基于个人投资视角反观房地产市场的宏观调控

对我国房地产市场进行实证分析,发现该市场具有分形特征以及房价与租金存在线性关系.在此前提下,应用实物期权理论对投资收益进行预估,建立个人房地产投资租转售决策分析模型.运用停时与数值模拟等方法求解,得到投资者执行租转售决策时的房价可行区间.继而定性分析房地产市场基本要素对房价可行区间产生的影响,得出了相关结论.最后利用模型结论对北京二手住宅房地产市场进行阶段性研究,反向剖析近年来政府对房地产市场所做的系列宏观调控政策.     

标准困局

可能连潘石屹也没想到,自己在微博上发起的一个简单的投票活动,会如巨石投湖,激起如此之大的涟漪,余波甚至在十几天后,撼动了一项使用长达16年的国家标准。而这项国家标准,与过山车一样的房价走势无关,只与空气有关。     

郑州居民对房价承受能力影响实证分析

郑州目前处于中原经济区建设加快发展中,房地产业在未来很长的一段时间内,将成为拉动郑州经济发展的支柱产业,并成为经济发展的增长点。在房地产业迅速发展的同时,也带来了一系列的问题,本文旨在通过近几年郑州房地产市场发展状况、价格变动及居民对房价承受能力影响的实证分析,提出完善住房供应体系、适当控制房价、提高居民承受能力等建议,为进一步促进郑州房地产业健康、持续发展及各级政府领导决策提供参考依据。     

当前房地产市场形势分析

房地产分化格局日趋严重今年以来,我国房地产市场出现明显的分化格局——一边是一线城市房价持续飙升、一房难求;另一边是部分三、四线城市房价疲软下跌,甚至出现“断供弃房”的现象。国家统计局发布的统计数据显示,9月份,全国70个大中城市新建商品住宅价格环比上涨的城市有65个;同比上涨的城市有69个。初步测算,     

房价波动对银行计提损失准备的时变传导效应研究

为研究中国房价波动对商业银行计提贷款损失准备的时变传导效应,选取2012—2018年相关变量的季度数据并结合随机波动时变参数向量自回归(random fluctuation time-varying parameter vector autoregression, TVP-VARS-SV)动态时变模型,分析房价波动对贷款损失准备的非静态影响。研究发现,经济环境稳定时,房价和贷款损失准备对货币供应量变动的反应呈现滞后性。同时,房价波动对贷款损失准备的影响具有时变性;短期内房价上涨会使得商业银行降低贷款损失准备,而长期则会适度提高贷款损失准备。这表明商业银行建立动态化风险防控机制对其预防房价波动带来的经营风险和金融风险具有积极意义。     

“被城镇化”与“房价抑制” ——基于省际面板数据城镇化与第三产业关系实证研究

基于1991—2012年省级面板数据,通过面板协整分析并建立误差修正模型,对我国城镇化水平与第三产业发展间的相互关系进行实证分析。结果表明:城镇化水平与第三产业发展之间存在长期均衡关系,二者互相促进;而短期来看,城镇化水平与第三产业发展之间互为格兰杰原因,但是波动呈现反向关系,表明城镇化水平提升以及第三产业发展过程中可能存在"被城镇化"和"房价抑制"现象。     

基于灰色预测的地铁对沿线房价影响分析

地铁对其沿线的房价具有一定的影响作用.通过GM(1,1)模型预测没有地铁影响下的房价,并与实际房价对比做差.从差值可以发现,地铁沿线房价受地铁影响明显上涨,并且随着地铁工程的推进,实际房价与预测房价的差值逐渐增大.这对房地产投资有一定借鉴意义.     

像西方年轻人那样独立

2009年底中国房地产价格达到了一个历史性的高度，北京商业地产房价开始高过纽约和巴黎，以至于被《福布斯》杂志列为全球七大金融泡沫的第二位。而国内的舆论也纷纷给出不同的解释，其中，将父母帮子女买房归为房价高涨的诱因之一。     

房价高吗？——先要搞清楚什么是房价!

房价是这么来的：一是土地成本，本质上是70年的地租；二是开发商利润，是其让渡基于土地使用权的商品房使用权所获得的收益，其本质还是地租，充其量是增殖后的级差地租Ⅱ；三是政府征收的税费，本质上依然是地租；至于四，凝结了人类劳动的“建筑成本”，其实只占很小的部分，打个比方说，房子即使被烧毁了，只要地还在，重建后很快就能恢复到此前的价格水平。弄清楚了房价的本质，才能以正确的思路，来讨论房价的趋势。