浅析目前我国普通商品房价格及走势

本文第一部分从商品房价格的构成因素分析了现阶段高房价的成因，房价的居高不下主要是由于建筑成本的上涨和房地产商的高额利润引起的。第二部分利用经济学的供求理论，结合政府所实行的经济政策以及人们对房价的心理预期，得出商品房的供给量将会继续增加但需求量的增加将会受到抑制，普通住宅价格涨幅将不断减小，很有可能在2至3年内出现房价的“拐点”。由升转降。建议购房者等待时机。待价格降到合适价位时出手买房。     

基于地统计分析的房价空间分布差异研究———以东莞市2006年普通住宅价格为例

依据东莞市普通住宅项目交易均价数据,利用地统计学中的趋势分析方法对东莞市房价空间变化趋势进行了分析;采用普通克里格空间插值方法进行了空间局部估计,并借助ArcGIS软件和Surfer软件绘制了东莞市房价空间分布专题图,进而对东莞市房地产价格空间分布特征和差异及其成因进行了分析.     

成都市商品住宅价格空间分异特征与规律

以成都市商品住宅为研究对象,通过 ＡｒｃＧＩＳ 等方法,研究成都市商品住宅价格空间分异特征和规律。 结果表明:成都 市商品住宅价格总体上呈现出由中心向外围降低的趋势,中心城区主要呈团块状分布,近郊区主要呈放射状分布,远郊区主 要呈星岛状分布;低房价区段在西部—北部—东部地区呈现 ２ 条“半环状”分布;中低房价区段呈“环状＋放射状”分布。 在中 心城区形成了环状分布,在近郊区及远郊区形成了自中心城区向外延伸的放射状分布特征;中房价区段在中心城区分布相对 集中并呈团块状分布,在近郊区呈放射状分布,远郊区呈零星分布特征;中高房价区段在中心城区、高新区、天府新区呈组团 状分布,在近郊区呈放射状分布,远郊区呈零星分布的特征;高房价区段自中心城区沿天府大道向南延伸至天府新区,形成了 南—北走向的峰值带。     

需求驱动的商品房价上涨实证分析

文章从"需求大于供给"的经验判断出发,借鉴国外经验,分析了中国商品房需求形成及其影响因素,并导出需求驱动的房价方程。依据2001—2007年的季度数据,运用误差修正模型分析需求驱动的房价上涨实质后发现:家庭可支配收入提高和商品房需求量增加是房价持续上涨的主要动力,购房贷款利率对房价的长短期波动都较弱;而扩大购房消费贷款规模抑制房价上涨的长期效应要小于短期的,可配合结构性供给增加,实施选择性信贷政策。     

上海与重庆房地产价格决定因素对比分析

本文以东部的上海和西部的重庆为例,从宏观经济、供给方、需求方三个角度选取了GDP、住宅投资额、人均可支配收入等八项指标,按照多元线性回归的模型进行分析,提取了影响两地房价的主要因素,并拟合回归方程,从中进行两地的对比分析,找出其中的差异。     

浅谈以房养老模式在我国“遇冷”的现状——从现行房价的视角

养老的危机对社会的责任形成了挑战,而单纯地依靠现有的养老模式,很难短期内满足养老压力的需求。在这种条件下,＂以房养老＂可以缓解我国的养老压力。但是,以现行的房价,居民购买房屋的可能性正在慢慢减弱,高房价对于以房养老政策的实行产生了一定的负面影响,从而使得以房养老模式在我国不可能成为一种主流模式。     

新型城镇化和房价对城乡收入差距的影响 ——基于省级面板数据的分析

基于2005—2019年的省级面板数据,运用固定效应进行逐步回归,研究多指标下的新型城镇化和房价对城乡收入差距的影响。实证结果表明:房价上涨加剧城乡收入差距,新型城镇化水平的提高抑制了城乡收入差距且间接削弱了房价对城乡收入差距的扩大效应;区域方面有较大差异性,中西部房价上涨加剧城乡收入差距,东部和东北地区房价的上涨缩小城乡收入差距;东、中、西地区新型城镇化水平的提高抑制了城乡收入差距,东北地区则加剧了城乡收入差距。为统筹城乡协调发展,政府应加大城镇化转型力度,出台政策调控房价,促进资源均衡配置。     

泉州和厦门房价相关性的计量模型

以厦门和泉州商品房为研究内容,选取厦门和泉州的人均GDP和商品房销售价格样本,运用相关的计量模型,分析泉州厦门房价之间的关联系。     

印度解决高房价有新招——房地产商建造平价屋迎合大众需求

高房价与低收入已经成为了全球城市化的一个难题,不仅仅我们遇到了这样的难题,世界人口第二大国印度也面临着同样的问题,印度的房地产商们酝酿着实施超廉价房计划解决印度颇为棘手的住房问题。     

成都未来五年房地产发展趋势分析

作为西部重镇的成都改革开放三十年来,经历了翻天覆地的变化和飞速的发展。成都经济的持续快速增长、城镇化进程的显著加快和居民可支配收入的稳步提高为成都房地产业快速发展奠定基础。因此,成都房价未来走势自然成为人们关注的对象。本文引用了一些专业机构的相关数据并对其作分析,结合当前国际经济情况、国内房市情况以及成都房市的特殊性,综合分析了成都未来5年房地产价格的走势。