计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析

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影响房地产价格因素的计量分析

影响房地产价格因素的计量分析
济环境 的影响。 ( ) 类 分 析 二 分

同时 . 由于 面 对的 消 费 者 支付 能 力 差 异 巨大 , 实现 者 采 取 价 格 歧 视 的 策 略 — — 对 不 同 收 入 等 房
级 的 消 费 者 开 发 质 量 ( 往 表 现 为 建 筑 密 度 、土 地 容 积 率 、 往 周
多 数 投 资 者 认 识 到 这 些 偏 差 之 前 投 资 于 这 些 证 券 , 后 , 大 多 数 投 资 者 意 识 到 随 当 这 些 错 误 并 投 资 于 这 些 证 券 时 卖 出 这 些 证券。 四 、 于 行 为 金 融 理 论 指 导 下 的 证 券 基
者 的 投 资 决 策 能 力 和 市 场 的运 作 效 率 。对
3、切 忌 对 国 外 现 有 行 为 投 资 策 略 的 简 单 模 仿 中 国 金 融 市 场 与 发 达 的 金 融 市 场 具 有 共 性 , 同 时 也 具 有 特 殊 性 。 我 们 在 运 但
通 过 行 为 金 融 理 论 对 投 资 者 启 发 式 心理偏 差的分析 , 秀 的投 资者不 仅 应 当 优 了解 市 场 中 的 投 资 者 和 自 己 会 产 生 什 么
为 偏 差 的众 多投 资 策 略 , 如反 向 策 略 、 诸 动
量 策 略 、 盘 股 策 略 、 均 化 策 略 、 及 其 小 平 以 他 一 些 常 见 的 略 , 果 应 用 得 当 , 帮 助 投 如 可
多 数 投 资 者 认 识 到 这 一 问 题 并 采 取 同 样
的 策 略 时 , 策 略 效 果 如 何 体 现 呢 ?因此 , 其
在应用 行为金 融策 略时 ,要 防止教 条化 ,
注意随机 应变。 2、不 同 投 资 者 需 要 有 不 同 的 投 资 策

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

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。

计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析

计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析

我国房价影响因素的实证分析【摘要】:作为国家的支柱产业,房地产的稳定发展关乎国计民生。

近几年,房地产价格飞速上涨,连创新高。

在这种情况下研究房价的影响因素,具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象,从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手.依据收集到的相关数据.利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析,得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。

【关键词】房价 Eviews回归分析一、引言住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。

经过十多年的发展,我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一,市场体系趋于完善,住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。

但是近年来,我国房地产价格上涨较快,部分地区房价持续飙升,上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。

房价增长过快的趋势,不仅极大地影响到城市居民的生活质量,也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素,房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。

如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题,对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。

写作目的:通过对我国30个省份的有关资料进行分析,了解对其主要因素和次要因素。

并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。

选择拟和效果最好的最为结论。

二、文献综述近几年来,我国房价持续上涨,不断创出历史新高。

关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。

中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。

我国商品房价格的计量经济学分析

我国商品房价格的计量经济学分析

3360.062
405.7600 11.51793 11.67957 2.200117
back
14
拟合图
4000
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-150 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09
Residual
Actual
Fitted
P=C(1)+C(2)*AIC+C(3)*FEE
Coefficient
Std. Error t-Statistic Prob.
C(1)2097.863
69.20411 30.31414 0.0000
C(2)0.045885
0.008874 5.170437 0.0006
C(3)0.511791
0.075731 6.758027 0.0001
10
数据来源
年份 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
商品房的价格 2670.182582 2818.225235 2981.926115 3138.779902 3267.427563 3337.000865 3421.206013 3437.229694 3734.986043 3818.502571 3799.839927 3895.443071
Sample: 1998 2009 Included observations: 12 P=C(1)+C(2)*AIC+C(3)*FEE+C(4)* VAL
Coefficient

我国房地产价格影响因素的实证分析兼论当前房地产调控政策

我国房地产价格影响因素的实证分析兼论当前房地产调控政策

在今后的政策制定过程中,我们建议政策制定者应进一步加强市场调研和政 策制定的科学性。他们需要充分了解市场的实际情况和需求,以便制定出更为精 准和有效的调控政策。此外,他们还需要密切房地产市场的发展动态,以及各种 政策实施后的实际效果,以便及时调整和完善相关政策。
在实施调控政策的同时,我们建议政府还应注重建立健全房地产市场的长效 机制。这包括推动土地供给制度的改革、完善住房保障体系、加强房地产市场的 监管等。通过这些措施,我们可以更好地保障市场的公平和稳定,从而实现房地 产市场的可持续发展。
3、区域差异对待不足:未能充分考虑不同地区房地产市场的差异,影响调 控效果。
针对以上不足,本次演示提出以下改进方向:
1、丰富政策手段:在采用行政手段的同时,应发挥市场机制的作用,如通 过税收、补贴等方式调节房地产市场。
2、明确政策目标:制定长期稳定的政策目标,如稳定房价、促进住房刚需 等,以提高调控效果。
1、描述我国房地产市场的发展 历程
自20世纪90年代以来,我国房地产市场经历了快速发展的历程。尤其是近年 来,随着城市化进程的加速和政府政策的支持,房地产价格持续上涨。
2、展示房地产价格和其影响因 素之间的关系
通过计量经济学方法,我们可以定量地展示房地产价格与其影响因素之间的 关系。例如,通过运用回归分析,可以证实政治、经济政策等环境因素对房地产 价格具有显著影响。同样,人口和城市化水平等市场因素,以及房地产企业的自 身因素也与房地产价格存在着密切的关联。
理论分析
1、政治、经济政策等环境因素
政府政策对房地产价格具有显著影响。政府出台的财政政策、货币政策以及 土地政策等,都会对房地产市场产生直接或间接的影响。例如,宽松的货币政策 和财政政策会导致房地产价格的上涨,而紧缩的政策则有助于抑制房价过快增长。

经济计量学报告《我国房地产价格影响因素实证分析》

经济计量学报告《我国房地产价格影响因素实证分析》

经济计量学实习报告我国房地产价格影响因素分析学院:经济管理学院班级:12级市营3班姓名:朱凰瑜学号:201231142033我国房地产几个影响因素实证分析一、摘要近几年来,突飞猛进的房地产市场带动了其他行业的发展,然而,由于当前我国房地产市场发展尚不健全,存在许多问题,尤其是房地产价格备受社会各界关注。

一路飙升的的房地产价格严重脱离居民的收入水平,影响了房地产市场的健康、稳定与持续发展。

相关学者对此也进行了一系列研究,以期能找出解决房价过快增长的途径。

但目前的相关研究大多以定性分析为主,缺乏定量的研究,没能形成相关理论体系,对于抑制房价过快增长的作用也没有预期的效果理想。

为了更好的促进房地产市场的健康、稳定与持续发展,需要定量的分析房地产价格的影响因素。

二、理论综述房地产价格是房地产经济中的一个核心问题,它关系到房地产所有权和使用权在经济上的实现,房地产市场运行的秩序和房地产资源的优化配置。

按西方效用价格理论,房地产价格可表述为:房地产的效用、房地产的相对稀少性及房地产的有效需求三者共同作用而产生的对房地产经济价值的货币表现。

因此,研究房地产价格的影响因素必须先研究房地产价格的决定理论。

对于房地产价格的决定理论从目前的研究看,学术界比较认同供求决定论、价值决定论、效用决定论和收益决定论。

1、劳动价值论房地产商品的价格是由其价值决定的,也即是由社会必要劳动时间决定的。

这种理论是从房地产开发的角度讨论价格形成。

2、效用决定论由于房地产商品的特殊性,现实中房地产的价格取决于其效用,而非花费的成本,成本的增加一定要对效用有所作用才能形成价格。

这种理论是从房地产消费的角度讨论价格形成。

3、供求决定论所有的价值能够实现,都依赖于商品交换,即房地产商品的消费者愿意购买。

因此,供求决定论的学者认为,供求才是房地产价格形成的最直接原因。

这种理论是从房地产市场的角度讨论价格形成。

4、收益决定论对于一个房地产商品的投资需求者,最关心的就是,投资的房产能够在未来给他带来多少收益。

影响我国房地产价格因素的实证

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



(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

计量论文-对我国房价影响因素的计量经济学分析

计量论文-对我国房价影响因素的计量经济学分析

对我国房价影响因素的计量经济学分析对我国房价影响因素的计量经济学分析摘要:商品房价格增长过快是当前我国城市与社会经济发展中最突出的问题之一,如何合理控制商品房价格平稳增长值得深入研究。

本文选取2011年中国统计年鉴的数据,建立起影响商品房价格因素的多元线性回归模型,进行进一步分析,并且在此基础之上提出相关政策建议。

关键字:商品房价格影响因素多元线性回归模型一、问题的提出近年来,中国房价持续走高。

尽管国家政策层已经启动了几轮调控,但房价丝毫没有要稳定下来的迹象,房价高涨,一房难求的情况仍在持续。

房地产行业已经成为我国国民经济的支柱产业,不仅影响着国民经济的增长,也牵动着千家万户的心。

虽然随着经济的发展,商品房价格的增长是必然趋势,但是目前国内商品房价格增长速度却远远超过平均水准,房价如此之高,会对现在与未来产生多大的影响?为了研究这个问题,我们需要建立计量经济学模型。

二、理论分析影响房价的因素有:土地购置费:土地资源的稀缺性导致土地购置费不断上涨,而土地购置费在相当大的程度上影响了房屋的售价。

随着开发的商品房不断增加,土地也越来越稀缺,房屋价格也会随着上涨,两者存在正相关性。

居民人均可支配收入,代表一个地区的人民的经济实力,人均可支配收入越多,人们提高生活质量和进行投资的欲望和能力就越强。

房屋相对于其他商品来说,具有保值性和增值性,这种特点导致人们用大量的资金进行投资,促使房屋价格上升。

理论上该变量和房价存在正相关性。

商品房销售面积:商品房的销售面积即为购房者所购买的套内或单元内建筑面积(以下简称套内建筑面积)与应分摊的公用建筑面积之和。

一个地区商品房销售面积也能间接反应一个地区商品房的供应热度。

商品房施工面积:报告期内施工的房屋建筑面积商品房竣工面积:报告期内竣工的房屋建筑面积建筑业总产值:建筑业在一定时期内完成的以价值表现的生产总量,是反映建筑业生产成果的综合指标。

通过它可以了解建筑业的生产规模、发展速度、经营成果,并为国家制订经济建设计划提供依据。

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

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分析研究论文(共5篇)

房地产价格影响因素分析研究论文(共5篇)

房地产价格影响因素分析研究论文(共5篇)第1篇:我国房地产价格的影响因素分析自1998年实施城镇住房制度改革以来,我国房地产市场取得突飞猛进的发展,房地产业在我国国民经济中占有举足轻重的地位,2016年房地产开发投资更是高达100847亿元,对GDP增长贡献率提升至78%。

这些对于提高人民生活水平、改善人民居住条件,推动城市化进程起到了极大地推动作用。

然而,房地产市场在促进经济发展的同时,也带来了诸多问题:高昂房价超出居民消费水平,“房奴”成为一大社会现象;房地产空置率迅速增长;房地产投资过度;一些城市房地产结构矛盾突出;高价房产易加大贫富差距等。

房价的过快上涨既波及社会的稳定又危害国民经济的健康发展,成为我国公众关注的焦点。

因此,研究影响房地产价格的因素并分析这些因素的影响程度,对于稳定我国房地产价格具有重要的意义。

一、理论模型由于传统的结构性模型不能明确给出变量之间的动态关系,而且当变量为非平稳时,会带来严重的伪回归问题。

因此,本文采用向量自回归模型对我国房地产价格的影响因素进行分析。

VAR模型是1980年由西姆斯最先提出,基于数据的统计性质,把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的向量自回归模型;VAR模型作为一种非结构性的模型,主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击,冲击的大小、正负及持续的时间。

VAR理论模型如下:Yt=A1Yt|1+…+ApYt|p+BXt+εt其中,Yt为k维内生变量向量,Xt是d维外生变量向量,矩阵A1,…,Ap为要被估计的系数矩阵,t为样本个数,P为滞后阶数,ε为k维冲击向量。

在VAR模型中,将房地产价格(P)作为被解释变量,将国内生产总值(GDP)、货币供应量(M2)、存款基准利率(BDR)、贷款基准利率(LOAN)、城镇居民可支配收入(INC)、居民消费价格指数(CPI)和商品房销售面积(SA)作为解释变量。

中国房地产价格的影响因素研究——基于空间计量的实证分析的开题报告

中国房地产价格的影响因素研究——基于空间计量的实证分析的开题报告

中国房地产价格的影响因素研究——基于空间计量的实证分析的开题报告研究背景及意义:中国房地产市场一直是一个备受关注的话题,其价格波动不仅会影响到经济发展,也会对社会稳定产生重要影响。

然而,目前仍存在许多争论和研究不足的问题,比如:房价波动是否由供求关系、基本面因素或其他因素所决定,不同城市之间房价的异质性是否存在,以及政策干预对房价的影响等等。

因此,探究中国房地产价格的影响因素,对于精细化调控、高效率投资以及深入理解中国经济社会的变化具有重要意义。

研究内容及方法:本研究将基于空间计量经济学的理论和方法,尝试寻找中国房地产价格形成的影响因素。

具体而言,在掌握了相关经济数据、房地产市场的基础信息和政策背景等方面的资料后,我们将可以构建一个空间计量模型来分析不同的因素如何影响房价。

例如,根据供需理论,房屋市场中供给量和需求量对房价的影响应该不同,因此我们将探究这两个方面的影响因素是否存在异质性和时空变化性;另一方面,根据经济基本面的影响理论,我们将研究劳动力市场、金融市场、产业结构等因素对房价的影响;同时,我们还将关注政策对房地产市场的影响,比如土地政策、财政政策、货币政策等与房价的关系等。

研究预期及创新点:本研究旨在探究中国房地产价格的影响因素,并希望从空间计量的角度来提供新的思路和方法。

预期有以下几个方面的创新点:1. 在方法上,本研究将采用空间计量经济学的理论和工具,尝试解决数据稀疏、多重共线性等现实问题,提高研究分析的精度和可靠性;2. 在理论上,本研究将借鉴供需理论、协同作用、空间外部性等经济学理论,探究不同因素对房价的作用机制,从而深入理解中国房地产市场的发展状况;3. 在实践上,本研究旨在为政府决策、房地产企业以及投资者提供科学的参考,咨询和预测相关的市场走势及政策制定。

参考文献:1. 郭君, 陈宗鸣, 许光辉. 中国房地产市场影响因素的实证研究——基于空间计量模型的探讨[J]. 城市规划, 2015, 39(1): 20-25.2. 杜兴宇, 刘巍, 张鹏飞. 基于MRIO的中国房地产与基建投资的空间关联性分析[J]. 经济地理, 2019, 39(5): 168-177.3. 宋凯, 贾伟. 我国省际房地产投资空间格局演化特征与政策实效性研究[J]. 经济地理, 2018, 38(7): 212-222.。

中国房地产价格影响因素分析

中国房地产价格影响因素分析
研究方法
本研究采用定量分析方法,利用多元线性回归模型对数据进行统计分析,以确定各因素对房地产价格 的影响程度。
02
房地产市场概述
房地产市场的定义和特点
定义:房地产市场是进行房地产买卖、 租赁、抵押等交易活动的场所,涵盖了 土地、房屋和与之相关的经济活动。
金融属性:房地产市场与金融市场密切 相关,涉及大量的资金流动和借贷。
加强市场监管
政府应加强对房地产市场的监管,防止市场出现 过度投机和违规行为。同时,应提高市场透明度 ,让消费者更好地了解市场情况。
促进城市群发展
政府应积极推动城市群的发展,通过优化城市规 划、加强基础设施建设等方式,提高城市间的互 联互通水平,从而促进房地产市场的健康发展。
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政策因素
土地政策
土地政策的调整会影响房地产市场的供求关系。例如,政府通过 减少土地供应来控制房价上涨。
贷款政策
贷款政策的变化会影响购房者的支付能力。例如,提高房贷利率会 增加购房者的负担,从而抑制对房产的需求和房价上涨。
限购限售政策
为了控制房价过快上涨,政府会采取限购和限售措施,这些政策会 直接影响房地产市场的供求关系。
实证结果和分析解释
结果
经过实证分析,发现国内生产总值、居民消费价格指数 、房地产投资、货币供应量等因素对房地产价格具有显 著影响。
分析解释
国内生产总值增长带动居民收入增加,从而提高房地产 需求,推动价格上涨;居民消费价格指数上升表明通货 膨胀压力加大,房地产作为保值增值的投资品需求增加 ,进而推高房价;房地产投资增加意味着市场供给增加 ,对房价产生一定影响;货币供应量增长可能导致通货 膨胀和资产泡沫,对房价产生一定影响。
06

对我国商品住房的价格进行计量实证分析

对我国商品住房的价格进行计量实证分析

对我国商品住房的价格进行计量实证分析一、价格趋势分析随着我国经济水平的提高以及人民收入的增加,住房价格也一直呈上涨趋势。

本篇报告将对我国商品住房的价格趋势进行实证分析。

首先,我们可以从国家统计局公布的数据中得出,从2000年至今,全国商品房销售价格指数增长幅度始终高于CPI,这说明在长期的时间跨度里,住房价格呈现出普遍上涨的趋势。

其次,我们发现,房价的上涨速度在近年来更加迅猛。

据国家统计局公布的2019年数据,全国新建商品房销售价格同比增长约10.3%。

而根据中原地产研究中心公布的数据,2019年1月至9月三季度,全国房价涨幅排名前十的城市中,最高涨幅已达到了42.5%。

因此,可以看出我国商品住房价格呈现持续上涨的趋势。

二、经济背景下的价格变动我国商品住房价格的快速上涨背后也可以找到一些经济上的原因。

首先,我国经济的快速发展以及人口的增长加速了城市化进程和移民规模,导致房地产市场供需关系的不断变化。

其次,金融政策的松弛也加速了住房价格的上涨。

最后,政策的调控也会对住房市场价格产生影响。

三、购房需求变化与价格的关系住房价格除了受到宏观经济环境的影响,也会受到购房需求变化的影响。

近年来,随着城市化进程的加快,购房需求逐渐增加,对住房价格带来更多压力。

而且,随着中产阶级收入水平的提高,人们对品质和舒适感的需求也越来越高,这也会对住房价格产生影响。

此外,政策的调控和外界因素如自然灾害等也会对购房需求产生影响,从而间接地影响住房价格。

四、供需关系分析商品住房市场的价格也与供需关系息息相关。

近年来,房地产企业进入市场竞争的程度越来越激烈,供给和需求可以在短时间内相互影响。

根据网易房产发布的数据,目前全国新建商品房住宅供应面积累计增长率为15.76%,而同期累计成交面积增长率为14.55%,成交面积增速低于供应增速,说明市场中存在供大于求的情况,这对住房价格产生了抑制作用。

五、地域价格差异分析我国的商品住房价格存在着明显的地域差异。

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

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。

影响房价变动的计量经济学分析

影响房价变动的计量经济学分析
献 都 在 某 个侧 面 揭 示 了 房 价 上 涨 的原 因 .但 是 或 多 或 少 缺 乏 严 格 微 观 理论 支 持 . 文 认 为 , 析 价 格 决 本 分
信贷 、税收 、土地供给等方面 出台 了一系列调控政 策, 但是房价增速仍 然维持在 比较 高的水平 上 , 中低
收 人 家 庭 的住 房 负 担 越 来 越 沉 重 ,在 房 地 产 上 所 累 积 的金 融 风 险 有 扩 大 的 趋 势 . 国 家 发 改 委 、 据 国家 统 计 局 调 查 显 示 ,0 9年 1月 ,0个 大 中城 市 房 屋 销 20 7 售 价 格 同 比上 涨 56 。而 到 l .% 2月 这 个 数 字 变 为 l.%. 据 < 0 7年 房 地 产 市 场 运 行 状 况 及 2 o 05 另 < 0 2 o 8年
型修 正 .
11 S模 型 修 正一 自相关 的 消 除 .. L 3
模型修正需要完成两个工作 , 第一步 , 处理 2 0 05 年的房价数据 ; 二步 , 第 消除 自 相关 , 引入误差项. 关于 2 0 0 5年 的数据处理 , 理论 上经常采用 两种 办法 . 一是剔 除误 差项 即把 2 0 年的数据从样本 中 05
关注的一个热点. 影响房地产价格波动 的因素大致可 分 为内生 因素 和外生 因素 . 内生 因素包括地价 、 建筑 成本 和经济发展带来 的社 会需求等 ,外生 因素包 括 利率 、 区位 因素 、 济政 策等 . 生 因素 一般是 通过 经 外 内 生 因素 的传 导 来 实 现对 房 地 产 价 格 波 动 的影 响.
变为 0 9 82 比原来有所改善 , 明修 正模型拟合 . 76 , 9 说 程度更 高 , — 统计值变为 1 7 8 3 DW . 2 2 ,接近 于 2 残 9 , 差项的 自相关现象 已经被完全消除 了 ,修正模 型从 精确度上 , 还是从 残差项 上 , 拟合质量较原来模 型有 很大提高 , 整体拟合得非常好. 由结果 可得商 品房平均价格 的但方程计量 经济 模型为 :

计量经济学论文-我国房价宏观影响因素的计量分析.

计量经济学论文-我国房价宏观影响因素的计量分析.

计量经济学课程论文我国房价宏观影响因素的计量分析[摘要]本文主要运用OLS法,采取截面数据对中国全社会的住宅价格进行宏观因素分析。

由此得出影响住宅价格最主要的因素,以解释中国房地产近年来的一些现象,并对国家制定宏观经济政策调节房地产市场的健康发展和房地产开发商的合理战略决策提出一些参考意见。

[关键词]多因素分析截面数据 OLS法一、引言住宅业是国民经济的基础性、先导性产业。

住宅既是生产和生活的必需品 , 同时也是一种资产或者说财富。

它是家庭消费中最重要、最特殊、最复杂、最敏感的商品。

可以说,世界上没有两片相同的树叶,也没有两间完全相同的住宅。

商品住宅基本上是一房一价,有许多因素影响其定价。

住宅的价格既关系到一般老百姓的生产和生活问题,也关系到一个城市发展潜力和竞争力,更关系到国家的金融稳定、宏观经济政策等。

定性和定量研究住宅价格的影响因素和住宅业的发展态势,可以为政府进行宏观调控提供依据,为消费者提供信息支持,为住宅开发企业项目运作时提供参考。

二、文献综述我对国内近年在各期刊上发表的关于房地产价格影响因素研究的文章进行了分析,并选择对同一问题的研究较具代表性的文章,提炼了他们的观点。

1. 姚先国、黄炜华进行了“地价与房价的关系”研究,他们认为地价与房价有关联,但并非线性关系,即使地价上涨,房价也并不一定随之上涨。

只有其他成本都呈刚性再无下降空间,而开发商已到了无利可图的地步,地价的上升才会全部反映到房价上,成为房价上涨的直接原因。

现有房价取决于居民有支付能力的需求,房价上涨主要是由于需求推动而非成本推动。

2.尚梅对“宏观经济因素对建筑产品价格的影响”进行了分析,认为如果建筑产品价格的时间序列与某宏观经济变量的时间序列密切相关,且这些经济变量的变化周期超前于建筑产品价格的变化周期,那么这些宏观经济变量就可能成为建筑产品价格变化的晴雨表。

所列举的对建筑产品价格水平具有影响的宏观经济变量有: 建筑业投资、失业率、工业品产出、人均国民收入、银行贷款利率等等。

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)

我国房地产价格波动率的影响因素及实证分析(一)【摘要】我国房地产价格不断上涨,其增长率远远超过收入增长率,而对房地产价格波动率的研究很少。

本文根据2004年各省相关横截面数据,运用人均可支配收入增长率、建筑成本增长率、空置率三因素对房地产价格增长率进行实证分析,并根据模型结论给出政策建议。

【关键词】房地产人均可支配收入空置率投机需求一、影响房地产价格波动率的主要因素房地产的价格根本上取决于供求关系,而房地产的供给、需求受价格之外诸多因素影响。

其中,生产成本是价格之外影响供给的主要因素,人均收入是价格之外影响需求的主要因素。

因此,理论上,房屋建筑成本、人均可支配收入影响房屋价格,其增长率必然影响房屋价格增长率。

这两个因素是分别从供给、需求角度考虑的,而空置率则综合供求状况进行分析。

1、房屋建筑成本增长率。

房屋建筑成本是房屋供给的反函数,在其他因素不变时,建筑成本增加,供给减少,导致房价上升,所以,房屋建筑成本增长率是房地产价格增长率的正函数。

在分析建筑成本对房价的影响时,不仅要考虑当期建筑成本,而且要考虑前期建筑成本。

因为房屋作为大件耐用消费品,从竣工到销售出去,往往需要一定时间。

主要有如下原因:①商品房价格昂贵,需要花费一个家庭多年的积蓄,因此在购买时消费者非常谨慎,需要长时间进行决策;②商品房是存在较大差异的商品,消费者有不同偏好,要寻找到自己喜欢的商品房是需要时间的;③商品房隐含的信息多。

为了达成交易,开发商需要时间开展营销活动,向消费者传递信息,消费者也要努力搜集信息,避免上当受骗。

因此,应考虑当期、前期房屋建筑成本增长率对房屋价格增长率的影响。

通常房屋空置一年以内为正常情况,所以本文只考虑前一年的建筑成本及其增长率。

另外,由于数据方面的原因,本文以商品房竣工造价替代建筑成本。

2、人均可支配收入增长率。

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,因此,人均可支配收入增长率是房地产价格增长率的正函数。

房地产价格影响因素分析报告

房地产价格影响因素分析报告

房地产价格影响因素分析报告内容摘要:本文就现阶段社会关注的热点问题——房地产价格,以计量经济学为工具,对房地产价格的影响因素做了具体的分析。

在分析过程中,建立了三种模型,并对其有效性做了全面的检验。

一、目标:通过对房地产价格影响因素的分析,能更好地掌握计量经济学的具体应用。

从模型的建立,回归分析,序列相关检验,到异方差检验及多重共线性检验等,最后选择出最佳的模型,即对房地产价格影响最相关的因素。

从而使我们更加熟练计量经济学的应用以及更熟练地掌握Eviews的操作。

二、参考文献:[1] 许春青.商品房价格的计量经济分析〔D〕.成都:2006.[2] 陈于.房地产价格影响因素及房地产发展建议〔D〕.北京:2007.[3] 肖元真,王虎林.我国发展廉租住房的环境分析和对策研究[J].学习与实践,2008 年第一期:113-118.[4] 肖晋,马弘.我国发展经济适用住房的政策取向与实施对策[J].学习与实践,2008 年第一期:107-112.[5] 牛凤瑞、李景国、尚教蔚等.中国房地产发展报告.社会科学文献出版社,2006.[6] 袁志发、周静芋.多元统计分析.北京:科学出版社,2006.[7] 鲜超.中国房地产发展现状分析.合作经济与科技,2007..[8] 赵国庆 .《计量经济学》中国人民大学出版社.三、样本变量的选取与模型设定房屋价格的影响因素很多,本模型只要考虑的因素有,房屋面积(S)、房屋的房龄(A)、房屋的卧室数目(DE)、社区质量(N)(1—4,1最好,4最差)、房屋的梳洗间数目(BA)、房屋有无中央空调(CA)(1 有,0 无)、有无花园或绿池(SP)(1 有,0 无)、整个房屋占地面积(Y)。

八种因素在楼盘最终定价种所起的作用显然不一样,一般来说房屋的卧室数目、梳洗间数目、有无中央空调等只是参考因素,而房屋面积、社区质量等才是房屋价格的根本决定因素。

对此,我选取了不同的解释变量,建立了三个模型。

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计量经济学实践报告:影响我国房地产价格因素的分析学生姓名:学号:学院:商学院专业: 国际贸易指导教师:摘要:房地产,一个与社会大众息息相关的名词,一个牵动许多购房者神经的名词。

眼下的房价无疑是最火热的焦点。

本文选取1991-2005年相关的数据,应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响我国房地产价格的各因素进行检验,并对其影响程度的大小进行定量分析,修正等一系列的工作,最后确定一个较好的拟合模型,进一步明确和完善相关的经济学知识。

以上过程都通过EVIEWS在计算机上实现。

最后,对所得的结果作了经济意义的分析,并提出一些相应政策建议。

关键词:房地产价格物价城镇居民收入建材价格一、问题的提出近几年来,房地产价格急剧上涨,使得房地产问题变得异常尖锐。

今年的经济工作会议和十七大以及年初的两会,对房地产行业的发展持有肯定的表述,房地产业在促进国民经济稳定健康增长,全面改善城乡居民居住状况发挥了巨大的作用,最近几年房地产发展的情况可以看得出来,城乡住宅的建筑量每年保持在13亿平方米,城镇是 5.5—6亿平方米,竣工量是很大的。

过去有厂房集中建房,商品房的比例不大,最近的比例很多,达到了80%。

人均住房面积大幅度的提升,1978年人均居住面积是2.6平方米左右,现在已经达到了27平方米/人均,这在世界上也是令人瞩目的。

人均住房面积的增长是伴随着人口快速增加提升的,房地产业发展给国民经济以及人民生活带来的积极影响,包括对GDP的贡献率,最高峰达到了5.2%,平均水平是4.5%。

我国房地产还是一个年轻产业,自从1990年国务院55号令对土地交易的法律承认开始,标志着我国房地产商品化的开始,到目前为止,已经有17年的发展历史了。

这15年来,我国房地产大体经历了三个阶段,就是说1990至1996年为一个阶段,这时的消费者对产品的要求不高,还仅仅只是提供一个居所,对劣质产品、市场需求不是太看重,但市场在起步,总的来说是卖方市场;第二个阶段是从1996年至2000年,随着1998年取消福利分房以后,房地产市场的购房主体发生了变化,集团购买基本退出市场,而个人消费成为主体,购房主体个人化已是一种不可逆转的趋势。

随着市场经济的快速发展,除国有、集体所有的房地产公司外,大量的中外合资、合作、独资、私营的房地产企业参与房地产的开发销售。

房地产市场开发主体的多元化和购房主体需求的多样化,房地产市场开始完全市场化。

第三阶段是在2000年以后,整个中国的房地产快速发展,我国地产市场进入到大规模的市场化开发阶段。

从2000年到2005年,我国度过了地产15年这场大戏中分量最重的五年,房地产进入以“ 新产品主义” 为开发导向。

2000年以后,整个中国的房地产快速发展,这时不仅要有理念,还要有文化,还要讲产品,是我国房地产发展最为迅速的时期。

二、经济理论陈述无论是以攫取高额利润还是以快速回笼资金为主要目标,厂商在为楼盘确定价格时通常需考虑三个因素:一是成本——地价、建安成本、税收及其他费用的总和。

二是竞争——市场供求总量、直接与间接竞争对手们的价格情况。

三是消费者——目标消费者能够接受何种价格。

三种因素在楼盘最终定价中所起的作用显然不一样,一般说来市场供求总量与竞争对手的价格只是参考,而成本与消费者则是决定价格策略的根本因素。

因此,我选取了建筑材料价格,城镇居民收入,城镇物价指数,城市人口四个因素作为解释变量。

一方面,资本市场发展为居民调整资产组合提供了条件,居民对持有储蓄存款的偏好降低;另一方面,随着物价水平上升,实际负利率情况越发严重,存款搬家,资金加速涌入资产市场。

三、计量经济模型的建立初定模型如下:12341234tY=c+a a a a e X X X X ++++Y 房地产价格(元/平方米);1X建筑材料价格(元/平方米);2X城镇居民收入(元);3X城镇物价指数(元);4X城市人口数(人)。

数据来源:《中国统计年鉴》四、模型的求解和检验利用Eviews 软件,采用以上数据对该模型进行OLS 回归,结果如下:Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 19/05/11 Time: 10:37 Sample: 1991 2005 Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1169.836 627.7959 1.863401 0.0920 X1-0.0933550.055677-1.6767190.1245年份 Y X1 X2 X3 X4 1991 786.1935 2551.736 1700.6 223.8 31203 1992 994.6555 1111.236 2026.6 238.1 32175 1993 1291.456 590.5998 2577.4 273.1 33173 1994 1408.639 2897.019 3496.2 339 34169 1995 1590.863 3532.471 4283 396.9 35174 1996 1806.399 3983.081 4838.9 429.9 37304 1997 1997.161 4071.181 5160.3 441.9 39449 1998 2062.569 3527.536 5425.1 438.4 41608 1999 2052.6 2966.057 5854.02 432.2 43748 2000 2111.617 2818.805 6280 434 45906 2001 2169.719 2674.264 6859.6 437 48064 2002 2250.177 2830.688 7702.8 433.5 50212 2003 2359.499 2906.16 8472.2 438.7 52376 2004 2778 3011.424 9421.6 455.8 54283 2005 3168 3154.9 10493 464 56212X2 0.313260 0.077921 4.020230 0.0024X3 2.403385 0.934518 2.571792 0.0278X4 -0.039938 0.022710 -1.758627 0.1091R-squared 0.980495 Mean dependent var 1921.837Adjusted R-squared 0.972693 S.D. dependent var 635.7395S.E. of regression 105.0550 Akaike info criterion 12.40805Sum squared resid 110365.5 Schwarz criterion 12.64406Log likelihood -88.06035 F-statistic 125.6720Durbin-Watson stat 1.038435 Prob(F-statistic) 0.000000从回归结果看出,拟合优度为0.980495,但X1,X4的系数为负,与经济意义不相符合,且T检验都未通过。

估计是因为变量间存在多重共线性或者是与被解释变量不存在线性关系。

异方差性的检验:White Heteroskedasticity Test:F-statistic 0.356962 Probability 0.910243Obs*R-squared 4.837052 Probability 0.774842Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 19/05/11 Time: 11:05Sample: 1991 2005Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 39155.14 362681.7 0.107960 0.9175X2 23.03432 197.8309 0.116434 0.9111X2^2 2.41E-05 0.002644 0.009128 0.9930X2*X3 -0.053937 0.483327 -0.111596 0.9148 X2*(X3-429.9)*D1 0.067095 0.890957 0.075306 0.9424X3 -347.2470 4002.351 -0.086761 0.9337X3^2 0.601534 7.534734 0.079835 0.9390 X3*(X3-429.9)*D1 -6.711134 119.1126 -0.056343 0.9569(X3-429.9)*D1 2824.749 48526.47 0.058210 0.9555(X3-429.9)*D1^2 -6.711134 119.1126 -0.056343 0.9569R-squared 0.322470 Mean dependent var 4384.127Adjusted R-squared -0.580903 S.D. dependent var 6432.758S.E. of regression 8088.161 Akaike info criterion 21.11790Sum squared resid 3.93E+08 Schwarz criterion 21.54273Log likelihood -149.3842 F-statistic 0.356962Durbin-Watson stat 3.477479 Prob(F-statistic) 0.910243从表中得到2R=0.322470,计算n2R=15*0.322470=4.83705,由怀特检验知,查卡方分布表,给定显著水平为0.05,自由度P=9时,临界值为16.9190,因为n 2R=4.83705<16.9190。

所以不能拒绝原假设,表明模型中随机误差项不存在异方差。

自相关检验: DW =1.637717查表可知:dl =0.946,du =1.543DW>du , 认为模型中不存在自相关。

综上,最终的模型为Yt = 2323 Yt =39.5874 +0.129986 + 2.424441 , t 1996 Yt= -5885.830814+0.129986 + 16.4403, t>1996X X X X ⨯⨯≤⎧⎪⎨⨯⨯⎪⎩Y —房地产价格,2X-是城镇居民收入;3X-是城镇物价指数由模型可知1996年以前 物价指数每增加1单位,房地产价格的增加额为2.424441元/平方米;在1996年后,物价指数每增加1单位,房地产价格的增加额为16.4403元/平方米,说明1996年后物价指数对房地产价格的影响成都明显加大。

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