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.     

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.     

基于面板模型的商品房价格影响因素的实证研究

选取了我国30个省市2006~2015年的面板数据,应用面板数据计量模型回归的方法,基于R语言对影响商品房价格的因素进行实证研究.首先,经过Hausman检验与F检验确定面板数据的模型为混合估计模型;模型可以通过十折交叉验证法、残差正太性的检验、Q-Q图检验、变量间共线性的检验;最后经过逐步回归分析,结果表明土地价格、商品房销售面积、居民可支配收入、人均国内总产值财政收入占地区生产总值比重、汇率这6个指标对商品房价格都有显著性的影响.其中,土地价格和居民可支配收入对商品房价格的影响最为突出.     

周口市住宅商品房价格的分析与预测

近年来周口市住宅商品房价格持续上涨,引起了社会各界的关注.为了研究周口市住宅商品房价格的影响因素和未来走势,提出了一种基于灰色理论和多元线性回归分析的房价预测模型.首先,利用灰色关联度分析选取出对周口市住宅房价影响较大的因素.然后,通过进行统计检验和修正多重共线性,建立一个修正的多元线性回归预测模型.最后,在采用灰色GM(1,1)预测模型预测出所选取影响因素的新的时间序列值的基础上,再进行回归分析,预测出2017-2020年周口市住宅商品房平均销售价格.可见,未来几年内周口市住宅商品房价格仍会呈逐年快速上涨趋势,但增速不会越过25%的合理水平.     

基于RS-BPNN模型对商品房价格的预测研究

为了克服传统预测方法的不足,采用RS-BPNN模型预测商品房价格.利用粗糙集理论确定影响商品房价格的主要因素,运用具有超强数据处理能力的BP神经网络,根据筛选的主要因素作为输入节点数,构建商品房价格的预测模型,然后通过实例进行仿真.结果表明,其预测精度远远超过传统预测方法.可见RS-BPNN模型在房地产价格预测领域具有很强的实用性.     

城市宜居性特征对商品住宅价格的影响分析——基于中国35个大中城市静态和动态空间面板模型的实证研究

运用空间计量分析技术,以城市宜居性特征体系的27个指标为解释变量,以商品住宅销售价格为被解释变量,通过构建中国35个大中城市的静态和动态空间面板模型,考察了城市宜居性特征对商品住宅价格的影响,探索城市间房价差异的原因。研究表明,静态和动态模型均显示商品住宅价格存在着显著的正向空间相关性,且这种相关性呈现逐渐增强的态势,但静态模型对空间相关性产生过高估计的偏误,动态空间滞后面板模型由于分离了人们的预期对商品住宅价格的影响,使得空间相关性对房价的影响偏误得以部分矫正;城市的经济环境质量、生态环境质量、自然区位条件和基础设施状况等宜居性特征是形成城市间商品住宅价格差异的主要因素,尤其是文化、交通、通讯设施的完善程度和便利程度对商品住宅价格的影响更为明显。但是,人均GDP、每万人中小学校数、固定电话用户普及率、城镇生活污水处理率、空气质量优良率五个指标对城市商品住宅价格的影响表现为负向关系。     

房价变动对居民消费影响的实证分析

在定性分析房价对居民消费影响机制的基础上,利用2002年-2010年城镇居民人均消费支出、人均可支配收入、商品房销售价格、以及一年期存款利率的季度数据,对消费函数进行协整回归,得出我国房地产价格对居民消费存在显著的替代效应,并对可能产生该结论的原因进行分析,最后从增加公租房供给、提高金融领域投资收益等方面给出当前房价调控和通胀管理的政策建议.     

国际石油价格与我国石化生产的协整关系:基于TAR模型的研究

国际石油价格作为石油化工产业主要原材料成本的重要组成部分,将对石化产业生产产生重大影响,研究发现我国主要石化产品总产量与国际油价之间存在显著的协整关系。利用门限自回归方法(TAR),实证研究发现两者存在非线性两机制门限协整。当国际油价低于门限值54.35美元时,我国石油化工生产基本不受国际石油价格变化影响。而当国际石油价格高于54.35美元时,其对我国石油化工产业影响凸显并成为抑制其发展的重要因素。     

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。     

长沙市商品房市场需求量的数理分析

本文在归纳总结与长沙商品房市场需求量相关联的若干经济指标的基础上,利用灰色关联熵分析方法提炼出影响商品房需求量的主要因素,然后建立灰色多元线性回归预测模型.通过实际数据检验,该模型可行并且能有效预测未来长沙市商品房的市场需求量的变化.     

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.     

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.     

基于时空加权回归模型北京市房屋租赁价格的空间分析

基于北京市77个小区2013年4月到2014年3月的月度房屋租赁价格数据,利用时空加权回归模型分析了租赁价格与其相关协变量之间的关系,结果揭示了北京房屋租赁价格的空间特征和不同影响因素的影响.     

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.     

城市住宅价格的空间溢出效应研究

基于特征价格模型对上海市2016年2月24日到4月24日的613条二手住宅成交数据进行了空间计量分析.文章对比了三种空间计量模型:SAR、SEM和SDM(空间杜宾模型),最终选择了SDM并对其进行了修正.使用修正后的SDM对上海市徐汇区住宅价格的研究表明,徐汇区的住宅价格存在很强的空间联动关系,住宅价格的变化具有空间溢出效应.具体而言,同一板块、同一小区的住宅因为在一定程度上互为替代品,所以价格存在明显的同高同低、同涨同跌的现象.     

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.     

半变系数模型研究美国爱荷华州埃姆斯市的房价问题

近年来房地产业发展迅猛,房价快速走高,对经济发展和社会稳定产生了重大影响,因此房价研究具有重要的社会价值和经济意义.文章通过散点图及其拟合曲线展示不同协变量和响应变量之间的相关关系,提出半变系数模型建模美国埃姆斯市的房价问题.文章采用剖面最小二乘法研究7个协变量:地面以上的居住面积、地面以上的房间总数(不包括卫生间)、卫生间总数、房屋整体建材质量和品质、地下室面积、车库面积、建造年份与埃姆斯市房价之间的回归关系,为房价预测研究作准备.研究结果表明半变系数模型在探索美国爱荷华州埃姆斯市房价方面表现较好.因此,文章提供了一种利用半变系数模型同时学习高维数据线性和交互关系的有效方法.     

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.