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.     

房地产泡沫相关因素及相关关系的实证研究

通过理论探讨及文献研究,建立了与房地产泡沫有关的的四个关键因素,土地价格、房价虚涨、房地产投资和房屋空置率与房地产泡沫的关系路径分析模型,并通过30个省市的相关数据进行了统计分析,检验该模型.研究结果表明:各活动要素的影响强度存在着一定的差异,土地价格和房屋空置率对房地产泡沫的影响最大,房价虚涨和房地产投资泡沫对于房地产泡沫的直接影响不是很显著,但是可以通过土地价格泡沫和房屋空置率泡沫等其他变量间接地发挥显著作用.指出了局限性.     

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.     

中国房地产价格的多元线性回归模型

近几年,房价的迅速增长,已经远远超过了GDP和居民可支配收入的增长.那么,我国房地产市场是否已经过热,是否已经出现了泡沫.基于2000~2006年的数据对我国房地产价格函数的影响因素进行了多元线性回归分析.尽管我国部分地区价格偏高,但是并没有出现商品房价格泡沫.     

基于MTAR模型的沪市周期性爆炸泡沫检验

我国股市存在理性泡沫得到了普遍认同.但在现实市场中,股市不存在理性泡沫中的确定性泡沫、持续再生性泡沫、内在泡沫,对于外生泡沫的研究缺乏相关的模型,因此对周期性爆炸泡沫的检验尤为必要.采用非线性的MTAR模型对我国沪市周期性爆炸泡沫的存在性进行研究,研究结果显示,1991年1月至1996年12月期间沪市存在泡沫,而1997年1月至2004年12月泡沫成分消失,2005年1月至2009年12月沪市又出现泡沫成分,从而证实我国沪市存在周期性爆炸泡沫.     

土地市场波动与房地产价格的关系分析:基于VAR模型的实证研究

随着中国经济增长、城市化的发展,房价不断攀升,居民面临巨大的购房压力,而政府也开始对房地产市场进行调控,在房价构成因素中,土地成本占有很大比重,因此土地价格,土地供应面积与房地产价格之间的关系研究对促进房地产市场的合理发展有十分重要的意义.以2002年到2011年我国土地供应面积,土地购置价格和房地产价格的月度数据为样本,对土地供应面积,土地购置价格与房地产价格进行协整检验后,构建VAR模型进行格兰杰因果检验后发现土地供应价格,面积和房地产价格互为因果;对城市土地购置价格和房地产价格进行脉冲响应分析和方差分解后发现房地产价格和土地价格之间的存在相互影响,且在短期内都受土地供应面积的影响但程度不高.     

基于区制转换的股市泡沫动态监测模型

提出了两阶段区制转换模型,考虑了在两个时区之间的随机转换和退出泡沫时期的概率,使用序贯贝叶斯学习方法实时估计模型状态和参数。模拟试验表明,相比现有的其他方法,两阶段区制转换模型对于检测泡沫来说具有更好的效力。实证检验证实了模型的优势,并且得到一个重要的结论是2008年之后的A股市场的泡沫化程度较低。本文模型可以为机构投资者和监管部门动态监测股票市场可能存在的价格泡沫现象提供一些启示。     

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.     

多元线性混合模型方差分量矩阵的非负估计

本文研究了带有两个方差分量矩阵的多元线性混合模型方差分量矩阵的估计问题.对于平衡模型,给出了基于谱分解估计的一个方差分量矩阵的非负估计类.对于非平衡模型,给出了方差分量矩阵的广义谱分解估计类,讨论了与ANOVA估计等价的充要条件.同时,在广义谱分解估计的基础上给出了一种非负估计类,并讨论了其优良性.当具有较小二次风险的非负估计不存在时,从估计为非负的概率的角度考虑,将Kelly和Mathew(1993)提出的构造具有更小取负值概率的估计类的方法推广到本文的多元模型下,给出了较谱分解估计相比有更小取负值概率和更小风险的估计类.最后,模拟研究和实例分析表明文中理论结果有很好的表现.     

房地产泡沫预警及数学模型研究

房地产泡沫已经成为我国经济重要因素之一,探寻房地产泡沫产生的主要因素,即房地产价格的波动是关键.本文从房地产价格的评定指标的有关数据,通过数学中的时间序列模型,研究房地产价格预警的数学模型、地产开发投资综合指数预警,指导人们对房地产的投资要谨慎,指导企业开发房地产要理性行事,从而促进国民经济稳步发展.     

我国房地产市场发展问题研究

房地产市场是一个庞大而复杂的系统,它对我国国内生产总值有重要影响,并和百姓生活必需的"住"关系极为紧密.因此,有必要对房地产市场进行深入分析.从当前社会经济发展的现实着手,建立了一系列数学模型,包括房地产市场的供求模型、价格影响模型、房地产行业与国民经济相关行业关联度模型和房地产行业泡沫度量模型.并运用可获得的经济数据对以上模型进行了实证分析,旨在研究如何促使房地产市场健康稳定地持续发展,同时为国家制定房地产的相关政策提供一定的理论参考.     

金融危机前后中国房价指数对CPI的影响

针对房地产价格指数（REPI）变化对CPI影响关系的问题,提出运用STR模型进行实证．通过选取2005年7月到2009年11月的月度数据,结果发现：房地产价格指数以及CPI变化之间关系适用于复杂的非线性模型,即房地产价格指数的变化与CPI的变化之间的关系适用于LSTR2模型,转换变量的门限值为C1=0．0016、C2=0．0038;房地产价格指数的变化对CPI有明显的推动作用,仅考虑非线性部分,当其转换变量超过门限值时,房地产价格指数每增加1单位,CPI将增加0．35个单位．因此,相关的部门制定政策时,应考虑到该关系中的非线性部分;加强房地产市场宏观调控与房地产市场的监管力度,保持房价稳定进而抑制CPI过快上涨．     

面向需求的房地产市场投机度界定及诱因辨析

基于理性范式,遵循消费者均衡条件,根据我国面临的局部经济过热背景,推定了房地产投机的实质是需求结构扭曲,而且经济周期影响需求结构的途径是收入和替代效应,据此并借助空间几何方向余弦概念具体界定了房地产市场投机度,进而求解了收入效应和替代效应催生地产泡沫的诱因变量,确定了引发投机度波动的诱因变量变动域,即:货币的边际效用降低率越小,投机度越高;收入增长对投机度影响具有不确定性;缩小包括房地产在内的商品价格的上升幅度、增加非地产投资收益率并稳定地产投资收益率可抑制房地产泡沫.     

基于自组织理论的房地产泡沫动态演化过程研究

主要利用自组织行为理论,对非线性系统中房地产泡沫产生、形成、发展以及破灭的动态演化过程加以描述与分析.对自组织理论进行了简要介绍,并把这一理论应用于房地产市场,说明了房地产泡沫的动态演化过程就是一个不确定行为本质特征的复杂系统的自组织行为.在此基础上,对中国房地产泡沫的防范给出了政策建议.     

基于广义CoES方法的金融业与房地产业风险溢出研究

为了克服广义CoVaR只能衡量单一尾部概率下条件风险的局限性,本文提出一种新的风险溢出测度——广义CoES方法,并基于Archimedean Copula函数给出了广义CoES的计算公式。利用该方法对我国金融业与房地产业风险溢出研究的实证结果表明:广义CoVaR相比于广义CoES低估了金融业与房地产业自身的条件风险;两个行业之间存在动态的、非对称的双向风险溢出,房地产业对金融业的平均风险溢出强度为69.71%,而金融业对房地产业的平均风险溢出强度为65.38%;房地产业对金融业的净风险溢出呈现出顺周期性,即当房地产价格低迷时净风险溢出程度较弱,而当房地产价格走高时净风险溢出程度也随之增强。     

货币政策对房地产价格影响的非对称性分析——基于LSTVAR模型

由经济学理论分析可知,货币政策对房地产价格的具有显著的影响.利用LM检验和LR检验得到,包含货币政策变量和房地产价格变量的VAR模型具有非线性特征,并构建了相应的LSTVAR模型.运用广义脉冲响应函数研究了货币供应量与利率变化对中国房地产价格动态影响的非对称性.     

房地产市场供求均衡与房地产价格研究——以北京商品房市场为例

中国房价上涨幅度较大,研究房地产供求市场及其价格,能把握房地产市场规律,促进房地产市场的平稳健康发展.研究从供求均衡理论角度分析了房地产市场的供求规律及其价格,通过建立商品房市场的供需动态均衡模型,以1990~2010年北京市商品房市场为例,对房地产市场的供求弹性、与长期均衡之间的关系及其对房地产价格的影响进行了实证研究与分析.研究表明房地产供给市场长期略具弹性,而需求市场长期弹性较大,价格对商品房市场的调节作用并不明显,实现房地产市场的供求均衡,需要政府力量的介入并对市场进行宏观调控.