房企战通胀

2010年起,国家陆续出台包括“国十条”、“国八条”在内的一系列政策,从限贷、限购、限价、保障房住房、个人转让住房营业税及住房土地供应等方面对房地产市场供求关系进行调控,遏制房价快速上涨。今年7月,“新国五条”的出台亦向市场发出“政策不会松绑,并将继续加强执行力度”的强烈信号。     

外资暗战房市

在房价上涨和人民币升值的双重推动下,外资大量投向我国房地产市场,涉及房地产开发、消费以及中介等多个环节。来自商务部的备案显示,截至2011年3月24日,仅3月份外资新设或者增资的房地产公司就出现井喷,高达39家。     

调控房价的营业税征收效果模型分析

本文以房产税收政策为背景条件,建立了征收房地产交易营业税的效用模型,分析了在征收营业税条件下,个人房产投资对房价上涨的最低期望值,以及营业税征政策对调控房价的作用.     

房企多元化融资渠道

自去年以来,国家对房地产行业持续保持高压调控态势,差别化住房信贷政策及限购令的实施,抑制房价上涨的同时也影响到了房地产企业的“钱袋子”,以银行信贷为主的房地产企业融资异常艰难。央行数据显示,一季度人民币房地产贷款新增5095亿元,同比少增3338亿元,房地产开发贷款新增1678亿元,比上年末回落6．5个百分点,其中还包括保障性住房开发贷款的651亿元。     

基于面板分位数回归模型的收入、利率对房价的影响关系研究

房价波动不仅影响到人们的居住质量和生活水平,也关系着国民经济的健康发展和社会的和谐稳定。探讨房价波动的主要影响因素,一直是理论界和实务界关注的热点问题。在构建收入、利率对房价的影响机制模型的基础上,选取35个大中城市1999-2011年的样本数据,利用面板分位数回归模型进行了实证分析。结果表明,我国大中城市房价主要由收入拉动而非成本推动,收入是影响房价上涨的主要因素,利率变动对房价影响不显著;不同分位数水平下各影响因素作用大小具有明显差异,房价水平越高的城市,房价受收入影响作用越大,而受成本、人均GDP等因素影响程度越小。研究结论对不同城市依据自身特征采取相应的调控政策具有一定参考价值。     

发改委 上半年CPI涨幅2．6％左右

6月12日，国家发改委对6月价格走势做出预计：上半年CPI（居民消费价格指数）涨幅可能在2．6％左右。6月份CPI环比将继续小幅下降，但由于翘尾影响的增强，同比仍将小幅温和上涨。     

外汇市场、股票市场与房地产市场的风险传染研究——基于三元VAR-BEKK-GARCH模型实证分析

本文将人民币汇率、房价和股价三者纳入一个统一的分析框架中,从水平变动和波动风险两个方面考虑时变异方差和变量间的风险传递效应,使用“二次汇改”后的2010年6月到2017年12月的月度数据,采用三元GARCH和BEKK时序模型研究人民币汇率、房价和股价之间的动态影响关系及其波动风险互动机制。研究发现,三个市场相互之间具有明显的影响,特别是价格波动的风险传染上,房地产市场与股票之间、股票市场与汇率市场之间或长期或短期都存在风险的传递效应。具体而言,市场在均值溢出方面,人民币升值会促进房价和股价的上涨;但房价与股价之间的价格影响关系并不明显。在波动溢出方面,房价和股价之间的波动溢出效应明显,同时存在ARCH和GARCH型波动效应,而股价对汇率的波动影响也同时存在ARCH和GARCH型波动效应,但汇率对股价仅有GARCH型波动效应。     

房地产宏观调控影响下的房价与租金关系研究——基于中国35个大中城市面板数据的实证分析

本文通过对我国35个大中城市1998-2010年的房屋销售价格指数和房屋租赁价格指数的研究发现,在房地产宏观调控影响下的房价和租金之间的关系因城市而异。杭州、上海、广州、青岛等东部经济区沿海城市,房价与租金呈现正相关关系,由于投资性需求占主导,使得租金变动对房价的影响较大,房价变动对租金的影响较小;银川、昆明、太原、西安、呼和浩特等中西部经济区城市,房价与租金也呈现正相关关系,但房地产市场更多为刚性需求,使得租金变动对房价的影响较小,房价变动对租金的影响最大;南宁、武汉、兰州、大连、成都、乌鲁木齐等城市,由于流动人口相对较少,房地产销售市场和租赁市场具有竞争性和替代性,使得房价与租金呈现负相关关系.通过调控政策对房价和租金的影响分析发现,我国大多数城市房价和租金一路上扬,实施的宏观调控政策没有达到预期效果,其原因在于调控期间的城市经济发展、物价变动、流动人口构成、房地产供给结构、国家扶持性政策(如西部大开发政策、海南国际旅游岛建设发展政策)等影响了人们的预期,从而制约了调控效果.因此,国家房地产宏观调控政策必须与其他相关政策配套实施,而且要对不同城市实施差异性政策,才能有效达到调控的预期目标.     

动态因子模型在房价波动因素分解中的应用——基于中国26个城市房价波动的分析

利用动态多因子模型,对26个大中城市1999年1月-2010年5月的房地产价格波动进行因素分解,分别提取了表示区域特征的区域因子和城市特征的城市因子,从区域因子的特征看各区域房价波动受政府调控和宏观经济形势影响较大.因素分解结果表明:各区域因子对区域内各城市房价波动的影响贡献度较大,而且在经济发达地区这个特征更明显.对区域因子互动关系的研究表明:我国大中城市房价波动存在从东部沿海发达地区分别向东北,中部,西部蔓延的"波纹效应".本文的结论有助于加强不同区域房地产市场调控和监管的针对性.     

中国东中西部城市房价波动的涟漪效应——以中国东中西部代表的九城市为例

针对中国东中西部城市房价波动的是否存在涟漪效应的问题,提出综合运用格兰杰因果检验、协整一体化及二阶段检验法,即弗里德曼非参数秩排序检验方法和商业周期定点分析方法来检验分析自2005年7月至2010年3月东中西九城市房屋销售价格的月度数据进行实证分析,结果表明:(1)认为中国九城市房价波动存在涟漪效应,可划分为三个层级:东部的上海、深圳、杭州为第一层级;中部的武汉、合肥、太原为第二层级;西部的成都、西安、兰州为第三层级。(2)房价波动的涟漪效应从东部城市开始,传向中部城市,最后向西部城市传递。结论为东部城市的房价波动为主要调控对象,关注中部城市房价,同时避免西部城市房价出现意外波动。建议为对各个层级城市的房价制定差别性的调控政策,能够更有效地对整个房价体系的波动进行控制。     

北京市不同区县房价与地价关系研究:以海淀区、朝阳区和通州区为例

采用Granger因果检验法及文献资料法,对北京市三个区县房价地价关系进行分析,为房地产市场"分类调控"战略提供参考.研究发现:房价对地价关系上,海淀区、朝阳区和通州区房价增长均推动地价增长,但房价对地价的作用程度表现为海淀区大于朝阳区,朝阳区大于通州区;地价对房价关系上,通州区地价是房价的格兰杰原因,海淀和朝阳的地价均不明显作用于房价.基于对区域间差异的分析,海淀区应合理增加土地供应,朝阳区应尽量保持现有土地供应量,两区县均应调整住房供应结构,建设更多保障房和廉租房;而通州区应抑制区域房价持续增长的预期,杜绝投资投机性需求.     

基于改进PSR模型的限购政策对房价影响研究——以海南省为例

运用2018年全国研究生电工杯数学建模竞赛B题的数据资料,针对海南省主要城市商品住宅价格问题的第四问展开研究.在前三问中,首先通过搜集数据并对数据进行合理的处理,对海南省(主要考虑海口和三亚)商品住宅价格的影响因素进行定量分析,得出各因素之间的关系.问题四中,考虑限购政策,在综合分析房价影响因素的基础上,筛选新的指标,构建了基于改进粒子群算法模糊层次分析法——PSR模型的房地产调控政策对于房价影响的评价体系,得到了海南省的房地产宏观调控政策的对房价上涨的影响结果.最后,根据建立的评价体系利用matlab神经网络工具箱按月预测了2018年6月-2019年5月海南省(主要考虑海口和三亚)商品住宅价格.     

核心城市房地产市场的联动和溢出特征研究——基于中国“北上广深”样本的经验考察

本文基于房价长期趋势和短期波动层面,基于HP滤波法分离北京、上海、广州和深圳四大一线城市的房价,采用有向无环图和信息溢出指数方法剖析了核心城市房价之间的同期联动效应和信息溢出效应,并结合滚动窗口估计法分析了信息溢出对外部信息和调控政策的反应程度。结果显示:一线城市房价之间有紧密的联系程度和较高的信息溢出规模。在同期联动效应上,深圳房价趋势的对外联动效应最明显,北京房价趋势在同期最易受其它城市影响;上海房价波动存在较强的对外联动效应,深圳房价波动受其它一线城市的波动冲击较迅速。在信息溢出效应上,深圳房价趋势有引领作用,对外溢出效应最强;上海房价波动处于引导地位,中长期对其它市场影响最大。核心城市房价趋势之间的溢出指数随着利好政策信息的出现而上升,随着限制政策等不利信息的出现而下降。核心城市房价波动之间的溢出效应对于外部信息反应更为灵敏,国家对房地产市场的调控政策增大核心城市房价波动的信息溢出规模。     

房价变动对固定资产投资影响的实证分析

在定性分析房价对固定资产投资影响机制的基础上,利用2003-2016年期间固定资产投资额、国内生产总值、商品房平均销售价格以及1-3年期央行贷款利率等指标的年度数据,对包含房价的固定资产投资函数进行协整回归,得出我国房价对投资有显著的正向刺激效应,同时对可能的原因进行分析,并给出房价调控的政策建议.     

三线城市住宅商品房房价泡沫风险实证分析——以南宁市为例

基于2003-2016年的相关数据,选取以南宁市为例的三线城市住宅商品房的房价收入比、房价租金比和空置率指标予以分析,并构建VAR模型实证分析房价与上述指标的关系.结果表明:①南宁住宅市场存在投机炒作现象,房价泡沫风险突显.房价收入比从2003年的5上升至2016年的12.6、房价租金比从2003年持续上涨至2016年的281.02,存在严重泡沫风险;空置率从2015年的166%下降到2016年的138%,表明以南宁市为例的三线城市还在享受去库存的优惠政策;②房价与房价收入比、房价租金比、空置率之间存在长期均衡关系,且房价与房价收入比、房价租金比之间存在单向的Granger因果关系,与空置率之间存在双向的Granger因果关系.在此基础上,针对高房价及房价泡沫风险提出相应的对策建议,以期为新时代背景下房地产市场的平稳健康发展提供借鉴参考.     

房地产行业供需模型及调控模型的研究

首先,以房地产市场的非均衡计量经济模型为基础,得到房地产住房供需模型;然后根据"在有确定调控结果的前提下找出具体调控策略"的思想,建立了与房价、住房需求、住房供给有关的倒向常微分方程作为房地产调控模型,为政府提供倒向调控依据,并根据房地产的可持续发展模型检验调控策略的成效.     

市场投资者情绪与我国房价波动——基于Markov区制转换VAR模型的实证检验

运用MSI(3)-VAR(1)模型,选取2005年7月-2016年12月的月度数据,基于投资者情绪,从非线性角度实证研究了影响我国房地产价格波动的因素.实证结果表明,第一,投资者情绪的高涨会促进房地产价格的上涨,且在房地产市场低迷时期,投资者情绪推动房地产市场上涨的作用更显著.第二,住房开发成本的上涨会促进房地产价格上涨,且在房价高涨时期最为显著.而利率的提高会引起房地产价格下跌,且在房地产市场低迷时期更加显著.第三,投资者情绪不仅受到房价和银行存款利率的正向影响,还显著地受到住房开发成本负向作用的影响.最后,根据实证结论为政府部门提出稳定房地产市场的政策建议.     

预期视角下住房需求调控效果的城市差异研究

如何抑制住房需求的非理性增长已成为稳定房价,促进市场健康发展的关键问题。建立了含有市场参与者预期和城市差异的住房需求调控模型,并对1999-2010年间住房调控政策在各类城市的实施效果进行了比较和模拟分析。研究表明:市场参与者预期在样本期内对4类城市的住房需求都具有显著的正向影响,且房价水平越高的城市其住房需求越容易受房价预期的影响;存款准备金率只对B-D类城市住房需求产生了不同程度的抑制作用;土地工具对4类城市住房需求都产生了刺激作用,但作用力度各不相同;利率、经适房工具只对A类城市产生了显著影响,且作用方向相反;模拟分析表明同一政策工具在4类城市实施后,住房需求的响应是不同的。研究结论在一定程度上解释了国内住房调控的低效,对于提高住房需求调控的针对性、差异化和有效性,促进市场主体合理决策等都具有一定的现实意义。     

财政货币政策、盯住目标偏好与结构性调控

本文首先定量测度中国财政货币政策调控指数,并结合经济现实总结中国财政货币政策的盯住目标偏好,进一步基于TVTP-MS-FAVAR模型“量化”检验财政货币政策的“总量调控”与“结构调控”效应。研究发现:第一,财政货币政策调控指数具有较好拟合效果与指引功效,宏观调控“逆周期”特征明显,财政政策主要关注经济增长,货币政策侧重盯住物价水平。第二,财政政策的增长效应存在“收支”差异与“结构”异同,政府投资性支出与消费税的“区制”调控功效明显。第三,货币政策的价格效应存在“量价”分化与“区制”偏好,数量工具在物价上涨“区制”调控效应显著,价格工具在物价下跌“区制”调控效果更优。本文结论对政策当局准确把握财政货币政策调控取向时变动态特征、盯住目标偏好、结构调控及协同配合范式,具有重要参考价值。     

基于PCA-VAR模型的房地产信贷政策调控效应分析

有效的房地产调控,既要实现稳定房价、控制房地产开发投资过快增长等调控目标,同时也不会对宏观经济带来过大的负面影响.在分析各类房地产调控政策传导机制的基础上,通过构建PCA-VAR模型,并综合运用了协整分析、Granger因果检验、方差分解和脉冲效应分析等方法,细致测算了房地产信贷政策对房地产市场和宏观经济的影响,据此为我国实施房地产调控提供政策建议.