我国货币政策调控房地产价格的效果分析

实证分析2000年第1季度到2006年第1季度我国广义货币供应量M2和房地产价格的相互关系,考察货币政策调控房地产价格的效果.结论是:通过吸纳金融市场过多流动性,央行货币政策起到了抑制房地产价格过快上涨的效果,但不能消除房地产过热.防止房地产过热还需综合运用各项政策.     

经济周期下货币政策与房地产价格关系研究

在分析货币政策与房地产价格互动关系基础上,选取相应变量建立SVAR模型进行实证研究。结果发现:短期内货币政策和房价存在一定的互动关系,但它们之间作用的显著性不同,存在非对称性,货币政策冲击对房价的作用十分有限,而房价冲击对货币政策的作用较为明显。同时,房价也影响实体经济的物价和产出水平,应是货币政策制定需要考虑的因素。     

房地产价格模型研究

本文运用供需理论、系统理论、房地产周期理论,结合统计分析分别建立了房地产价格走势曲线模型、房地产价格构成系统模型,并通过我国房地产的历史数据验证以上模型的正确性。     

我国货币政策的房地产价格传导机制研究

一、货币政策的房地产价格传导机制分析货币政策的房地产价格传导机制,先后经历金融传导和经济传导两个领域,包含货币供应决定机制和货币作用机制。货币政策的实施首先启动金融领域,央行与房地产市场之间相互影响、相互作用,使货币供应量发生伸缩变动的(其实质是货币供应决定机     

基于GIS的房地产特征价格模型研究

特征价格模型是房地产领域有效的评估和分析工具,将其与GIS 技术结合起来,可以充分利用二者的优势,给评估人员提供决策帮助.在特征价格模型和GIS理论的基础上,通过多个案例的数据收集,建立了西安市住宅价格模型.以TopMap Desktop 6桌面地理信息系统作为GIS实现平台,对部分楼盘的物业价格、小区环境、交通条件等特征数据进行了专题图分析,研究了基于GIS的特征价格模型的具体应用方法.     

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。     

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。     

基于 VAR 模型的房地产价格影响因素研究

运用向量自回归模型(VAR)对影响房地产价格的各宏观因素进行分析.建立了影响房地产价格因素的 VAR模型,采用2001~2010年的季度数据为样本,定量地描述了各宏观因素对房地产价格的影响程度,并利用脉冲响应函数和方差分解分析各个因素对房地产价格的影响时滞、持续时间和作用强度.研究发现,房地产价格受往期价格及货币供给量影响较大;Granger 因果关系检验表明房地产价格与 GDP、贷款利率存在着双向 Granger 因果关系,与居民消费存在着单向 Granger 因果关系     

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。     

房地产价格调控的经济法分析

近年来我国房产价格的总体水平呈现出持续攀升的现象，其原因是由于经济发展和政府监管不利等多种因素所导致，其中政府在房地产价格管理中的职能缺失和错位是主要原因。以政府完善房地产价格宏观调控的经济法理论为依据，在分析房产价格监督管理现状的基础上，提出应建立健全政府调控、引导房产价格总水平的相关制度。     

基于非对称性视角的货币政策对房地产价格的动态影响研究

从货币政策的非对称性出发,可分离出货币供给量中的扩张和收缩趋势,结合结构向量自回归模型具体探悉货币政策对房地产价格的动态影响机制.扩张性货币政策拉动房地产价格的作用比紧缩性货币政策降低房地产价格作用更为明显,但总的来说,紧缩性货币政策对房地产价格的调控作用是有效的.     

基于DSGE模型的中国资产价格波动与货币政策分析

基于新凯恩斯主义分析框架,结合托宾Q假说,通过构建包含货币部门的动态随机一般均衡(DSGE)模型,分析了技术冲击、政府支出冲击等外生冲击作用下产出、消费、投资和资产价格的动态响应。研究表明:货币政策对资产价格波动作出反应后能有效降低产出和通货膨胀的波动,减少社会福利损失;同时,供给冲击的动态脉冲响应值小于需求冲击的动态脉冲响应值,中央银行的货币政策操作应对来自需求冲击的变量作出反应。     

正规金融与非正规金融的交叉影响机制研究——基于动态随机一般均衡模型的分析

随着社会关注度的不断提升,非正规金融与正规金融之间的关系已成为经济理论的研讨热点之一。基于动态随机一般均衡模型,本文深入剖析了正规金融与非正规金融的交叉影响机制后发现,这两者是相辅相成的平行市场;私人关系和信用约束机制对非正规金融部门的影响很大;非正规金融部门的利率水平并不一定会随着正规金融部门实施的低利率信贷补贴而降低。     

政策调控、杠杆率与区域房地产价格

杠杆率过高被认为是房价持续上涨的重要原因之一.杠杆效应表现为,杠杆率越高,房地产价格的波动越大,越有可能出现“价量齐升”的局面.我国三类城市的房地产价格波动都表现出“杠杆效应”,但各不相同.一线城市和二线城市的杠杆率均较高.其中,一线城市的高杠杆率主要表现为房地产开发商的贷款比重最高,二线城市的高杠杆率主要表现为个人消费者的个人贷款比例最高.由此可预期,政策调控对一线城市的房价影响最深,但是房价的表现并非单边的;对二线城市房价的单边影响最大,提高首付比例和贷款利率都将导致二线城市的房价有所下调;对三线城市的房价影响最小.     

货币政策对区域住房市场价格 的动态影响力研究 ———基于 Ｒ形聚类与状态空间模型的实证检验

运用R型系统聚类法将我国划分为高、中、低房价地区,通过建立状态空间模型和运用卡尔曼滤波解法,对比分析了历年货币政策变化对区域房价的动态影响。实证结果表明:贷款规模对房价的影响力较大且区域差别显著,而实际利率对房价的影响力较小,也有一定的区域差异。针对我国房地产市场局部过热且高房价有向全国扩散的态势,应该根据货币政策工具对区域房价影响的特点,从以往的以价格手段调控为主,转变为以数量手段调控为主、价格手段为辅,才能使房地产市场调控取得预期效果。     

新型农村社会养老保险参保意愿研究———基于有序 Probit 模型的估计

基于微观调查数据,利用有序Probit模型对农民新农保参保意愿的影响因素进行了估计.研究结果发现：年龄、学历、家庭总抚养比、认为新农保是否划算以及对新农保试点的态度对农民新农保参保意愿具有显著正向影响,土地面积对农民新农保参保意愿具有显著负向影响.将农民群体的年龄和身份类别进一步分组估计,发现不同年龄组和身份类别的农民群体参保影响因素存在着一定差异.在对估计结果进行解释的基础上,提出提高农民参保意愿的政策建议.     

KUK随机化调查模型下的贝叶斯估计

本文针对属性特征的KUK模型建立了贝叶斯估计理论,求出了在先验分布是混合贝塔先验分布、抽样方法是简单随机抽样情况下总体敏感特征比例的贝叶斯估计,并且使用后验均方误差作为精度标准,对贝叶斯估计与极大似然估计进行比较。     

地票交易、土地出让与房地产开发——基于贝叶斯VAR模型的实证研究

本文基于重庆市特有的土地制度,通过构建贝叶斯向量自回归模型,首次研究了重庆市地票交易、土地出让以及房地产开发三者之间的联动关系。研究发现:三者受自身冲击的影响效果均较大,地票受自身冲击的影响最为持久;当受到地票交易的冲击时,土地出让所受影响相较于房地产持续时间更久;土地出让和房地产开发之间的相互影响十分明显。研究表明,地票制度能够提供一个反映土地-房地产市场需求与供给的新维度,有助于提升市场运行效率,是实现土地要素供给侧结构性改革的重要举措。     

基于风险价格均衡的可转换债券定价模型及实证研究

在公司资产包含股票、可转换债券及债券资产的假定条件下,提出并证明了公司风险资产之间存在风险价格均衡状态,推导出风险价格均衡状态下可转债收益率计算方法,并以这种收益率为折现率,建立了结构型二叉树可转债定价模型。同时,对模型进行了实证检验,结果显示,不同交易时段的5个转债的理论价格与市场价格的平均偏差率范围在2．52％和-0．83％之间,均处于较低水平,表明模型可以有效的避免可转换债券价值低估问题。