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.     

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GSADF与BSADF的房地产市场泡沫测量模型研究——以厦门市为例

房地产业泡沫影响房地产市场健康发展,对房地产市场泡沫的研究以及提出抑制策略具有现实意义.研究综合使用GSADF、BSADF模型,构建了区域性房地产市场泡沫的检测模型,并以厦门市为例,检验房地产市场价格指数的泡沫存在性及生灭时间点.研究发现基于GSADF、BSADF组合的房地产市场泡沫测量模型能够较为准确的测定泡沫的存在性、泡沫生灭的时间点以及泡沫的严重程度.实证结论得出:厦门市新建商品住宅市场共出现五次泡沫,第四次泡沫(2015.10-2016.09)持续时间最长且最严重;厦门市二手住宅市场共出现三次泡沫,第二次泡沫(2016.02-2016.06)程度最严重.鉴于此,厦门市应加强土地资源管理,完善住房供给体系,实行稳健调控措施,严控房地产市场的各类资本,预防并减缓泡沫.     

经济过热统计检验与货币政策分析

2003年以来我国经济增长保持快速发展趋势,固定资产投资和货币供应量及金融机构贷款增长迅猛.而在某些行业如房地产、汽车制造、水泥、钢铁及有色金属等行业,在一些地方又出现了盲目投资和低水平重复建设现象,这些现象引起了人们对当前经济增长状况的担忧,有人认为中国经济已经过热了,出现了通货膨胀的趋势,需要降温;而有人则认为中国仍然处于消费不足的状态中,还要进一步启动经济.中国经济是否过热,本文使用统计数据来做检验,并进行货币政策分析.     

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.     

基于MIV-BP型网络实验的房地产价格影响因素研究

房地产价格是保证房地产经济健康运行和资源有效配置的关键.影响房地产价格的因素复杂,各因素的变化势必将对房地产价格的涨跌产生影响.以经济学中的供求理论为基础,以上海市商品住宅价格为研究对象,对BP神经网络进行训练,计算各因素对房价的平均影响值(MIV),构建MIV-BP模型,实证分析各因素对房地产价格的影响作用.结果表明:生产总值,贷款利率,居民人均可支配收入成为影响我国房地产价格的主要因素.居民消费价格指数,土地增值税对房价产生较显著影响.而在上述变量作用下,房地产供给面积与销售面积已经很难影响房地产价格的走势.因此应将生产总值,贷款利率,人均可支配收入作为房地产价格调控的着力点.     

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.     

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.     

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.     

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.     

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．     

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.     

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.     

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.     

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。     

基于投机价格模型的房地产发展态势研究

近年来我国房地产业发展迅速,但同时房地产业也面临较为严峻的问题和挑战.基于投机价格衡量法,建立房地产行业发展稳定度模型,并且通过SPSS软件对相关数据进行回归分析,测算出全国房地产市场的发展稳定度,结果表明我国房地产行业发展态势基本处于警戒区域,最后提出促进我国房地产市场健康稳定发展的对策.