房地产价格波动论文2篇
房地产价格波动论文2篇.doc
房地产价格波动论文2篇第一篇一、实证分析1.数据分析为了考察房价与消费之间的关系，本部分首先对房价增长率与消费增长率作一个描述性统计，以直观地了解房价是否对消费产生财富效应。
笔者统计并计算了我国30个省市自治区在不同阶段的房价增长率和消费增长率，结果如表1所示。
其中时段1指2007年第2季度—2008年第3季度，时段2指2008年第4季度—2009年第4季度，时段3是2010年第1季度—2013年第3季度。
由上一部分的分析可知，时间段2实行的是拉动经济的房地产调控政策，而时间段1和时间段3实行的都是抑制房价的调控政策，但是从房价增长率的“平均值”来看，时间段3比时间段2增长了比较大的幅度，消费增长率的“平均值”也有类似的变化。
在房价增长率这一栏，除了“最小值”外，其他统计量随区间递增。
时间段3的“最大值”和“最小值”是这3个时间段里面最大和最小的，说明严厉的房地产调控政策下，一些省份的房价出现较大幅度下跌，同时一些省份出现大幅上涨。
而在消费增长率这一栏，除了“最大值”外，其他统计量都随区间递增。
因此，总体来看，房价与消费的变化似乎具有一致性，但二者的关系具体如何，需要通过实证进行检验。
2.模型构建与数据说明根据持久收入假说或生命周期理论，消费由收入和财富决定，同时考虑到居民的消费行为有一定惯性，因此本文构建模型如下：Cons=α+βCons(-1)+γI+ηH+δCPI+ε，其中Cons表示消费，Cons(-1)表示前一期的消费，以城镇居民消费性支出作为代理变量；I表示收入，用城镇居民可支配收入表示；H表示房地产价格，以商品房销售价格（由商品房销售面积和商品房销售额计算得到）表示。
商品房销售价格由于是月度数据，因此通过算术平均计算得到季度数据。
为了得到前期消费与当期消费的准确关系，引入环比CPI作为控制变量，同样通过算术平均计算得到季度数据。
为了克服时间跨度短、数据量少的问题，并考虑到数据可得性，本文收集了2007年第二季度—2012年第三季度全国各省、直辖市、自治区的数据（不包含西藏）。
房地产价格波动论文2篇
房地产价格波动论文2篇第一篇一、实证分析1.数据分析为了考察房价与消费之间的关系，本部分首先对房价增长率与消费增长率作一个描述性统计，以直观地了解房价是否对消费产生财富效应。
作者统计并计算了我国30个省市自治区在不同阶段的房价增长率和消费增长率，结果如表1所示。
其中时段1指2007年第2季度—2008年第3季度，时段2指2008年第4季度—2009年第4季度，时段3是2010年第1季度—2013年第3季度。
由上一部分的分析可知，时间段2实行的是拉动经济的房地产调控政策，而时间段1和时间段3实行的都是抑制房价的调控政策，但是从房价增长率的“平均值”来看，时间段3比时间段2增长了比较大的幅度，消费增长率的“平均值”也有类似的变化。
在房价增长率这个栏，除了“最小值”外，其他统计量随区间递增。
时间段3的“最大值”和“最小值”是这3个时间段里面最大和最小的，说明严厉的房地产调控政策下，一些省份的房价出现较大幅度下跌，同时一些省份出现大幅上涨。
而在消费增长率这个栏，除了“最大值”外，其他统计量都随区间递增。
所以，总体来看，房价与消费的变化似乎具有一致性，但二者的关系具体如何，需要通过实证实行检验。
2.模型构建与数据说明根据持久收入假说或生命周期理论，消费由收入和财富决定，同时考虑到居民的消费行为有一定惯性，所以本文构建模型如下：Cons=α+βCons(-1)+γI+ηH+δCPI+ε，其中Cons表示消费，Cons(-1)表示前一期的消费，以城镇居民消费性支出作为代理变量；I表示收入，用城镇居民可支配收入表示；H表示房地产价格，以商品房销售价格（由商品房销售面积和商品房销售额计算得到）表示。
商品房销售价格因为是月度数据，所以通过算术平均计算得到季度数据。
为了得到前期消费与当期消费的准确关系，引入环比CPI作为控制变量，同样通过算术平均计算得到季度数据。
为了克服时间跨度短、数据量少的问题，并考虑到数据可得性，本文收集了2007年第二季度—2012年第三季度全国各省、直辖市、自治区的数据（不包含西藏）。
关于房地产论文有关房地产论文有关房地产的论文：房地产价格上涨的原因、危害及对策
关于房地产论文有关房地产论文有关房地产的论文：房地产价格上涨的原因、危害及对策———基于武汉市房价上涨的分析近年来，我国房地产市场持续高速发展，作为国家支柱性产业之一，对国民经济的持续高速增长起到了重要作用。
但是，由于我国房地产市场发展相对不成熟，房地产投资过热、房价收入比过高、房价涨幅过快等问题逐渐暴露出来，不少城市出现了房价增长幅度与城市经济发展水平不相符合、与城市居民收入水平不相协调的现象。
从一方面来说，城市经济发展水平是房地产价格的“催化剂”；但是，从另一方面，房地产价格增长速度过快却会增加城市的生产、生活成本，阻碍城市经济的发展，降低城市的竞争力。
一、房价上涨的成因分析（一）供需不平衡。
房屋的供应和需求力量的相互作用对房价的变动起着主导作用，但是房价的供应和需求同一般的商品相比还有其特殊的地方，如每年新增房产的数量只占房地产市场总量很小的一部分，供应变化相对于其他许多商品较迟缓（从买地到销售需2-3年），因此，从短期看，房产的价格更多的取决于需求数量而不是供应数量。
伴随着全国楼市回暖的大趋势，素有火炉之城的武汉在房价上涨上也表现出相当火爆的势头。
而造成江城“房地产盛夏”的原因，从供需方面来看主要有两个：一是房地产开发商刻意营造“热销”氛围。
他们找来各种“房托儿”，进行疯狂购买，扰乱了正常购房者的理性思考，造成需求竞争激烈的假象，从而为房价的量价齐升起到了推波助澜的作用。
二是购房者通胀预期强烈，消费者心理规律导致广大住房需求者追涨势头强硬。
除开2010年2月，从2009年3月起，武汉楼市销量已连续11个月过万套。
进入4月，40家楼盘捱过了“两会”，在确定了政策方向后，加大了供应。
供给量增大，投资方仍热情不减，而刚性需求置业者则在做最后的挣扎。
抛开表面的繁荣发现，今年3月，支撑楼市销量绝大半集中在5000元/平方米左右及8000元/平方米以上的楼盘。
根据亿房网研究中心的数据，3月，全市商品房销量占比中，价格在5000-6000元/平方米左右的楼盘比例为28.18%，8000元/平方米以上的为24.06%。
《2024年我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》范文
《我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》篇一一、引言随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速，房地产市场一直是我国经济的重要组成部分。
然而，近年来我国房地产市场价格的波动性日益显现，对国民经济和社会的稳定发展带来了深远影响。
因此，对我国房地产价格波动形成机制及影响因素的研究具有重要的理论和实践意义。
本文将针对我国房地产价格波动的形成机制及影响因素进行深入探讨。
二、我国房地产价格波动形成机制1. 供需关系决定价格：房地产市场的价格主要由供需关系决定。
当需求大于供应时，房价上涨；反之，当供应大于需求时，房价下跌。
此外，政策调控、人口流动等因素也会对供需关系产生影响，从而影响房价。
2. 金融政策影响：金融政策是影响房地产价格的重要因素。
例如，贷款利率的调整、房贷政策的松紧等都会对购房者的购买力产生影响，进而影响房价。
3. 投资者行为：投资者对房地产市场的预期、投资偏好等行为也会对房价产生影响。
当投资者对房地产市场持乐观态度时，房价往往上涨；反之，当投资者持悲观态度时，房价可能下跌。
三、我国房地产价格波动的影响因素1. 经济因素：包括国内生产总值、人均可支配收入、经济增长率等经济指标的变化都会对房地产市场产生影响。
例如，经济增长率较高时，人们对房地产的需求增加，推动房价上涨。
2. 政策因素：政策调控是影响房地产价格的重要因素。
例如，限购、限贷、土地供应等政策都会对房价产生影响。
此外，利率、税收等政策也会对房地产市场产生影响。
3. 社会因素：人口结构、城镇化进程、就业状况等社会因素也会对房价产生影响。
例如，人口流入较多的城市，房价往往较高。
4. 国际因素：国际经济形势、货币政策等国际因素也会对我国房地产市场产生影响。
例如，全球经济形势好转时，国外资本流入我国房地产市场，推动房价上涨。
四、我国房地产价格波动的现状与问题近年来，我国房地产市场价格波动性较大，部分城市房价上涨过快，引发了社会各界对房地产市场的关注和担忧。
房地产方面的毕业论文(新版多篇)
房地产方面的毕业论文（新版多篇）房地产论文篇一房地产业产业关联度高，前向和后向带动力强，自1998年住房商品化以来，我国房地产业快速发展，对扩大内需，拉动相关产业发展，增加就业，促进国民经济发展做出了重要贡献，逐渐成为国民经济中的支柱性产业。
与此同时，房地产业运行发展的核心元素，房地产价格也快速上涨，部分地区出现房价过高，上涨过快，涨幅过大的现象，不断上涨的房价引出“房地产泡沫”的议题。
与房地产价格过快上涨共同被关注的另一议题是房地产价格泡沫可能导致的金融风险。
一、研究背景二、房地产金融风险（一）信用风险信用风险是银行面临的主要风险，是指由于借款人（企业和个人）由于主观或客观的原因而丧失偿债能力或偿a债意愿而出现违约，使银行不能按时足额收回贷款本息而面临损失的可能性。
按照违约原因的不同可分为被动违约和主动违约。
被动违约通常是指由于支付能力导致的违约。
借款人具有还款意愿，但是由于财务状况出现困难，导致支付能力不足从而被迫违约。
主动违约与借款人的财务状况，支付能力没有太大关系，而与还款意愿密切相关。
主要指借款人出于自身利益的考虑，在具有偿还能力的情况下，主观上不愿意偿还而选择违约。
（二）市场风险银行机构面临的与房地产有关的市场风险主要是指由于作为抵押物而持有的银行资产，由于房地产价格变化引起抵押物价值变化而导致的风险。
住房抵押贷款普遍被视为一种安全性较高的信贷资产，因而大多数银行都比较热衷于发放这类贷款。
但是作为抵押物的房地产价值的下降也可能使银行不能足额收回贷款。
一般而言，银行发放的抵押贷款额不会是房地产价值的全部，而是房地产价值的一部分，如70%，80%。
这意味着，一旦房地产价格下跌导致抵押物价值下降超过20%或30%，银行持有的抵押房产就存在“抵押不足”而导致贷款损失的风险。
同时，作为银行资产的抵押房产价值下降，也会直接使银行的资产负债表恶化，引发其他相关风险。
（三）操作风险房地产贷款操作风险是指由于银行自身违规操作，管理不当等原因而导致损失的风险。
我国房地产价格攀升论文(全文)
我国房地产价格攀升论文[[ 一、我国房地产价格攀升的现状从1998年到20XX年,我国国内生产总值由84402.3亿元增长到209406.8亿元,扣除物价因素,年均增长9.2%;同期我国的城市化率由33.35%提高到43.9%,每年约增加1.3个百分点。
从居民购买力来看,1998代写论文年到20XX年,城镇居民人均可支配收入由5425.1元增加到11759.5元,按可比价计算,年均增长8.9%。
但是收入的增长速度,不足于支撑目前日益高涨的房价,房价的过快上涨引起了越来越多的短期炒作行为。
特别是、、南京、杭州、宁波等房价上涨较快的城市,国内的民间资金以及国际游资纷纷进入房地产市场。
而投机的大量存在又反过来推动了房价的继续上扬,形成了投机与房价上涨相互推动的恶性循环。
20XX年8月8日ZGRM银行公布的二季度ZG货币政策执行报告认为:今年以来,ZG住房需求持续旺盛,虽然房地产开发投资加快增长,但供需关系仍趋紧张,房地产价格又出现了加快上涨的势头,部分城市的房地产价格涨幅依旧较高。
报告指出,上半年,全国房地产开发投资完成额9887亿元,同比增长28.5%,增速比去年同期提高4.3个百分点,高于同期固定资产投资的增速2.6个百分点。
其中,商品住房完成投资增长30.8%,占开发投资总量的70.3%,较20XX年同期提高1.2个百分点,房屋竣工增速低于房屋销售增速,住宅空置面积有所下降。
上半年,商品房销售面积2.8亿平方米,同比增长21.5%;房屋竣工面积1.5亿平方米,同比增长11.1%。
房屋销售价格涨幅有所回升,部分城市房价涨幅较高。
6月份,70个城市房屋销售价格同比上涨7.1%,涨幅比上月高0.7个百分点。
其中,深圳、等城市上涨较快。
深圳已连续17个月同比涨幅超过10%,其中20XX年6月份达15.9%;已连续14个月同比涨幅超过8%,其中6月份达9.5%。
我国平均房地产价格持续上涨。
房地产价格的持续快速上涨,已经成为我国经济运行中的突出问题,也成为影响整个国民经济持续、快速、健康进展的一个不稳定因素。
房地产市场论文房屋价格上涨论文
房地产市场论文房屋价格上涨论文我国房价上涨动因初探及建议摘要：我国的房地产市场是伴随着政府停止住房实物分配的政策逐步推行，在20世纪90年代真正形成的。
从这十几年房地产价格走势看，房价确实呈现持续上涨的态势。
文章从需求和供给的角度分析了我国房价上涨的原因并对怎样抑制当前过高的房价给出了一些建议。
关键词：需求；供给结构；成本；建议导致房价疯涨的原因是多方面的，除了房地产市场的不规范炒作和老百姓普遍存在“居者有其房”的心理以外，价格竞争毕竟是市场最核心的机制，因此我们可以从微观经济学的角度来分析这个现象。
一、房价持续上涨的原因（一）市场需求过度旺盛目前，用于自住的购房者大体分为四类：一是城市建设中形成的拆迁户，他们是被动刚性需求房子被拆了，必须得买新房，尽管部分人要背上沉重的房贷并严重的影响生活质量。
二是城市、农村中一部分比较富有的人，他们原先有住房，现在在良好收入的支撑下具有强烈的换房需求他们要求更新环境更好、面积更大的房子。
三是随着我国经济的发展，大量的外资进入我国，这些外商有购买办公楼、住房的需求。
或是由于地理位置等的原因，一些港、澳、台同胞在内地购买住房加剧了需求。
四是结婚购房的年轻人，我国的传统习惯结婚需要新房，且要求有独立的房屋，使他们也有着强烈的购房需求。
首先，从潜在需求来看，加快城市化进程是我国进入21世纪后的重要任务之一。
城市化进程的加快，导致大量的流动人口涌入城市。
其次，从有效需求测算，不断提高的居民收入水平和银行贷款的低利率环境为城市居民改善住房提供了有利时机，原有城市人口存在改善住房条件的需求。
最后，由于消费者的消费心理作怪导致对住房需求的上升。
一是居者有其屋的屋被普遍理解为自有产权房，美国老太太和我国老太太的住房故事一度盛传于大街小巷，促进了住房消费观念、消费模式的快速转变。
二是盲目攀比，大学生毕业3年5年，不论有无实力都纷纷买房，而且要大居室的，家里凑银行贷，甘愿成为房奴的不在少数。
房地产价格攀升论文
房地产价格攀升论文随着我国在经济上的快速发展，房地产行业逐渐成为了一个重要的经济支柱。
但是，这个行业长期以来都存在着“房价过高”的问题，尤其是在一线城市。
本文将探讨房地产价格攀升的原因，并分析其对社会和经济的影响。
一、房地产价格攀升的原因1.土地价格上涨房地产是建立在土地之上的，所以土地价格的上涨是导致房价攀升的一个重要因素。
随着城市规模的扩大和人口增加，土地变得越来越稀缺，使得土地的价格不断上升。
而土地供应受到城市规划、政府出让、土地用途、地质条件等多重因素的影响，导致供应量十分有限，从而推动了房价的上涨。
2.建筑成本上涨建筑成本上涨，也是导致房价上涨的一个因素。
建筑材料和人工成本的上升是造成建筑成本上涨的主要原因。
特别是近年来，随着环保和节能的要求日益严苛，更多的绿色建筑材料被采用，而这些材料价格相对较高，建筑人工成本也不断上涨，使得房屋建设成本不断升高，进而推高了房价。
3.投资需求由于房地产业具有较高的投资价值，许多资本都涌入到了房地产市场中，推动了房地产价格的逐步上升。
许多投资者以房产作为长期或短期的投资目标，希望通过投资房地产来获得高额的收益。
特别是在楼市上涨的趋势下，房价的上升也会吸引更多的投资者涌入市场。
二、房地产价格攀升对社会和经济的影响1.消费需求受压由于房价高昂，不少人的购房需求受到了极大的压力，使得很多年轻人难以承受购房成本而被迫租房；同时，购房者也会因为支付过高的房价而缩减日常消费开支，导致消费需求减弱。
2.贫富差距加大房价的上涨也导致了社会贫富差距的不断扩大。
一方面，房价高昂使得许多年轻人难以承受购房成本而缩减日常消费开支；另一方面，房产价格的攀升也使得房产投资者们获得了大量的财富，增加了财富的集中度，加剧了财富差距，从而影响了社会的稳定性。
3.增加企业开支房价上涨也使得企业面临着增加的租金成本，特别是对于中小企业来说，租金成本增加会直接影响企业的生存和发展，加重了企业的生产成本和经营压力。
《2024年我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》范文
《我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》篇一一、引言随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速，房地产市场一直是我国经济的重要组成部分。
然而，房地产价格的波动也引起了社会各界的广泛关注。
为了深入理解我国房地产价格波动形成机制及影响因素，本文将基于国内外文献综述，对房地产价格波动形成机制进行理论分析，并通过实证研究的方法，分析影响因素及其作用机理。
二、理论分析（一）房地产价格波动形成机制房地产价格波动主要受到供需关系、政策调控、市场心理等多方面因素的影响。
在市场经济中，房地产价格的波动主要由市场供求关系决定。
当需求大于供应时，房价上涨；反之，房价下跌。
然而，政府的政策调控如土地供应、房地产税收、信贷政策等也会对房地产价格产生重要影响。
此外，市场参与者的预期和心理因素也会对房地产价格产生影响。
（二）我国房地产价格波动特点我国房地产价格波动具有周期性、区域性、政策敏感性等特点。
周期性是指房地产价格在一段时间内呈现上涨和下跌的循环；区域性是指不同地区的房地产价格波动存在差异；政策敏感性是指政府政策对房地产价格的影响显著。
三、影响因素实证研究（一）供需因素供需关系是影响房地产价格的主要因素。
通过实证研究，我们发现，人口增长、城市化和经济发展等因素会推动房地产需求增长，而土地供应、房地产开发成本和政策调控等因素则会影响房地产供应。
当需求超过供应时，房价上涨；反之，房价下跌。
（二）政策因素政策因素对房地产价格的影响显著。
政府通过调整土地供应、调整房地产税收政策、调整信贷政策等手段来调控房地产市场。
实证研究表明，政策调整会对房地产价格产生短期和长期的影响。
（三）市场心理因素市场参与者的心理预期和信心对房地产价格也有重要影响。
当市场信心较强时，投资者和购房者对房地产市场的预期较为乐观，推动房价上涨；反之，市场信心较弱时，房价可能下跌。
四、结论与建议（一）结论通过对我国房地产价格波动形成机制及影响因素的实证研究，我们发现，供需关系、政策调控和市场心理等因素共同影响着房地产价格的波动。
《2024年我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》范文
《我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》篇一一、引言近年来，我国房地产市场呈现出前所未有的发展态势，不仅在经济增长中占据重要地位，更是关乎民生福祉。
然而，房地产价格的波动成为了社会各界关注的焦点。
本文将对我国房地产价格波动形成机制进行深入研究，并探讨其影响因素，以期为相关政策制定和房地产市场调控提供理论支持。
二、房地产价格波动形成机制房地产价格波动形成机制主要涉及供需关系、政策调控、市场预期等多方面因素。
在市场经济条件下，房地产价格主要由市场供求关系决定。
当需求旺盛，供给不足时，房价上涨；反之，当供给过剩，需求不足时，房价则可能下跌。
此外，政策调控对房地产价格的影响也不容忽视。
例如，限购、限贷等政策措施会直接影响房地产市场的供需平衡，进而影响房价。
三、影响因素分析1. 经济因素经济因素是影响房地产价格波动的主要因素之一。
经济增长、通货膨胀、利率变动等经济因素都会对房地产价格产生影响。
例如，经济增长带来的居民收入提高会推动房地产需求增长，从而带动房价上涨。
此外，通货膨胀会导致货币贬值，投资者为保值增值，可能会将资金投向房地产市场，进而影响房价。
2. 政策因素政策因素对房地产价格的影响尤为显著。
政府通过调整土地供应、调整房地产税收政策、调整房地产市场调控政策等手段，可以直接影响房地产市场的供需关系，进而影响房价。
例如，土地供应紧张会导致房价上涨，而房产税的征收则可能对房价产生抑制作用。
3. 社会因素社会因素也会对房地产价格产生影响。
人口结构、城市化进程、区域发展等因素都会影响房地产市场的需求和供给。
例如，人口流入较多的城市，房地产需求旺盛，房价相对较高。
此外，区域发展规划和基础设施建设也会吸引投资者和购房者，推动房价上涨。
四、结论与建议通过对我国房地产价格波动形成机制及影响因素的分析，我们可以得出以下结论：1. 房地产价格波动受多种因素影响，包括供需关系、政策调控、市场预期、经济因素、政策因素和社会因素等。
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。
房地产价格波动影响因素论文
房地产价格波动影响因素论文摘要：本文的回归方程可以用来预测我国房地产价格的变动趋势，政府宏观调控部门、房地产相关管理部门和房地产消费需求的居民等提供分析依据，尽快制定和完善相应的政策和对策，让我国房地产业健康有序地发展。
关键词：房地产价格；多元线性回归；影响因素一、引言近几年来，快速繁荣发展的房地产业已成为我国的支柱产业，虽然随着土地供给有限，居民收入的不断增加，房地产价格增长成了必然的趋势，但是中国的房地产价格的上涨速度和幅度远远超过了居民可支配收入增长的速度，根据中国统计局数据计算：1998年至2006年，以现价计算的中国城镇居民人均可支配收入平均增长10.2%，而现价住宅销售额的增长却达到32.6%。
过高的房价不仅成为大多数居民的主要经济负担，也直接影响到国民经济的健康发展，文章通过对一些影响房地产价格宏观因素的相关数据进行实证研究来得出一个定量结论提供参考，并对我国房地产市场的宏观调控提出政策建议。
二、多元回归模型因子选取及分析（一）模型因子的选取本文研究的样本为2000—2011年季度数据，1997年开始实行住房改革，这之前房屋价格还没有完全市场化，不宜用时间序列数据作为本模型的实验数据。
本文数据主要来源于《中经专网（教育版）》、《房地产动态》。
影响房地产业发展的主导因素是住房制度、信贷政策和土地使用权出让制度等宏观因素，因此也较难进行量化研究和分析。
故本文选取8个政策变量与房地产价格建立模型，采用软件excel和eviews对数据进行分析。
（二）初步多元线性回归模型分析仅凭定性分析，难以确定哪个宏观因素对我国房地产价格具有决定性的影响，也不好评判同时选取这些因素作为自变量和房地产价格指数建立模型是否合适，如果不合适，应该如何取舍。
下面进行初步多元回归分析，根据数据显示结果来进行判断。
如表1所示，回归模型的线性关系是显著的（significancef=3.48745e—42α=0.05）。
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。
《2024年我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》范文
《我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》篇一一、引言近年来，我国房地产市场经历了一波波价格波动，无论是城市的中心还是乡村的边缘，房地产市场的发展均吸引了广泛的关注。
房价的起伏牵动着数亿家庭的资产安全和国民经济的发展，研究其价格波动的形成机制和影响因素变得至关重要。
本文将从多角度、多方面，系统而全面地解析这一经济现象，以促进房地产市场健康发展。
二、我国房地产价格波动形成机制我国房地产价格波动的形成机制主要涉及供需关系、政策调控、市场心理预期等多方面因素。
首先，供需关系是决定房地产价格波动的基础。
当需求大于供应时，房价上涨；反之，供应过剩则会导致房价下跌。
此外，房地产市场的供需还受到土地政策、住房政策、城市规划等政策调控的影响。
其次，政策调控对房地产价格波动的影响显著。
政府的土地供应政策、房地产市场调控政策、货币政策等都会对房地产价格产生影响。
例如，土地供应量的增减会直接影响房地产项目的开发成本和房价；房地产调控政策的调整会影响市场的供需关系和市场预期。
最后，市场心理预期也是影响房地产价格波动的重要因素。
投资者的信心、市场氛围、社会经济发展趋势等都会影响人们对房地产市场的预期，从而影响房价。
三、我国房地产价格波动的影响因素我国房地产价格波动的影响因素众多，主要包括经济因素、社会因素、政策因素等。
经济因素方面，经济增长、居民收入水平、利率水平等都会影响房地产价格。
经济增长和居民收入水平的提高会推动购房需求增加，从而推高房价；而利率水平的变动则直接影响购房者的贷款成本，进而影响购房需求和房价。
社会因素方面，人口结构、城市化进程、区域发展等都会对房地产价格产生影响。
人口增长和城市化进程的加快会推动住房需求的增加，从而推高房价；而区域发展不均衡则可能导致不同地区房价的差异。
政策因素方面，土地政策、住房政策、货币政策等都是影响房地产价格的重要因素。
如前所述，这些政策会通过影响供需关系、市场心理预期等途径影响房价。
房地产市场的价格波动与
房地产市场的价格波动与房地产市场的价格波动与经济发展近年来，房地产市场的价格波动成为全球经济发展的焦点之一。
随着经济发展的不断推进，房地产市场的价格波动对经济稳定以及社会福利产生了重大影响。
本文将探讨房地产市场价格波动与经济发展之间的关系，分析其原因及可能的解决方案。
一、房地产市场价格波动的影响房地产市场价格波动对经济发展具有深远的影响。
首先，房地产市场的价格波动会对消费者购买力造成直接影响。
当房价上涨时，购房成本提高，消费者需承担更多的负担，从而减少其他消费支出，抑制了经济的消费需求。
反之，当房价下跌时，消费者将面临负债过重的风险，也会限制其消费能力，导致经济增长乏力。
其次，房地产市场价格波动对金融体系稳定构成挑战。
房地产市场的发展需要大量的资金投入，而房价波动会导致银行的不良贷款风险加大，进而对金融机构的运营稳定性产生不利影响。
特别是在房地产市场泡沫破裂时，金融风险会迅速蔓延，甚至引发金融危机，对整个经济体系造成严重影响。
最后，房地产市场价格波动还会对社会稳定产生影响。
高房价使得住房成为一种奢侈品，给中低收入群体造成压力，加重社会贫富差距，导致社会矛盾和不稳定因素增加。
同时，房地产市场价格波动也会引发土地开发、建筑工程等行业的景气度波动，进而影响社会就业情况。
二、房地产市场价格波动的原因房地产市场价格波动的原因较为复杂。
首先，供需关系的变化是价格波动的重要原因之一。
当需求大于供应时，房价上涨；当供应大于需求时，房价下跌。
其次，货币政策的调控也会对房价波动产生影响。
当货币政策过松时，资金的供应增加，会刺激房地产市场，推动房价上涨；当货币政策过紧时，资金的供应减少，房价则会下跌。
此外，宏观经济环境的变化、土地供应限制以及政府调控政策等因素也会对房地产市场的价格波动产生重要影响。
三、房地产市场价格波动的解决方案要解决房地产市场价格波动带来的问题，需要采取综合举措。
首先，应加强土地规划和供应，确保房地产市场供应能够满足需求。
房地产市场中的价格波动与调控
房地产市场中的价格波动与调控近年来，房地产市场的价格波动一直备受关注。
随着中国经济的快速发展，房地产市场的价格波动对于经济社会稳定至关重要。
本文将重点探讨房地产市场的价格波动原因以及相关的调控措施。
一、价格波动原因1.供需关系：房地产市场的价格波动与供求关系密切相关。
当需求高于供给时，房价上涨；相反，当供给过剩时，房价下跌。
人口增长、城市化进程加速以及经济发展水平提升，均会增加对住房的需求，从而推动房价上涨。
2.投资投机行为：部分投资者把房地产作为投资工具，通过炒房来获取高额利润。
这种投机行为会导致市场上追求短期收益的投资者增加，从而推高了房价。
一旦市场出现变化，投资者会纷纷撤离，引发价格下跌。
3.金融政策：货币政策的宽松与紧缩直接影响到房地产市场的价格。
一方面，宽松的货币政策会降低购房成本，激发购房需求，推动房价上涨；另一方面，紧缩的货币政策会增加购房负担，减少购房需求，导致房价下跌。
二、调控措施1.限购政策：限购政策是指通过限制购房人的购房数量、购房资金来源等方式来抑制房价过快上涨。
限购政策在中国的一些大中城市被广泛应用，通过控制炒房投机行为，起到了一定的抑制房价上涨的效果。
2.限贷政策：限贷政策是指银行对购房者的贷款条件进行限制，从而减少购房者的购房能力，抑制房价过快上涨。
通过提高首付比例、严格审查购房者的收入和信用状况等方式来控制贷款规模，限制购房者的购房需求，达到调控房价的目的。
3.土地供应调控：房地产市场的价格波动与土地供应也密切相关。
在土地供应紧张的情况下，房地产开发商的成本上升，从而推高了房价。
政府可以通过增加土地供应、提高土地出让价格等手段来控制土地市场，进而影响房价的波动。
4.租赁市场发展：发展租赁市场是缓解房地产市场价格波动的有效途径。
通过建设租赁住房、完善租赁市场的法律法规等手段，吸引投资者进行住房租赁，改变人们只“买房不租房”的观念，从而减少购房需求，缓解供求矛盾，稳定房价。
《2024年我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》范文
《我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》篇一一、引言随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速推进，房地产市场逐渐成为国民经济的重要支柱产业。
然而，近年来我国房地产市场价格波动较大，引起了社会各界的广泛关注。
因此，研究我国房地产价格波动形成机制及影响因素，对于促进房地产市场的健康发展、维护社会稳定具有重要意义。
二、我国房地产价格波动形成机制房地产价格波动是指房地产市场中房价的涨跌变化。
其形成机制主要受到市场供求关系、政策调控、经济周期等因素的影响。
1. 市场供求关系市场供求关系是影响房地产价格波动的主要因素。
当需求大于供应时，房价上涨；当供应大于需求时，房价下跌。
而需求和供应的变化受到多种因素的影响，如人口增长、城市规划、土地供应等。
2. 政策调控政策调控对房地产价格波动具有重要影响。
政府通过调整土地政策、房地产税收政策、信贷政策等手段来调控房地产市场，从而影响房价的涨跌。
例如，土地供应紧张时，政府通过调整土地出让政策来平衡市场供求关系；房地产税收政策调整可以影响购房成本和投资回报率，从而影响房价。
3. 经济周期经济周期也是影响房地产价格波动的重要因素。
在经济繁荣期，房价上涨；在经济衰退期，房价下跌。
这是因为经济周期会影响人们的收入水平和投资信心，从而影响房地产市场的需求和供应。
三、影响因素分析除了上述形成机制外，房地产价格波动还受到以下因素的影响：1. 地理位置地理位置是影响房地产价格的重要因素。
不同地区的房价受到当地经济、文化、人口等因素的影响，存在较大的差异。
例如，一线城市的房价普遍高于二线、三线城市。
2. 人口结构人口结构对房地产价格也有重要影响。
人口增长和老龄化等因素会导致住房需求的增加，从而推动房价上涨。
而人口流失则可能导致房价下跌。
3. 金融市场金融市场对房地产价格的影响也不可忽视。
房地产市场与金融市场密切相关，房地产市场的发展需要金融市场的支持。
例如，信贷政策的调整会影响购房者的贷款成本和还款能力，从而影响房价。
房地产价格持续快速上涨论文
房地产价格持续快速上涨论文随着中国经济的不断增长和城市化进程的不断推进，房地产市场在过去几年中呈现出了持续快速上涨的趋势。
本文拟探讨房地产价格上涨的原因、影响以及解决办法等问题，以期对当前中国的房地产市场局势能够有更为全面的认识。
一、房价上涨的原因1、土地成本提高。
城市化进程的加速，孕育了土地的稀缺性，进而导致了土地价格的飙升。
市场在手握优质土地资源的开发商的垄断下，也就需要支付更高昂的开发成本和流通成本，这样也就推高了最终的房价。
2、市场主体行为变化。
房地产市场无疑是一个收益丰厚的行业，自然吸引着越来越多的投资者进入。
在这个过程中，这些市场主体通过各种手段来追逐更多的营利机会，如炒房、恶意囤积等行为。
这些行为往往导致了供应的缩小，进而推高了价格。
3、货币政策导向。
随着利率不断下调和货币宽松政策的出台，房地产成为了一种较为理想的投资方式，也就吸引了更多的资金流入该领域。
而这些不断流入的资金也进一步推升了房价。
二、房价上涨的影响1、对于居民来说。
房价的上涨显然会对居民的附加负担。
据调查，目前大约有70%的收入家庭花费都用于了住房方面，过高的购房压力不但导致了许多人的生活负担，同时大量的金钱也被倾注到了住房方面，间接压缩了消费。
2、对于经济发展来说。
房地产市场与人们的日常生活息息相关，对于经济的发展也有很大的影响。
房价上涨会引起社会资本规模和流向变化，使得更多的社会资源投入到支撑房地产市场，这样cidess发展其他产业的资金也就会受到影响。
而且过高的房地产价格还会导致企业趋向过度扩张，进而产生越来越多的同质化产品，导致市场竞争加剧，不利于经济发展。
三、解决房价上涨问题的办法1、加快土地供应。
针对土地供应稀缺的问题，政府可以加快土地供应的速度，加大土地储备量，通过公开竞拍等方式提高市场准入难度，进而推动房价回归到适度的范畴。
2、加强财税政策的调整。
财税政策的调整可以起到一定的规范市场的作用，如对炒房者进行高额罚款等方式来遏制恶意囤积等不稳定因素，引导资金流入实体经济等领域，以促进消费增长。
经济学论文-房地产价格上涨的原因、危害及对策
房地产价格上涨的原因、危害及对策摘要：房地产价格过快上涨的主要是由供求关系、宽松的货币政策和通胀预期、房地产开发成本上升、房地产投机炒作等原因引起的。
过快上涨的房价使普通百娃无力承受，而进入了“蜗居”时代，导致现阶段住房矛盾比较突出，在一定程度上影响了社会的和谐发展。
同时房地产价格过快上涨容易出现房地产行业的泡沫．增加金融风险，不利于中国经济良性、持续的发展。
在了解房地产价格过快上涨的原因、危害的基础上，提出了一些建议性的调控对策。
关键词：房地产；价格；上涨；供求平衡；调控；Abstract:Real estate prices rising too fast mainly by supply and demand relations, easy monetary policy and inflation expectations, the rise in the cost of real estate development, real estate speculation and speculation causes. The average house price hikes in the Eva unable to bear, and into the "humble abode" era, leading to present housing is more prominent contradiction, to a certain extent, affected the development of harmonious society. At the same time, the real estate price hikes in the real estate industry is easy to appear the foam. Increase the financial risk, is not conducive to China's economic benign and sustainable development. To understand the real estate price hikes in the basis of reason, harm, and put forward some Suggestions of control policy.Key words:Real estate; Prices; Rise; Supply and demand balance; Regulation;中图分类号: F290．30 文献标识码: A1 房地产价格的认知房地产市场是一个非常复杂的市场，房地产商品具有一般商品所不具有的极其复杂的特征，这些属性和特征使得房地产的价格决定较一般商品或资产更为复杂。
未来房地产市场的价格波动分析与
未来房地产市场的价格波动分析与展望未来房地产市场的价格波动分析与展望随着社会的不断发展和经济的进一步繁荣，房地产市场在我国的经济中起到了举足轻重的作用。
然而，随着时间的推移，房地产市场的价格波动也使得人们对其发展趋势充满了疑虑。
本文将对未来房地产市场的价格波动进行分析，并对其进行展望。
一、当前房地产市场的价格波动情况当前，我国房地产市场的价格波动存在一定的不稳定性。
一方面，由于供需关系的变化和市场调控政策的干预，房价在不同城市和地区之间出现了明显的差异。
另一方面，随着国民经济的发展和人民生活水平的提高，人们对于房地产的需求不断增加，从而推动了房价的上涨。
然而，当前房地产市场价格波动背后存在一些挑战和风险。
首先，房价过高可能导致市场泡沫的形成，一旦泡沫破裂，将带来较大的经济风险。
其次，房价的上涨也给中低收入家庭带来了较大的压力，不利于社会的公平与稳定。
二、未来房地产市场的价格波动分析未来房地产市场的价格波动受多种因素的综合影响。
首先，经济发展水平是影响房价波动的关键因素之一。
当经济处于高速发展阶段时，人们对房地产的需求将会大幅增加，从而推动房价上涨；而当经济增速放缓时，房地产市场可能出现调整。
其次，政府政策也会对房地产市场价格波动产生重要影响。
政府在调控房地产市场时，会采取一系列的宏观调控措施，比如限购、限贷等手段，以防止市场出现过热现象。
这些政策的实施将直接影响到房价的波动情况。
此外，房地产市场的投资属性也是导致价格波动的因素之一。
由于房地产具有相对稳定的价值保值和增值特性，因此在投资者眼中，房地产被视为一种相对可靠的投资方式，从而引发投资热潮，推高房价。
三、未来房地产市场价格波动的展望对于未来房地产市场的价格波动，我们需要保持清醒的认识。
首先，房地产市场价格无论涨跌，都应该以市场供需关系为基础，避免过度调控和市场泡沫的形成。
政府需要继续加强对房地产市场的监管，调整政策，维护市场的稳定与健康。
其次，我们应该加强对房地产市场的风险意识，防范潜在风险的发生。
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房地产价格波动论文2篇第一篇一、实证分析1.数据分析为了考察房价与消费之间的关系，本部分首先对房价增长率与消费增长率作一个描述性统计，以直观地了解房价是否对消费产生财富效应。
作者统计并计算了我国30个省市自治区在不同阶段的房价增长率和消费增长率，结果如表1所示。
其中时段1指2007年第2季度—2008年第3季度，时段2指2008年第4季度—2009年第4季度，时段3是2010年第1季度—2013年第3季度。
由上一部分的分析可知，时间段2实行的是拉动经济的房地产调控政策，而时间段1和时间段3实行的都是抑制房价的调控政策，但是从房价增长率的“平均值”来看，时间段3比时间段2增长了比较大的幅度，消费增长率的“平均值”也有类似的变化。
在房价增长率这个栏，除了“最小值”外，其他统计量随区间递增。
时间段3的“最大值”和“最小值”是这3个时间段里面最大和最小的，说明严厉的房地产调控政策下，一些省份的房价出现较大幅度下跌，同时一些省份出现大幅上涨。
而在消费增长率这个栏，除了“最大值”外，其他统计量都随区间递增。
所以，总体来看，房价与消费的变化似乎具有一致性，但二者的关系具体如何，需要通过实证实行检验。
2.模型构建与数据说明根据持久收入假说或生命周期理论，消费由收入和财富决定，同时考虑到居民的消费行为有一定惯性，所以本文构建模型如下：Cons=α+βCons(-1)+γI+ηH+δCPI+ε，其中Cons表示消费，Cons(-1)表示前一期的消费，以城镇居民消费性支出作为代理变量；I表示收入，用城镇居民可支配收入表示；H表示房地产价格，以商品房销售价格（由商品房销售面积和商品房销售额计算得到）表示。
商品房销售价格因为是月度数据，所以通过算术平均计算得到季度数据。
为了得到前期消费与当期消费的准确关系，引入环比CPI作为控制变量，同样通过算术平均计算得到季度数据。
为了克服时间跨度短、数据量少的问题，并考虑到数据可得性，本文收集了2007年第二季度—2012年第三季度全国各省、直辖市、自治区的数据（不包含西藏）。
城镇居民消费性支出和城镇居民可支配收入数据来源于国研网统计数据库，商品房销售数据来源于中宏产业数据库，CPI数据来源于中经网统计数据库。
为了消除异方差性，对各变量取对数，得到的基本模型如下。
3.平稳性检验面板模型在实行回归分析之前要实行单位根检验，否则可能出现伪回归问题。
采用ADF—fisher法对各变量实行平稳性分析，由表2可知，各序列均为平稳序列，所以能够直接建立回归模型。
二、实证结果本文分3个时间段建立回归模型，以考察房价波动对消费的动态影响。
三个时间段分别为：2007年第2季度—2008年第3季度，2008年第4季度—2009年第4季度，2010年第1季度—2013年第3季度。
考虑到影响消费的因素众多，所以模型误差项可能存有异方差和序列相关，而广义矩估计（GMM）不需要知道随机误差项的准确分布信息，因而所得到的参数估计量将比其他参数估计方法更有效。
但为了增加说服力，表3同时列出了GMM模型和固定效应模型（FEM）①的估计结果，以便实行对比。
GMM模型的Sargan检验结果表明拒绝原假设，即模型工具变量的选择是有效的，各解释变量对消费的联合作用显著。
从GMM和FEM的估计结果能够看到，除了第三期房价系数的正负值不一致外，其余变量在各期的系数符号均一致，但是第三期的房价系数均没有通过显著性检验。
基于GMM模型的普遍适用性，本文更倾向于用该方法得到的估计结果。
比较各个时间段模型的回归结果，能够看到收入对消费的影响一直都是比较大的，但是在时间段3，即2010年以来，居民收入对消费的影响有了一个比较大的降幅。
房价对消费的影响，在时间段1是显著为负的，说明房价上涨对消费产生了抑制效应。
在时间段2，即实施拉动经济的房地产政策时期，房价上涨对消费的影响显著为正，在保持收入、前期消费和CPI不变的情况下，房价每增长1%，消费平均增长0.28%。
到了时间段3，房价系数虽然没有通过显著性检验，但是也为负，说明这个时期房价上涨不存有财富效应。
三、计量结果分析与政策建议本文实证检验了2007年第2季度以来，房价变动对消费的影响。
房地产调控政策的目标主要是保持房地产市场稳定健康发展、促动消费。
但是从实证的结果来看，刺激消费的目标并没有实现，即使在存有财富效应的时间段2，房价上涨对消费的拉动作用也非常有限。
2003年，中央政府就开始采取措施抑制房地产市场的过热发展，但同年8月，中央又出台文件②，提出对符合条件的房地产开发企业和房地产项目要继续增大信贷支持力度。
两份意见相左的文件相继出台，无疑削弱了抑制措施的效果。
这个矛盾心态实际上在很多地方政府中都存有，他们以房地产业作为拉动经济发展的支柱产业，导致房价一直维持在高位。
总的来说，在2007年第2季度到2008年第3季度期间，房价上涨的预算约束效应和替代效应超过了其他效应，所以房价上涨对消费的影响是负的。
金融危机期间，政府出台了一系列的房地产调控政策。
其中，宽松的货币政策扩大了房地产开发企业的资金来源，进而促动房地产市场的供给。
因为住房支出是消费性支出的组成部分，居民购买住房又会引致诸如装修等方面的支出，所以在2008年第4季度到2009年第4季度期间，房价的快速上涨对消费产生了正的影响，但应该看到在增加的消费支出中，一部分是由住房支出构成，其他消费支出的增长是十分有限的。
进入2010年，国家增大了房地产的调控力度，随着政策的收紧，银行总体信贷规模在缩小，影响到房地产市场的供给。
而二套房贷政策的执行，也在一定水准上抑制了投机需求。
从房价的描述性统计中能够看到，房价总体上仍然在快速增长，但是一些房价较高的省市，如北京、上海、广东、海南、天津，房价增长率都在平均值以下，分别为4.74%、0.7%、12.95%、-15.36%、14.36%；而一些房价增长率较高的省市，房价基本尚在合理范围内，如江西、河北、山西、山东、湖南，房价增长率达到75.59%、36.74%、36.42%、33.05%、32.12%，但房价分别只有4693.4元、4455.99元、3895.42元、4747.3元、4125.1元（2013年第三季度数据）。
所以房价调控政策的效果对于房价高企的省市来说是较为显著的。
但是实证结果表明房价对消费不存有财富效应，甚至可能存有抑制效应。
从实证结果中能够看到，收入对消费的影响在下降，这是因为当前物价过快增长，而居民收入没有同比例增长，这强化了居民的储蓄动机，削弱了消费意愿。
（2）带*号表示在5%的显著性水平下，变量没有通过检验。
当前国内经济处于转型时期，城市化速度持续加快，未来楼市仍会存有大量刚性需求，这些需求的存有将会带来较大的预算约束效应和替代效应，从而房价上涨的财富效应难以实现。
所以应增大中低价位、中小套型普通商品房的供给，这就要求在土地审批环节要适当增加这类住房的土地供应，相对应减少高档房的土地供应。
此外，为保证中低收入群体的居住需求，必须增大保障房建设力度，同时防止这些保障房被非中低收入群体非法占有。
拓宽居民的投资渠道，健全房地产金融体系，也是抑制投机行为的重要举措，同时可尝试学习西方国家的住房增值贷款。
最后，房地产政策应保持一定的连贯性，并实施到位，过于频繁的调控政策不利于居民形成稳定的预期，对未来房价的走向也难以把握，从而不利于信心效应的发挥。
第二篇1房价决定因素模型建立鉴于上文分析,我国房地产市场的预期是一种理性预期与非理性预期共存的混合预期模式,我们能够借鉴行为金融学中的噪声交易者模型来辅助分析房地产市场.噪声交易者模型是DelongJB、ShleiferA、SummersLH和Waldman在1990年提出的(简称DSSW模型),模型中存有两类投资者：一类是理性交易者R(RationalArbitrager),另一类是噪声交易者N(NoiseTrader).因为市场中存有虚假或误判的信息(即噪声),使噪声交易者的行为具有随机性和不可预测性,但他们也可能因承担自己创造的风险而赚取比理性投资更高的回报.当然,DSSW模型是基于证券市场建立的,与房地产市场的实际情况不一定吻合,所以作者在此对原模型实行一些修正和完善,使之更加符合房地产市场的特点6-7.1.1模型假设假设一：假设市场上两类交易者的数量之和为Z,其中理性套利者R和噪声交易者N所占比例分别为u和1−u,两类参与者中每个个体购买房地产的数量分别为Rq和Nq.噪声交易者主要根据经济基本面、房价的历史动量以及市场中存有的噪声信息来对风险资产实行定价.假设二：假设市场中有两种资产可供选择：一种是无风险资产,它按照固定的收益率rt支付红利,这种资产的供给有完全弹性,能够随时被创造出来;另一种是风险资产,不具备完全弹性,供给数量在一定时期内是固定的.其中,这里的无风险资产代表的是储蓄,风险资产代表的是房地产产品,并且市场参与者只对这两种资产实行投资.假设三：假设投资者的生命周期分为两个阶段—–年轻时期和年老时期.在年轻时期,市场参与者提供劳动获得报酬,取得初始财富,并对两种资产实行组合投资;在年老时期,市场参与者将资产卖出,获得回报,实行消费.假设四：假设两类参与者具有相同的风险偏好,他们的效用函数都是恒常绝对风险规避函数,其中绝对风险厌恶系数为γ.1.2效用函数构建由假设条件,作者将市场参与者的生命周期简化成两个时期—–年轻时期和年老时期.首先,在年轻时期,市场参与者提供劳动,获得报酬Wi,以单价Pt购买房地产商品的数量iq,而剩余的收入则实行储蓄Si,其中,i表示两类投资者,则投资约束方程能够表示为。
到了年老时期,房地产价格会随之变化,市场参与者期望以单价t1,eP+将其房地产商品卖给年轻一代,收取回报,实行消费.则消费约束方程能够表示为。
1.3市场均衡价格求解由(4)式能够看出,因为两类不同的投资者获取信息和处理方式的差异,其对房地产价格的预期t1,eP+必然也不相同,所以每类投资者为了实现效用最大化所实行的投资决策也是有差异的.首先,对于理性套利者R,他们会充分有效地利用所有可得的信息来形成一个无系统性偏误的预期,但是并不意味着与客观实际完全一致,实际中总存有一些不可避免的随机干扰,所以,理性套利者的预期价格能够表示。
2房价波动因素实证分析2.1实证模型建立(10)式是由理性套利者和噪声交易者这两类市场参与者共同决定的房地产均衡价格,但是该表达式过于复杂,不能够直观表达出各变量之间的相互关系.为了便于实证分析房地产价格的驱动因素,能够将(10)式转化成以下形式2.2数据及指标说明作者选择全国35个大中城市(北京、天津、上海、重庆、石家庄、太原、呼和浩特、沈阳、大连、长春、哈尔滨、南京、杭州、宁波、合肥、福州、厦门、南昌、济南、青岛、郑州、武汉、长沙、广州、深圳、南宁、海口、成都、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐)2002~2012年的房地产市场数据作为研究对象.其中,tP和tQ采用的是某个城市第t期商品房平均销售价格和商品房销售面积,这两组数据均来自于2003~2013年度中国房地产统计年鉴.因为商品房市场基本上都存有于各地区的城镇之中,所以交易者数量Z采用的是该城市的年末城镇人口数量作为替代,其数据来源于各城市的统计年鉴及年度统计公报.利率tr数据来源于中国人民银行人民币贷款五年期基准利率.这几组数据都经过以2001年为基期的不变价格指数实行调整,使其转化成可比的真实经济变量.因为理性预期者能够准确预期房价的走势,所以他们对下一期房价增长率的预期能够利用理性预期测算公式计算出来;而噪声交易者因为对房地产信息掌握不完全,他们在很大水准上会根据价格的历史变化趋势形成对未来的预期,对下一期房价增长率的预测也会产生一定的偏差,所以噪声交易者的房价增长率预期测算公式能够表示为：,这里我们假设噪声交易者只考虑前两期的情形8.2.3平稳性检验为了避免序列不平稳而造成的“伪回归”问题,首先需对数据实行单位根检验.面板数据单位根检验方法有很多,能够使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher、PP-Fisher这5种方法实行检验.为了增强结果的稳健性以提升结论的可信度,作者采用两种最具代表性的检验方法实行检验—–相同单位根检验方法LLC和不同单位根检验方法ADF-Fisher,检验结果见表1,所有变量在10%的显著性水平下均是平稳的,符合文中实证分析模型的建模要求.2.4格兰杰因果检验由前文理论分析可知,参与者的预期与房价的波动相互影响,为验证理论分析的结论,作者对预期和房价作格兰杰因果检验.作者采用EViews8.0,选择Panelcausality中的Stackedtest(commoncoefficient)检验方法对预期和房价实行因果检验,其中假设所有截面(即35个城市)的影响系数是相同的,检验结果见表2.由表2的检验结果可知,一方面,在5%的显著性水平下,滞后1期或2期时,理性预期与房价之间互为格兰杰因果关系,这就很好地说明了理性预期者能够根据市场上房价的变化以及政府出台的一系列政策对下一期的房价做出准确判断,而他们的预期也影响了日后房价的变化;另一方面,在5%的显著性水平下,滞后1期或2期时,噪声交易者预期是房价的格兰杰原因,而房价不是噪声交易者预期的格兰杰原因,这就表明这个类参与者虽然没有能够准确预期房价的变化,但是他们的预期对房价的波动产生了一定的影响.2.5实证结果及分析在面板数据模型实行估计前,先利用Hausman检验来确定模型的形式,检验结果表明,在1%的显著性水平下,拒绝随机影响模型,接受固定影响模型,所以,理应采用固定效应模型实行估计.因为作者选择35个大中城市的数据作为研究对象,各城市间的房价存有较大差别,为了克服异方差,在GLS权重中选择Cross-sectionweight实行加权,其模型最终估计结果见表3.从表3估计结果可知,一方面,模型的拟合优度值为0.793,并且在5%的显著性水平下,除了利率r不能通过检验外,其余各变量的t值均能通过显著性检验,由此说明模型及各相关变量对房价具有解释水平;另一方面,从解释变量的系数来看,RE对房价存有负向效应,而NE对房价存有正向效应,这说明理性预期能够对房价上涨产生抑制作用,而噪声交易者预期则会进一步推动房价上升.市场交易者数量Z和房地产市场交易数量Q的系数为正数,这也很好地说明了房价与房地产市场需求存有正相关关系,而利率r的系数表明金融机构的贷款利率升高能够在一定水准上抑制房价的上涨.3结论与建议作者基于行为金融学中的噪声交易模型,建立了包含理性预期和噪声交易者预期的房价决定模型,并对35个大中城市的面板数据实行实证分析,得出如下结论：(1)从理论分析部分可知,现阶段我国房地产市场参与者的预期是一种理性预期与非理性预期共存的混合预期模式;(2)从建模分析中能够看出,房价是由房地产市场参与者预期、参与者数量、房地产交易量以及金融机构贷款利率共同决定;(3)从实证部分可知,理性预期和噪声交易者预期都会对房价产生影响,理性预期能够在一定水准上减缓价格波动，而噪声交易者预期则会进一步推动房价的上涨.针对以上主要结论,作者给出如下政策建议：首先,政府应建立房价调控的长效机制,保证政策的稳定性、连续性和有效性,避免政策的大起大落,给予市场主体信心;其次,政府应完善房地产市场信息公开制度,增强信息的即时性、完整性和准确性,减少市场中信息分布不对称现象,使市场主体充分了解市场,从而形成理性预期;最后,政府应对投资者行为实行规范,并发挥主管部门、新闻媒体等机构的作用,对市场上的投机行为和投机心理加以准确引导,提升市场主体行为的理性水准。