我国住宅价格多层面因素模型及其实证研究

根据住宅价格形成机理,构建了综合考虑宏观变量、住宅市场与土地市场等微观变量的多层面住宅价格理论模型,理论与实证研究表明:住宅价格长期均衡价格的影响因素主要有收入、银行信贷,住宅需求与供给,土地价格、土地供给和土地开发;当短期住宅价格偏离长期均衡价格时,市场自身具有一定的自动调节功能;短期住宅价格主要受住宅需求、土地供给和土地开发量等微观因素影响;同时我国房地产市场发展不平衡,不同地区住宅价格既有共同的影响因素,也有各区域的影响因素,同一因素的影响程度不同,且各地区住宅价格回归到均衡价格的速度不同.结论对政府制定住宅市场调控措施具有参考价值.     

中国金融中心城市房地产价格与银行信贷的关系

首先探讨了房地产价格波动与银行信贷之间的关系,阐述了中国金融中心城市的特征及其房地产市场与一般城市的差异性.在此基础上,选取香港、北京、上海、深圳4个中国金融中心城市进行实证分析,运用多变量协整分析技术以及向量自回归模型,对金融中心城市房地产价格与银行信贷之间的关系进行实证检验.研究结果表明:各个金融中心城市房地产价格与银行信贷之间存在长期均衡关系, 其中,香港由于房地产融资渠道较多,其房地产价格和银行信贷之间的相互影响程度小于其他3个金融中心. 最后,建议应拓宽房地产企业融资渠道, 并完善住房保障体系.     

基于TEIl＠I方法论的房价预测方法

以汪寿阳等(2005)提出的TEI@I方法论为指导,提出房价预测的研究框架.根据研究框架中对小样本数据的处理方法,首先基于粗糙集理论对114个影响房价的指标进行筛选,采用时差相关分析得到先行指标,分别建立回归模型和灰色模型预测季度房价,最后用小波神经网络进行误差校正,得到2006年4季度和2007年1季度全国商品房销售价格将分别同比增长6.88%和6.64%.由于房地产投资是预测房价的重要指标,文中以"国八条"为例用标准事件分析法分析政策对房地产投资的影响,得到"国八条"对房地产投资和房价上涨均有显著的抑制作用.     

基于压力测试的我国某商业银行房贷违约率评估

运用带外生变量的自回归模型和向量误差修正模型对房价下跌背景下商业银行的不良贷款率问题进行了研究. 以房地产不良贷款率度量信用风险，以居民消费价格指数、贷款利率、商品房平均销售价格、汇率、仿泰德利差和 广义货币供应量作为压力指标变量，建立了合适的房贷压力测试模型. 在贷款利率上升、商品房销售价格下跌的 压力情境下，分别预测了房地产不良贷款率的变化路径. 实证结果表明，在压力情景下，不良贷款率先急剧上升，然后逐渐降低并趋于稳定，在影响因素中，房价对房地产不良贷款率的影响程度最强，持续时间最长.     

推动中国商品住宅价格的主要因素:时期与城市差异

本文梳理、总结商品住宅价格变动的影响因素和机理,在对中国城市房价特征的变化时点进行识别并根据城市房价波动特点进行分类的基础上,运用面板门槛回归模型,对中国35个大中城市2001至2015年商品住宅价格波动影响因素的时期与城市差异进行了实证研究.研究结果表明:2009年后我国城市房价的主要影响因素发生了改变,个人住房信贷可获得性、土地财政和土地供给对房价的影响显著增强,股票市场的投资替代品作用显现;对于不同城市类别,"北上广深"和热门"二线"城市构成的第1、2类城市房价在2009年后受土地财政、土地供给和个人住房信贷可获得性的影响较大,经济发展相对靠后的第3类城市房价在2009年后主要受收入水平推动.     

房地产信贷在房地产开发投资中的乘数效应

银行信贷作为房地产开发投资的重要资金来源,可能通过内生增长的形式表现出乘数效应, 使得开发投资总量快速增长.通过建立状态空间模型对房地产开发投资中银行信贷资金的乘数效应进行了实证检验,结果表明房地产信贷的乘数效应确实存在;并利用历史数据对乘数大小进行了估计, 测算了乘数效应的收敛时间.基于模型结果对我国银行信贷调控政策的有效性进行了检验和分析,结果表明我国的紧缩性信贷调控政策对房地产开发投资有显著影响,而刺激性信贷调控政策对房地产开发投资的影响并不显著.     

北京市土地拍卖溢价实证检验

地方政府过度追求土地财政, 全国各地拍卖土地催生"地王现象", 土地拍卖产生过高拍卖溢价. 选择北京市2003-2010年出让的住宅以及商业用地, 运用特征价格模型实证检验土地拍卖溢价的影响因素. 研究发现土地用途、容积率、方位、竞得人性质和区位是土地拍卖溢价的显著影响因素; 与私有房地产企业相比, 国有房地产企业对土地拍卖溢价的影响更加显著; 2009年, 中国应对金融危机的部分"救市"资金通过国有企业流入土地市场, 推动了土地价格上涨.     

绿色住宅市场激励政策优化仿真研究——以西安市为例

发展绿色住宅是实现绿色发展理念的重要工具。论文运用系统动力学方法,对西安市的绿色住宅市场进行仿真研究,讨论了信贷、税费、补贴、容积率等激励政策对发展绿色住宅的效力,提出优化的激励政策策略组合。仿真结果显示开发贷款利率优惠、容积率奖励、开发税费优惠、购房贷款利率优惠是四项灵敏政策,而财政补贴和新房购置税费优惠无特别明显促进作用,但财政补贴越向开发商倾斜效果越好。为实现西安市"十三五"规划要求,论文提出两种综合政策,边际效益最大政策和规模最大政策。规模最大政策比边际效益最大政策的激励效果略好,但激励成本却高出很多,因此论文建议优先选择边际效益最大政策。     

限购政策是否降低房地产价格增速?

房地产限购政策是否能够有效控制房价增速是学术界和政策制定者广泛关注的一个重要问题,但至今没有一致结论.本文基于70个大中城市房价月度同比增速数据,利用Hsiao, Ching和Wan提出的面板数据政策评估模型,整体评估了限购政策实施以来对城市房价增速的影响.实证结果表明,限购政策短期内对大多数城市的房价增速发挥了一定抑制作用,但具体政策效果在不同城市分化严重.通过回归分析发现,城市人口规模,绿化环境,小学生人数增速及高校数目显著影响限购政策对控制房价的效果.此外,本文发现2014年底随着限购政策的取消,一二线城市房价增速得到大幅反弹,三线城市反而因为虹吸效应并没有出现反弹.本文研究结论认为,限购政策虽然短期能减少房地产购买需求从而抑制房价增速,但是如果不能改变购房者房价长期预期,一旦限购政策力度放缓则将带来报复式反弹.同时,房地产调控政策应因城施策,依据各个城市经济特征及发展阶段来制定有效措施.     

西安市住宅房地产价格传导机制研究

本文利用蛛网模型这一数学工具,从研究房价着手,特别是从房价变化的传导机制着手,建立了西安市住宅房地产市场供求关系的传导机制模型,通过分析得出结论,西安市商品住宅市场供求关系中的价格传导机制存在不稳定因素,呈现出正反馈式的发散特征,但目前西安市房地产市场在快速增长的基础上,继续保持稳定、快速、健康发展的态势,市场形势良好。另外,通过对房地产市场供求分析预测了住宅房地产的销售前景,并且,提出了稳定房地产市场的对策。     

金融发展、空间效应与房地产库存——理论解释与实证检验

利用2004～2016年省际面板数据建立空间面板模型,检验了金融发展规模、金融发展结构和金融发展效率对房地产库存的影响。研究结果表明:近年来,我国房地产市场空间关联效应增强,房地产库存全国范围存在显著正空间自相关。金融发展规模对房地产库存的影响不显著,金融发展结构与金融发展效率都对房地产库存的影响显著。其中,金融发展结构与房地产库存正相关,通过空间溢出效应强化这种相关关系。金融发展效率与房地产库存负相关,通过空间溢出效应弱化了对房地产库存的影响。除此之外,进一步考察了房价和市场化指数对房地产库存的影响,发现房价对房地产库存有显著的抑制作用,市场化指数则对房地产库存有显著的促进作用,并都通过空间溢出效应强化了对房地产库存的影响。     

住宅租赁特征价格研究——以哈尔滨市为例

伴随着我国城市化进程加速,住房问题日益成为社会各界关注的焦点之一。住宅租赁市场作为房地产市场重要组成部分,对其进行研究有助于解决城市流动人口及中低收入家庭住房问题,为各参与方定价以及政府管理部门决策提供理论依据。通过分析哈尔滨市住宅租赁价格的主要影响因素,建立了住宅租赁特征价格指标体系和进行相关变量选取。构建了哈尔滨市住房租赁价格特征价格模型,并结合哈尔滨市260个住宅样本及调研数据进行实证研究,得出了哈尔滨市住宅租赁市场各住宅特征对于租金的影响权重。     

基础设施与城乡房价、房租:基于贝叶斯模型平均的微观研究

本文基于中国劳动力动态调查（CLDS）数据，采用贝叶斯模型平均法（BMA）实证考察了基础设施对我国城乡住宅价格和租金的影响.实证结果表明：交通、通讯和能源三类基础设施均是房价的重要影响因素，但交通基础设施对房租的影响不显著；房价的决定因素要比房租的决定因素多.从城乡异质性分析来看，三类基础设施对城市房价房租均有重要作用，但是通讯基础设施对农村房价不显著，交通、通讯基础设施对农村房租不显著.基础设施建设可以提高服务业就业比例，两者共同促进了城乡房价、城市房租的增长；而完善的基础设施加大了人口的流动性，促进了城市和农村的房价水平，但人口密度并不是影响房租的有效机制.在考虑内生性、变换不同的模型先验概率和不同的参数先验概率情况下，本文得到的实证结果始终是稳健的.本文深化了基础设施与房价房租互动关系的研究，为促进我国房地产市场的健康发展提供了不同的思路和政策建议.     

老龄化对房价的影响机制:基于中国的实证研究

随着我国逐渐步入深度老龄化社会,老龄化对房地产市场的影响将日益凸显.本研究系统分析了老龄化影响房地产价格的理论机制,识别与筛选出关键传导渠道,并基于我国31省市数据,采用面板模型及门限面板等计量模型进行验证.实证结果表明:老龄化对房价存在直接的负向影响,且在预期、人口规模、城镇化率、人均可支配收入促进房价增长的机制中存在负向调节作用;同时,经济发展及城镇化会在一定程度上缓解老龄化对房价的负向影响.老龄化对房价的负向影响是否胜过其他因素对房价的正向影响取决于我国目前所处的经济发展水平及城镇化水平.     

我国商业银行不良贷款成因及相关因素分析

商业银行不良贷款的存在影响着银行的盈利性、流动性与偿付能力。近年来,商业银行不良贷款逐年"双降",但2012年初不良贷款余额却出现小额反弹。选取房地产行业作为研究对象,采用2006~2012年的宏观经济与行业指标,通过季节调整消除季节因素后回归分析,构建不良贷款率模型以分析不良贷款率的影响因素。结果显示,不良贷款率同国内生产总值、房屋销售面积、城镇居民人均收入、社会消费品零售总额呈负相关;与来源于国内贷款的房地产投资额、CPI、PPI、国内出口总额和一年期贷款利率呈正相关。该研究结果与现实相符,能够客观的反映现实,对银行管理者在长期内应对不良贷款余额出现反弹现象具有一定的理论和现实指导意义。     

中国商品住宅期房与现房市场的价格引领关系

相对于我国期房市场的巨大规模, 理论界对期房和现房价格相互关系的研究还不够深入. 借鉴金融期货和现货市场关系的研究方法, 同时考虑我国房价数据较短的限制因素, 采用商品住宅期房和现房价格省级面板数据建立VECM模型, 运用协整分析、Granger因果检验以及方差分解等方法考察我国期房和现房市场的价格引领关系. 实证结果表明, 我国期房和现房市场与期货和现货市场类似, 存在长期均衡关系和双向价格引领, 并且期房市场的价格发现作用大于现房市场.     

含违约风险参量的信贷决策模型

违约风险是导致银行信贷风险的主要原因,本文中违约风险用违约概率来量化和描述.首先探讨了违约概率的存在对银行期望收益的影响.然后通过把一个普通的含有贷款利率、抵押品和配给量的信贷决策合同γ=(r,C,q)进一步描述为一个含有违约概率s的信贷决策合同γ=(s(r),C,q),并在此基础上建立了含有违约风险参量的信贷决策模型,给出了相应的信贷决策机制和无配给贷款条件下的信贷决策机制,探讨了相应条件下银行拒绝企业贷款申请的条件.     

开发时滞在房价上涨中的中介效应研究

因开发时滞已成为限制房屋供应效率的核心因素,受国内土地杠杆不断提升现象启发,我们试图验证两者的作用机制.我们首先利用实物期权模型,建立更贴近实际的二重随机微分方程,定量测算土地杠杆和开发时滞的非线性交互机制.局部均衡模型显示,在市场预期稳定的情况下,土地开发周期主要由土地杠杆(即土地价值与房屋价值的比例)决定.2002-2015年全国31个省域的面板数据回归结果显示,在有效控制人口密度等外部因素的影响后,平均来看,土地杠杆每提高100个百分点,当年开发时滞提高20个百分点.在经过时间趋势、外生事件冲击和地区位置等稳健性检验后,这一结论仍然成立.继而,建立三阶段中介效应模型,计算得到整体的中介效应为46%,但随着土地杠杆的提升,相较于时滞的间接途径,直接成本效应已成为影响房价的主要途径.而在此过程中,开发时滞对房价的影响始终是相对稳定且显著的.同时,土地杠杆存在类似的加速器效应,即随着从较低状态提高到较高状态,土地杠杆对房屋价格的正向溢出效应更强,作用力度提高约80%.上述研究证实,忽视土地杠杆过高对房地产市场的负面作用、单纯从需求端控制房价可能是不足的,凸显了从土地供给端进行结构性改革的重要性,需要将管理开发时滞纳入房地产调控整体政策框架中.     

增值税进项留抵下的增值税税率与企业资产配置优化

文章选取增值税进项留抵视角,考虑企业在增值税税率下调政策带来的税负效应和税收红利共享(或税负转嫁)效应下如何优化资产配置.税收红利共享(或税负转嫁)可影响以下价格组合:(i)不含(增值)税销售价格、购买价格;(ii)不含(增值)税销售价格、含(增值)税购买价格;(iii)含(增值)税销售价格、不含(增值)税购买价格;(iv)含(增值)税销售价格、购买价格.研究发现:1)销项税率下调:规模报酬递减下,企业会增多投资资本与劳动力,减少投资金融资产,否则相反; 2)进项税率下调:情形(i)下,规模报酬递增且金融资产预期回报率低于附加税税率或规模报酬递减且金融资产预期回报率高于附加税税率下,企业会增多投资资本与劳动力,否则相反;情形(ii)～(iv)下,规模报酬递减时,企业会减少投资资本与劳动力,增多投资金融资产,否则相反; 3)增值税销、进项税率同时下调:情形(i)、(iii)下,规模报酬递增且金融资产预期回报率高于附加税税率时,企业会减少投资资本与劳动力,增多投资金融资产;规模报酬递减且金融资产预期回报率高于附加税税率时,企业会增多投资资本与劳动力.文章使用制造业等相关数据,模拟四种价格组...     

人民币实际汇率波动影响因素研究

使用1994年1季度至2005年2季度的数据,对人民币实际汇率的影响因素进行了实证研究.首先,以美国、日本和欧元区作为基准国,采用简化的生产力差异模型对人民币实际汇率与国内外生产力差异之间的关系进行了检验.结果表明,生产力差异模型不能对人民币实际汇率波动起到很好的解释作用.其次,在此基础上,进一步分析了人民币实际有效汇率与包括生产力差异因素在内的多种经济变量之间的关系.实证分析结果显示,人民币实际有效汇率与诸变量之间存在长期协整关系.第三,通过对人民币实际汇率的变化进行脉冲响应分析和方差分解分析,找出了影响人民币实际汇率波动的主要因素.综合这些分析,可以得到以下两个重要的结论:第一,在对人民币实际汇率进行建模时,要充分考虑多种影响因素,单一考虑某种因素可能会对分析结果造成误导;第二,影响人民币实际汇率变动的主要因素包括生产力差异、对外开放度以及国际石油价格冲击等.