房地产住宅价格影响因素的实证分析

合集下载

合肥市房地产价格影响因素实证分析

合肥市房地产价格影响因素实证分析合肥市作为安徽省的省会城市，近年来房地产市场一直处于高速发展的状态。

房地产价格一直是人们关注的焦点，很多人都希望能够了解房地产价格的影响因素，以便做出更明智的投资决策。

本文将对合肥市房地产价格的影响因素进行实证分析，希望能够为广大投资者提供一些参考。

影响房地产价格的因素有诸多，比如区域因素、政策因素、经济因素等。

在合肥市的实际情况中，我们发现以下几个因素对房地产价格的影响比较显著。

第一，地理位置。

地理位置是影响房地产价格的重要因素之一。

在合肥市，像是经济发达地区、交通便利地区，房地产价格普遍要高于其他地区。

比如包河区、蜀山区等地的房地产价格相对较高，而一些偏远地区的房地产价格则相对较低。

地理位置对房地产价格的影响是不可忽视的。

第二，政策因素。

政策对房地产价格的影响也是十分重要的。

随着国家出台一系列的楼市调控政策，比如限购、限售等，房地产价格受到了较大的影响。

合肥市也不例外，政策的松紧将直接影响到房地产价格的波动。

政策因素是房地产价格波动的一个关键因素。

经济因素。

经济状况是影响房地产价格的重要因素之一。

一般来说，经济条件好的地区房地产价格就会相对较高，而经济条件差的地区房地产价格就会相对较低。

合肥市作为国家的中心城市，经济条件一直良好，因此房地产价格也一直处于一个较高的水平。

地理位置、政策因素、经济因素是影响合肥市房地产价格的主要因素。

但需要指出的是，这三个因素之间并不是孤立存在的，它们之间可能存在着相互的影响和互动。

比如政策因素可能会直接影响地理位置，而地理位置又可能会受到经济因素的影响。

要对房地产价格的影响因素进行全面的分析，不能只停留在个别因素上。

我们还需要考虑一些其他因素对房地产价格的影响。

比如人口因素、交通因素、文化因素等，这些因素虽然不太明显，但却对房地产价格有着一定的影响。

比如人口越多的地方，需求就会越大，房地产价格也就会越高；交通越便利的地方，房地产价格也会越高等等。

商品住宅价格影响因素分析及实证研究

商品住宅价格影响因素分析及实证研究商品住宅价格是一个复杂的问题，受到多种因素的影响。

以下是商品住宅价格的影响因素分析及实证研究。

首先，供需关系是商品住宅价格的主要影响因素之一。

当供应超过需求，商品住宅价格往往下降；相反，当需求超过供应，价格会上涨。

因此，经济发展水平、人口增长、城市化进程以及购房政策等因素都会对商品住宅价格产生影响。

其次，利率水平也是一个重要的影响因素。

低利率有助于降低购房成本，促进购房需求，从而推高住宅价格。

相反，高利率会增加购房成本，抑制购房需求，导致住宅价格下降。

第三，宏观经济环境对商品住宅价格有着重要的影响。

例如，经济增长率、通货膨胀率、失业率等指标都会对住宅价格产生影响。

经济繁荣期通常会促使住宅价格上涨，而经济衰退期则会导致住宅价格下降。

第四，地理位置也是影响商品住宅价格的重要因素。

通常来说，位于城市中心、交通便利、配套设施完善的房产价格较高；而位于偏远地区或者交通不便的房产价格较低。

第五，政策因素也会对商品住宅价格产生影响。

政府的房地产政策、税收政策以及贷款政策等都会对住宅市场产生影响，从而进一步影响商品住宅价格。

最后，人们对未来房价的预期也会影响商品住宅价格。

当人们对房价的上涨有较强预期时，会增加购房需求，进一步推高住宅价格。

相反，当人们对房价的下跌有较强预期时，会减少购房需求，导致住宅价格下降。

综上所述，商品住宅价格受到供需关系、利率水平、宏观经济环境、地理位置、政策因素以及人们对未来房价的预期等多种因素的影响。

在实证研究中，研究人员可以通过数据分析、计量经济学模型等方法来定量地研究各个影响因素对商品住宅价格的作用，以及它们之间的关系。

商品住宅价格是一个涉及到经济、金融、政策、社会等多个领域的复杂问题，对于广大购房者、房地产开发商、政府以及整个经济系统都有重要的影响。

因此，了解商品住宅价格的影响因素及其实证研究具有重要的理论和实践意义。

供需关系是商品住宅价格的主要影响因素之一。

我国房地产价格波动影响因素实证分析

究了影响房地产价格波动的因素和实证分析。关键词：房地产；价格波动；影响因素；实证中图分类号：Ｆ２９３．３文献标识码：Ｂ文章编号：１６７３ — ００３８（２０１３）２６ — ０２８３ — ０２
引言
化。此外，通过计算机技术在工程造价领域之中的应用，还可以时的对比，有助于有关部门的材料价格的审查。全面的实现建筑市场交易的网络化以及资源的有效运用，使得信息网和软件可以得到更好的整合和利用。
４结束语
综上所述，根据对建筑工程造价管理之中计算机技术的运用（２）计算机技术在全过程动态化造价管理之中的应用。全过进行全面的分析和研究，从实际的角度出发，深入并且细致的对程的动态化管理，指的是在建筑工程造价工作当中的针对其造计算机技术在工程造价管理工作之中的诸多应用，进行探析，力价的信息进行全面的整理和收集，并且对目标计划进行整理，通求更进一步的为此项工作的开展与进行，奠定坚实的理论基础，过实际的研究得出具体的数据结果，对后期的工作进行指导，并并且为工程造价管理的标准化、规范化、准确性、高效性的提升，且在后续的诸多商业活动当中发挥重要的参考价值。在全过程做出积极的贡献，改进传统的造价编制工作之中存在的诸多问动态化的管理工作当中，只有通过多方面的技术研究应用，将所题和缺陷，：进一步的实现造价管理的信息化。有的数据进行收集和整理，将各个阶段的细节工作进行全面的把握，形成一个全过程的造价管理，从根本之上增强建筑工程的项目管理质量和水平，提升企业的市场竞争力。参考文献

房价波动对居民消费影响效应的实证检验

房价波动对居民消费影响效应的实证检验房价波动是指房屋市场价格在一定时期内出现的剧烈变化，对于居民的消费行为有着重要的影响。

房价波动不仅会影响居民的购房行为和房屋投资，还会对居民的消费水平和消费结构产生一定的影响。

本文将通过实证检验来探讨房价波动对居民消费的影响效应。

一、房价波动对居民消费的理论影响房价波动对居民消费有着多方面的影响。

房价的上涨会使居民感到财富增加，从而提高其消费欲望，促进居民的消费水平提高。

房价的波动会对居民的投资行为产生影响，当房价上涨时，居民倾向于将资金投入房地产市场，而不是其他领域的投资，从而削弱了其对其他产品和服务的消费需求。

房价的波动还会对居民的借贷行为产生一定的影响，当房价上涨时，居民更容易获得贷款，从而提高了其消费能力。

二、实证检验方法本文采用面板数据模型对房价波动对居民消费的影响效应进行实证检验。

我们将房价指数作为解释变量，居民消费水平作为被解释变量，控制居民收入、财富和信贷条件等因素，建立面板数据模型。

然后，通过固定效应和随机效应模型的比较，确定最适宜的模型，进一步分析房价波动对居民消费的影响效应。

通过计量模型的拟合度和显著性检验等方法，验证实证结果的可靠性。

三、实证结果分析四、政策建议根据实证结果，我们可以得出以下建议：政府应加强对房地产市场的监管，遏制房价的过快上涨，以减少其对居民消费的负面影响。

政府可以通过调整贷款政策和税收政策，引导居民的投资和消费行为，提高其对其他行业的消费需求。

政府还应加大对低收入群体的支持力度，通过扶贫政策和社会福利政策，缓解房价波动对低收入群体的消费影响。

房价波动对居民消费有着显著的影响效应，政府和社会应加强对房价波动的监测和调控，引导居民的消费行为，实现房价波动和居民消费的良性互动。

房地产股票价格走势影响因素的实证分析

房地产股票价格走势影响因素的实证分析房地产股票价格走势影响因素的实证分析引言：股票市场是一个充满波动与不确定性的环境，受到众多因素的影响，其中包括经济指标、政府政策和行业内部因素等。

作为经济的重要组成部分，房地产行业对整体经济的发展起着举足轻重的作用。

因此，研究房地产股票价格走势的影响因素对于投资者和决策者都具有重要意义。

本文旨在通过实证分析，深入探讨房地产股票价格走势中的主要影响因素。

一、宏观经济因素的影响1.1 经济增长率经济增长率是衡量经济发展水平的重要指标。

研究发现，经济增长率的持续上升对于房地产股票价格有积极影响。

当经济增长加速时，社会整体购买力提升，人们对购房需求增加，进而推动房地产市场的发展，提高股票价格。

1.2 通货膨胀率通货膨胀率是货币购买力下降的表现。

研究发现，适度的通货膨胀对于房地产股票价格走势有利。

当通货膨胀率适度增加时，房地产投资被认为是一种避险投资，投资者转向房地产股票，推动股票价格上涨。

1.3 利率水平利率是货币政策的重要工具，对房地产股票价格有直接的影响。

研究发现，利率的下降对于房地产股票价格有积极影响。

当利率水平下降时，借贷成本降低，鼓励个人和企业进行房地产投资，从而推动股票价格上涨。

二、政府政策的影响2.1 房地产调控政策房地产调控政策是为了控制房地产市场供需关系，保持市场平稳发展而制定的政策。

研究发现，房地产调控政策对于房地产股票价格起到决定性作用。

当政府出台严厉的调控政策时，房地产股票价格通常会下降，反之亦然。

2.2 城市化进程城市化进程推动了房地产市场的发展，对房地产股票价格也有积极影响。

随着城市化进程的推进，人口流动增加，对住房需求的扩大拉动房地产市场，进而推动股票价格上涨。

三、内部因素的影响3.1 公司盈利能力公司盈利能力是投资者衡量企业价值的核心指标，对房地产股票价格具有重要影响。

研究发现，公司盈利能力增加会引起投资者对公司前景的乐观情绪，推动股票价格上涨。

房地产价格影响因素的实证分析

房地产价格影响因素的实证分析随着城市化进程的加速，房地产作为城市发展的重要标志，一直备受关注。

房价高低与城市的经济、社会、政治等诸多方面息息相关。

本文将从房地产价格的影响因素角度出发，对其进行实证分析。

一、经济因素经济因素是影响房地产价格的重要因素之一。

在市场经济中，供求关系决定着价格。

无论是商品房还是二手房，其价格都会受到整体经济环境的影响。

在低手续费、低税率的政策下，短期内会爆发大量购房需求，房价暴涨。

比如2010年至2011年间，中国房地产市场迎来了一波“疯狂涨价”，这与当时的政策、经济环境、人口密集度等因素密切相关。

二、政策因素政策因素是影响房地产价格的另一重要因素。

政策可以是宏观调控的规定，也可以是地方政府的具体行动。

政策的实施对于房地产市场的繁荣与萎靡都有较大的影响。

比如2015年以来，随着中国政府的调控政策的不断升级，二三线城市的房价逐渐平稳。

同时，政策也对房地产市场的投资热度产生了一定的影响。

投资者往往会通过关注宏观政策，来预测房价体系的变化动向，进而调整自己的投资策略。

三、地理因素地理因素是影响房地产价格的另一重要因素。

不同城市具有不同的区位、人口、环境、交通等不同的地理特点，从而影响到了房价。

首先，城市区域的特性会影响房价。

例如，新楼盘在城市中心与周边新开发的地区的售价有很大的差别。

其次，在不同的城市之间，地理离其纬度位置的高低、地理结构的差异也会影响该城市的人口规模与居住质量，间接影响了房价。

此外，环境和交通等因素也是影响房价的重要地理因素。

四、社会因素社会因素是影响房地产价格的不可忽视的因素。

其中，产业升级的理念、国民收入变化、人口流动等都会对房地产市场的供需和价格产生影响。

例如随着经济的发展，人们的消费升级愈发明显，购房也更多考虑住房本身的品质而非面积，这分化了不同价位的房型的价格。

此外，随着年轻人日益拥有实力自如地在城市不同地段间流动，地价逐渐继承活动的趋势也正在形成，对房价造成了巨大的影响。

中国住宅房地产价格影响因素实证分析

四、总结根据实证分析结果，房地产价格主要
后性，国家可针对形式采取适当措施。随着经济的发展，房地产价格形成是一个很复杂的过程，需要更多更全面的研究。
参考文献： 1、王丽玫,李广辉.影响房地产价格的
表 3 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7 相关系数表
因素分析[J].廊坊师范学院学报,2008(8). 2、谢经荣.房地产经济学.39
F= 251.6391
Y=（f X2 ，X6， 700
给定显著性水平 5%，自由度为（7，16）
X1，X3）
0.25 - 0.02 0.66 - 252
0.99 1.81
的 F 分布的临界值 F0.05（7，14）= 2.85，
t值
2.12
因此总体上看，X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7 联
16.36497 Probability 0.191656 与 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7 之间的回归：
从模型可以看出，住宅价格与居民收
Obs*R - squared 15.93047 Probability 0.317639
从伴随概率值容易看出，在 5%的显
可见，房地产价格受城镇居民可支配收入影响最大，因此选 Y=（f X2）为初始回归模型。
表 1 全国商品房销售价格及相关数据
全国商品房地产开发城镇人均失业率金融机构贷住宅建筑面住宅销售城镇人口
年份房平均销企业竣工房可支配收 X3 款基准利率积 X5（万平额 X6（亿增长率 X7
售价格 Y 屋造价 X1 入 X2 （100%） X4（100%）方米）
元）（100%）
实证分析31模型建立下表列出了19922007年全国商品房平均销售价格城镇居民人均可支配收入x城镇人口增长率x年份全国商品房平均销售价格y房地产开发企业竣工房屋造城镇人均可支配收100金融机构贷款基准利率x100住宅建筑面积亿元城镇人口增长1001992994666732026623864858801044731219931291467432577426936789651305231199414086479734962281098975101500930219951590869114283291206107433180132941996180641111483891053121913221536061997199716117551603318641211012879957419982062571218542513170812757233118548199920526115258543158613930636431514200021116111396280315851345294371649320012169721128685963658513042054645472002225018118477028531134002655744472003235951273847224353113016181968431200427781401942164254451248819367736420053168145110493425581328361202263552006336715641175954159851314081728782672007362291702413194279514380925323529本文经验分析运用多元线性数理回归模型

房地产价格影响因素的实证研究_基于我国各省的面板数据分析

经济研究导刊ECONOMIC RESEARCH GUIDE总第223期2014年第5期Serial No .223No .5，2014引言2007年，美国房地产泡沫的破灭，引发了次贷危机；我国房地产市场也出现了衰退的迹象，房价持续下降。

2009年，受多重因素的影响，各种资金纷纷进入楼市，房地产市场量价齐升，迅速从复苏走向过热。

弄清影响房价的主要影响因素，探究我国房地产投资是否过热，房价是否合理，是否存在泡沫以及如何有效控制房地产价格迫在眉睫。

A braham 和Hendershott （1996）通过构造一个包含滞后项过程的住宅价格模型，揭示了住宅价格与建设成本、就业率和收入直接相关，而价格上涨幅度和利率呈负相关。

Takatoshi 等（1995）认为，在20世纪80年代日本房地产价格泡沫中，银行对房地产行业信贷的急剧增加起到了诱发的作用。

C ollyns 和Senhadji （2002）以中国香港、韩国、新加坡、泰国作为样本，证实信贷增长显著影响了房地产价格。

乔志敏（1995）用实证分析表明，生产成本的波动对房地产价格的波动有明显的作用。

平新乔（2004）认为，地价的上升推动了房价的上升。

崔光灿（2008）通过上海房地产信贷与房地产市场关系的实证研究，得出了房地产信贷同房地产价格存在着长期的协整关系，房地产信贷对房地产价格有明显的促进作用。

王松涛（2009）认为，住房价格波动不仅受到城市经济维度与房地产市场维度因素的影响，而且也受到开放经济维度因素的影响。

综上所述，国内外学者对房地产价格影响因素的研究很丰富。

本文归纳他们的研究，主要从市场需求、供给和金融角度出发，利用我国1997—2009年的面板数据对这一问题进行检验。

一、中国房地产价格影响因素和理论假说（一）需求方因素：人均GDP 和居民可支配收入从理论上看，人均GDP 和居民可支配收入作为收入水平的衡量指标，它的上升会增强居民的购买能力，提供房屋的有效需求；另一方面，由于房产本身可以作为投资品的这种特殊性，会刺激投资性的需求。

影响我国房地产价格因素的实证

文献标识码：A
基金项目：自主创新项目（11CX06003B） 1
东方企业文化・封面文章 2012 年 12 月
LNr、LNE 及 LNL 之间存在长期稳定的关系（见表 1）。表1 Series：LNHR LNCPI LNR LNE LNL Lags interval （in first differences）： 1 to 1 Trace Eigenvalue 0.570775 0.491132 0.244648 0.181502 0.000813 Statistic 116.1746 67.11969 27.93685 11.66368 0.047171 0.05 Critical Value 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466 Hypothesized No. of CE（s） None * At most 1 * At most 2 At most 3 At most 4 0.01 Critical Value 77.81884 54.68150 35.45817 19.93711 6.634897 Hypothesized No. of CE（s） None * At most 1 * At most 2 At most 3 At most 4 Johansen Cointegration Test
东方企业文化・封面文章 2012 年 12 月
影响我国房地产价格因素的实证分析陈Biblioteka 群摘顾伟先刘
璐
程
琳
（中国石油大学（华东）经济管理学院，青岛，266580）
要：基于 2006-2010 年全国月度面板数据，采用空间计量经济模型研究物价水平、利率、汇率、银行信贷对房地产价格的影响。实证研究结果表明：物价水平和汇率的变动对房地产价格的影响较大，物价水平的上升和汇率的下降都会引起房地产价格的上升；银行信贷数额的上升对房地产价格的上涨有促进作用，但作用效果较小；利率提高，房价反而上升。关键词：房地产价格中图分类号：F293.30 一、引论自古以来，中国人民对房子就有一种特殊的情结，而这种情结已深深地根植于中华传统文化之中。 “有恒产者有恒心” ，房子一直被人们视为安身立命之所。但房子这种特殊的商品，不仅仅具有提供居住的使用价值特性，还具有保值增值的投资特性。因此，在通货膨胀、房价不断上涨的今天，房子成为了市场上消费者和投资者追捧的“畅销商品” 。上个世纪 80 年代初，住房制度改革在我国悄然兴起，开始由福利、实物分配向货币化、商品化分房转化。转化过程中，我国住房建设不断发展。但由于大量购房需求的短时间释放，使楼市出现了供不应求的局面，使得房价在几年内持续快速上涨。2002 年以来，我国政府连续数年实行严厉的房地产宏观调控，然而房价仍然保持快速上涨的态势，2003 年更是出现了投资过热、地价和房价过快上涨以及房屋空置状况加剧等现象。到 2007 年，国家针对房价过快上涨、投资过热的不利情况，于 9 月份出台了相应的限购政策，形成了 2008 年底的一股楼市寒流。然而，就在此时，由美国次贷危机引发的金融危机和经济危机爆发，我国经济受到了严重的影响。田国全从供给途径单一、宽松货币政策等 10 个方面对我国房价疯涨的原因做了经验分析，他认为过低的存贷款利率和银行贷款提高了消费者的购买力，使开发商不以成本定价，而是把购房者数十年收入作为重要的定价参考因素，是造成房价疯涨的主要原因之一[1]。刘爱芳，任晓宇以人均国内生产总值、房地产开发投资、居民收入差距、汇率以及实际利率为解释变量，以房屋销售价格指数为被解释变量，建立计量回归模型进行实证研究，发现居民收入差距拉大、人民币升值将明显促进房价上涨[2]。韩丽娜、赵红强利用 2000~2008 年 24 个省份的季度面板数据，采用空间计量经济模型构建基于当期收入、预期资产收益变动以及利率的住宅价格模型，研究结果表明货币政策对房价的影响极为重要；可支配收入对房价的影响次之；资产升值预期对房价的影响与刚性需求相差不大，表明投机性需求林泽斌已逐渐成为主导我国住宅价格走势的关键性因素。认为利率对房价的调控是无效的，而货币供应量的调控是

我国住宅房地产价格影响因素实证分析(作业)

我国商品住宅价格影响因素实证分析摘要:通过建立计量经济模型，对我国商品住房的价格进行实证分析，找出了影响商品住房价格的诸多因素。

影响因素是错综复杂的，这也就决定房价并不是一成不变的，而是由多种因素发展变化、共同作用的结果。

文章选取了1999-2010年的数据，运用回归分析方法，对商品住房价格的决定因素进行实证分析。

基于模型结果提出了政策建议。

关键词:商品住宅;影响因素;回归模型一、文献回顾（一）、国外关于房地产合理价格及影响因素方面的研究围绕房地产合理价格及影响因素很多学者进行了不同的研究，从各自角度建立相应模型探讨了有关方面问题，如Abraham 和Hendeshott 开发的一个考虑滞后过程在内的住宅价格变化模型，揭示了住宅价格上涨与住宅建设成本、就业率和收入直接有关；Dipasquale 和Wheaton 对住宅租金和住宅价格进行了扩展性研究，得到了著名的存量—流量模型，模型说明提供住宅服务的房地产物业市场与提供住宅存量的房地产资产市场如何通过租金、价格、新建数量以及住宅存量等变量的变动而向均衡调整；Nigel Pain 和Peter Westaway 建立了一个基于消费量本身的住宅需求模型，将业主自住率作为一项附加回归量纳入模型，找到了住宅需求关系中消费一致性的长期系数；Geoff Kenny 用一套清楚区分了长期和短期的经济变量，分析爱尔兰住宅市场长期住宅市场的供给和需求的关系，研究表明收入增加会引起住宅价格的上涨，并对住宅需求有一定比例的增加，抵押贷款利率对长期住宅需求产生重要的负影响，住宅价格对建设成本（包括土地成本）存在一个稳定的比例。

（二）、国内关于房地产合理价格及影响因素方面的研究对于房地产合理价格的问题，我国的一些学者也做了一些深入的研究。

刘莉亚、苏毅（2005）建立了一个决定房地产价格的模型，运用协整理论计算出上海市房地产市场均衡价格，指出2002 年7 月之后真实房地产价格不断偏离均衡价格，房地产市场可能存在泡沫。

我国房地产价格影响因素的实证分析

我国房地产价格影响因素的实证分析作者：高艳云王影丽来源：《财讯》2019年第13期一、研究背景改革开放以来，中国全方位的走向世界，国内房地产市场也迈向市场国际化进程，处在更为广阔的政治、经济环境之中。

随着房地产行业的激烈竞争，我国房地产行业出现了严重的成长问题。

这些问题的存在不仅降低居民生活的幸福感，也给国民经济发展带来了重大的安全隐患。

因此研究房地产价格的影响因素，以此来促进房地产行业的健康稳定发展成为迫切的需求。

二、数据来源由于新的住房政策是从1998年开始实施的，因此本文数据选取时间为1998年-2015年共18年的历史数据。

三、实证分析（1）指标设定影响房地产价格的因素非种类很多。

有来自房地产企业本身的因素，来自消费者的因素也有来自国家的宏观因素。

本文选择住宅商品房平均销售价格（元/平方米）（Y）为被解释变量，年末总人口（万人）（X1）、商品住宅房屋竣工面积（万平方米）（X2）、居民消费价格指数（上年=100）（X3）、房地产住宅投资（亿元）（X4），全国住宅地价指数（X5）、城镇居民人均可支配收入（元）（X6）作为自变量建立分析模型。

（2）建模及模型检验1.平稳性检验为了防止回归模型的伪回归现象，有必要对数据的平稳性进行检验。

接下来以住宅商品房平均销售价格为例，检验时间序列数据的平稳性。

平方根检验结果如表1所示。

所得ADF检验统计量对应p值为0.0018，在99%的显著性水平下拒绝原假设，认为一阶差分后的时间序列是平稳的。

运用此种方法，分别对X1，X2，X3，X4，X5，X6这六个时间序列原始数据进行平稳性检验，发现原始数据都不平稳，用一阶差分的方法对这六个变量做处理后均为平稳序列，结果表明，一阶差分后序列平稳。

2.多元回归模型的构建根据一阶差分后的平稳时间序列用最小二乘法建立多元线性回归模型。

方程的拟合优度为0.71，F检验统计量所对应的p值为0.02，在显著性水平为95%的情况下认为方程是显著的。

房地产价格影响因素的实证分析

ＨＤ＝ｆ（ＰＨ，ＩＮＣ，Ｄ，ｉ， πｅ）
①
ＨＳ＝ｆ（ＰＨ，Ｐｃ，ｉ，Ｅ）
②
ＨＤ＝ｆ（１－Ｖ）ＨＳ
③
其中ＨＤ，ＨＳ分别表示住宅的需求和供给；ＰＨ为城镇住宅的购买价格；ＩＮＣ，Ｄ，ｉ， πｅ分别表示城
镇人均可支配收入、城镇人均住宅消费支出、利率、
住宅价格的期望上涨率；Ｐｃ，Ｈ分别表示城镇住宅建
左右，随后震荡幅度越来越弱，到第八年后影响基本消失。
商品住宅的购买价格对利率的１个标准新生信息的脉冲响应：在前两年迅速下降，至第二年末下降到最小值０．０３％，第三年达到最大值０．０６％，其后基本维持在０．０５％的水平。分析表明其他两个变量对商品住宅的购买价格的影响并不大。
ｌｎ（ＩＮＣ）ｌｎ（ＩＮＣ）ｄｏｅｓｎｏｔＧｒａｎｇｅｒＣａｕｓｅｌｎ（ＰＨ）０．２４１１５９（０．６３０４８）
ｌｎ（Ｄ）
ｌｎ（Ｄ）ｄｏｅｓｎｏｔＧｒａｎｇｅｒＣａｕｓｅｌｎ（ＰＨ）１．２２６４５（０．０８４４７）
Ｅ
ＥｄｏｅｓｎｏｔＧｒａｎｇｅｒＣａｕｓｅｌｎ（ＰＨ）１０．６９５４（０．００４８１）
关键词：房地产价格调控利率首付比例
房地产价格受多重因素影响，如利率、首付比例、住宅价格期望上涨率、城市化程度、人口结构等，在这些因素中，哪些对房地产价格的影响更直接些？或者说，政府应当针对哪些因素制定政策来抑制房价上涨？本文将对以上问题进行分析研究。
一、经济基本面对房地产价格解释能力的理论模型
房地产市场
《中国物价》２００７．１１
房地产价格影响因素的实证分析 ①

我国房地产价格波动率的影响因素及实证分析(一)

我国房地产价格波动率的影响因素及实证分析(一) 概述房地产市场是我国经济发展中十分重要的一环，房价波动对我们的生产生活都有着深刻的影响。

本文旨在探究我国房地产价格波动率的影响因素及其实证分析。

波动率的定义波动率是反映市场价格波动的风险指标之一，它的计算一般是以某一个时间段内价格变动的标准差平均值为度量。

具体表现为价格波动程度的大小，价格波动越大，波动率就越高。

在房地产市场中，波动率是指房价价格的总体变动程度，反映了市场变动的频率和幅度。

影响因素分析宏观经济环境1.GDP增长率宏观经济环境对房地产市场有着重要的影响，特别是GDP增长率。

在经济增长的环境下，人们的收入增加，购买力增强，房价显然也会上涨。

2.通货膨胀率通货膨胀率是指物价总水平上升的速度，由于物价上涨会导致人们的购买力下降，因此通货膨胀率对于房价也有着很大的影响。

3.利率变动利率对房价波动也有很大的影响，因为房屋的购买和销售往往需要借贷，而房贷利率的变化会直接影响人们的购买力和偿还能力，从而进一步影响房价。

政策环境政策环境对于房地产市场也有着很大的影响，下面我们将从两个方面进行分析。

1.土地政策土地政策的变化可以直接影响房价。

当政府加强对土地的流转管控，土地供应减少，房价自然会上涨；反之，当政府开放土地供应，房价会上涨，但是房价过快上涨会引起经济的泡沫，因此土地流转需要平衡。

2.购房政策购房政策的变化同样会直接影响房价。

当政府出台支持购房人的政策时，房价会增加；相反，当政府出台限购政策时，房价则会下降。

竞争环境其他房地产企业的竞争环境也会对房价产生影响，竞争环境的激烈程度直接影响着开发商的盈利水平，从而影响房价。

实证分析为了验证上述影响因素是否真正对房价波动率产生了影响，本文使用了中原地产数据，并采用了多元回归模型进行实证分析。

具体结果如下：房价波动率 = 0.104 + 0.512 * GDP增长率+ 0.054 * 通货膨胀率+ 0.865 * 利率变动+ 0.066 * 土地政策变化- 0.038 * 购房政策变化+ 0.063 * 竞争环境激烈程度从上述模型结果可以看出，GDP增长率、通货膨胀率、利率变动、土地政策变化、竞争环境激烈程度对于房价波动率均有显著影响，而购房政策变化对于房价波动率的影响不显著。

我国房地产价格影响因素的实证分析

表１相关系数矩阵与经验规则
相美系散矩阵
ＧＤＰ
房价波动究竟与何相关
Ｇ究。高波、毛丰付（２００３）对１９９９－２００２年土地价格指数和房地产价格指数的季度数据进行实证分析，发现短期内房地产价格和土地价格相互影响，但长期０９６９０９６２７内土地价格却不是房地产价格的主要影响因素。许承明和王安兴Ｉ经验规则（２００６）基于房地产投资者行为模型分析得出：在利率内生的条件ｌＶａｄ￣ｂｌｅ下房地产价格与利率正相关，而在利率外生的条件下房地产价格【ｖｌＦ１９５１与利率负相关。石东、谭雅文（２０１２）经过实证研究得出：房地产多重共线性的修正。在做多重共线ｌ修正前，因 Ⅳ 不符合理价格上涨会导致货币供应量增加，而货币供应量的变动对房地产论实际，应先予以剔除。价格的影响却不大。龚卿（２００６）分析了我国房地产业和国民经济运用ＯＬＳ方法逐一对各解释变量做回归方程：之间的关系，得出：国民经济增长对房地产业的发展具有促进作ＦＰ＝１５５４０＋０８１９ＬＰ（１）用，且在长期此影响更明显。杨扬、王榕珊（２０１３）基于安徽省ｔ值（５．７９）（５２．７４）Ｒ０．９８２３Ｆ＝２７８１．８４１３个市２００１－２０１０年的面板数据进行实证分析，结果表明人均可ＦＰ＝一２２２８＋２４０１６ＲＲ（２）支配收入对房地产价格影响最大。ｔ值（－ｏ．０３）（２．３５）Ｒ＝０．０９９６Ｆ＝５．５３国内学者大多针对某一因素来研究房地产价格的波动，然而ＦＰ＝６７．１７８＋０．Ｏ０１３ＧＤＰ（３）房地产价格受到多种因素的共同影响，因此本文从土地价格、ＧＤＰ、ｔ值（３９．５０）（５５．２４）Ｒ０．９８３９Ｆ＝３０５０．９６货币供给量、利率、城镇居民人均可支配收入与房地产住宅投资额ＦＰ＝７２２８７＋００００２Ｍ１（４）多方面对房地产价格进行实证研究，试图找出其主要影响因素。ｔ值（４７．０７）（５８．２６）Ｒ０．９８５５Ｆ＝３３９３．６８

房地产价格主要影响因素实证分析——以青海省西宁市为例

长率，西宁市住宅己供过于求。过高的房价会加重西宁市人民买房与还贷负担，降低人民生活水平，导致西宁人才严重流失，同时房地产市场的泡沫水平将严重影响社会稳定和经济发展。
二、主要影响因素与理论假设
（-）房地产供给因素 1.土地价格（LANDPRICE）。土地价格是建造房屋的主要组成成本，其在房价中占有五至六成的比重，土地价格的变化将直接影响住房建筑成本的变化，随着经济发展和与城市化进程的推进，受“级差地租”的影响，土地出让价格上涨，土地含金量上升，土地资源变得更为稀缺，从而提高房地产的价格。西宁市土地购置费用从1999年的329元/平方米上涨到了 2018年153976/平方米，增长了4. 7倍左右，西宁市房地产开发商的房屋成本将随着土地购置成本的大幅增加而增加。假设H1：土地价格与房产价格正相关。
cost
商品住宅竣工价值/竣工面积
住宅投资
亿元
invest
商品住宅投资
人均GDP
元
pgdp
人均GDP
需求因素
人口密度居民存款
人/平方公里亿元
popden deposit
人口密度居民人民币储蓄存款余额
宏观经济价格指数
%
cpi
商品零售价格指数因素贷 Nhomakorabea利率根据学者的研究结论，笔者根据房产经济发展现状和理
论分析以及可以获得的西宁市相关数据，主要选取了以下变
量：
表1变量信患及相应说明
分类变量名称
单位
变量符号
说明
被解释变量房价
元/平方米
price 商品住宅平均销售价格
土地价格
元/平方米
城市建设用地地面均
landprice

影响商品住房价格因素的实证分析

影响商品住房价格因素的实证分析随着经济的快速发展和城市化进程的加速，商品住房价格在中国各地都呈现出不同幅度的上涨，高昂的房价已经成为社会热议的焦点之一。

因此，了解商品住房价格的变化及其影响因素对于个人的投资决策和政府的房地产调控具有重要意义。

本文旨在通过实证分析商品住房价格影响因素的研究，从多个角度探究影响商品住房价格的因素。

一、市场总体因素1、宏观经济指标宏观经济指标是影响商品住房价格的最重要因素之一，其中较为关键的有GDP、CPI、金融利率等。

GDP是一个国家或地区国民经济运行总体状况的反映，对商品住房价格有着重要影响。

当GDP增长率高时，人们的收入水平相应增加，对住房的购买力会提高，从而推高房价。

CPI则是衡量一定时期内居民消费价格水平变化情况的指标。

当CPI上升时，代表着货币购买力下降，导致房地产市场需求减少，房价会出现下跌。

利率则会直接影响人们购房的借贷成本，当市场利率提高时，购房人的按揭成本也相应增加，进而降低购房需求。

2、人口变化人口变化对商品住房价格亦有着不可忽略的影响。

随着人口的增多，使得城市产生了更多的财富，这样的结果是带动了房地产市场的需求和价格的上涨。

例如在中国一线城市中，由于大量人口的流入，这导致了城市的土地供不应求，地价上涨明显。

而当城市老龄化严重，或者人口外流增多，都会导致城市的房地产市场出现较大程度的调整，房价同样会下降。

二、政策因素1、供求关系在政策方面，其中最主要的政策与商品住房价格的关系在于供求关系。

供求关系的变化对房市有着直接而重要的影响。

如果市场供应充沛，政策中出台的支持楼市的政策能够充分发挥作用，这将使得房价更加稳定、可持续。

反之，如果市场供应短缺，房价可能会出现大幅度上涨。

2、政策监管力度政府对于房地产市场的监管力度和政策的调节措施对于房价走势同样有着直接的影响。

例如2010年后，政府连续出台了多项房地产调控政策，对首套购房者和二套购房者都采取了一些楼市调控的措施，较明显的是实施了限购以及提高了对房地产开发企业的限制。

房地产价格影响因素实证分析

房地产价格影响因素实证分析金触工程(2)谭红艳金融工程(2)朱敏一、问题提出房地产业是国民经济体系中的基础性.先导性行业，其运行质量直接影响到国民经济的健康发展，房地产价格问题由于与广大城镇居民的生活息息相关，因此一直是人们关注的焦点。

中国从20世纪90年代开始选择市场经济的取向，中国的房地产市场也在20世纪90年代初期开始逐步形成。

1991〜2005年，中国房地产价格总体处于上升趋势，年均增长％，远远超过同期居民可支配收入的增长率，因此，房地产价格成为人们经常诟病的主要对象。

目前，国内关于房地产价格的研究大体上可以分为两类：第一类主要从微观视角出发，分析经济变量、区位变董对房地产价格变动的影响。

第二类研究主要从宏观视角研究经济基本面和政炭变量对房地产价格的影响。

房地产价格根本上取决于房地产供给和需求，而其供给、需求又受到价格之外的诸多因素的影响，本文将从顾客需求角度，通过分析顾客需求的变化来分析其对房地产价格的影响。

二、理论煤述及模型的设定。

1.商品房是指房地产开发企业(单位)开发建设的供出傳、出租用的住宅、厂房.仓库.饭店、度假村.写字楼、办公楼等房屋工程及其配套的服务设施。

商品房的投资占房地产投资中的绝大部分，且大部分人所关注的房产价格为商品房价格，因此，我们主要研究商品房价格。

即以商品房价格作为被解釋变量。

2.人均可支配收入。

人均可支配收入是房地产需求的正函数，在其他因素不变时，收入越高，需求越大，导致房价上升。

人均可支配收入增长所导致的房地产需求增长表现在三个方面：一是收入的增长加快积累的增长，使得潜在购买力变成现实购买力；二是收入的增长使得消费结构发生变化，房地产成为重要的消费对象，人们会用更好的住宅来代替原有住宅：三是收入的增长导致财富增长，进而对養产需求增加，刺激投•资。

房地产通常被看作一种论产，特别是在通货膨胀或其他養产预期收益率较低时，房地产是良好的投机工具。

即人均可支配收入可作为商品房价格研究的一个解释变董。

对住宅商品房销售价格影响因素的实证分析(全文)

对住宅商品房销售价格影响因素的实证分析一、引言众所周知，房地产行业对国民经济进展有重要影响，其产业链长，经济关联度高，房地产行业的运行质量直接影响到国民经济的健康进展。

最近的教训便是美国房地产市场泡沫大量释放引发的次贷危机向住房抵押货款延伸，从而演变成了全世界范围金融危机，加大了美国金融市场的动荡，并对其他GJ的经济进展产生重要危害。

因此，必须研究房地产行业的规律，保证房地产市场健康进展。

近年来，ZG房地产行业进展火热，投资日益扩大，销售面积逐渐增加，房价涨幅令人吃惊。

但同时房地产行业也暴露出一些令人深思的问题：供求不平衡，结构不合理等，这使得房价的变化以及GJ在相关方面的政策成为人们关注的焦点。

因此，研究房地产住宅价格有深远的义。

二、变量选取和数据搜集本文选取住宅商品房平均销售价格（元/平方米）作为因变量，并从经济学供求角度上选择了可能对商品住宅价格产生影响的8个自变量，分别是：：人均地区生产总值（元/人）；：常住人口（万人）；：常住人口密度（人/平方公里）；：住宅开发投资（亿元）；：住宅销售面积（万平方米）；：居民消费价格指数（以1978年为100）；：人均可支配收入（元）；：城镇居民家庭恩格尔系数（%）。

选取一线城市中、、广州近十年来的商品住宅价格的数据作为代表。

本文数据来源于《ZG统计年鉴》以及、、广州统计局中相关报表中截取出来的数据，数据来源真实可靠。

三、模型构建1.多元线性模型初步构建考虑到变量较多，先进行变量间的相关分析。

发现：变量与，，相关性较强，均在0.8以上，且都呈现正相关，与其他变量的相关性稍弱，可见y与大部分变量存在较强的线性关系，可以考虑进行线性回归模型拟合。

同时自变量间有的也存在较强的相关性，在对所有自变量进行回归时发现，虽然整个回归方程可以通过显著性检验，但一半以上自变量的回归系数通不过检验，所以模型需要改进，这可能是由于变量间存在多重共线性、相关性引起的，所以选择全部变量作回归方程，会影响回归方程稳定性，因此采纳逐步回归法尝试拟合。