市场预期与房地产价格的关系

近年来,房价问题一直是政府和老百姓关注的热点。为了抑制房地产价格持续上涨的势头,政府每年都会有新一轮的宏观调控政策出台,但总是收效甚微,换来的却是房价的报复性反弹。影响房地产价格上涨的原因是复杂和多方面的,仍需要进一步的探讨。在一路上扬的房地产价格背后,升值预期是问题的核心所在;因此,本文将从消费者的市场预期角度入手,来分析房地产价格上涨的原因,并提出解决的措施。     

政府宏观调控与房地产市场的发展

最近几年,政府在不断加大房地产市场宏观调控的力度,这对于维持健康的房地产市场秩序和稳定房地产价格非常必要。从我国房地产业发展面临的问题着手,阐述了政府宏观调控对于房地产市场健康发展的必要性,并提出了当前形势下房地产市场政府调控的政策取向。     

论房地产价格与宏观调控

近年来,我国房价普遍上涨,社会高度关注,中央政府和一些地方政府试图加以调控。本文针对房地产价格的构成、特点和影响因素及某些宏观调控措施加以分析,并提出了整控房价的几点对策。     

论房地产价格与宏观调控

近年来, 我国房价普遍上涨, 社会高度关注, 中央政府和一些地方政府试图加以调控.本文针对房地产价格的构成、特点和影响因素及某些宏观调控措施加以分析, 并提出了整控房价的几点对策.     

非均衡微观市场预期价格模型价格调节稳定性分析

微观高层预期价格作为一个重要变量，影响着消费者的消费行为和生产者的供给行为，商品自身价格调节的运行态势一般为市场本身供示关系所支配，在一定范围内，市场内在运行机制“看不见的手”可以决定价格变化状况，但超出这个范围，价格商品变动将不再具有稳定性的特征，“市场失灵”就会发生。     

非均衡微观市场预期价格动态分析

微观市场预期价格作为一个重要的变量，影响着消费者的消费行为和生产者的供给行为，而生产者对产品的价格预期，不仅包含过去的价格决策和实际价格信号，而且还会考虑过去的供求状况.商品实际价格的运行态势一般为市场本身供求关系所调节，在一定范围内，价格变化状况可以由市场内在的运行机制“看不见的手”决定，但超出这个范围，商品价格变动将不再具有稳定的特征，“市场失灵”就会出现.非均衡；预期价格；超额需求；稳定性     

房地产宏观调控的必要性及相应措施

近些年来房价高涨不断刷新纪录。房价的持续攀升,高房价使得国家经济结构呈现不平衡状态,地区间经济发展差距不断增加,社会贫富差距加大,社会稳定受到影响。因此,了解房地产宏观调控的必要性,采取必要的宏观调控措施,对于保持国民经济持续发展,维护社会稳定具有重要意义。     

论我国房地产市场调控与法律对策

2011年初国务院出台了房地产新的"国八条",集中针对房价过高的问题提出调控方针。纵观我国房地产行业发展的历程,宏观调控和法律建设不断向纵深层面迈进。在此背景下,本文首先分析我国房地产市场的现状,然后系统论述房地产市场需要调控的主要环节,并结合所需的法律支持,规划相应的法律对策,以期为今后的实际工作提供帮助。     

北京房地产市场价格预测

运用立方曲线预测模型定量预测2011年北京房地产市场价格为18092.18元,并通过定性分析对预测结果进行修正,得出2011年北京房地产市场价格趋势为“稳中小升”的预测结论.预计增幅范围在5％～9％左右,房价大约在16153.8元至16769.18元之间.     

我国房地产宏观调控对市场的影响分析

立足我国房地产经济发展的现状,从理论与实证的结合上,较为深入系统地分析了我国房地产市场宏观调控政策的作用及其存在的问题,并针对现实问题,提出一些改进房地产宏观调控政策的思路与对策,以期促进我国房地产业的健康发展。 更多还原     

我国房地产价格变动与物价总水平变动的关系

选取1998-2006年我国房地产价格指数、消费价格指数与生产资料价格指数等经济指标,利用计量经济学中的协整分析和Granger因果关系检验方法分析了房地产价格变动与物价总水平变动的关系.实证表明,房地产价格变化与物价总水平存在一定的长期关系,但这种关系是单向的,即房地产价格变动是物价总水平变动的Granger原因,而物价总水平的变动不是房地产价格变动的Granger原因,这说明了我国房地产背离了成本定价规律.     

我国房地产价格与GDP关系实证分析

近几年来,我国房地产价格的迅猛增长引起了各方的重视。然而,国内有关房地产价格影响因素的研究还仅停留在定性分析上,缺乏定量分析与实证研究。基于我国1987-2004年度时间序列数据,应用协整分析、误差修正模型技术以及Granger因果分析对我国房地产价格与GDP之间的关系进行了实证分析。实证结果表明:我国的房地产价格与GDP之间存在长期稳定的动态均衡关系;无论长期还是短期,我国的GDP波动都是房地产价格波动的Granger原因,GDP的走势对于房地产价格的涨跌起着决定性的影响,GDP的波动有助于预测房地产价格的走势;短期内经济的过热容易引起房地产价格的过快增长。     

宏观调控下的房地产市场影响研究

房地产业关联度高、带动力强,政府为需要对房地产市场进行宏观调控保证经济的健康运行。本文系统地分析了近期一系列国家宏观调控政策对房地产市场的影响,填补了国内房地产市场宏观调控研究的空白,为我国房地产市场宏观调控政策的优化和完善提供了重要的参考依据。     

关于北京CBD房地产开发的理性思考

CBD,"商业会聚之处",是英文Central Business District的简称,又称中央商务区或商务中心区.近期,随着北京CBD规划的逐渐浮出水面,在地产界,众多实力派开发商纷纷抢滩CBD,甚至CBD周边地区也倍受关注,掀起了一轮CBD开发热.在红火的表象后面,还需理性的思考,事实上,由于国情不同,时代不同,各国、各地区的CBD都有不同的特点和发展轨迹,北京CBD应总结前车之鉴,走一条良性发展的道路,特别警惕短时的供应过剩导致剧烈竞争,欲速则不达.     

房地产附加税对房地产市场影响经济学分析

房地产业与老百姓的生活息息相关,如何通过税收政策对房地产市场中的不正常现象进行纠正是重要的研究课题,目前能否采用附加税方式对房地产市场加以规范的研究还很少见,本文应用经济学学理研究了房地产附加税对房地产市场的影响,分析了房地产附加税将对房地产供应商和消费者的影响,并给出了实施房地产附加税建设性的建议。     

房地产调控政策对上海房地产市场影响的研究

房地产调控政策一直伴随着房地产市场的发展而存在,通过一些比率指标计算结果的分析,评价近期房地产调控政策对上海房地产市场的影响程度。研究结果表明,这一轮的调控政策对上海房地产市场的健康发展起到了明显的作用。     

基于VAR方法的商品房均价预测

房价预测是房地产投资决策和调节控制的重要依据之一.本文以武汉市房地产市场为研究对象,运用VAR模型对武汉市商品房销售均价进行预测.结果表明该模型的预测精度较高,在房价预测中有较强的科学性和可行性.     

房地产二级市场的博弈分析

针对房地产二级市场交易过程中不同决策主体行为,着重分析了房地产企业、消费者、政府之间的博弈过程,并以此为基础提出了各方在博弈的过程中的对策建议.     

基于数据挖掘的房地产价格预测

根据房地产价格的非线性变化特点,提出一种基于数据挖掘技术的房地产价格预测模型.首先收集房地产价格的历史样本,对其进行混沌分析后得到相应的训练样本集和验证样本集,然后采用数据挖掘技术对训练样本建模,并对验证样本进行预测.仿真实验结果表明,数据挖掘技术可以从房地产价格历史数据中发现其变化趋势,获得了较高的房地产价格预测精度,与其他经典房地产价格预测模型相比,数据挖掘可以更好地描述房地产价格的变化特点,预测精度能够满足人们对房地产价格预测的要求.