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.     

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。     

房价上涨过快的原因探析

对于目前房价上涨过快的原因除了国民经济的持续快速发展、城市化进程的加快以及人民收入水平的不断提高外,主要是由于商品房供给结构不平衡,高档次多,经济实用房少;购买力越位以及投资或投机需求过大,使得购买力大幅增长;地价上涨幅度过大提高了商品房成本;高额税费和银行贷款驱动房价上升等。为解决这个问题,建议增加普通商品房、经济适用房和廉价房的规模和数量;规范土地价格,土地拍卖应从目前"价高者得"的方式,转为"限房价、竞地价"的方式;银行应严控贷款门槛;住房市场化与保障制度双轨并存发展。     

我国居民消费与经济增长的实证分析

本文以居民最终消费和经济增长之间的关系为研究对象,运用单位根检验、格兰杰因果检验、协整检验和误差修正模型等经济计量方法对我国GDP年最终消费和经济增长关系进行实证分析,结果表明我国居民最终消费和GDP两个变量之间存在单向因果关系,居民消费是国内生产总值的格兰杰原因,我国经济增长在很大程度上得益于居民消费水平的提高,并且居民最终消费与经济增长之间存在着比较稳定的长期均衡关系。     

房价,不能承受之重——2007年全国房价上涨原因分析

经过2005、2006年中央对房地产市场采取了一系列宏观调控措施后,2007年全国房价普遍不降反升,个别城市甚至创造了有史以来房价上涨的最高幅度。到底是政策失灵,还是地区经济的飞速增长带动房价上涨?本文将从各地区具体情况、住房供应制度、国民收入分配结构等角度对房价上涨的根本原因进行分析。     

中国房价与地价关系的数据检验

在介绍在国内外研究成果的基础上,就房价与地价的关系,采用中国1999—2007年全国房屋销售价格指数和土地交易价格指数,运用现代动态计量研究方法进行定量描述。结果表明:房价与地价的长短期关系是不一致的。一方面,地价对房价具有显著的长期影响;另一方面,房价对地价的短期影响很小,地价在短期内更多地受前期地价水平的影响。Granger的检验结果显示:短期内房价和地价之间只存在单向的因果关系;长期内房价和地价之间存在双向的因果关系。     

我国货币需求的协整分析与误差校正模型

运用协整方法和误差修正模型，分析我国货币需求的主要决定变量，估计我国货币需求函数，指出进入20世纪90年代后我国货币需求关系有了明显的改变，并对结论作出解释。     

消费促进经济增长的实证分析

消费是促进经济增长的重要因素,而我国的消费率水平明显偏低.协整和误差修正模型的分析结果表明,消费在我国经济增长中占主要地位且富有弹性.应夯实内需基础,逐步建立和巩固消费对经济增长的主导地位.     

四川省农村居民消费与收入关系的实证分析

本文使用四川省1990-2010年的相关数据,基于协整检验和向量误差修正模型,对改革开放后四川农村居民消费行为进行了实证分析。研究结果表明四川农村居民消费与可支配收入间存在长期均衡的协整关系。     

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。     

地价、房价和股价关系的实证研究

就我国地价、房价和股价间影响关系问题,通过实证分析后认为:我国土地市场与股票市场间存在正相关关系,土地价格上涨引起股票价格上涨;地价上涨并未导致房价上涨。     

基于逐步回归法的住房需求模型

房地产需求是房地产市场运行的的基础,也是房地产价格的基本决定因素.房地产需求实际上是反映消费者和投资者的选择行为和决策过程.结合国内外一些住房需求总量的定性计算方法,选取北京市1991-2009年统计数据并利用spss处理数据,采用逐步回归的方法建立了北京市房产需求量的数学模型.     

存量发展阶段城市更新模式对商品住宅价格的影响—— 基于深圳样本的实证研究

聚焦城市的商品住房市场, 通过对竞标地租模型的推演, 尝试解释城市更新模式对商品住宅价格的影响机制。以深圳为研究对象, 利用多元回归分析, 实证住宅价格的影响要素与变化规律。结果表明: 1) 不同的土地开发模式会造成商品住宅的价格差异; 2) 相对于土地出让模式, 城市更新会降低商品住宅价格, 抑制住宅因区位变化对价格产生的影响; 3) 随着存量发展的不断深入, 城市更新模式将会重构城市商品住宅价格的空间分异。     

论我国住房市场有效需求的形成

针对目前我国住房市场存在的有效需求不足的问题,分析其主要原因是住房价格过高,并对如何促进住房市场有效需求的形成,提出若干对策:确定合理的住房价格;促进住房金融业的发展;继续加强宏观调控力度;建立和完善社会保障制度;提高人们的生活水平等。     

论稳定住房市场价格的着力点

我国住房价格不断上涨,宏观调控效果不甚理想,这是多种因素交织的结果。为稳定住房市场价格,实现住房市场的健康可持续发展,必须着力增加供给、改善供给结构,抑制不合理需求,促进供求的基本平衡;致力培育住房二级市场和租赁市场,推进各类市场的协调发展;努力健全住房保障体系,解决低收入家庭的住房问题。     

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。     

上海地铁8号线对城市住宅价格的时空效应定量研究

以上海地铁8号线周边二手房交易数据为样本,运用基于栅格建模的可达性分析原理计算时间成本以划定8号线影响范围,进而筛选影响住宅价格的特征变量,并应用特征价格模型分析8号线对周边住宅价格影响的时空效应.结果表明,8号线对其周边住宅价格产生正效应,距离地铁站点越近,住宅价格越高,且随着远离地铁站点,这种影响逐渐减弱.另外,8号线的开通对周边住宅价格产生明显的时间效应,导致其价格上涨,且在不同区位具有不同上涨幅度.关于划定轨道交通影响的空间范围,较之以前的凭经验判别在技术方法上进行了新的尝试,对轨道交通新线路开通影响周边房地产价格的时间性进行了探索.     

基于X-12-ARIMA和AR-GARCH模型的房价波动研究

以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR(2)-GARCH(1,1)模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型的波动聚集性,X-12季节调整方法和异方差模型显著有效,拟合相对误差不超过0.4%.对房价的短期预测表明,近期内房价仍保持3%~5%的增长态势,且外部因素对房价的影响程度远远大于房价自身的波动冲击力.     

主成分分析在我国房价模型中的应用——以江西萍乡住宅项目数据为例

特征价格模型(HPM)研究起源于20世纪三十年代,其中Court的研究最为卓越,经过几十年的研究,特征价格模型(HPM)在国外已逐步形成了一套完整的科学体系,并具有广泛的应用。而国内研究的展开仅有十多年的历史。本文以萍乡市18个建设项目为研究对象,利用SPSS对所搜集的数据进行了主成分分析,采用回归分析的方法建立了特征价格模型,通过对模型的分析说明结果的可行性和有效性。     

城市轨道交通对沿线住宅项目价格的影响

以北京轻轨13号线及沿线的住宅项目为例,计算轨道交通线路对周边住宅项目价格影响的范围和程度,探讨城市轨道交通对沿线房地产项目带来的经济效益.研究表明:轨道交通发展对沿线0.3～1 km内的住宅价格有明显的空间分布规律和辐射效应,其中站点300 m半径以内区域效应显著.建议在距城市轨道300 m的范围内实施较高强度的房地产开发,并建立城市轨道交通效益分享机制,以维护社会公平;同时,完善与轨道交通建设相关的法律法规体系,保障轨道交通建设与城市环境建设的和谐发展.