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。     

西安市经济适用住房建设规模研究

通过对西安市经济适用住房供需现状和趋势的分析 ,采用实证方法 ,研究西安市经济适用住房未来合理的建设规模 ,力图使经济适用住房在进一步优化西安市住宅供给结构 ,调节商品房价格 ,真正解决中低收入家庭的住房困难问题上起到积极作用     

完善住宅特征价格数据的探讨——基于特征价格法

特征价格法是国际上普遍使用的分析异质品价格的主要方法,构建住宅特征价格指数和利用特征价格模型进行房产实证分析是我国未来房地产研究领域的必然趋势.本文以住宅特征价格法为依托,根据实地数据调研的经验,从数据需求、住宅特征变量选择和住宅特征数据收集的角度探讨如何获得并完善住宅价格数据的过程,并提出构建住宅价格数据库的设想.     

成都市经济适用房存在的问题及对策

研究发现成都市经济适用房经过八年的发展虽取得了不小的绩效,解决了十万多人的住房问题,但仍存在诸如审批疏漏、位置偏远、价格偏高等问题。本文通过运用房地产相关知识及成本加成法等数学方法对成都市经济适用房现状加以了分析,并从政策、发展模式等多方面提出了建议,使成都市经济适用房需通过改善开发和供给模式,严格审批制度等途径,来实现成都市经济适用房制度的完善与发展,最终能真正有助于解决中低收入者的住房问题。     

宝鸡市经济适用房发展问题探析

我国的经济适用住房政策为满足城镇居民住房需求发挥了积极的作用,但全国经济适用房的建设规模、投资额还是严重欠缺的,根本无法满足广大中低收入家庭住房消费的需求。文章以陕西省宝鸡市经济适用房发展为例,分析宝鸡市经济适用房发展现状及存在问题,从经济学和管理学等角度进行深层次原因分析,提出土地供应、住宅产业化建设、加强和完善政策体系建设等解决对策,以期对政府部门在经济适用房政策发展方面有所推动和提供理论依据。     

侨讯乡情

国家拟成立政策性住宅银行 国家计委、建设部人士最近说,一旦基本条件成熟,国务院同意批准筹划成立国家政策性住宅银行。 据国家计委有关人士介绍,建立国家政策性住宅银行的目的主要是为支持中低收入家庭的经济住房计划。住宅银行的主要业务是住房建设贷款和个人抵押贷款,保证各种住房基金和个人住房储蓄不贬值。住宅银行对经济适用房的低息贷款贴息,一部分来自政府基金的补贴。     

经济适用房制度发展中存在的问题及其对策

经济适用房制度作为我国住房保障制度的重要组成部分,在新时期经济形势好转后建设进度明显加快。为改善经济适用房发展中存在的供应不足、寻租行为和经济适用度低等问题,应尽快扭转地方政府的短视行为、加快相关法律法规建设、完善经济适用房管理办法和政策性住宅金融制度。     

金融自由化对我国住宅价格变化的影响

基于中国2000-2010年的季度数据,利用FAVAR模型研究得出:金融自由化对总体住宅价格变化具有明显的正向冲击,国际资本流动、房贷放松和国内资本市场开放的冲击效应依次增强;金融自由化对普通住宅价格变化的正向冲击效果明显,对经济适用房价格变化具有较弱的负向冲击效果,对高档住宅价格变化的冲击波动较大,比较复杂。因此,金融自由化对中国住宅价格变化起到了直接的推动作用,稳步有序地推进金融自由化进程、加强住宅投资的审慎监管、管好信贷闸门、引导外资的合理流向和加大保障性住房的供给对抑制房价过快增长至关重要。     

基于系统动力学的商品住宅需求仿真研究——以南昌市为例

近年来,随着国家经济的迅猛发展,房地产投资规模逐年增大,城镇居民的可支配收入不断上涨,其购房能力明显提升,居民对住宅需求量日益增加,需求形式也呈现多元化.以南昌市房地产住宅市场为研究对象,系统分析商品住宅市场的价格、供需关系之间的相互影响关系,从城市人口、经济发展、住宅需求、住宅供给与住宅价格五个子系统出发,将住宅新增需求分为四类:结婚购房、投资性购房、改善性购房、其他因素购房,去构建商品住宅市场模型进行仿真实验.从宏观管理的角度出发,确立了城市人口政策、城市建设政策、税收政策和政策房供应政策四个参数调控类型,进行实证分析四种调控类型的仿真结果,为南昌市政府制定相关政策提供了理论依据.     

经济适用住房制度改革和发展取向

经济适用住房制度是中国目前存在的一种带有福利性质的商品房制度,然而目前实行的经济适用住房制度存在着诸多问题,给经济适用住房制度深入发展和中国住宅保障体系的完善带来了诸多的问题。采用经济学的基本原理和方法对目前经济适用住房制度实施的现状和存在的结构、户型、购买资格、收入界定等问题进行分析。在对问题进行分析界定的基础上,运用住宅市场过滤模型等理论对经济适用房制度的不足提出相应的解决方案,并对现有制度的改革取向进行相应的分析。     

一个基于供求两方面的房价决定模型

运用经济计量方法设立模型,同时从供给与需求两方面考虑影响房价的因素,研究是供给决定了房价,还是需求决定了房价,并且区分其影响的大小.结论是房价与房屋造价和存款余额同方向变化,而与房屋的竣工面积反方向变化.控制房价的关键在于抑制宏观调控过热的经济所造成的房屋造价上升和加大住房建设面积.     

中国房地产价格上涨的供求原因及对策

房地产市场健康发展与国家经济平稳发展以及居民个人利益关系密切。近年来,房价不断上涨已成为全国关注的焦点。2010年以来,政府出台一系列的政策,力图对不断上涨的房价进行调控。首先探讨中国房价的现状,然后从房地产市场供求两方面分析中国房价上升的原因,并提出相应的对策。     

经济适用住房建设问题初探--以梅州市房地产市场为例

文章从经济适用住房的特征入手,在对房地产市场特别是经济适用住房的供需市场进行综合分析的基础上,提出发展经济适应住房是培植住宅消费的主方向,最后就经济适用住房建设问题提出若干对策。     

城市轨道交通对沿线住房价格的影响研究 ———基于重庆一手房交易数据的实证分析

通过构建理论模型,对城市轨道交通如何影响沿线住房价格做出比较分析,并利用 2019 年重 庆主城区一手房交易数据进行实证研究。 研究发现,轨道交通的开通显著提升了沿线住房价格,且该影 响存在着区域差异和距离衰减特征:经济发展水平越高的区域,其住房价格受轨道交通的影响越大;距离 轨道交通站点越近的住房,其价格溢出效应越明显。 研究结论对于稳健调控房地产市场和合理规划轨道 交通站点具有多重启示,尤其是在城市轨道交通规划方面,政府应加强站点选址与房地产用地审批的地 理对应,从住房供给层面提高对轨道交通沿线住房的市场供应,有效平滑开通轨道交通所带来的沿线住 房需求激增和住房市场价格波动。     

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。     

货币供应量、地价与房价关系的再检验——以陕西为例

利用1998-2010年陕西省的时间序列数据,对陕西省范围内的房价与地价及货币供应量之间的关系进行了再检验。检验结果表明,地价与房价之间有显著的互为因果关系,货币供应量对房价与地价也有显著的影响,地价对房价起到了重要的推动作用,房价引起的引致需求也拉动了地价的上涨,政府在抑制房价和地价的过程中,除了出台相关的限制措施外,也应当控制货币发行量。     

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。     

2017年国际原油价格分析与趋势预测

通过对2016年国际油价的演变历程以及Brent与WTI价差进行回顾,分析全球石油市场供需情况,发现2016年供需形势已有好转。并结合非基本面因素的变化以及对2017年各经济体经济发展的预期,据此对2017年国际油价作出预测:在各种因素综合作用下,2017年Brent、WTI两市明显价差减小,国际原油价格波动加剧,呈小幅上扬的态势。预计Brent、WTI原油平均价格为60美元/桶和62美元/桶,价格波动区间为55~65美元/桶。     

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。