基于VEC模型的城市住宅市场价格的影响因素研究

文章通过VEC模型分析了上海市人口、人均可支配收入、消费者价格指数、国内生产总值对住宅价格的影响.研究表明:在1994～2008年间,CDP的增长导致了CPI的上涨,而适度的CPI的上涨又促进了GDP的增长.当剔除人口因素对住宅价格的影响时,在上海经济基本面的其他因素中,CPI是住宅价格的Cranger原因,表明在这一时期内,CPI是上海房价的直接的主要的影响因素;而GDP和人均收入又是CPI的Granger原因,说明这两个因素通过影响CPI而影响了上海的住宅价格,是上海住宅价格上涨的间接原因.     

中国住宅价格风险影响因素的实证研究

文章使用中国35个大中城市2005-2012年的月度面板数据,采用计量经济学的研究方法,构建中国住宅价格风险影响因素的实证模型.研究结果表明,住宅土地杠杆和住宅投资需求占比显著增加了住宅的价格风险;另外房价风险存在逐年递增的趋势,东部地区的房价风险显著高于中、西部地区.为了降低房价风险,稳定房价,政府可以考虑调整土地价格、抑制房地产投资需求、完善其他投资市场、因地制宜制定政策等.     

国内重点城市商品住宅价格影响因素实证研究

文章根据价格形成机理.从需求和供给两方面分析了影响国内重点城市商品住宅价格的因素,并据此构建了价格模型.检验结果表明,主要成本因素、人口数量因素是影响商品住宅价格的主要因素,主要成本(尤其是土地成本)对住宅价格存在明显的"成本推动效应",较好地解释了目前地方政府的"土地财政"现象:常住人口数量对住宅价格具有"需求拉动效应",是因为重点城市的城市价值较大.外地人才的大量涌入使常住人口猛增,住房需求也快速增长,最终拉高了房价.实证研究结果与重点城市的现实情况基本相符.     

十年上涨路 今夕始回归——浙江住宅销售价格走势、影响及对策研究

住宅销售价格是房地产市场的重要经济指标,其涨跌对社会经济各方面有着深刻的影响,也是社会各界密切关注的焦点。本文从研究浙江住宅价格现状出发,探讨浙江住宅价格变动的原因,对住宅价格合理回归的必要性进行分析,提出让住宅价格进一步合理回归的对策和建议。     

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.     

中国房地产住宅市场投资存量调整模型及实证

本文首先简要介绍影响房地产住宅市场投资的相关因素,然后由住宅市场的供求关系引入房地产投资存量调整模型,并在此基础上实证分析影响我国房地产住宅市场的相关因素。     

浙江二手住宅销售价格调查方法探索

二手住宅市场作为房地产市场的重要组成部分,其销售价格走势引起了社会各界的广泛关注,故其价格指数的编制工作显得尤其重要.针对二手住宅销售价格调查工作中调查覆盖面不高、房地产经纪机构稳定性差、“阴阳合同”现象产生、价格评估难度大等问题,应积极探索新方法,采取增强调查力量、创新数据采集方法等措施,提高浙江二手住宅销售价格调查质量.     

城市间住宅价格波动关系的比较研究——以长三角和京津冀地区为例

现有文献表明:城市间住宅价格的波动既相对独立又相互关联,主要体现为无关、中心城市领导和外围城市推动三种关系类型.利用1999年第1季度至2007年第4季度相关城市的住宅交易价格指数,利用协整理论和格兰杰因果检验对长三角和京津冀地区城市间的住宅价格关系进行实证检验.结果表明:上海是长三角地区住宅价格波动的领导城市,而北京的住宅价格则处于孤立的波动状态中;差异产生于城市间的经济关联度、消费者预期、投资组合策略以及对外部冲击反应时间等因素的综合作用.     

如何促进我国房地产企业的发展

跟踪市场发展动态,开拓新市场 随着人们生活水平的提高和生活条件的改善,住宅消费需求呈现出个性化、多样化的特点,住宅建筑外观环境、内部设计、功能分区、装修标准根据家庭趣味不同要求体现各自特色和品位.对住宅需求市场及各种宏观、微观影响因素的市场调研是开发决策的基础,也是影响将来市场销售状况的重要因素.研究市场发展动态,进行市场消费群体细分,开拓住宅新类型、新市场,对房地产项目的成功开发和企业长远发展具有重要而深远的意义.     

住宅价格波动与居民消费支出增长的实证分析

居民消费意愿受到多重因素的影响,理论分析认为房地产价格是主要影响因素之一,但理论分析和经验验证表明效果是不确定的。在总结相关文献的基础上,文章基于1999～2007年杭州市统计数据,对杭州地区居民消费支出与住宅价格之间的关系进行协整分析和格兰杰检验。结果表明,从长期趋势看,住宅价格增长会刺激居民消费支出的增长,与世界经济发达国家趋势一致。     

住宅增量与存量价格关系的实证检验

以武汉市8个城区住宅增量与存量价格的季度数据,采用HP滤波和交叉谱分析等工具,研究了住宅增量与存量价格的领先-滞后关系。结果表明,以住宅增量交易为主导的市场结构中,增量住宅价格周期普遍低短于存量住宅价格周期,增量住宅价格波动比存量住宅频繁;增存量住宅价格两者之间存在着很强的关联性,增量住宅价格较存量住宅处于领先或同步的关系,与存量-流量模型中存量决定增量的结论不完全一致。     

住宅产业化发展的系统动力学分析

文章阐述了住宅产业化的内涵,介绍了国内外发展现状。结合住宅产业链,论述了相关主体的利益所在。在分析住宅产业化发展关键影响因素的基础上,建立了住宅产业化发展的系统动力学模型,模拟产业化住宅市场的运作机理,为住宅产业化推广政策的制定提供了分析方法。     

2013年上海房价变动成因及市场运行状况分析

2013年,上海市住宅销售价格呈上升态势.与上年相比,新建商品住宅和二手住宅价格分别上升14.7％和9.7％.新“国五条”政策在抑制投资、投机性需求的同时,自住、改善型的购买需求得到大量释放.从成交量看,无论是新建商品住宅,还是二手住宅成交量均保持较高水平,成交套数分别比上年增加25.5％和55％,且住宅销售市场去库存化明显.     

基于SVAR模型的住宅价格调控政策有效性实证分析

住宅价格持续高涨隐藏着巨大的经济和社会风险,也凸显调控政策有效性研究的重要性.文章通过构建房屋价格指数、本年土地购置面积、开发企业国内贷款和住房贷款利率的四元SVAR模型进行实证分析.结果表明,国内贷款增加对住宅价格的推升作用最为明显,而增加土地供应和提高住房贷款利率的政策并没有起到抑制房价过快上涨的作用;宏观政策互相配合及保持其执行力和持续性才是有效调控住宅价格的关键.     

天津市居民房屋价格承受能力实证分析

近年来,我市住宅商品房价格呈现迅速上涨的态势,城镇居民对目前住宅价格承受能力问题成为各方面关注的热点。本文从我市房地产市场的供给、需求和价格分析入手,对天津市居民对房屋价格的可承受能力进行比较研究,分析房地产市场中存在的供求矛盾,为房地产市场健康有序发展提供参考性建议。     

住宅价格与土地价格的城市差异及其决定因素

本文通过建立中国城市住宅市场与土地市场的联立方程模型,试图解释住宅价格、土地价格的城市间差异。通过收集中国35个大中城市的105个样本数据,利用OLS和2SLS两种方法估计了城市住宅价格与土地价格方程。实证结果表明住宅市场与土地市场是互动影响的关联资产市场,住宅价格与土地价格之间存在联立性。人口数量、财富水平、建筑成本、住宅预期收益和土地市场化程度是造成中国城市间住宅价格、土地价格差异的决定因素,而平均工资与城市宜人性的影响并不显著。     

基于海量交易数据的房地产特征价格模型的构建

文章以大连市商品住宅市场海量交易数据为基础,综合考虑各住宅特征信息的可获得性,从建筑特征、邻里特征和区位特征等三个方面,确定了22项影响住宅价格的特征变量及大连市"标准商品住宅"的标准;并据此构建了大连市商品住宅特征价格模型,进而对各住宅特征对住宅价格的影响方向、影响数值及影响程度进行了分析和比较。     

基于BP人工神经网络的商品住宅价格研究

自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用BP人工神经网络定量分析这些影响     

关于我国住宅价格波纹效应的研究

住宅价格的波纹效应在近年采引起了研究者的兴趣.文章基于协整检验,对我国部分省份的住宅价格的波纹效应进行了数量研究,结果显示了3-2-2的扩散模式.黑龙江、陕西和青海在第一层;山东和湖北在第二层;云南和北京在第三层.文章的研究有助于预测地区住宅价格的变化趋势;同时也能为政府制定适当的房产政策提供参考.     

基于结构方程模型的住宅综合特征的评估

文章以西安普通住宅市场为案例,通过运用结构方程模型(Structural Equation Model)定量分析住宅区位特征、楼盘特征、楼座特征和住宅自身特征及这四种综合特征所包含的住宅个别特征对住宅交易价格的影响来具体度量消费者对它们的偏好差异。