进行实证得出,传统的经济或行政区域划分对区域房地产市场不适用,中国区域房地产价格存在异质收敛,可划分为3个收敛子群.地理因素或经济因素不是区域房价收敛的主导因素,重要的房地产调控政策能够本质性地改变区域房价的收敛情况,而且这种作用一般生效于政策发布后的4~5个月.     

银行信贷与房地产泡沫相关性分析

一直以来,银行信贷与房地产市场价格相互影响,密切相关。在我国,房地产价格持续上升,房地产企业被为银行视为优质客户,银行对房地产企业不断加大信贷支持力度。在房地产价格不断攀升,房地产泡沫逐渐膨胀的过程中,银行的信贷扩张起到了推波助澜的作用。     

基于经验模态分解的房价周期波动实证分析

房地产市场是一个复杂的系统,房价是多种因素共同作用下最终的表现形式。经验模态分解方法是处理非平稳、非线性序列的有效工具,将其运用于房价分析,可以从房价时间序列自身出发揭示内在特征。以杭州市过去四年新建商品住宅交易的周度价格数据为例,对其分解,再根据本征模态函数的特征进行重组。研究表明:房价时间序列由经济基本面决定的长期趋势、金融危机等重大事件带来的低频振动和短期市场不均衡导致的随机波动三方面构成,为短期房价预测提供了思路。杭州市商品住宅市场存在3年的大周期,14个月和7个月的小周期。     

基于参数模拟的中国物业税调控能力研究

通过构建包含投机型消费者、自住型消费者以及房地产商在内的住宅市场税收影响模型,利用数值模拟的估计方法,分析比较开征物业税与现存流转税对消费者和房地产商决策行为的影响,表明物业税和流转税对均衡房价的影响及其程度,用以探讨物业税对中国市场的调控能力.研究发现:1)物业税相对于其他税种,调控作用更为明显,对参与者决策行为有更...     

城市资源配置、人口集聚与房地产价格上涨——来自全国95个城市的经验证据

城市资源配置水平的差异引致人口流动和人口集聚是中国房地产价格上涨的基础性因素。本文通过构建一个比较静态模型,首先探究了城市资源配置、人口集聚影响房地产价格的理论机理;其次,通过构建房地产价格上涨趋势指数和城市资源配置指数,利用2009-2018年中国95个城市的年度面板数据,实证研究城市资源配置水平、人口集聚对房地产价格上涨的影响机制。研究结果表明：城市资源配置水平和人口集聚对房地产价格上涨均产生了显著的正向影响效应;人口集聚在城市资源配置影响房地产价格上涨中起到中介作用,城市资源配置水平越高,越能吸引人口向该城市迁徙并形成人口集聚,导致房地产价格上涨,且因城市的资源配置层级、行政级别和地理区位呈现出显著的异质性。该研究结论为中国房地产价格有效调控提供了新的经验证据。     

房地产价格波动与金融脆弱性:——基于中国的实证研究

最近的研究表明,房地产市场价格波动与金融脆弱性有着密切的联系。本文从房地产价格波动对金融脆弱性的影响这个视角,通过选取宏观经济面和微观金融两个层次的六个指标编制衡量我国脆弱性的指数,并建立向量自回归模型对房地产价格波动与金融脆弱性进行定量分析。实证结果表明:金融脆弱性与房地产价格波动存在着双向的因果关系;房地产价格波动在较短期内对金融脆弱性有一定负向影响,随后对其有正向影响;对于房地产价格波动的冲击,银行部门对其的反应更加敏感,且在较短期内房地产价格波动对宏观经济与银行部门有一定的积极影响,但是随后会加剧其脆弱性,且对宏观经济的影响程度相对较大。     

中国和香港房地产泡沫度的实证研究

当前我国房地产泡沫的严重程度成为人们关注的焦点,本文将引入金融中介之前的、一般竞争均衡状态下的房地产价格作为房地产基本价值,实证研究了中国和香港的房地产泡沫度。结果表明,与香港楼市高峰时相比,当前我国总体上的房地产泡沫度并不高,还不足以对我国房地产市场现阶段的健康发展带来严重危害;我国内地省市的房地产泡沫度一般较低,一些沿海地区的房地产泡沫度相对较高。指标法的分析结果进一步支持了上述结论。     

基于二手市场与理性预期的房地产市场机制研究

尝试研究近年来我国房地产价格不断剧烈波动背后的市场机制.通过构建包含投资效用、二手市场、预期、政策冲击等因素的动态模型,揭示动态的房地产市场机制.研究结果表明,短视预期效应会加剧房价波动,而理性预期却是房价的自动调节器.一旦房地产市场中短视预期效应大于理性预期效应,房价暴涨或暴跌的"棘轮效应"则无法在短期内逆转.这可能...     

房地产价格波动经济影响的一般均衡研究

改进了社会核算矩阵(SAM)的跨墒平衡方法,并在此基础上编制了中国2007年SAM.然后运用CGE模型,在一般均衡的视角下,对房地产价格波动的经济影响进行了定量研究.主要发现:房地产价格波动对各宏观经济变量影响显著;各行业产出与房地产价格的变动方向一致,建筑业、重工业、公用事业以及房地产业自身等所受的影响相对较大;房地产价格上涨与下跌使得所有居民的收入都下降,但各收入等级城镇居民所受的影响并不相同,而政府和企业的收入与房地产价格变动的方向一致;总体来看,房地产价格上涨对经济增长的带动效应较大,但相同幅度价格下跌的负面冲击更大.     

The net asset value and stock prices of European real estate companies

The frequently large divergences between share price and net asset value (NAV) of listed real estate companies have been a key topic in real estate research for many years. However, previous research has mainly focused on the U.S. market, concentrating on companies’ performance ratios related to information from balance sheet statements and/or income statements as well as information from the stock market, and its results are not satisfying. This study, on the other hand, focuses on the European real estate market and presents a semi-rational model for explaining NAV spreads, taking into account performance ratios and market sentiment simultaneously. It appears that market sentiment in particular substantially improves the model, which explains more than 76% of the NAV spread. Thus, the developed model constitutes a significant improvement over previous studies on the explanation of NAV spreads.     

成本推动、需求拉动——什么推动了中国房价上涨?

本文以我国房价上涨的成因为切入点,通过构建房地产生产者利润最大化和消费者效用最大化的局部均衡模型,并利用我国2002-2011年的分省面板数据分解出成本、需求和非市场因素在不同时间段和不同地区对我国房地产价格的拉动程度,揭示出我国房地产价格上涨的原因。研究发现,在我国"房价较快增长地区",具有明显的需求拉动型特征,且市场预期因素明显;在我国部分"房价较慢增长地区",房价上涨的成本推动特征明显;金融危机前,我国房价属于典型的成本推动型价格上涨;而后金融危机时期,则呈现出需求推动型特征。因此,在"房价较快增长地区",需要从抑制过剩需求、降低投机欲望、稳定市场预期等入手来实现房价调控的效果;而在"房价较慢增长地区",则应从加大土地供给、降低土地成本入手,抑制房价上涨的潜在可能。     

房地产价格在宏观经济中的加速器作用研究

根据"金融加速器"理论,房地产价格的变动会对宏观经济产生"加速器"作用。本文构建了包含金融加速器的一般均衡模型,通过模拟外生冲击下房地产价格对宏观经济的影响,并与不含房地产加速器的经济情况作对比,验证了我国的房地产价格变动对宏观经济确实存在"加速器"的作用,并具体分析了这种作用的具体表现形式。