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.     

人民币汇率波动与我国房价关系的实证分析

分析了汇率影响房价的机制,利用人民币实际有效汇率、房地产价格指数和银行同业拆借利率共30组数据(2005,07～2007,12)建立了向量自回归模型(VAR),并使用协整、Granger因果检验,脉冲响应分析对人民币汇率波动与我国房地产价格之间的关系进行实证检验.研究结果表明,人民币实际有效汇率对房地产价格产生正向影响,人民币升值是引起房价上涨的格兰杰原因.在现阶段,控制因人民币升值而进入中国的境外资金过度流入房地产市场,有利于保持我国房地产价格稳定.     

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.     

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.     

市场流动性与资产价格的非线性关系——基于MS-AR和TVP-SV-SVAR模型的时变分析

本文运用MS-AR模型揭示了中国市场流动性状态转换的非线性特征,在此基础上,以股价、房价、利率、汇率和债券价格为代表,通过TVP-SV-SVAR模型构建时变脉冲响应来分析市场流动性与资产价格之间的动态效应。结果表明:市场流动性的强弱状态划分清晰,且转换时点与金融事件一致;市场非流动性对资产价格的影响主要反映在股价、利率和债券价格上,且当期正向影响股票和债券价格,负向影响利率;资产价格对市场非流动性的影响在持续时间、作用方向和强度上具有明显的时变特征。股价上涨和下跌对市场非流动性的影响具有非对称性,房价在房地产繁荣时期对市场非流动性的影响更迅速,利率在经济低迷时期对市场非流动性的影响效果较弱,汇率在人民币升值幅度加快的背景下对市场非流动性的影响持续时间更长,债券价格对市场非流动性的长期影响在债市牛市或熊市阶段为负而在债市调整阶段为正。     

新疆地区房地产价格影响因素的区域差异实证分析——基于北疆、南疆和东疆三个区域的截面数据

为揭示新疆不同区域房地产市场价格波动的区域差异,采用多元线性回归模型从房地产市场价格的供给与需求两个方面分析影响新疆北疆、南疆、东疆三个地区房地产市场价格区域波动的主要因素.研究表明:随着新疆经济社会发展,房地产的刚性需求增加,在一定程度上拉动了房地产价格的上涨,同时,由于稳定等方面的缘故及投资需求,又加剧了房地产价格的上涨.     

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.     

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.     

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.     

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.     

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.     

房地产销售商投机行为的稳定性分析

分析了房地产销售的纳什博弈模型、房地产开发商作为领导者寡头博弈模型、房地产销售商作为领导者寡头博弈模型、房地产市场销售讨价还价博弈模型四种房地产市场销售博弈模型的利益分配机制和收益策略.结果表明,在房地产开发商作为领导者寡头博弈策略中,房地产销售商具有实施投机行为的动机,利益分配机制不稳定;在房地产销售商作为领导者寡头博弈策略中,房地产销售商没有实施投机行为的动机,利益分配机制的稳定;在房地产市场销售讨价还价博弈策略中,房地产销售商利益分配机制的稳定性与房地产产品的差异化替代率和无限期重复博弈策略的贴现率均有关.     

双渠道下制造商现金流套期保值决策研究

由于汇率、利率、商品价格的变化以及双渠道供应链关系的复杂性,企业的现金流存在较大的波动性。本文研究双渠道销售模式下,制造商对现金流进行套期保值的决策问题。重点关注垄断企业在拥有一个分销商和线上销售的双渠道销售模式下,并利用内部融资将现金流用于提高生产效率时,如何根据现金流的波动程度、市场需求、替代产品敏感系数以及批发价格进行套期保值决策。研究了双渠道销售模式下制造商的均衡问题,比较了两种决策下的均衡解,并通过数值分析给出了直观的结论:市场最大需求与替代产品敏感系数增加时,企业更倾向于选择套期保值;现金流波动程度与批发价格增加时,企业更倾向于不选择套期保值。     

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.     

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.     

房地产行业供需模型及调控模型的研究

首先,以房地产市场的非均衡计量经济模型为基础,得到房地产住房供需模型;然后根据"在有确定调控结果的前提下找出具体调控策略"的思想,建立了与房价、住房需求、住房供给有关的倒向常微分方程作为房地产调控模型,为政府提供倒向调控依据,并根据房地产的可持续发展模型检验调控策略的成效.     

考虑海外代购的品牌商定价模型研究

随着海外代购体量的日趋增大,代购带来的低价威胁对于在不同国家不同市场销售产品的公司来说已经成为一个日益严重的问题。同时,代购渠道中假货的问题也愈发严重。因此,在海外代购背景下探究产品定价模型具有必要性。以往研究普遍认为这种未经授权的销售会削减品牌方的利润,但实则不然。基于这一发现,本研究为在两个不同市场销售相同产品但面临代购低价威胁的公司制定考虑代购的市场定价模型。由公司制定两个市场的价格,消费者选择是否从包括代购在内的三个渠道购买产品。推出两个授权市场的最优价格,分析各参数变化对最优价格的影响,并校验最优价格对消费者需求和总利润的影响。模型分析表明,高价市场中有部分消费者需求转向海外代购,同时低价市场的消费者需求也受到了影响,且在一定条件下,提高高价市场的产品定价能够扩大低价市场的需求,从代购的角度解释了现实中需求曲线向上倾斜的现象。此外,两个独立市场之间的价格差距对代购市场的销售也产生了积极影响,并且在某些条件下,增大价格差距可以提高公司的收益水平。随后讨论了一种极端模型和三种扩展模型,通过模型分析表示,扩展后的定价模型也显示出与基础市场模型相似的灵敏度分析结果,同样得到两个市场的价差扩大会导致代购市场的销售额增加的结论,并且在一定条件下,公司的利润更高,增加了结论的可信度。     

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.