基于系统动力学的沈阳市房地产市场调控政策对房价的影响研究

通过构建房地产市场系统动力学模型,探讨沈阳市房地产市场调控政策对沈阳市商品房价格的影响。以Anylogic软件构建系统因果关系图,并选取货币政策、税收政策、土地政策3个变量来研究市场调控政策对房地产市场造成的影响,结果表明：提高贷款利率对商品房价格的影响不是特别大;税收政策对房地产价格有一定的影响,紧缩性税收政策会导致房价上升;土地市场供给量的控制对房地产价格产生的影响是有限的。     

利率上调对房地产价格影响的均衡性分析

近年来我国部分城市房地产价格呈现持续高速增长态势，在这样的经济背景下，央行于2006年4月28日起采取上调金融机构贷款利率的紧缩货币政策。本文旨在研究我国中央银行贷款基准利率上调对房地产价格的影响，其结论是我国房地产市场价格上涨过快的形成机制非常复杂，仅仅依靠央行的金融手段对市场进行调控是不够的，抑制房价增长过快，需要从房地产市场的供求关系入手，政府的经济手段、法律手段和必要的行政手段等多种措施相互配套，保证房地产市场供求总量和结构基本平衡，促进房地产市场的持续健康发展。     

去杠杆背景下房地产信托对房价的影响研究

基于2006年1月—2017年12月的全国月度数据,运用SVAR模型、脉冲响应和反事实模拟检验了去杠杆背景下房地产信托对货币政策调控和房价的影响,并且基于2007年—2016年全国68家信托公司的集合类房地产信托数据分析了房地产信托对房价区域差异化的影响。结果发现：房地产信托规模的增加导致银行间借贷成本上升;房地产信托的增长弱化了房价和房地产投资对紧缩型货币政策的响应程度;房地产信托对房价有正向的作用,且在东部地区影响最为显著。因此,应有效平衡房地产金融风险防范与房地产金融创新,促进信托公司快速转型,使得信托公司做到真正服务实体经济。     

土地供应对房地产市场影响的有效性探析——以合肥市为例

我国房地产市场近年来表现出房价上涨过快、空置率上升、住房体系结构不合理等现象,为了更有效地指导我国房地产市场的健康发展,土地供应政策继货币政策、财政政策后也上升为政府进行宏观调控的主要手段,参与宏观经济的调控。根据土地供应对房地产市场影响的传导机制,通过实证研究,回顾和总结2004—2009年合肥市土地供应参与房地产市场调控的过程,利用皮尔森相关性分析,剖析合肥市土地供应和房地产市场的关系。研究表明:由于房地产市场的长周期与时滞性,目前土地供应与房地产市场的投资呈现高度的相关性,土地供应与房产市场供应量及价格的相关性表现微弱。最后,从土地供应政策方面提出相关建议。     

我国住宅销量和价格的主要影响因素——住宅市场宏观调控政策效果分析

结合10年来国家住宅市场宏观调控政策,采用单位根检验、联立方程模型和三阶段最小二乘法(3SLS),对我国2001年1季度至2010年4季度的宏观经济、住宅市场、土地市场数据进行了分析。结果发现,住宅销量的主要影响因素依次是住宅价格、广义货币供应量、土地供应量、城镇居民人均可支配收入、住宅竣工面积;住宅价格的主要影响因素依次是GDP、住宅土地价格、二手房价格;CPI不是推高房价的主要因素;行政手段和财政政策对住宅价格的调控是有效的,但效果不强(弹性-0.011),而货币政策对住宅销量的调控效果很强(弹性2.965)。建议住宅市场调控政策以货币政策为主,目标定位为区域住宅价格和销量增长率与区域GDP增长率相适应。     

基于保增长、控房价视角的货币政策工具搭配效应研究

文章对我国经济增长速度和房价水平的货币政策影响因素进行了定量研究。研究结果表明价格型、数量型两种类型的货币政策工具与我国的经济增长速度和房价水平之间存在长期稳定的协整关系,且数量型工具对房价水平影响显著,而价格型工具能够更有效地对经济增长进行调节,通过两种货币政策工具的合理搭配能够在调控房价的同时兼顾我国的经济增长。     

提高存款准备金率对房地产市场的影响及对策

以中国人民银行今年所发布的提高存款准备金率的政策热点问题为出发点,结合中国当前的房地产市场现状,针对该货币政策导向对房地产市场的积极和消极影响进行分析,得到提高存款准备金率的货币政策不能单一地作为调控房地产市场的宏观调控手段的结论,应该综合运用各种市场的、经济的手段进行调控,并辅以必要的行政手段。     

货币政策、经济波动与房地产价格的动态关系研究

利用我国相关月度数据构建半参数全局向量自回归模型,实证分析货币政策、经济波动与房地产价格之间的动态关系。研究发现:(1)货币供应量的增长和信贷规模的扩大对房地产价格和经济波动产生正向影响,且对高房价区域的房地产价格影响最大。(2)房地产价格的上涨对社会消费和社会固定资产投资产生正向影响,且对低房价区域的影响最大。(3)利率对房地产价格的影响呈显著的非线性关系。整体上,当银行间同业拆借利率处于较低区间时,提高利率并不能抑制房地产价格上涨;当银行间同业拆借利率处于较高区间时,提高利率能够显著抑制房地产价格上涨。     

租售并举与货币政策对城市房价、租金互动效应的地区差异分析：一个GVAR模型的解释

我国“重售轻租”失衡问题的长期存在,对房地产市场健康稳定发展形成极为不利的影响。在此背景下,利用全国35个大中城市的数据建立全局向量自回归模型(GVAR),研究租售失衡下,不同地区、城市住宅销售、租赁市场的价格对货币供应量变化的冲击,进而探究货币政策和租售同权政策对房地产销售和租赁价格的调控作用。主要结论有：给予租金价格正向的冲击后,大多数东部地区城市房价增量有明显波动,而中西部地区脉冲响应较弱。给予房价增量正向的冲击后,各城市租赁市场脉冲响应值均接近于0,中长期房价与租金脉冲走势趋同。给予货币供应量一个正向冲击,大部分城市房价增量均有负向响应,东部地区城市房价波动较为剧烈。各地政府需分层次理解房地产需求结构,采取“因城施策,一城一策”,才能提出针对性的调控政策,确保楼市稳定健康发展。     

基于供求关系的房价波动分析

基于1999—2017年中国35个大中城市的面板数据,构建基于供求关系的面板回归模型,从国家和区域两个层面对造成房价波动的原因进行探究。结果表明:价格预期在全国和区域模型中均对房价有显著的正向影响,且在大多数地区,其影响力大于其他因素;人口对房价有正向影响,但只在北部沿海、东部沿海和南部沿海显著;收入对南部沿海、黄河中游和西南地区的房价均有显著的正向影响,而在北部沿海、东部沿海、长江中游、西北地区和东北地区,该因素对房价的影响并不显著;除全国和西南、西北地区外,房屋造价作为成本因素对绝大多数地区的房价有正向影响;信贷的可获得性作为政策因素对房价有正向影响,除南部沿海和黄河中游外,在其他区域均显著;住宅开发投资与住宅价格呈负相关关系,但其只在少数经济发达地区显著。因此,未来对房地产市场的调控应根据区域房价波动影响因素的不同区别对待,因地制宜。     

我国房价上涨影响因素分析

针对我国房地产价格自2001年以来出现的不断大幅上涨的现实,从房地产行业外和行业内两方面分析了房价上涨的多重因素.针对影响房地产价格快速上涨的诸多因素,从行政手段、法律手段、经济手段等方面给出几点建议,对房价调控进行研究.     

基于贝叶斯模型平均（BMA）方法的中国房地产价格影响因素分析

对可能影响中国房价的诸多因素的重要性问题进行识别和检验,基于模型不确定性的视角,使用中国30个省（区）2002~2013年面板数据,采用贝叶斯模型平均（BMA）方法进行模型设定与分析。研究认为,在可能对中国房价产生影响的19个指标中,信贷政策、心理预期、物价水平、房屋竣工面积和产业结构合理化等5个解释变量的后验概率大于90%,它们是影响现阶段中国房地产价格的决定因素;应通过差别化的信贷政策分区域控制房价,通过新闻媒体公开统计和发布房地产数据正确引导人们的心理预期,通过适宜的货币政策有效控制物价,通过保障性住房建设增加房地产供给,通过合理化的产业结构引导房价调控等,促进中国房地产市场的健康发展。     

房地产价格影响因素分析:基于中国各省市的面板数据的实证研究

本文应用1999-2006年全国31个省市的面板数据,分析了影响中国房地产价格的各种因素。影响房价的因素众多,笔者主要选取了供给方、需求方、地方政府以及一些主要的货币政策变量进行理论分析,并结合中国房地产的实际提出相应假说。实证结果显示,房价推动力的主要来源是需求方,而地方政府对房价的影响也不可忽视,而供给方和货币政策的相关变量对房价影响相对较小,其中名义利率对房价不具有显著影响,而实际利率影响较显著。依据笔者的实证结论,本文提供了一些相应的对房价调控的政策建议。     

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。     

房地产市场供给侧结构性调控——从产权到租赁

现行的房地产市场需求侧调控措施效果不明显,甚至引起一些城市房地产市场价格的反弹。同时由于房地产产权市场供给缺乏弹性,我国也很难通过直接提高住房供给来控制房价。因此,我们迫切需要将研究转向房地产租赁市场,希望通过调控租赁市场价格间接达到调控产权市场价格的目的。利用资本资产定价模型发现租赁市场价格可以看作房屋资产的全部收益,从而说明租赁市场价格的变化能影响产权市场价格,进而证明了租赁市场调控的可行性。为此建议:整合城市空置和库存住房资源成立物业租赁企业,以其为中介实现租赁市场的有效分配,降低产权市场价格,最终有效控制房地产产权市场价格。     

利率政策房地产价格传导机制的有效性分析

自1998年以来,房价的一路走高从宏观和微观两个方面对社会经济产生了巨大的负面影响。根据经济学相关理论,提高利率是遏制房价上涨的调控措施之一,但近年来的实践表明,利率对房价的影响并不明显。因此,构建利率与房价的理论分析框架,研究利率在房地产价格形成上的作用机制及制约利率政策发挥作用的主要因素,对于提高利率政策的有效性,促进货币政策与房地产市场的良性互动,具有迫切的现实意义和重要的理论价值。     

加息对当前房地产市场的影响——从2010年房地产新政谈起

自2010年以来,政府调控房地产市场的政策频出,其中以4月份出台的新"国四条"和"国十条"调控力度最大,并对房地产市场产生了积极的影响.笔者认为,以行政化手段来调控房地产市场具有很强的刚性,收效迅速而明显.在行政化调节手段之外,再辅之以市场化手段如加息进行调控对房地产市场有何影响?笔者认为,加息会改变购房者对房价上涨的预期,增加贷款者的利息成本,这样会抑制购房需求,同时,加息还会增加囵房、圈地的机会成本,从而增加商品房的供给,对房地产市场也会产生重要的影响.     

利率政策调控我国房价的有效性分析

利率作为货币政策的一个重要手段,通过其传导机制发挥调节作用。从理论上分析利率变动与房价呈反向关系;但我国的利率政策调控房价效果并不明显,主要是由于我国房地产市场不完善、利率本身的局限性及地方政府干预造成的,需要进一步推进利率改革和土地审批制度,建立完善的住房保障体系。     

宏观经济对房价影响的实证分析

中国房地产市场自20世纪80年代末起步以来得到了飞速的发展,与此同时房价也节节攀升,宏观经济基本面对房价的影响也引起了关注。为了证实房价与宏观经济基本面之间的关系,选用货币供应量M1,和人均国内生产总值作为宏观经济的代表变量,通过计量模型对宏观经济与房价的关系进行了实证研究,结果表明,经济基本面的持续繁荣对资产价格尤其是住房价格有积极的影响,货币供应量M1对房价的影响也非常显著,并据此提出完善我国房地产市场调控的政策建议。     

货币政策工具对房地产价格影响的动态研究

采用1998年第1季度至2011年第4季度的数据,将存款准备金率、利率和货币供应量纳入到结构向量自回归模型(SVAR)中,分析了货币政策工具对房地产价格冲击的强度和时效。结果表明:存款准备金率对房地产价格的影响在中期为负,短期和长期为正;利率在短期和中期对房地产价格的影响为负,但在中期的调控效果比较显著;货币供应量对房地产价格的影响在短期和中期为正,长期为负;存款准备金率和货币供应量对房地产价格的影响比利率的影响更显著一些。提出央行可以将存款准备金率作为调控的重要手段,积极推进利率市场化,合理控制货币供应量的供给,同时增加货币政策决策的灵活性。