我国房地产价格发展趋势研究

 本文从房地产价格的相关理论出发，主要从房地产需求、房地产供给、房地产金融和房地产宏观调控等角度对影响房价的因素进行了分析，并从实证角度分析了各因素对房价的影响。本研究运用近10年房地产价格季度数据和时间序列模型对房地产价格发展趋势进行预测，最后提出房地产价格发展预警和稳定房价的建议。     

居民对房价的预期如何影响房价变动

许多研究表明房价变动难以被经济基本面因素完全解释。市场参与者对房价的预期被认为是影响房价变动的重要因素;在土地供给缺乏弹性的情况下,居民的房价预期对房价的影响更加显著。文章利用2012-2013年中国7个重点城市开展的《中国城镇居民房价预期与购房行为专项调查》的季度调查数据对居民房价预期影响房价变动的内在经济机制进行了实证研究。研究发现,居民对房价的预期会显著影响其购房需求,从而影响未来房价的变化——本城市内居民对房价的预期水平每提高一个百分点,下一期房价增长率相应提高1.04%。文章利用微观数据和宏观数据的联合分析有效缓解了可能的内生性问题,研究结论对于理解房价波动和宏观调控工具的有效性具有较重要的意义。     

影响中国城际房价差异的因素分析

文章分析房价差异的影响因素,归纳导致城市房价差异的社会经济发展指标体系.实证显示城镇居民人均可支配收入的差异是导致城市房价差异的主要因素,而交通便利性、外来常住人口规模、城镇居民富裕程度以及限购政策对城市间房价的差异可能产生不同程度的影响.     

信贷约束、房价波动传导机制及特征识别

文章基于信贷约束条件,构建包含信贷市场、货币市场、房产市场、生产市场及宏观经济等多因素的动态一般均衡模型,分析了房价传导机制;以我国2005年7月至2015年10月的数据为样本,对我国的房价进行拟合,建立了普通最优模型、信贷加速效应模型、信贷门限模型、危机前模型和危机后模型等,对比分析了信贷约束加速效应、门限特征、分段特征等;对房价波动进行了脉冲响应分析,考察了信贷约束、产出、通胀、货币政策对房价的冲击影响.     

人口年龄结构、预期与中国房价:基于需求方的视角

文章构建了包含人口年龄结构、预期房产收益率、利率的房价决定模型.基于该理论模型,在对1998-201]年中国省际面板数据、11个省份人口年龄结构“四分法”数据、7个省份人口年龄结构“五分法”数据进行实证分析后发现:总抚养负担的下降是房价提升的重要推力,其中少年抚养负担对于房价有显著的负向效应,而老人赡养负担对于房价的影响是不确定的;预期房产收益率是推升房价的重要因素;利率对于房价的影响系数始终为负.     

房价地价推拉关系系数研究与分析

文章以建立城市地价与房价关系的动态模型为目标,研究在城市房地产市场不充分发育和管理体制分离条件下,城市地价与房价构成要素及影响因素体系,建立价格构成和影响因素数理模型。利用动态模型对重庆市进行了模拟实证分析。在重庆市范围内动态提取城市房地价格与各种社会经济活动的相关数据,并建立结构方程模型。通过对模型进行修正和完善得出重庆市在一定时间段、一定政策环境下的房价地价推拉关系系数,证明此系数在特定条件下是保持稳定的,并对此做了详细的分析与讨论。     

收入水平、人口流动与房价波动——基于省级面板数据的IV-2SLS估计

基于2003—2016年中国30个省市区的面板数据,运用IV-2SLS方法实证分析房价的影响因素及区域差异。结果显示:收入水平与人口流动推动了过去的房价上涨,但收入水平对东部地区的影响最弱,而人口流动的影响最显著;预期收益增加会引发房价上涨,对东部、西部和中部的影响依次下降;土地财政依赖对东部、西部地区房价的影响明显高于中部地区;少年抚养比的下降和老年抚养比的提高是导致房价持续上涨的人口结构因素,东部沿海和中部地区老年抚养比增加对房价有积极的拉动作用;从婚姻状况看,未婚率能够部分解释房价上升,东部沿海地区离婚率增加使房价飙高;房地产交易环节税对房价上涨的贡献率大于房地产持有环节税,即引导房价理性波动更需要从调整交易环节税着手。     

房价波动与金融支持的关联效应研究

文章通过构建消费者-开发商两部门的房地产市场均衡模型,分析金融支持与房价的相互作用机制。利用1999~2009年中国35个大中城市的面板数据,对提出的命题进行了实证检验。实证结果显示:(1)金融支持对房价具有显著的正向影响,表明金融对住房的支持是导致房价大幅波动的重要因素;(2)房价波动同样对金融支持具有显著的正向影响,表明房价的上涨将导致金融对房地产的支持力度提升。(3)金融支持对房价的影响存在显著的区域性差异,但房价对金融支持的影响则不存在显著的区域性差异。     

对房价收入比指标的修正

房价收入比指标反映的是居民的住房支付能力,通过对房价收入比概念的认知,分析了该指标的影响因素,指出了该指标应用过程中存在的问题以及存在的系统误差,最后把该指标修正为收入房价比。     

房价波动对我国城镇居民消费的影响研究

 本文将房价、住房面积、消费习惯及借贷约束等变量引入消费者最优选择模型中,构建出在综合考虑各个因素的条件下,能够检验房价波动对居民消费影响的动态面板模型,运用动态系统广义矩阵方法,采用我国29个省市的年度数据进行多角度的实证分析。研究显示:(1)我国城镇居民受到较强消费习惯与收入敏感性的影响;(2)房价波动对居住消费的影响为负,对非居住消费的影响为正,且均存在明显的非对称性;(3)中东西地区房价波动对居住消费的影响均为负,但影响系数差异较大;对非居住消费的影响差异就更为明显,东西部地区影响为正,中部地区为负。分析也表明,我国城镇高房价收入比、地区经济发展不平衡及居民收入差距的不断拉大是导致实证结果的主要原因。     

我国房地产政策对住房价格影响及调控措施研究

文章基于1999～2011年中国省级面板数据,分析了国家房地产宏观政策对住房价格影响的长期趋势和各省市房价短期波动的差异,并在多方面因素上进行综合调控.以此为改进与优化取向,藉以防止房地产市场与房价的大起大落,促进房地产市场的稳健发展.     

美国金融危机初始因素的敏感性分析——基于KMV模型

利用住房抵押贷款的基本定价模型及美国金融危机时期各相关变量的实际数据,对美国金融危机中的房价、房价波动率及利率三个直接初始因素进行敏感性作用力度弹性分析,探讨了房价、房价波动率及利率三个直接初始因素对住房抵押贷款价值与信用风险的敏感性与作用机理。     

产业集聚对房价上涨影响机制的经验分析

文章从就业和产值两个视角出发,测算各城市就业集聚与产值集聚指标,使用面板回归衡量从2004-2013年十年间我国地级市层面的产业集聚对房价波动的影响.结果显示,就业集聚与产值集聚都会促进房价和房价收入比的上涨,而且毗邻城市房价之间还存在着显著的正向空间相关性.城市环境特征因素对房价、房价收入比也有显著的影响,其中小学师生比、人均医院床位数以及每万人公共拥有公共汽电车数的增加对房价、房价收入比有显著的正向促进作用,而城镇登记失业率、人均二氧化硫排放量、人均绿地面积对房价、房价收入比有显著的抑制作用,市区人口密度因素影响并不显著.     

房产政策对房价地价影响力度分析——以重庆市为例

房地产市场作为我国的支柱产业,对人民生活有着重大的影响,因此国家历年来都出台了许对针对房地产市场的宏观调控政策,但这些政策没有起其抑制房价的作用,文章通过构建房价与地价影响因素的结构方程模型,分析房地产市场政策环境因素对房价地价的影响力度,模型证实了当前的宏观调控政策对房价地价未产生预期的影响.     

宏观经济变量对房地产价格的影响

房地产价格不仅仅受其内在价值的影响,还和宏观经济因素有密切的关系。本文运用向量自回归方法,就宏观经济对房地产价格的影响进行实证分析。研究结果表明,房价上升的主要原因是前期价格的变动,物价和货币供应量对房价的影响较小,此外,利率指标和国内生产总值指标没有通过检验。     

宏观经济因素对房地产价格的长短期影响

本文将购房者、房产商与中央银行纳入统一的模型当中,对房价的影响因素进行理论建模,然后拓展了传统的向量自回归模型长短期分解技术,研究了利率、通货膨胀率、汇率、土地价格以及经济增长率对房价的长期和短期影响。研究表明,利率上升对房价具有长期的负向效应,短期内会加剧房价的波动;通胀预期在长期内促使资金流入房地产行业,对房价会产生推动作用,短期内,通胀促使房地产企业加快投资速度,房屋供给增加预期引起房价下降的冲击;人民币升值在长短期内均与房价上涨存在正向作用;在当前的经济和房地产发展阶段,经济增速提高时,对房地产业的投资和投机具有一定的抑制作用;土地价格长期来看推动房价上涨,短期内对房价影响的传导较慢。     

不同城市的房价是否具有相同的人口集聚效应——基于35个大中城市PVAR模型的实证分析

人口集聚会引起房价上涨,但不同类型的城市由于集聚人口的教育程度不同,房价上涨也具有不同的效应。首先建立人口流动理论模型分析人口集聚对房价上涨的影响,然后通过建立房价、人口集聚、房地产投资和人均可支配收入的PVAR模型进行实证分析。结论表明,一类城市人口集聚对房价上涨具有正效应,二类城市为平效应,三类城市为负效应;三类城市的房价上涨主要是房地产投资和人均收入提高所推动的。     

房价波动对城镇居民消费影响效应的区域差异性分析

随着经济的快速增长,消费作为经济活动的重要环节,对经济增长的作用越来越突出。具有消费和投资双重属性的房地产,通过其对消费的挤占作用和财富效应,对居民的消费行为产生了深远的影响。文章利用1998～2007年29个省（市）的相关数据建立面板模型分析消费习惯、收入、房价等因素对消费的影响。结果表明,收入是影响消费最主要的因素,消费习惯,房价,房价收入比以及它们所产生的综合效应也会对居民的消费行为产生显著影响且在不同消费水平地区影响差异不同。     

城市住宅价格空间分异及影响因素研究

文章以济南市主城区5个市辖区430个二手房住宅小区为研究对象,以住宅小区2015年3月销售均价为样本数据,选取12个影响因素构建加权地理回归(GWR)模型对济南市住宅价格的空间分异状况及各因素的影响情况进行研究,并与最小二乘法(OLS)进行比较.结果表明,局部参数估计的GWR模型优于OLS模型,能够更确切地反映住宅价格的空间分布及变化情况.     

交互效应面板分位数回归模型的迭代估计

文章基于创新性交互效应面板分位数模型的设定，提出了一种新的迭代算法，蒙特卡洛模拟结果表明，与其他估计方法相比，该迭代算法有更好的有限样本性质，偏误较低且方差较小。由于个体效应及交互效应均允许与自变量相关，个体与时间的异质性得以更加灵活地表达，因此使模型具有更强的适用性。最后，将模型应用于我国房价的实证分析，并用迭代算法来对参数进行估计，回归结果表明，房价决定因素的效应存在异质性，且高房价地区的房价主要受到投资的影响，而低房价地区的房价的关键影响因素为人民生活水平和经济发展水平。