基于耦合模型的新型城镇化与房地产市场协调发展研究——以山东省为例

为探究新型城镇化与房地产市场间协调发展关系,针对人口、经济和基础设施三个维度构建新型城镇化的指标评价体系,针对房地产投资和销售两个方面构建房地产市场的指标评价体系,采用耦合模型对山东省及四个典型城市(济南、青岛、淄博、菏泽)新型城镇化与房地产市场协调发展状况进行实证分析。分析结果表明,近年来山东省新型城镇化与房地产市场的协调性进一步提升,但各地市间新型城镇化与房地产市场协调发展程度存在较大差异。     

城市空间供需与房地产市场发展研究

近几年,中国进行了数次宏观调控,对飞涨的房价进行调控。经济过热伴随着房价的飞涨,平抑过高的房产价格这也是此次宏观调控的目标之一,但成效甚微。本文从经济学基本的供需理论出发,以山东的济南和青岛两市房地产市场数据为基础,研究城市空间供需中的土地和房产供需与房地产市场发展关系之间的关系,并提出从根本上解决投资过热的问题,需要我们对供给与需求两方面进行考量,从而引导房地产市场健康发展。     

房地产宏观调控新政及开发商应对策略分析

本文阐述房地产新政出台的背景,分析房地产市场与资本市场对新政的反应以及对房地产市场未来的影响,提出开发商应对房地产新政的策略。     

房地产宏观调控新政及开发商应对策略分析

本文阐述房地产新政出台的背景，分析房地产市场与资本市场对新政的反应以及对房地产市场未来的影响，提出开发商应对房地产新政的策略。     

论我国房地产市场再次调整的可能性

结合2008年金融危机以来我国房地产市场调整的一些主要特征及现状,尝试从经济发展与房地产市场发展的历史规律中寻求未来我国房地产市场的发展趋势,从而有助于更好地理解房地产行业的短期波动和长期发展。     

济南城市发展预测研究

笔者通过对济南城市发展历史的研究,剖析城市发展的影响因素,如地形、交通等．选择SLEUTH模型,借助GIS、RS技术,对未来济南城市增长进行模拟,得到了济南未来2015年、2020年、2030年的城市中长期发展预测图,并通过与现实数据的比较验证了SLEUTH模型预测的精度．最后,针对济南未来发展存在的问题提出了浅见．     

基于时间序列与人工神经网络的房地产周期识别

房地产市场的发展存在明显的周期特性,对房地产周期进行识别有助于政府及其他市场参与者进行科学决策。利用时间序列分析对1992—2003年的北京房地产市场周期发展阶段进行判别研究,并将该判别结果作为训练样本,利用局部改进的标准BP人工神经网络构建了房地产周期识别模型。识别研究表明:2004年北京房地产市场处于收缩阶段,国家宏观政策对房地产市场的理性发展起到了积极的作用。     

基于动态计量经济学模型的房地产周期研究

为正确判断房地产发展趋势,以动态计量经济学模型为基础,科学地识别并预测房地产市场周期。采用北京1989—2004年的时间序列数据,将先验经济理论与数据统计分析结合,建立自回归分布滞后的ARM AX模型。对变量进行单整ADF检验和多重协整JJ检验,求出误差修正序列。用包含误差修正项的模型来预测市场周期,弥补中国房地产市场广泛存在的非理性因素影响和统计数据的缺陷。研究表明:北京房地产市场的周期约为4~5 a;2005年的房地产市场正处于扩展阶段;2006年北京房地产市场仍将呈现稳步上升的态势。     

长沙市房地产需求预测

城市住宅建设是一项民生工程,影响到社会稳定,对未来房地产需求的准确预测,有利于指导房地产市场的健康发展。通过对影响住宅需求的可能因素进行分析,采用逐步回归分析方法,运用SPSS等软件,建立预测模型,对长沙市未来的房地产需求量进行科学预测。     

我国房产交易相关政策研究初探

我国房产交易是房地产市场的重要组成部分,其相关政策不仅直接制约房产交易,而且对房地产市场乃至整个国民经济产生重大影响。本文探讨了我国房产交易相关政策演进的特点、成因及对房地产市场的影响,并思考了其未来发展的趋势。     

经济周期对个人住房信贷业务违约的影响

宏观经济的周期性变化对房地产价格产生着巨大影响,银行业的亲周期性更会对经济周期对房地产的价格的影响起到推波助澜的作用。中国房地产市场与宏观经济周期高度相关,新一轮的宏观调控将会使中国经济在未来的1～2年内放缓;另一方面,从国家目前政策导向来看,各种针对房地产行业的金融政策相继出台,抑制房地产市场的非理性增长将是政府调控的方向和重点。受这些因素影响,房地产价格变化将有可能出现拐点,理性违约风险将可能会急剧上升。     

基于GM（1,1）模型和Cobweb模型的房地产行业发展态势的分析

建立了基于GM（1,1）模型和Cobweb模型的房地产行业模型,分别从未来房价和房地产行业泡沫两个方面,参考国家统计局数据,借助于MATLAB软件定量分析了未来我国房地产市场发展态势,并提出了一些建议,以期对我国房地产行业发展有一定的理论指导意义。     

房地产项目融资方式探究

房地产作为资产密集型行业,融资问题在某种意义上,决定了行业的未来发展。但是近年来房地产企业的融资状况并不乐观。2010年房地产行业在一级市场上融资总额为153.61亿元,远低于2009年的1218.35亿元,也低于政策紧缩的2008年的898.11亿元。本文通过分析房地产融资的现状,比较当下几种常见的融资方式,为房企未来可选择的融资手段建言献策。     

基于Elman网络的房地产周期识别

房地产市场的发展有着明显的周期性，对房地产周期的识别有助于政府及其他市场参与者进行科学的决策。本文先对1992—2003年的北京房地产市场周期发展各阶段进行编码，将编码结果作为训练的学习样本，再用ELman网络构建房地产周期识别模型。识别结果表明：2004年北京房地产市场处于收缩阶段，国家宏观政策对房地产市场的理性发展起到了积极的作用。     

基于综合模拟法的重庆市房地产市场风险评估研究

房地产市场作为重要的消费市场和投资市场,其市场风险的大小一直备受关注。本文结合重庆市2002—2011连续十年的相关数据,采用综合模拟法对2002—2011年的重庆房地产市场风险进行了综合评估。结果表明,重庆市房地产市场总体呈现平稳态势,局部出现较小幅度的波动。受经济发展周期与宏观政策的影响,重庆房地产市场在2005年相对偏冷,2010年相对偏热。     

我国房地产市场调控政策的综合效应评价研究

本文借鉴以往研究房地产市场政策的评价指标,加入供需比、房价收入比等指标,采用因子分析、结构性向量自回归模型(SVAR)等方法,从政府、市场和民生3个层面对我国房地产市场进行综合评价。研究发现:上海房地产市场易受政策影响,历次政策调整导致上海市房地产综合评价得分波动较大;温州市房地产市场综合评价的综合得分低于全国均值和其他城市分值;同时,货币政策中增加基础货币发行量,会对房地产市场产生长远影响,并存在区域差异;调整利率会对房地产市场产生短期影响,并且这种影响不稳定。     

基于主成分分析与谱分析的房地产市场周期研究

为研究北京房地产市场周期选用1992-2005年的统计数据,采用主成分分析与谱分析结合的方法.在建立房地产市场供给类和需求类指标体系的基础上,通过因子分析提取主成分,进而确定两类合成指标;利用谱密度函数来分析合成指标的各主要频率分量,根据谱峰值对合成指标分别进行周期识别.结果表明:北京市房地产市场存在为期近3年的周期,且供求关系基本均衡;但从长期来看,供给方面还存在为期7年的次周期,需求则发展平稳,即北京房地产价格存在长期上涨趋势.     

基于广义回归神经网络的沈阳房地产市场研究

通过广义回归神经网络对沈阳市房地产市场2003年至2009年相关数据进行训练,采用逼近性最好的光滑因子01,对2010年和2011年的数据进行预测,并与真实数据进行对比,得出沈阳市房地产开发投资额、商品房均价及空置面积均在高位运行.由此判断出沈阳市房地产市场仍处于繁荣期,但属于后期阶段,有出现房地产泡沫的可能,政府、房地产开发商、购房者应给予足够关注.     

稳增长下的房地产市场发展

2012年,在稳中求进总基调下,关于房地产市场的发展,出现了不同的看法,有人认为房地产市场出现回暖现象,国家放松对房地产的调控;也有人认为调控正是为了使刚需得到现实满足.本文从分析房地产市场近况和国家调控政策出发,提出房地产市场的发展方向和举措,主要包括落实保障房、出台房产税、运营资源整合型城市等.     

对2006年房地产宏观调控政策的思考

本文在对2006年房地产新政进行解读的前提下,分析这些政策对房地产市场的影响,进而用数据来说明2006年房地产政策的效果,并提出建议.