计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析

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我国房地产价格影响因素的实证研究

我国房地产价格影响因素的实证研究

我国房地产价格影响因素的实证研究本文在房地产价格波动及其调控的理论分析基础上,建立了双弹性面板数据模型,选取了我国31个省市自治区2003年至2008年度影响我国房价的主要因素和数据,检验了影响我国房地产价格波动的主要宏观因素,并分析了各因素与房价之间的弹性。

实证研究结果表明:建筑成本、城镇居民可支配收入以及居民年末储蓄额等因素的增加会使房地产价格显著上涨;土地供给的增加会使房地产价格显著下降。

房地产是房产及其所占用的地产的总称,它在国民经济发展及人民生活中扮]着重要的角色。

在经济合作与发展组织划分的国民经济35个产业中,除政府服务业外,其余34个产业均与房地产业相关,而在我国40多个产业中,除废品及废料业外其余产业均与房地产业有着不同程度的关联[1](P40)。

房地产业的兴衰将不可避免地影响其他关联产业的发展。

2003年以来,我国房地产价格持续上涨,部分地区房价远远超过百姓的购买能力。

房价快速拉升已逐渐威胁到国家的金融安全及百姓生活水平的提高甚至社会的稳定。

一、文献回顾近年来,随着我国房价问题的日益凸显,学术界对影响房价的因素及调控政策对房价产生的效果展开了大讨论。

刘琳和刘洪玉探讨了地价与房价的关系,他们认为:从需求的角度来看,房价上涨导致了地价的提高;从供给角度来看,地价也将导致房价上涨。

地价与房价之间为线性正相关关系[2]。

周京奎认为房地产开发商的投机性预期、房地产市场中买卖双方的交易行为是房地产投机行为产生的主导因素,也是房地产价格及房地产泡沫形成的关键性因素之一[3]。

陈石清、黄蔚运用协整分析方法与误差纠正模型,考察了1991—2005年我国房地产价格与城市化水平之间的关系,实证研究发现,城市化水平的提高是我国房价上升的原因,二者之间存在一种长期稳定的正向变化关系[4]。

张蓓建立PanelData的模型,实证研究结果明确了居民可支配收入增加、人口增加等因素导致的住宅需求扩张是房价上涨的首要因素[5]。

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]。

中国住宅房地产价格影响因素实证分析

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

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。

我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究共3篇

我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究共3篇

我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究共3篇我国房地产价格变动特征及其影响因素的实证研究1随着我国经济的快速发展,房地产行业也得到了巨大的发展和支持。

然而,房地产价格的波动也成为社会关注的热点话题之一。

本文将探讨我国房地产价格的变动特征以及影响因素,通过实证研究来深入分析其内在原因。

一、房地产价格变动特征在近年来,我国房地产市场呈现出较为明显的价格波动特征。

从全国范围来看,2008年到2017年,房地产价格呈现出先上涨后回落的趋势,其中2008年至2014年期间房价持续上涨,2014年之后房价略有下降。

在地区范围上,一线城市的房价一直保持在相对较高的水平,而二线城市的房价则经历了中高速上涨的阶段,最近开始逐渐趋于平稳。

二、影响因素分析1、宏观经济政策因素宏观经济政策对房地产市场影响颇大。

例如,在2008年全球金融危机之后,国家出台了一系列刺激经济发展的政策,其中包括放松货币政策。

此时,大量流动性进入房地产市场,导致房价水平开始抬升。

而后,国家又出台了一系列房地产调控政策,包括限购、限价、贷款政策等,此时房价出现了一定程度的回落。

2、市场供需因素市场供求关系是影响房价波动的最主要因素之一。

当市场供大于求时,房价就会下降;当市场需求大于供给时,房价就会上涨。

近年来,房地产市场供求关系的改变主要得益于人口结构的转变、城镇化进程的加速以及房地产市场的进一步完善。

3、城市化进程因素随着城市化进程的加速,越来越多的人涌入城市寻找工作,导致了城市居民的需求量大幅增加,楼市供应量偏少,这也为楼市的上涨提供了基础条件。

随着国家一系列积极的城镇化政策的推行,城市化将会得到进一步的推动,因此,房地产市场也有望在此基础之上持续稳定增长。

三、结论通过实证研究和理论分析,发现我国房地产价格变动受到多种因素的影响,其中宏观政策、市场供需和城市化进程是主要因素。

因此,我们应该在总结房地产价格变动规律的同时充分考虑其影响因素,以更好地指导房地产市场经济运行,推动经济的持续稳定发展综上所述,我国房地产价格变动受制于多方面因素,包括宏观政策、市场供需、城市化进程等。

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。

我国城镇商品房销售的影响因素实证分析(计量经济学).

我国城镇商品房销售的影响因素实证分析(计量经济学).

计量经济学课程论文我国城镇商品房销售的影响因素实证分析学号:201401460005学院:工商管理学院专业:企业管理姓名:于杨我国城镇商品房销售面积的影响因素实证分析目录一、引言 (4)二、模型的设定 (6)2.1变量选取 (6)2.2模型数学形式的确定 (7)2.3计量经济学模型的设定 (8)2.4确定参数估计范围 (8)三、参数估计 (9)3.1经济意义检验 (9)3.2计量经济意义检验 (10)3.2.1多重共线性的检验 (10)3.2.2.序列相关性的检验 (12)3.3异方差性的检验与消除 (14)3.3.1图示法 (14)3.1.2怀特检验 (16)四、对策与建议 (17)4.1加强预警,确保房地产健康平稳 (17)4.2优化结构,加大住房供给力度 (17)4.3转变方式,实现房地产业可持续发展 (18)我国城镇商品房销售的影响因素实证分析摘要:改革开放以来,我国每6—7年构成一个经济循环周期。

1999年第四季度经济增长进入谷底,这标志着从1993年开始连续7年的一个完整的循环周期已经完成,从2001年开始,经济运行将进入一个新一轮的稳定增长期。

另据国务院发展研究中心的一份研究报告,我国未来20年的经济增长的基本走势是:“十五”期间GDP的增长率在7.0%~8.1%之间,2010—2020年,GDP增长率将降至5.5%~6.6%。

房地产发展与宏观经济的发展具有正相关性。

宏观经济的持续发展,将对房地产业发展提供强力的支撑,有利于放大房地产上游的生产要素供给总量,并拉动房地产的终端市场需求。

因此,未来几年内,宏观经济发展对房地产具有推动和拉动双重效应。

房地产行业作为我国国民经济的支柱产业,在工业化和城市化快速发展的带动下已经进入快速发展的阶段,商品房的销售与宏观经济保持高度正相关,具有明显的周期性。

通过本文研究可以得出:稳定的经济增长是商品房销售行业健康发展的重要因素。

稳定增加居民收入,增强居民消费信心,营造良好的市场环境,深化改革无疑不是促使商品房销售市场稳定健康发展的有效途径。

关于中国房价影响因素的实证分析

关于中国房价影响因素的实证分析

成都理工大学课程论文题目:关于中国房价的实证分析学院商学院_专业经济学班级 10级课程名称计量经济学学号_ 201008030310学生姓名屈彬指导教师高辉成绩2012.11目录一、引言 (3)二、文献综述 (4)(一)国外的研究 (4)(二)国内的研究 (4)(1)关于房价的影响因素 (4)(2)关于房价的政策措施方面 (5)三、变量选取与模型设定 (5)(一)被解释变量的选取 (5)(二)解释变量的选取 (5)四、数据的收集与模型的估计 (6)(一)数据的收集 (6)(二)参数估计 (7)(三)模型检验 (9)⑴经济意义检验 (9)⑵拟合优度和统计检验 (9)(3)计量经济学检验 (10)五、依赖于实证分析的结论 (15)六、对策建议 (16)七、参考文献 (17)关于中国房价的实证分析摘要:进入新世纪以来,我国房价持续不断的上涨,尤其是2008年以来房价更是成为很多中国人不能承受之重。

房价远远超出了一般工薪阶层经济承载能力,房价的持续上涨成为居民购房一大难题。

普遍认为土地财政政策和民间过度投机性投资是造成房价上涨的重要原因,本文对房价上涨的典型影响因素进行计量经济分析,通过Eviews软件建立计量经济模型,确定房价上涨的影响因素。

分析结果表明房价的上涨主要受城镇居民人均消费性支出和房价收入比两大因素的影响,其中房价收入比起到决定性作用,对房价的上涨具有重大影响,城镇居民人均消费性支的变动对房价的上涨也起到一定的作用。

关键字:房价收入比OLS 估计商品房房价一、引言改革开放以来,特别是1998年推行城镇住房制度改革以来,我国国民经济取得了飞速发展,住房消费占我国城镇居民消费的比重越来越高。

同时,随着城镇居民住房观念的重大转变,住房商品化新体制的基本确立,以及房地产产业投资的持续快速增长,使得以商品住宅为主的房地产业成为了国民经济的重要支柱产业。

经济发展越来越快,人民生活水平日益提高,也就开始有能力去尝试买房了,所以房产商才有利可图,但社会保障体制发育不健全,人们的社会生活有很大的不确定性,例如对养老的担忧,对通货贬值的担忧,对子女未来命运的担忧等等。

我国城市住房价格影响因素以及影响贡献度的实证分析

我国城市住房价格影响因素以及影响贡献度的实证分析
化 的一个重要 因素 ,并且通过改变市场预 期直接影响房价。
内容 摘 要 :本 文 通 过 建 立 住 房 价 格 影
影响居民的生活 ,成为社会 各界 关注 的焦 点 问题。 本文正是基于上述问题 ,对影响我国
响 因素 模 型 ,利 用 2 0 2 0 年 1 年 0 0— 0 9 0 间我 国 3 3个城 市 面板 数 据 来 实证 检 验 我 国住 房 价 格 高 涨 的 影 响 因 素 ,并 利 用 因素 贡 献 度 方 法衡 量 各 影 响 因素 对 房 价 的 影 响 程 度 .在 此 基 础 上 分 析 提 高 房 地 产调 控 政 策 有 效 性 、 实 现 住 房 价 格 平 稳 的 途 径 。 结 果 表 明 ,从 全 国
黄振宇 ( 0 借助 S D模型分析了 21 1) — 我 国土地 出让制度 、政府的 “ 招拍挂”制 度 和地 方政府 的逐利行 为对地价 的影响。 结果显示 ,土地 出让制度形成的政府垄断 供 地格局和 房地产税 费设
住房衔 接有漏洞 ,长期忽视夹心层 人群 ;
三是政府缺 乏提供保 障性住房 的动 力,保
林 博士 初春莉 博士 ( 、对外经济 贸易大 学国际经 济贸易 1 学院 北京 10 2 、中央财经大学经济 学院 北京 10 8 ) 00 9 2 001
究 ,结果表 明住房价格 的波动主要是需 求 变化 引起 的 ,主要影响 因素是收入和住房 使 用成本 。R j e P n & W…im C ui e g u a Wh ao 1 9 利 用住房需 求和供给模 e tn( 9 4)
对影响住房供给 、需求和收益的因素 ,如
财政制度 、土地供给 、收入 、利率 以及投
资投机行为等进行研究。

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。

计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析

计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析

计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析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。

影响房价因素实证分析

影响房价因素实证分析

影响房价因素实证分析摘要:影响房地产价格的因素很多,从根本上讲其影响因素在于房地产的供求关系。

本文从城镇人口变动的角度研究其对房地产价格变动的影响,运用全国平均数据和31个省市的分地区数据分别进行了实证分析,得出了房地产价格与城镇人口变动之间的内在规律性以及不同地区之间存在的差异性。

关键词:城镇人口,房地产价格,协整模型,面板数据一.引言近几年房地产价格的高速上涨成为人们最关注的经济问题之一。

1997-2006这十年来,商品房的销售金额平均的年增长速度达到30.74%,销售面积平均年增长速度为22.85%,价格平均每年上涨6.42%。

其中住宅的销售额平均年增长速度达到31.63%,销售面积平均每年增长23.17%,价格平均每年上涨6.86%。

如此高速的增长使得房地产这一行业对GDP 的贡献率也逐年增加,由1997年的20.9%上升至2006年的67.7%,成为带动经济增长的重要因素之一。

是什么带动房地产价格如此快速的增长?众说纷纭。

从宏观经济的角度讲,影响房价的因素有很多,国家的调控政策、国际经济环境、经济周期的轮回等,都会直接或间接影响到房价的涨跌,但是从根本上看,最后决定着中国房价涨跌的关键,仍是供给与需求的关系。

本文着力于需求层面分析导致房价上涨的人口因素。

中国住宅总量需求可归纳为两个方面:第一,现有城镇居民要求改善住房条件,包括旧宅拆迁;第二,城镇人口数量增加形成的住房需求,包括原有城镇居民其子女未来长大成人对住房的需求,以及外来流动人口对当地住房的需求。

中国每年高于 1.2%的人口出生率,如果按13亿人来算,每年增加的人口就达1600万之多。

同时,大量流动性人口涌进城市,我国城镇化水平保持长期的高速发展,1997年到2006年的10年中,我国城镇人口增加1.8257亿,平均每年增长4.46%;城镇化率从31.91%增加到43.9%,平均每年城镇化水平增加一个百分点,平均每年的城镇新增人口大约1826万人,这必将扩大对城镇住宅的需求量。

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

我国房价影响因素的实证分析摘要:近几年,飞速上涨的房价成了人们口中热议的话题。

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、房屋竣工面积和地区因素五方面入手.依据2009年31个省市的样本数据,利用计量经济学软件对房价影响因素进行回归分析,并采用逐步回归法进行回归估计。

研究结果表明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。

关键词:房价人均可支配收入房屋平均造价房屋销售面积房屋竣工面积地区因素一、引言:目前,我国房地产业的发展蒸蒸日上,这确实有利于我国经济的持续发展以及GDP的不断增加。

然而,如今商品住宅价格过高,已经成为广大市民以及政府高度关注的问题。

房价高,买房难,已是“无房”一族的一块心病。

众所周知,房价的居高不下且节节攀升,不仅导致了人民生活质量下降,更是社会上许多不和谐因素的根源。

中外学者们也一直很热衷于房价问题的探讨,厉以宁、商寅泉、曾培炎等等著名经济学家都做过相关研究。

乔志敏(2002)实证分析表明生产成本的波动对房地产价格的波动有较强作用;巨虹(2004)研究了持有成本和生产成本对商品住宅价格的影响;平新乔和陈敏彦(2004)对中国房地产业的投资、销售价格、土地价格和政府信贷作用的效果进行了实证分析;沈悦,刘洪玉(2004)采用混合样本回归和添加城市年度哑变量等方法,得出我国住宅市场不符合有效市场假说,房价可以部分被预测,我国房地产价格明显存在着城市的特殊影响和年度影响;段中东(2007)基于中国数据研究了房地产价格与通货膨胀产出的关系,房价与通胀产出之间存在正反馈作用机制。

本文根据内蒙财经的时维阔、张坤所做的《我国房价影响因素的实证分析》进一步研究了2009年我国房价影响因素,采用逐步回归法,添加了表示东中西部的地区虚拟变量,数据具有时效性。

文章结构现安排如下:第二部分变量假设,第三部分模型的设计与参数估计,第四部分实证结果,第五部分进一步研究方向二、变量假设:影响房价的因素很多。

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。

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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]。

沈悦、刘洪玉(2004)认为如果房地产价格的上涨只是投机造成,缺乏相应的经济基础支持,这种价格上涨会向市场发出错误的信号,造成房地产市场和经济的虚假繁荣[3]。

关于房地产市场的调控方式,梁云芳,高铁梅(2006)通过实证认为我国房地产市场只存在局部泡沫,通过利率来调控房地产市场,成效不大,但是信贷规模的变化对房地产投资有较大的影响[4]。

许经勇、马原(2005)认为应当把宏观调控的切入点放在直接调控房地产供求上。

稳定房地产价格的关键在于实现有效供求平衡[5]。

关于房地产市场的调控效果,聂学峰等(2005)运用相关分析、Granger因果关系检验和协整分析方法对我国货币政策影响房地产市场的效应与时滞进行实证分析,表明货币政策能够影响房地产投资和价格,货币供应量对房地产市场的影响比利率政策更为显著[6]。

李健飞等(2005)利用Johansen协整检验分析了银行信贷与房地产价格的长期关系和因果关系[7]。

对这一轮的房地产调控的效果,何艳(2006)认为:一是普通商品房供应增加,小户型房价上涨得到一定控制;二是投机行为得到抑制,外资炒房更为规范;三是信贷收紧,购房者更为谨慎;四是房地产开发企业囤地囤房受到抑制[8]。

杨玉珍、文林峰(2005)认为在金融政策方面,可以采取严控信贷政策的措施。

在土地政策方面可以实施最严格的土地控制政策[9]。

张琦(2006)认为我国房地产业的调控效果不尽如人意的原因有以下几点:决策层对市场判断有分歧;政策执行环节(管理机制)有问题;房价信息失真;宏观调控政策在综合应用中不协调、不规范[10]。

程建胜(2007)认为2003年以来,国家综合运用行政、财税、金融、土地等手段逐步加大了房地产宏观调控力度,但效果并不尽如人意,房价持续上涨、市场秩序混乱等问题依旧比较突出[11]。

从上述文献中可以看出,学者们对房地产市场的判断存在分歧,对房地产市场宏观调控的效果存在争议,本文对我国30个省份的有关资料进行进行理论与实证分析。

以期从中找出影响房地产价格的重要因素,并相应地提出解决措施。

根据一些专家、学者的研究及现实生活经验,我认为这些因素为:1、人均可支配收入人均可支配收入是居民购买力的体现,居民购买房屋一般是在其购买力达到一定水平后.因此分析、房价影响因素需要考虑人均可支配收入2、房屋平均造价,房地产行业属于成本投入比较大的行业.研究房价就必须考虑其单位成本,即房屋平均造价。

3、房屋销售面积,房屋销售面积是房地产市场需求的直观体现4、房屋竣工面积,房屋竣工面积是房地产市场供给的主要体现二、模型的建立(一)模型初步提出为全面反映我国房屋价格的现状,选择分地区的“商品房平均售价”为被解释变量.包括31个省、市、自治区和直辖市的商品房平均售价。

令解释变量“人均可支配收入”为X1.“房屋平均造价”为X2,“房屋销售面积”X3为,“房屋竣工面积”为X4。

从(2007年中国统计年鉴》收集到如下数据,见表1表1 2006年我国房屋价格及影响因素数据地区人均可支配收房屋平均造房屋销房屋竣商品房平均入价售面积工面积售价19977.52 2393 2607.62 4395.4 8280 天津14283.09 2327 1458.6 2723 4774 10304.56 1423 1817.94 9598.2 211110027.7 1350 791.64 3938.7 198810357.99 1120 1428.97 4222 181110369.61 1336 3006.61 10241.8 30739775.03 1201 974.91 3807.4 20109182.31 1230 1482.71 4104.1 219620667.9 3089 3025.4 4901.5 719614084.26 1502 6101.15 17056 359218265.1 1679 3544.96 14925 47749771.05 1235 2307.83 8371.3 232213753.28 1372 2021.69 5597.9 39949551.12 867 1777.19 6074.6 170812192.24 1279 4172.21 18680.6 25419810.26 1100 2409.33 18733.1 20129802.65 1608 2038.46 6871.2 255610504.67 1172 2021.61 8423.3 192816015.58 2142 5178.56 14886.1 4853 广西9898.75 914 1502.61 5373.7 21959395.13 1491 203.43 633.9 378711569.13 1415 2228.46 5622.5 22699350.11 948 4100.15 10933.6 22719116.61 943 880.95 2831.5 178010069.89 1413 1693.07 6218.2 23808941.08 1620 57.1 891.7 19769267.7 1587 1116.51 4373.8 24618920.59 957 515.48 1500.7 17809000.35 1311 119.69 650.6 19219177.26 1021 379.99 1141.5 2063 新疆8871.27 1076 892.4 4773.9 1858 建立线性回归模型为:Y= β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+U i(二)参数估计利用Eviews软件进行回归估计,结果见表2表2 Eviews回归结果分析Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/07/11 Time: 20:17Sample: 1 31C -2043.582 381.4455 -5.357468 0.0000X1 0.354723 0.061330 5.783840 0.0000X2 0.798252 0.370250 2.155982 0.0405X3 0.092868 0.149369 0.621738 0.5395R-squared 0.907951 Mean dependent var 2918.065 Adjusted R-squared 0.893790 S.D. dependent var 1594.208S.E. of regression 519.5504 Akaike info criterion 15.49049Sum squared resid 7018247. Schwarz criterion 15.72178Log likelihood -235.1027 F-statistic 64.11481 Durbin-Watson stat 2.188557 Prob(F-statistic) 0.000000根据表2数据.模型估计的结果为:y=-2043.528+0.354723x1+0.798252x2+0.092868x3-0.057003x4 (381.4455) (0.061330) (0.370257) (0.149396) (0.037343)t=(一5.357468)(5.783840) (2.155982) (O.621738) (一1.526448)R²=0.907951,F检验值df=64.1148(三)多重共线性的检验与修正该模型表明R =0.9079,R2=O.8937,可决系数较高F检验值=64.0655,大于F0.025(4,26)=2.74,明显显著。

但是当显著性水平a=0.1时t0.05(27)=1.703,x3、x4系数的t检验不显著,可能存在着多重共线性计算各解释变量的相关系数.得相关关系矩阵,结果见表3。

表3 解释变量的关系矩阵X1 X2 X3 X4 X1 1.000000 0.818220 0.548230 0.284944X2 0.818220 1.000000 0.281530 0.005798X3 0.548230 0.281530 1.000000 0.840287X4 0.284944 0.005798 0.840287 1.000000由解释变量的关系矩阵可以看出,有些变量之间的相关关系不明显。

进一步精确地研究该模型的多重共线性.需采用逐步回归的办法。

分别做Y对X1 X2 X3 X4 的一元回归,结果见表4。

表4 解释变量的一元回归变量x1 x2 x3 x4参数估计量0.4484 2.8270 0.1864 0.0288t统计量13.2779 9.3839 2.3397 0.5112 R²0.8587 0.7527 0.1588 0.0089Adjusted0.8539 0.7441 1.1298 -0.0252R-squared其中,加入x1的方程Adjusted R-squared 最大,以x1,为基础,顺次加入其他变量逐步回归,结果见表5比较得知,新加入X2的方程修正的可决系数=0.8874,改进最大,且各参数的t检验显著,选择保留x2再加入其他新变量逐步回归,结果见表6表6在x1 x2 基础上加入x4后的方程的修正可决系数明显增大,且当可决系数仅=O.1的时候,t0.05(27)=1.703使得各个参数的t检验都显著。

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