房地产泡沫产生原因及识别方法

目前,国内外对于房地产泡沫的测度已经有了较多的研究,房地产泡沫识别方法很多,但大体上可以归为两类,即指标法和模型法。通过分析房地产泡沫的产生原因,从指标法角度出发,找出合适的房地产泡沫度侧方法：房地产价格增长率/实际GDP增长率、房价收入比、房屋的空置率、住房按揭款占居民月收入的比率、房屋租售比,确定这五项指标的临界值。得出初步结论：识别房地产泡沫,应以实际指标偏离基准指标的程度来指示房地产泡沫的严重程度,但是不应当因单一项指标做出判断,应综合考虑各项指标。     

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。     

我国房地产市场泡沫的衡量、成因与治理

房地产泡沫可以用房地产收入比、空置率、房屋租售比三个指标衡量,依据三个指标2009年以来的实际数值,可以判断我国房地产市场存在泡沫现象.其原因在于:供给与需求失衡、银行信贷政策宽松、地方政府的"土地财政"体制、资本市场投资渠道单一等四个方面;因此应该从四个方面治理房地产泡沫:加强房地产管理调控,促进房地产市场供求均衡;加强金融监管,合理控制资金流向;理顺中央与地方的财政制度;拓宽投资渠道,扩大内需,调节收入分配结构.     

国外“房价收入比”研究：起源、测量与应用

从起源、测量、应用等角度,系统梳理了国外房价收入比的研究文献。研究发现:房价收入比演化于、并优于住房支出收入;房价收入比测量的多样性取决于房价和收入测量方法的多样性,以及房价收入比均衡模型的不同;房价收入比主要应用于住房支付能力和房地产泡沫研究。房价收入比计算的规范化、均衡模型的集成化以及实证的多角化将成为进一步的研究方向。     

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。     

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.     

厦门房地产泡沫实证分析

厦门房价居高不下,是否存在泡沫有待验证。选用房地产投资占GDP比重、房价收入比和租售比三大指标来衡量泡沫的程度,并借鉴前人的计算方法,从实证的角度来进行计算,得到厦门房地产的泡沫处于危险区域。     

房地产市场的非理性繁荣及长效治理机制研究

通过对国内外相关文献的梳理,结合中国房地产市场发展现状,借助对房价收入比、住房空置率的定量分析,认为中国房地产市场呈现非理性繁荣。首先,从居民投机心理、地方政府土地财政、中央政府宏观政策失灵三个方面分析房地产市场的非理性繁荣的成因;然后,从对实体经济的挤出效应、金融领域系统性风险两个方面分析房地产市场的非理性繁荣的影响;最后,从建立房地产市场的多元机制、加大房地产行业供给侧改革、构建完善的政策体系、遏制过度投机行为、促进房地产市场供需总体平衡等方面,提出房地产市场的长效治理机制。     

房价快速上涨现象的实证研究——以浙江省为例

论题运用协整检验和脉冲响应分析了房价的主要影响因素。实证结果显示：房价存在自我强化的正反馈,房价上升与房地产投资和房地产开发贷款快速增加并存,而这显然违背供大于求导致商品价格下跌的经济学规律。这一结果说明,房地产市场中可能存在结构型泡沫、地价型泡沫、资产型泡沫和需求型泡沫。增强市场理性预期、建立预警机制等比单纯打击房产投机商更为有利。     

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。     

房地产价格波动影响因素及我国的经验分析

房地产即是消费品又是投资品,其价格波动受贷款规模、市场预期、需求规模、土地投机等因素的影响。欧美经验表明:房地产价格是由当期和滞后的收入增长和实际利率所推动的。对我国的经验分析发现,房价与货币供给之间有强的正相关关系,那么对信贷规模的控制成为目前遏制房地产价格过快增长的重要措施之一。     

我国房地产泡沫及危害性分析

目前我国房地产业发展迅猛,表现为:投资的持续超高增长、消费的持续超高增长、房价持续大幅攀升或持续居高不下、房地产投资所占比重高及房价收入比明显偏高。这表明房地产业发展存在一定程度的泡沫成分,因此有必要分析我国房地产业过快发展的原因及危害性,采取有力措施防止房地产泡沫演变为经济及金融危机。     

信贷与房价： 首套房贷款利率对我国房价的影响

银行信贷作为房地产行业的主要融资来源,利率政策成为中国房地产市场去杠杆、防泡沫的主要工具之一。本文基于中国35个主要城市贷款利率的月度面板数据,研究发现首套房贷款利率的变动能够有效解释房地产价格的变动。另外,利率对房价的作用在城市层面具有明显的异质性,利率政策在敏感性较强的城市具有更强的调控效果。在2017年3月“最严”房市政策后,高利率城市房价对房贷款利率的变动更加敏感。本文的发现为利率调控政策来落实中央“房住不炒”要求提供了坚实的实证依据。     

租赁性住房企业化供给的市场困境与政策选择

租赁性住房企业化供给的市场困境主要为投资收益太低、税负较重以及资金筹集困难等。通过对住房租赁企业投资收益与成本进行测算,发现售租比、利率及税费是影响住房租赁企业发展的关键因素。围绕这三个关键因素可进行不同模式的政策设计,即限地价模式、限利率模式、住房保障模式,以支持不同地区、不同市场的住房租赁企业的发展。对于房价很高、售租比很大的大部分城市,可选择降低土地成本、实施土地限价出让、减少税费、提供长期性贷款的政策支持模式;对于售租比较为合理的部分城市,可选择提供长期性低利率贷款、减少税费的政策支持模式;此外,对于中低收入家庭的住房困难问题,可选择全方位的税费减免、土地限价、长期性低利率贷款的政策支持模式,作为住房保障体系的重要补充。     

鄂尔多斯房地产泡沫的元凶探析

以鄂尔多斯楼市为例,基于民间资本投资的视角对鄂尔多斯楼市崩盘背后隐藏的原因进行探究。着重分析民间资本涉入房地产行业对房价的推动作用,同时引入“房价收入比”指标对鄂尔多斯楼市泡沫进行测度,衡量民间资本对泡沫的“贡献”,并从政府介入救助、完善当地金融体系、建立多元化产业结构等方面对鄂尔多斯楼市的发展提出建议。     

中国房地产泡沫特点与成因

本文首先澄清了泡沫及其相关的概念,然后根据我国房地产市场发展现状,提出并分析了我国房地产泡沫的城市型、行政主导型、集团操纵型三个特点,最后讨论了房地产泡沫的四个主要成因,即土地投机、预期趋同和投机等非理性行为、不完善的金融体系和制度、不合理的房地产市场供给结构。     

土地供应及其对房地产市场价格的影响

对土地供应总量、土地供应价格、土地供应方式及土地供应结构等方面与房地产市场价格之间的关系进行研究,分析土地政策对房地产市场发展的影响。通过对2008—2013年土地供应量、土地出让金、招拍挂出让面积及土地出让金占地方财政收入的比例等数据进行对比分析。结果表明:土地供应与房地产市场相互影响,土地供应量及供应结构对开发主体预期、开发规模、房地产产品的结构优化以及城市的协调发展产生影响;招、拍、挂供应方式反应真实的土地价格;房地产价格决定土地价格;地方政府对土地出让收入的过度依赖成为地价居高不下的重要原因之一。     

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。     

中国房地产价格泡沫形成因素分析

房地产本身的特征决定了房地产属于“泡沫易生行业”。马克思的地租理论是房地产价格形成的基础。导致我国房地产价格泡沫形成的诱因表现为:经济增长、城市化、政策支持等促使房地产市场价格上涨预期增强;居民收入增长、房地产私有化观念加强以及中低收入者住房供给短缺刺激了房价上涨;资本市场不发达导致投资和投机需求增强;监管不严导致对囤地捂盘和过度放贷行为惩罚不力;按揭贷款等金融制度助长了房地产价格的升高;土地价格市场化提升了房地产市场成本;利益集团阻止了房地产价格的下调。     

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。