我国房价上涨的影响因素分析

本文五个方面分析了我国房价上涨的影响因素.     

浅谈影响中国房价的因素分析

在过去的几年中居民住房的价格一涨再涨,政府也不断出台新政,试图遏制房价持续增长的态势,但收效甚微,房价还是在一路飙升。一手房市场还在继续疯狂,二手房市场也是水涨船高。商品房归根到底也是一种商品,它的价格是由供求双方决定的,商品房还具有周期长、价值量大、空间固定等的特点,短时间内供给是缺乏弹性的,所以决定房价的主要因素是需求。随着人们生活水平的不断提高,居民的可支配收入也有很大程度上的提高,这就使人们对住房的需求量变大,从而使房价大涨。但这并不是房价疯狂上涨的主要原因,随着房价的上涨,人们形成一种预期：未来房价还会一路飙升,多数购房者把买房作为一种套期保值的方法等等。本文希望通过建立计量经济模型,对我国居民住房的价格进行实证分析,找出影响房价的诸多因素,并基于模型提出一些政策建议。     

浅议影响房价的几个因素

近年来我国商品住宅价格普遍上涨较快,某些城市的房价甚至出现“飞涨”。造成房价过快、过大幅度上涨的原因是多种多样的,但主要是如下几个方面综合作用的结果:一是1998年停止住房实物分配、实行住房分配货币化的城镇住房制度改革和把住宅建设培育成为国民经济新增长点的一系列刺激住房需求措施的“惯性”作用;二是前一段时期的宏观调控着力在控制土地供应、限制房地产开发贷款等抑制房地产供给措施的市场反应;三是投资渠道较少、股票市场让中小投资者失去信心从而使大量社会资金选择房地产这一相对安全、稳定的投资对象;四是中国经济看好和人民币升值预期吸引大量外资进入,其中一些资金流入到房地产;五是房地产开发商垄断话语权,针对“买涨不买落”的购房心态营造涨价气氛及房地产投机炒作。     

南宁市二手房价格影响因素分析及房价走势的预测

选择南宁市江南区、西乡塘区、青秀区以及兴宁区的二手房销售数据,以地理因素为例,运用方差分析和Fisher最小显著差异法研究南宁市二手房售价的影响因素,并用回归分析和BP神经网络预测与其它城区有显著差异的城区的二手房售价随房龄变化的情况。结果发现,西乡塘区和江南区二手房平均售价的均值无显著差异(P>0.05),青秀区二手房平均售价的均值与江南区、西乡塘区、兴宁区的有显著差异(P<0.05),均值差分别为0.23000、0.24310、0.08553,地理因素对二手房价格有显著影响,青秀区的二手房平均售价在4个城区中是最高的,房价随房龄的增加,呈不规则变化。     

房价持续走高原因分析及对策研究

近年来房价持续上涨,已经严重影响宏观经济稳定运行,房价高位运行,持续上涨,超出一般居民的支付能力,带来一系列的社会问题。从成本（地价）方面与需求方面分析了我国房价持续上涨的原因,并提出了政府抑制房价上涨的对策措施。     

政府搬迁对迁入地房价影响分析以北京市政府搬迁为例

政府搬迁作为缓解“城市病”的常用政策,通过行政中心的迁移能改善资源配置格局,促进地区经济健康发展。本研究利用2016~2020年北京二手房交易数据,以时空结合的视角,在更小地理尺度上构造DID双重差分模型,分析北京市政府搬迁对迁入地房价的影响。研究结果表明：搬迁给迁入区住宅带来了涨幅约为2.9%的溢价效应,该效应也存在显著的时空异质性。此外,政府搬迁具有经济增长效应和公共资源再配置效应,且价值较低的住宅获益更显著。本研究在丰富房价影响机制的研究视角的同时,也为政府规划审核政府搬迁政策提供了理论参考,帮助其在地区经济发展过程中扮演好的“管理者”和“引导者”的角色。     

国际房价协同性及波动特征影响因素的实证研究

经济全球化背景下各国房价波动协同性越来越明显,首先利用Granger因果检验分析了不同国家房价之间的动态影响关系,进而在按地理区域特征进行分组的基础上,考察世界不同区域的国家房价变动对中国房价的相互影响关系.然后用面板变系数模型考察不同影响因素对国际房价波动的作用,结论表明影响国际房价波动的主要因素在于人均GDP的增长,同时在美国货币宽松政策的带动下,全球各主要国家的货币发行量超发也是影响房价上涨的重要原因之一,失业率和汇率在不同国家对房价波动影响的方向和大小差异都较大.     

郑州居民对房价承受能力影响实证分析

郑州目前处于中原经济区建设加快发展中,房地产业在未来很长的一段时间内,将成为拉动郑州经济发展的支柱产业,并成为经济发展的增长点。在房地产业迅速发展的同时,也带来了一系列的问题,本文旨在通过近几年郑州房地产市场发展状况、价格变动及居民对房价承受能力影响的实证分析,提出完善住房供应体系、适当控制房价、提高居民承受能力等建议,为进一步促进郑州房地产业健康、持续发展及各级政府领导决策提供参考依据。     

基于灰色预测的地铁对沿线房价影响分析

地铁对其沿线的房价具有一定的影响作用.通过GM(1,1)模型预测没有地铁影响下的房价,并与实际房价对比做差.从差值可以发现,地铁沿线房价受地铁影响明显上涨,并且随着地铁工程的推进,实际房价与预测房价的差值逐渐增大.这对房地产投资有一定借鉴意义.     

中学学区对周边小区二手房房价的溢价分析 ——以深圳市为例

选取深圳市3个主要城区185个居住小区的数据, 从中学质量(省级或非省级中学)的维度进行量化建立特征价格模型, 研究深圳市中学教育设施对房价资本化程度的影响。结果表明, 在影响中学周边小区二手房房价的因素中, 学校特征因素有显著的影响, 其中升学率、本硕以上教师和重点学校有正向助推作用, 而生师比有负向抑制作用。影响省级中学和非省级中学周边房价的学校特征因素存在差异, 其中在非省级中学周边小区二手房房价中, 主要是升学率和生师比等特征的影响, 而在省级中学周边小区二手房房价中, 主要是本硕以上教师人数和生师比等特征影响。与地铁和CBD的距离以及楼龄对中学周边房价表现为负影响, 且与重大商业服务中心和地铁站距离每增加1 km, 房价分别下降13.9%和28.7%, 楼龄每增加1年, 房价下降6.8%。研究结果揭示了中学教育质量特征对住宅价格的影响及程度, 综合反映了深圳市中学学区房价格的影响机制。     

房价对城镇居民消费升级的影响

本研究基于2008~2019年全国35个大中城市的面板数据,利用固定效应模型和分位数回归模型分析了房价对居民消费升级的影响,并在此基础上分析了不同收入水平城市房价影响消费的异质性。结果显示：房价上涨显著挤出了城镇居民发展享受型消费,且城市居民发展享受型消费支出占比越高,挤出效应越大,不利于居民消费升级,尤其对高收入水平城市影响较大。消费升级是促进国内大循环、推进国内国际双循环新发展格局的重要环节和内容,房价对居民消费升级的影响不容忽视。     

房价上涨原因的经济学分析

针对房价的一路上扬的态势,从政治经济学和西方经济学角度分析了我国房价居高不下的现状,对房产税政策对房价的影响进行了探讨。     

关于房价上涨原因的分析

本文通过对房地产的现状及发展趋势的分析与思考,从而发现了房地产发展过程中存在的诸多亟待解决的问题,并深入的探究了房地产发展过程中的深层阻滞因素,同时,提出相应的对策来进行解决房地产市场中存在的问题。     

房价持续走高的原因及对策分析

近年来，我国房地产市场出现异常表现，房屋价格飙升。房价的过快上涨带来一系列的社会问题。抑制房地产过热，稳定房价已成为我国宏观调控的战略重点。因此需要政府进行干预．找到抑制房价上涨的具体可行的对策。     

浅析地价与房价的关系

地价与房价的关系一直是各方关注和争论的焦点,其研究不仅是房地产市场的基础与源头,而且是推进房地产市场健康、有序与协调发展的关键。地价作为房价的重要组成部分,究竟是地价决定房价,还是房价决定地价？本文浅析了各方从不同角度得出的各种看法。     

基于房地产市场博弈的房价问题分析

自住房货币化改革以来,我国房地产市场发展迅速,房价节节攀升,房价问题迅速成为全社会最为关心的焦点问题之一。笔者认为,我国房价上涨较快,房价偏高,部分地区呈现非理性增长。本文主要通过对房地产市场中各主要参与方的博弈分析,来揭示其中的原因,并为房地产市场的健康发展提出自己的一些建议。     

房价的影响因素研究 ——基于我国31个省级面板数据的模型

基于2000～2017年我国31个省级面板数据,运用面板数据模型分析了造成我国房价居高不下的主要影响因素.研究结果显示,居民消费水平是推动房价不断提高的主要因素,并且两者之间存在着长期的均衡关系;建筑业房屋竣工面积对房价升高影响较小,房地产业增加值对房价增长的影响不显著.另外,房价的影响因素存在着区域差异,因此政府应该...     

基于交易费用理论的房价影响分析

从交易费用入手,分析了房地产开发过程中影响建造成本的因素以及反映交易费用的可计量因子。并从产生交易费用的因子入手,利用灰色系统理论的关联度分析各因子对房价的影响程度。     

国际资本投入对我国房价的影响分析与预测

以上海房地产市场为研究对象,深入分析了国际资本投入对我国房地产市场的影响,建立了ARMA模型,并作短期预测,最后提出相应的政策建议.指出我国房地产业引入外资的力度相对不大,应在适当限制条件下,加大引进的力度.     

总是被追问：房价是高还是低？

走到哪里，都被人一个劲地追问：“房价高还是低？涨还是跌？”真是哭笑不得。“房地产”对于每个人来说是一种“产”；而要判断其价值，却要看“地”。聚集财富越多的城市或地段，价值就看涨；而财富聚集功能下降的城市地区，则未来房地产价格，一定会下跌。