基于岭回归法的四川省房地产价格影响因素研究

房地产行业作为国民经济运行中的重要产业,分析房地产价格的影响因素,对中国宏观经济政策及房地产企业开发战略具有重要的意义.四川省作为西部大开发战略的重要地区,近年来城市化快速发展,笔者应用2000—2011的四川省面板数据,选取了供给方、需求方、以及宏观经济环境一些主要的变量进行理论分析,在此基础上,对这些变量与房地产价格进行多重共线性诊断,采用岭回归方法对四川省房地产价格的影响因素进行研究.最后根据研究结果对四川省房地产业业的健康发展提出具有针对性的政策建议.     

中国房地产行业态势分析及调控政策成效模拟

在深入分析房地产供需影响因素的基础上,构建了我国房地产行业态势分析模型和房地产行业调控政策成效模拟模型.并利用模型进行分析,量化研究该行业当前的态势、未来的趋势,模拟房地产行业经济调控策略的成效.模型结果显示,我国房地产市场较为稳定,国家应继续出台具体的调控政策,以实现房地产市场的持续稳定运行.     

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.     

我国房地产财富效应分析——基于非平稳面板计量

90年代住房商品化改革以来,我国房地产市场迅速发展.十二五规划明确提出要提高我国居民消费率.研究房地产市场的财富效应为我国房地产市场政策调控提供有效的参考,具有重要的现实意义.在对我国房地产财富效应传导机制进行研究的基础上,利用2003-2011年我国3个省市自治区的季度面板数据,采用非平稳面板计量方法对我国房地产市场财富效应进行了分析.研究结果表明:我国房地产财富效应存在明显的地区性差异.房地产市场调控政策应当实行有针对性的差异化调控.     

宏观调控政策协调的TU和NTU合作博弈分析

宏观经济政策之间的协调及其调控收益的分配实际上可看做n人合作博弈.通过构造宏观政策组合的二人TU博弈模型,分析了政策组合的调控力度、收益及其分配比例值的相互关系,并重新构建政策组合调控总收益的特征函数,把宏观政策协调的二人TU博弈分析依次扩展至n人TU博弈情形和NTU博弈情形,给出相应的政策调控收益分配的Shapley值,提出确定宏观政策组合中各项政策调控的参与力度的具体办法,有效地解释了加强政策协调配合的宏观调控精神,对宏观调控实践具有一定的指导意义.     

我国固定资产投资边际效率问题研究

将回归分析与边际效用理论有机结合,深入研究我国固定资产投资对GDP边际贡献问题.研究结果表明在整个正实数区间内高技术产业固定资产投资对GDP边际贡献高于全社会固定资产投资和城镇房地产开发固定资产投资对GDP边际贡献;在0～349578.8207亿元投资区间内,城镇房地产开发固定资产投资对GDP边际贡献高于全社会固定资产投资边际贡献平均水平;当投资额度大于349578.8207亿元时,城镇房地产开发固定资产投资对GDP边际贡献小于全社会固定资产投资边际贡献平均水平.研究结果印证了科技是第一生产力的论断,同时也与我国当前控制房地产开发投入、鼓励发展高新技术产业等宏观经济政策相吻合.     

房地产板块与金融板块指数相关性研究——基于Copula-Kermel模型的分析

近年来,房地产市场与金融市场的关联关系越来越紧密.选取2001年7月3日至2011年9月30日房地产板块与金融板块指数日收益率数据,利用非参数核密度估计单指数收益率的边缘分布,采用Copula方法定量刻画两者的相关结构及尾部相关性.实证结果表明:T-Student-Copula是描述房地产和金融板块指数日收益率的最佳Copula函数形式,且两者具有较强的上尾和下尾相关关系,因此投资者不能通过投资这两类股票降低投资组合风险.另外,政府在制定宏观经济政策时,一方面需注意在采取措施促进金融行业发展时,要防范房地产泡沫的加剧,另一方面还需注意在对房地产业进行调控时,要防止金融业的衰退.     

基于GM(1,N)模型的郑州市房地产价格预测

首先从房地产需求、房地产供给、宏观经济三个方面对影响郑州市房地产价格的因素进行了灰色关联度分析.分析结果显示,造成郑州市房地产价格上涨的主要因素为:城镇居民可支配收入,竣工房屋平均造价,人均GDP,而土地供应面积和贷款利率对房地产价格的影响不大.然后,根据主要因素,建立了相应的GM(1,4)预测模型,对郑州市未来5年的房地产价格进行了预测.预测结果表明:房地产价格依然会继续上涨,且以每年约9%的增长率增长.     

面向辅助决策的宏观经济监测预警系统研究

本文以决策支持系统中四库结构理念、智能理念和群决策理念为基础,综合运用宏观经济景气监测理论、计量经济学模型和人工智能技术等方法,分析了面向辅助决策的宏观经济监测预警系统需求、构建了系统解决方案、描述了系统建设过程.依据本文研究成果而建立的中国宏观经济监测预警系统可以快速、准确地反映我国宏观经济运行态势,在经济景气监测、经济预测、政策模拟等方面表现良好,能够为相关部门制定宏观经济政策提供很好的辅助决策支持.     

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.     

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.     

我国人口城市化与房地产发展协调研究

分析了我国人口城市化与房地产市场的关系,利用相关分析、因果分析、脉冲和方差分析,发现人口城市化率短期内受房地产市场影响较大,长期内房地产市场要受人口城市化速度的影响;研究了人口系统与房地产系统的熵流关系,利用静态和动态协调度定量分析,发现两个系统取得了较好协调发展效果,但未来协同效应存在下降的可能.     

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.     

长三角地区房地产市场是如何实现"去库存"的?

长三角地区在全国房地产"库存"的背景下,实现了房地产市场的不断向好.对长三角地区有关面板数据进行实证研究,实证结果表明房地产开发投资、医院床位数、工业生产总值与人均房地产成交面积呈正相关.城镇人口数,中、长期贷款利率与人均房地产成交面积呈负相关,高收入城市比低收入城市人均房地产成交面积低14.%,教育支出和城镇居民总的可支配收入对人均房地产成交面积影响不显著.     

区域差异化下汇率与房地产价格关系研究

从理论方面验证了汇率对房地产价格的传导机制,并建立马尔科夫区制转换的向量自回归模型(MS-VAR),在区域差异的基础上研究汇率与房地产价格的非线性互动关系.实证研究表明汇率与我国房地产价格间互动关系在不同区域的情况有差异性:一线城市房地产价格与汇率相互促进,在经济波动较大(区制2)的情况下,响应程度更加明显;三线城市房地产价格与汇率之间的关系很微弱,且在两个区制下响应程度相似.并根据所得结果对房价调控政策提出了建议.     

基于灰色理论的人口年龄结构对房地产需求影响分析

通过研究影响房地产市场需求的主要因素,特别引入不同年龄段人口数这一因素,建立了基于灰色理论的房地产市场需求影响因素分析模型,对影响全国房地产市场需求的各因素进行实证分析,从而得出人口年龄结构在影响房地产市场需求中的重要性.并进一步分析人口年龄结构对需求的影响机理.     

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.