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。     

考虑违约风险的固定利率抵押贷款支持证券三因素定价模型

对Kariya等的模型进行了扩展,把抵押贷款市场利率、短期无风险利率和房屋价格视为3个风险来源,考虑了贷款市场利率下降引起的提前偿还风险、房屋价格上升引起的提前偿还风险和房屋价格下降引起的违约风险,建立了固定利率抵押贷款支持证券的三因素定价模型.该模型对我国住房抵押贷款证券化具有一定的参考作用.     

浮动利率住房抵押贷款提前还款期权的识别和定价

我国存贷款利率调整频繁且幅度大,对浮动利率住房抵押贷款提前还款行为造成了很大的影响。鉴于此,在识别浮动利率住房抵押贷款业务和提前还款期权的基础上,选择CIR模型刻画市场短期利率变动过程,选择纯跳模型刻画我国贷款基准利率变动过程,采用美式期权定价方法,在理论上给出了浮动利率住房抵押贷款提前还款期权的定价。     

城市住房价格动力

主要目的是在同一计量经济环境中,综合考虑长期借贷利率、外来投资规模,是否是推动城市住房价格的动力或决定因素.同时考虑了通货膨胀因素对房价的可能影响.由于特大型中心城市住房市场对中西部市场具有传导作用,故以北京、上海、广州和深圳四个主要城市住房市场为分析案例.采用2005—2010年月度时间序列数据,考虑结构突变和小样误差,进行了约束协整和弱外生检验.所有外来投资变量是平稳序列,不可能与住房价格形成长期均衡关系.长期利率和通货膨胀是北京、上海房价变化的长期动力.因此提高长期借贷利率、控制通货膨胀,有助抑制房价上涨.     

基于动态面板数据分位数回归模型的福州市房价影响因素分析

房地产业作为基础性和先导性产业,对经济和社会的影响有着举足轻重的作用。因此,房价影响因素的探讨一直都是国内外的热点话题。该文在研究城市人口密度、家庭人均可支配收入以及利率对房价的影响机制的基础上,选取了福州市2010—2017年的样本数据,利用动态面板数据的分位数回归模型进行了实证分析。结果表明,家庭可支配人均收入和人口密度的增加对房价的正影响随着分位数的增加呈逐步上升的趋势,即福州房价上涨的主要因素是家庭人均可支配收入和城市人口密度,利率的变化并不是福州市房价变动的主导因素。     

浅谈房贷新政策对房地产市场的影响

为加强商业性房地产信贷管理,严格住房消费货款管理,近日有关部门联手下发了《关于加强商业性房地产信贷管理的通知》。通知要求,对已利用贷款购买住房、又申请购买第二套(含)以上住房的,房贷首付比例提高至40%、贷款利率不得低于央行同期同档次基准利率的1.1倍。并且,贷款首付款比例和利率水平应随套数增加而大幅度提高。这是近年以来,政府采取了一系列的宏观调控措施以稳定房价,又一重要举措。从"七部委"联手重拳出击,到今日的央行和银监会联手下发《关于加强商业性房地产信贷管理的通知》,"提高第二套(含)以上首付比例和利率",原本已是"多事之秋"的房地产市场更加扑朔迷离,房价也一直是人们的焦点话题     

基于随机利率的住房反向抵押贷款定价及风险

将住房反向抵押贷款保险精算模型修正为动态房价和随机利率模型下的一笔支付定价模型和等额支付定价模型,并选取上海数据作为实证分析.其中房价增长率模型采用向量自回归(VAR)模型,该模型能够综合捕捉房屋价格指数和CPI,GDP宏观经济指标的相关关系并且能够进行预测.随机利率模型采用Nowman方法下的CKLS模型.进行了保险贷款机构开展住房反向抵押贷款业务的盈利分析,计算了净收益期望现值,并用VaR(value at risk)值量化保险机构的偿付能力,以及管理流动性风险.     

利率政策对房价影响的实证研究:1998—2009

从实证的角度分析货币政策对房价的影响。选择6个利率指标建立利率指标体系,利用主成分分析法计算利率指数。建立利率指数与房屋销售价格指数的A lmon滞后模型,模型的拟合优度为66%,说明利率可以解释房价波动的66%。模型表明利率与房价负相关,并且利率对房价的影响存在8个滞后期。对1998年1季度至2009年4季度房屋销售价格指数、利率指数、房地产开发投资和商品房销售额4个指标变化情况的分析表明,单一的、缺乏配套政策支持的利率政策对房价无法完全实现预期调控目标,要使其在房价调控中发挥应有作用,应该保持利率调控作用机制畅通,并使利率政策与其他货币政策、财政政策、土地政策等政策互相配合。     

雾霾对房地产价格的影响研究

环境对经济发展的影响受到越来越多的重视,近年来日益严重的雾霾问题也逐渐成为居民在购买住房时的考虑因素。本文采用空间杜宾模型对我国74个重点城市进行实证分析,检验全国范围以及各线城市雾霾对房价的影响。结果显示,空气污染会对房价产生负向作用,空气质量综合指数每上升1个单位房价会下降4%;人均绿地面积与房价正相关。宜居的环境因素会资本化为房价的观点得到证实。空气质量对一二线城市与三四线城市房价的影响差别不大,但周边城市空气质量对一二线城市房价作用显著高于三四线城市。     

住房抵押贷款结构设计

首先给出了居民消费模式函数,指出了居民的消费模式符合“生命周期假说”和应用抵押贷款购房的必要性,然后建立了抵押贷款还贷效用函数,并求出抵押贷款还贷效用最大化的条件,在此基础上在民在应用抵押贷款购房时采用不同还贷方式所能购住房的房价,或在房价一定的情况下抵押贷款的还贷期限的测定方法,分析了影响居民购买住房的房价或还贷期限的因素,并在一定假设下计算了等额,等比递增和等比递减还贷方式下可购住房的价格。     

住房抵押贷款还贷结构设计

首先给出了居民消费模式函数,指出了居民的消费模式符合“生命周期假说”和应用抵押贷款购房的必要性;然后建立了抵押贷款还贷效用函数,并求出抵押贷款还贷效用最大化的条件．在此基础上提出居民在应用抵押贷款购房时采取不同还贷方式所能购住房的房价,或在房价一定的情况下抵押贷款的还贷期限的测定方法;分析了影响居民购买住房的房价或还贷期限的因素,并在一定假设下计算了等额、等比递增和等比递减还贷方式下可购住房的价格．     

Vasiek利率模型下住房抵押贷款限额保险的鞅评价

假设房价服从一般扩散过程,利用鞅定价方法,分析了随机利率模型下住房抵押贷款限额保险的定价问题,得到了该保险的无套利定价公式.     

基于结构化模型的住房抵押贷款定价研究

住房抵押贷款隐含着提前支付期权与违约期权,而期权是否执行取决于利率与房价两个风险因子.传统的结构化期权定价理论往往高估了住房抵押贷款的期权价值.采用双二叉树网格定价模型在Wei模型的基础上考虑多步跳跃的情形,并结合HST模型消除状态变量相关性,另外引入社会成本这一变量,使模型具有更好的适用性.实证分析表明,房价波动超过...     

影响兰州市房地产价格的供给因素分析

通过对影响兰州市房地产价格的供给因素定性分析,确定了房地产价格的供给影响因素,并分析了各因素如何对房价变动起作用。作为供给因素的房地产开发投资额、竣工房屋面积、竣工房屋价值等指标大幅增加,但由于供给结构不合理,有效供给不足,导致价格不断上升。针对存在的问题,须积极调整市场中的商品房供给结构,并调整保障性住房建设,充实市场供给,以稳定房价。     

基于联立方程的地价与房价波动关系

构建了我国城市房地价之间关系的联立方程模型,以全国重点城市为样本资料,根据二阶最小二乘法给出参数估计.研究结果发现:地价和房价之间存在联立性,相互影响.对地价影响最大的因素是常住人口总数,人均可支配收入、房地产开发投资额拉动了城市房价水平,而房屋销售面积拉低了城市房价水平.房价滞后期对房价有较大影响,价格的涨跌预期影响公众的投资情绪,导致房价的变动.     

中国流动人口住房阶层研究

以住房分化视角, 利用2016年流动人口监测数据与房价数据, 分析流动人口住房占有的特征与空间格局, 住房阶层的结构及影响因素与机制。结果表明: 我国流动人口住房占有形成非农户籍、高学历流动人口大量占有城镇住房的特征, 呈现沿胡焕庸线分异的空间格局; 我国流动人口形成“三阶五层”的住房阶层结构; 户籍与社会保障的结构性因素仍然阻碍流动人口实现住房阶层跃迁; 部分流动人口凭借个人社会经济条件与流动要素等非结构性因素的作用, 基本上实现住房资产积累; 制度变迁、城市规模与城乡差异共同作用, 加剧城市住房阶层分化, 导致下层住房阶层流动人口内卷与上层住房阶层优势积累。     

住房抵押贷款证券化中商业银行的收益分析

住房抵押贷款证券化作为一种新的融资方式,能够为主要参与者带来各种收益。对商业银行来说,住房抵押贷款证券化的收益随着证券化贷款利率的增大和市场融资利率的减少而增加,随着证券化贷款规模的增加和证券化选取的期限的减少而增加,随着证券在市场融资的期限的增加而增加。     

老龄化对住房需求影响的理论机理研究

人口老龄化不仅仅是指老年人口占比上升,它还会通过其他因素对一个国家或地区的社会、经济和文化等方面产生间接影响。现有研究对老龄化进程中住房需求变化的微观基础,以及住房消费行为背后的根源性因素及其作用机理的挖掘不够充分。因此,本文将从社会、文化、经济、制度与政策和技术5个方面总结影响住房需求的宏微观因素,并给出住房需求影响因素的作用机理和老龄化对住房需求的影响机理。研究得出:老龄化主要影响居民支付能力、人口特征、消费文化和技术水平,它们与房价预期和政策与制度一起共同作用于居民的住房消费偏好、消费决策和预算约束,并最终导致住房需求发生变化。     

货币政策、供需调控与房地产价格

基于货币政策端、供求两端对2010—2019年间中国35个大中城市的面板数据进行实证分析,研究发现：(1)货币政策价格型工具利率的提升和供给端土地的增加,带来抑制房价上涨的效果;需求端人口数量的增加扩大供需缺口推动房价的抬升;(2)房价对货币政策信号的变动更为敏感,具有较强的金融属性;(3)城市房价分化,房价调控需因城施策。为此房价问题需要房地产市场的内外联动改革,除了注重短期利率工具的运用,仍需因城施策,在外部货币政策的推动下,内部供求两端共同发力才能实现合理有效的房价调控,促进房地产业良性循环和健康发展。     

关于中国房地产市场的思考

随着金融危机影响的加剧,引发次级贷款危机的源头房地产市场也日益受人关注。居高不下并持续上涨的房价让我们不得不为之担忧,尤其是一线城市的房价几乎高到了让人无法接受的程度。解决穷人住不起房的问题已迫在眉睫。本文将从中国房地产市场的现状入手来分析中国房地产市场存在的问题,对现行房地产调控措施进行评价,并通过对西方国家住房供应模式及住房保障的分析、结合中国现实,提出现阶段适合中国的住房供应模式。