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.     

基于CCAPM框架的财富不平等与房价关系研究

运用含有房屋的CCAPM模型,在同时考虑房屋的消费属性与投资属性基础上分析了财富(或收入)分配对房价的影响;并通过数值模拟解释了我国房价高企的根源.结论表明,我国房价高企是财富分配不均所致,财富不均等程度加剧致使房屋从消费属性向投资属性转变进而推高了房价.文章也分析了财富分配对居民消费结构的影响,财富分配不均等程度加剧使得贫穷阶层的房屋消费比重下降而富裕阶层的投资性购房比重增加,进而拉高房价.文章最后指出,要调控我国当前房地产市场价格,必须从财富(或收入)分配入手,明晰产权.     

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.     

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.     

基于马氏域变的房地产泡沫存在概率研究

借鉴股票市场泡沫的研究方法,采用非齐次马氏域变思想对我国2001年1月到2010年12月的房地产市场泡沫进行了分析.通过Johansen协整检验方法从房价数据中分离出泡沫成份,使用极大似然估计方法估计出房价泡沫在两状态下的方差和转移概率的相关参数,进而求出各时期房价泡沫存在的概率.实证结果表明:第一,样本期间大部分时期内我国房地产价格存在泡沫的概率较小,但2009年4月至12月房价存在泡沫的概率较大;第二,提高贷款利率能够减小从无泡沫到有泡沫的概率,同时增加从有泡沫到无泡沫的概率.     

基于VAR模型的我国房价与地价动态计量分析

文章选择1999~2008年全国土地交易价格指数和房屋销售价格指数的季度数据作为样本,通过单位根检验和协整检验的基础上建立VAR模型,借助脉冲响应函数和方差分解进行实证研究,对进一步规范土地市场和房地产市场秩序提出建议.研究结果表明:地价与房价存在长期互动机制,房价对地价的影响大于地价对房价的影响.     

基于一般均衡的不同税制对住房价格影响的比较分析

针对参与者预期具有异质性的房地产市场,在一般均衡模型框架下对以营业税为代表的住房转让环节税收和对住房持有环节征收的房产税对房价的影响作用进行分析和比较.理论研究结果表明,房地产税通过影响预期较为中性的参与者的交易决策改变市场均衡(价格),且转让环节与持有环节的税收具有相反的价格效应:征收住房转让环节营业税或提高营业税税率会使房价升高,无法起到抑制价格泡沫的作用;征收住房持有环节房产税或提高房产税税率则会使房价降低.对于房产税政策,如果对增量和存量住房统一征收房产税,则市场均衡价格较仅对增量征税时低,即存量房产税通过扩大市场供给降低房价.此外,文章提出了相关政策建议并证明了模型设定的连续性.     

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.     

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.     

我国房地产行业问题研究

结合数学、计量经济学和国民经济核算等方面的知识,分别从四个方面系统地研究了房地产行业的相关问题,首先,考虑到我国房地产市场存在地区差异性,利用地理加权回归方法(GWR)分别建立房地产行业需求和供给模型来反映该行业市场供需状况;其次,基于VAR模型分区域建立有效的房地产行业定价模型对未来房价走向进行预测,以西部地区的货币供应量对房价的影响为例,其滞后一期的货币供应量发生1个单位的正向变动,房价发生0.85个单位的正向变动;再次,对房地产行业关联度和发展态势建立了投入产出模型和固定效应的变系数面板数据模型,研究发现房地产行业与金融业、租赁和商务服务业、建筑业存在显著关联度,且根据固定效应的变系数面板数据模型结果,可具体分析房地产行业增加值的提高对其他行业的影响程度;最后,基于熵值法建立综合评价模型对天津市房地产行业的可持续发展性进行了研究和深入探讨.     

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.     

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.     

数量型与价格型货币工具对房地产市场价格的影响机制研究

使用非线性边限(NARDL)模型探索数量型和价格型货币政策工具对房地产市场的影响.结果显示无论数量型货币政策和还是价格型货币政策都会对房地产价格产生非对称性效应.对于数量型货币政策来说,紧缩的货币政策和宽松的货币政策都会显著影响房地产价格.相对而言紧缩的货币政策对房地产市场的影响效果更明显.对于价格型货币政策来说,利率变动对房地产价格的影响在长端呈现非对称特征,而在短期则无此效应.降低利率水平能够推动房地产价格的提升,而提高利率无法有效地约束房地产价格的上涨.     

房屋销售价格指数与地产指数关系的协整分析

对房屋销售价格指数和深交所地产指数的协整关系进行实证分析,并做了Granger因果检验,结果显示:在所考虑的数据区间房屋销售价格指数与地产指数确实存在协整关系,地产指数是引起房屋销售价格指数变化的原因,最后给出了一些相关的建议.     

基于空间统计分析的中国省域房地产价格差异研究

运用空间统计分析方法对我国其中31个省市1999-2006年商品房平均价格分布差异进行研究.商品房价格的空间自相关分析结果表明,中国省域商品房价格具有显著的空间自相关,而且这种趋势在逐年增强.Moran散点图和LISA分析结果显示,省域商品房价格存在明显的二元结构,高值集中在经济比较发达的东部沿海地区,低值聚集在经济相对比较落后、房地产开发起步较晚的西部地区,而且这种集聚特征1999年以来一直存在.     

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。     

基于房地产行业发展现状的数学模型

基于我国房地产行业发展的现状,根据优化与运筹的相关数学理论,采用BP神经网络、灰色理论、目标规划等方法,建立了住房需求-供给模型、房地产行业与国民经济其他行业关系模型、房地产行业态势分析模型、房地产行业可持续发展模型、合理房价制定模型,对我国的房地产行业作了深入的分析和科学的探讨,给政府相关部门制定决策提供了重要的理论依据.     

数据挖掘在房地产价格预测中的应用研究

通过基于数据挖掘理论的粗糙集和神经网络的研究,用属性约简算法约简并提取了影响房地产价格的主要指标因素,对降维后的数据进行网络学习和训练,最后用训练好的的网络检验测试样本.方法使学习训练的速度和识别率提高了,为房地产价格预测提供了一种更为有效和实用的新途径.