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.     

基于特征价格模型的沈阳市商品住宅价格指数

为了分析沈阳市商品住宅市场情况,根据国内外编制价格指数的方法,结合沈阳市房地产市场的实际情况,采用特征价格法对沈阳市商品住宅价格指数进行研究.选择16个特征变量,采用半对数模型构建沈阳市商品住宅特征价格模型,并对模型进行检验,确定影响沈阳市商品住宅价格的14个特征变量及相互关系.通过价格指数计算公式,计算出2006年至2013年沈阳市商品住宅特征价格指数,得出沈阳市商品住宅价格增速正在逐年减缓的结论,并对未来市场可能出现的问题提出合理建议.     

基于模拟退火算法的非平稳双线性模型估计

从非平稳双线性过程的卡尔曼滤波估计的角度,使用模拟退火优化算法计算非平稳双线性过程的极大似然函数值,并通过蒙特卡洛模拟显示,卡尔曼滤波估计的偏误与均方根误差均比最小二乘估计方法要小.利用卡尔曼滤波估计方法,通过对中国6种价格指数的检验可知,除房地产销售价格指数以外,其他5种价格指数都是非平稳双线性过程,但居民消费价格指数、商品零售价格指数和出口商品价格指数是扩散的.     

自贡市房价走势分析——基于马尔可夫转换波动和改进的小波神经网络

本文应用马尔可夫转换波动和改进的小波神经网络理论及软件,对自贡市房地产价格走势问题进行分析,建立房地产价格波动模型。得到影响房地产价格的实际利率变动率、人口增长指数、建安成本指数和人均支配收入四大主要因素,对自贡市房地产价格走势进行预测。具有较强的实践性。     

基于时间序列的南昌房地产价格指数模型研究

鉴于房地产全国价格指数与实际城市房地产价格相差较大,本文基于自回归积分移动平均模型理论,构造了南昌市1998～2011年共55个季度房地产价格指数数据的理论模型ARIMA(3,2,0),经Box-Pierce检验表明该模型具有95%的概率合理性,为预测南昌市未来房地产价格指数提供参考.     

昆明市2010年季度地价指数编制研究

重复交易模型是目前房地产价格指数编制中被普遍运用的一种方法,但是目前国内外关于重复交易模型的研究基本都是针对房产价格的,本文研究目的在于探讨运用重复交易模型编制地价指数的可行性,结果表明,重复交易模型在地价指数编制中可行,且将Hedonic模型与重复交易模型联合应用效果更好。     

价格指数理论问题浅探

就综合价格指数测度是否是价格综合变动程度,平均数价格指数是否是统计意义上的个体指数的平均数及指数检验理论是否具有理论上的意义方面的问题进行了探讨研究。     

徐州市房地产市场价格影响因素调查分析

房地产价格的影响因素众多,通过统计调查方法,依据徐州市区房地产发展实际,对房地产宏观影响因素和房地产自身影响因素进行了问卷调查,对调查可靠性与科学性进行了评价,最后结合调查结果对徐州市房地产价格进行了分析,并预测发展趋势。     

Box-Cox变换在构建房地产特征价格模型中的应用

传统房地产价格指数的建立忽略了对商品同质性的要求,特征价格模型可以解决同质性问题,但多样的函数形式下得出的结果也存在一定的差距.因而,文中将Box-Cox变换应用于特征价格指数的建立过程中.在西安市住宅数据信息的基础上,通过Box-Cox变换,选择对数线性函数建立特征价格模型,并以此编制价格指数.研究结果表明,Box-cox特征价格指数具有相对精确性.     

对当前CPI走高成因的若干思考

CPI指数即消费者价格指数(Consumer Price Index,英文缩写为CPI),按照国家统计局的标准解释,CPI是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数,是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。CPI指数通常作为观察通货膨胀水平的重要指标,一般CPI大于3%称为通货膨胀,CPI大于5%称为严重通货     

浅析现行房地产价格指数的缺陷与完善

房地产价格指数对于反映房地产市场行情走势、提供市场信息具有重要意义。然而当前我国现行房地产价格指数在数据采集和模型计算等方面存在缺陷,而且价格指数编制人员自身素质亟待提高。本文针对这些缺陷提出了改进现行房地产价格指数的建议。     

基于传导模型的2010年价格指数预测

为了研究价格传导规律,准确预见2010年价格变化趋势,运用差分回归分析建立传导模型、GM(1,1)模型的方法,以1994-2009年各月原材料、燃料、动力购进价格指数(PPR)、工业品出厂价格指数(PPI)、商品零售价格指数(RPI)、居民消费价格指数(CPI)为基础,预测2010年这四种指数变化情况,研究结果表明:当前通货膨胀已经非常明显,需要适时引导通胀预期,防止出现严重的通货膨胀。该研究成果为宏观经济决策提供依据。     

我国居民消费价格指数时间序列预测——基于ARIMA模型的分析

CPI(居民消费价格指数)是反映与居民生活有关的商品以及劳务的价格变动指标,可以衡量一国通货膨胀程度。为把握我国居民消费价格指数的变动趋势,本文选取2009年1月至2017年4月CPI时间序列数据,采用时间序列分析的方法,对数据进行处理及ADF检验等方法分析CPI序列的特征,并选择自回归移动平均(ARIMA)模型对我国的居民消费价格指数数据进行建模预测,得出2017年5月CPI指数为101.8%,预计通货膨胀温和。     

安徽省房地产价格研究

分析2002年～2012年安徽省城镇居民平均房价收入比,发现2008年后房价收入比超过6。先定性研究安徽省地产价格的影响因素,再运用主成分分析法定量研究几种影响因素的重要程度,得出了城市居民消费价格指数对房地产价格影响作用最大。要促进安徽省房地产投资,使得对房地产的有效需求大于供给,以及中低收入者购买力不足的结论。最后,对安徽省房地产业合理发展提出对策建议。     

利率、股票指数、货币供应量与房地产价格关系的实证研究

利用计量经济学方法,选取利率、股票指数和货币供应量三个变量建立向量误差修正（VEC）模型,并通过脉冲响应函数与方差分解的方法研究各变量对房地产价格的动态影响及其效果。结果表明：当期房地产销售价格指数FPI、货币供应量M2、上证A股综合指数SZHA、金融机构1–3年贷款基准利率R都对滞后期房地产销售价格有持续影响,且不同时间段影响方向不同;随着时间的推移,房地产销售价格指数和上证A股综合指数对房地产销售价格波动解释的贡献率较大,远超出货币供应量和金融机构1–3年贷款基准利率对房地产销售价格波动解释的贡献度。     

基于综合指数法的西安市房地产泡沫测度实证研究

随着国民经济的高速增长,我国房地产价格呈现出不断攀升的态势,房价的不断上涨迫使人们愈加关心房地产市场是否存在泡沫。文章从房地产价格、房地产供求和房地产信贷3方面出发,选取7个指标对2005~2017 年西安市房地产泡沫进行实证分析,由于各指标之间存在异质性,进而运用综合指数法进行了合成测度,结果表明 2005,2011和 2017 年西安市房地产均存在泡沫。最后,提出我国应从长效机制下进行宏观调控和发展共有产权住房的意见建议。     

定比回归法在价格指数预测中的应用

为了解决各类统计方法在预测价格指数时精度普遍不高的问题，利用定比回归的思想，给出价格指数的一种具有较好精度和直接经济背景的预测方法，并在价格异常波动的年份通过修正回归直线的斜率的方式来得到修正的预测值，使人们在各种情况下都可以对价格指数的走向有一个较为明确的了解。这种方法，在预测各类增长指数型的指标时,可作为传统的线性回归法和灰色模型的一种有效的替代方法。     

2016年我国物价形势分析及2017年展望

2016年,我国居民消费价格指数（CPI）同比涨幅呈“前高中低后升”的运行特征,消费领域价格涨幅总体温和,工业生产者价格指数（PPI）同比由负转正,生产领域通缩压力逐步缓和,预计2016年CPI上涨2.0%,PPI下降1.7%。展望2017年,宽松的金融货币环境、人力成本趋势性上升、翘尾因素升高、猪肉价格走势存在不确定性等因素将支撑价格上涨,总需求稳中趋缓、农业领域粮食产量和库存双高、以房地产为代表的资产价格稳中有降、通胀预期偏弱等因素将抑制物价涨幅。综合考虑诸上因素的影响,预计2017年CPI上涨1.8%,PPI上涨1.0%。因此,本文建议实施灵活稳健的货币政策、做好农业生产保障主要农产品供给稳定、多措并举扩大去产能范围、稳步推进能源资源和服务等领域价格改革、因城施策稳定房地产市场价格和预期,助推供给侧结构性改革。     

基于支持向量机的北京市房地产价格指数预测

文章通过格兰杰因果关系检验建立影响房地产价格指数的相关指标体系,并基于支持向量机回归原理,利用Libsvm-2.89对北京市房屋销售价格指数进行预测,预测结果与实际接近;建立了预测绝对误差与支持向量率、迭代次数等的回归模型以得到误差修正因子对预测误差进行调整,提高了预测精度.     

新疆商品房销售额影响因素分析

选取新疆维吾尔自治区2000~2014年商品房销售额、国内生产总值、城镇人均可支配收入、房地产开发投资额、居民居住消费价格指数等经济指标,通过计量软件Eviews计量经济分析,使用平稳性和协整分析方法,对新疆商品房销售额的影响因素进行了研究,实证表明,城镇人均可支配收入和房地产开发投资在选定年份的统计数据并不显著影响商品房销售额的变化,而国内生产总值和居民的住消费价格指数对商品房销售额的变化有着显著的影响,并与房地产销售额有着长期稳定的关系。