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.     

房企多元化融资渠道

自去年以来,国家对房地产行业持续保持高压调控态势,差别化住房信贷政策及限购令的实施,抑制房价上涨的同时也影响到了房地产企业的“钱袋子”,以银行信贷为主的房地产企业融资异常艰难。央行数据显示,一季度人民币房地产贷款新增5095亿元,同比少增3338亿元,房地产开发贷款新增1678亿元,比上年末回落6．5个百分点,其中还包括保障性住房开发贷款的651亿元。     

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.     

基于价值工程的房地产项目管理应用研究

房地产项目投资巨大,过程繁多,而房地产项目管理的方法和水平如何直接影响到房地产企业效益的高低.因此,通过对房地产项目全过程的分析,提出了房地产项目全过程功能指标体系,并结合价值工程理论提出了房地产项目全过程运用价值工程的思想,通过运用三家房地产公司房地产项目的成本数据进行实证分析,验证了指标体系和房地产全过程价值工程理论的合理性,为房地产企业全过程运用价值工程理论提供了指导.     

基于模糊数学方法的房地产企业偿债能力分析

房地产行业作为高负债行业,其偿债能力一直是人们关注的热点问题.结合房地产企业偿债能力相关的理论知识,应用模糊数学的方法构建了房地产企业偿债能力评价模型,全面考虑了描述房地产企业偿债能力的各项指标,分析了房地产企业偿债能力恶化的原因,并提出一系列改善房地产企业偿债能力的对策.     

房地产企业缘何“钟情”成本模式

沪深两市65家房地产类上市企业中，近80％的企业在其2007年年报选择成本模式计量其投资性房地产。房地产企业对成本模式“情有独钟”这一现象值得深思。     

房地产企业内部控制

能否在风险事件发生前建立有效的管理和控制,是企业能否生存发展、实现企业预期目标的关键前提条件。这一问题,在当前房地产企业中显得尤为重要。德勤会计师事务所长期关注中国房地产市场的变化,定期对行业内的变化进行评估及预测,并在每年推出《中国房地产投资手册》.     

中国区域房地产经济发展水平空间统计分析——全局Moran's I、Moran散点图与LISA集聚图的组合研究

针对中国区域房地产业发展呈现出较大差异性的现状,本研究构建出房地产经济发展水平指标体系,利用变形后的时序多指标模型原理,计算中国31个省份2000-2009年房地产经济发展水平;运用差异系数、全局Moran's I、Moran散点图和LISA集聚图,来探索中国区域房地产发展水平在空间上的分布特征,进而提出房地产发展优化途径.研究发现,中国区域房地产经济发展的分布与空间地理位置大体一致,即从东到西房地产经济发展水平依次递减;整体差异系数逐渐减小,说明区域房地产经济发展水平正逐步趋同;房地产经济发展水平一直存在显著的空间自相关和空间异质性,这呈现出近十年区域房地产经济发展水平的空间演变过程;目前中国区域房地产经济发展水平已形成较为稳定的空间格局.     

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.     

城市房地产预警技术研究

本文通过构建我国城市房地产预警预报系统,详细分析其中的技术要点,并运用有关城市的经验数据对系统的预警预报功能进行检验。结果表明,构建的房地产预警预报系统能准确地反映城市的房地产市场运行状况,起到预警预报的作用。     

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.     

基于前景模式下的房地产去库存策略研究

针对我国目前房地产去库存的现状,提出基于前景理论的房地产去库存调整方法.首先,对房地产去库存的问题进行描述,接着,房地产去库存决策者根据前景理论中价值函数及权重函数的思想,并根据房地产当前的形式,对房地产去库存方案的进行新的评估,在评估过程中,利用价值函数对房地产去库存的数量,房地产去库存的财产损失以及房地产去库存的综合成本,形成新的参考点的损益值,然后,通过权重函数以及房地产择优化方法,得出房地产去库存的结论.最后,通过案例分析,验证了所提出方法的可行性和有效性,为房地产去库存的决策提供了可参考依据.     

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.     

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.     

基于灰色线性回归组合模型的长沙、武汉房地产投资预测研究

本文通过对长沙、武汉2001-2007年房地产投资额的历史数据进行分析,分别建立了两市的灰色线性回归组合模型.模型较好地拟合了长沙、武汉的房地产投资情况,运用该模型得到了两市2008、2009年的预测值,并对其房地产投资发展趋势的异同进行比较分析,对房地产市场的发展具有一定的指导意义.     

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.     

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.     

基于PCA-VAR模型的房地产信贷政策调控效应分析

有效的房地产调控,既要实现稳定房价、控制房地产开发投资过快增长等调控目标,同时也不会对宏观经济带来过大的负面影响.在分析各类房地产调控政策传导机制的基础上,通过构建PCA-VAR模型,并综合运用了协整分析、Granger因果检验、方差分解和脉冲效应分析等方法,细致测算了房地产信贷政策对房地产市场和宏观经济的影响,据此为我国实施房地产调控提供政策建议.     

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.