住宅价格波动影响因素模型分析
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。
住房价格波动影响因素分析与调控研究
住房价格波动影响因素分析与调控研究住房价格波动影响因素分析与调控研究一、引言住房是人们基本的居住需求，住房价格的波动对于个人和整个社会都有重要影响。
过去几十年里，住房市场一直是各国经济发展的焦点之一。
因此，研究住房价格波动的影响因素以及有效的调控方法是至关重要的，可以帮助政府和市场参与者更好地理解和应对住房市场的变化。
二、住房价格波动的背景和特征住房价格波动是由多种因素共同作用而形成的，其中供求关系是最主要的影响因素之一。
住房市场供求关系受到人口结构、经济发展、土地资源等因素的影响。
当市场需求大于供应时，住房价格上涨；当市场供应大于需求时，住房价格下跌。
此外，住房价格波动还受到宏观经济政策、金融政策以及市场预期等因素的影响。
三、住房价格波动的主要影响因素分析1. 人口因素：人口规模和人口结构是影响住房价格波动的重要因素。
随着城市化进程的推进，人口向城市集聚，住房需求增加，从而带动住房价格上涨。
此外，人口结构的变化也会对住房价格产生影响，例如年轻人口的增加会引发对小户型住房的需求上升，导致该类型住房的价格上涨。
2. 土地资源与供给：土地资源是住房市场的有限要素，供应不足会限制住房供应的增加。
政府的土地政策、土地供给的限制以及土地使用效率等因素会对住房供应产生直接影响。
土地供给的不足会导致住房价格上涨，反之则会导致住房价格下跌。
3. 经济发展与收入水平：国民经济的发展水平和人民收入水平是决定住房价格的重要因素之一。
经济发展水平的快速增长会带动人民收入增加，从而增加了人们对住房的购买力，推动住房价格上涨。
相反，经济的下滑和人民收入的减少则会导致住房价格下跌。
4. 金融环境与利率水平：金融环境对住房价格的影响主要体现在利率水平上。
低利率环境下，借款购房成本下降，购房需求增加，推动住房价格上涨。
相反，高利率环境会抑制购房需求，从而导致住房价格下跌。
5. 政府政策与调控措施：政府的宏观经济政策、土地政策、金融政策以及住房调控政策等都对住房价格产生直接影响。
房地产市场价格波动的影响因素与模型
房地产市场价格波动的影响因素与模型房地产市场作为一个重要的经济领域，其价格波动对整个经济体系影响深远。
本文旨在探讨房地产市场价格波动的影响因素及其模型。
通过对相关研究和数据的分析，深入剖析房地产市场价格波动的原因，为决策者和市场参与者提供参考依据。
一、宏观经济因素的影响1.经济周期经济周期对房地产市场价格波动起着重要作用。
在经济增长周期，购买力提升，需求增加，房地产价格上涨；而在经济衰退周期，购买力下降，需求减少，房地产价格下跌。
2.利率水平利率水平是决定购房负担力的重要因素，低利率会刺激购房需求，使得房地产价格上涨；相反，高利率会抑制购房需求，促使房地产价格下跌。
3.人口因素人口总量及其结构变化对房地产市场价格波动有显著影响。
人口增长与流动会引起供求关系的变化，从而对房价形成上升或下跌的压力。
二、供求关系因素的影响1.供应量房地产市场供应量的变化直接影响房价。
供应不足会使得房价上涨，而供应过剩会导致房价下跌。
2.需求量需求量的变化也是决定房地产市场价格波动的一个关键因素。
需求增加会推动房价上涨，而需求减少会导致房价下跌。
三、政策因素的影响1.宏观调控政策政府的宏观调控政策对房地产市场价格波动起着重要作用。
例如，收紧货币政策和调控措施可以抑制房价过快上涨，而宽松政策则可刺激房价上涨。
2.土地政策土地供应量和政府对土地市场的调控也会影响房地产市场价格波动。
土地供应减少和政府限制会使得房价上涨；土地供应增加和政府鼓励会致使房价下跌。
模型应用1.回归模型通过建立回归模型，可以 quantitatively 研究不同因素对房地产市场价格波动的影响。
通过拟合大量的实证数据，可以分析各个影响因素的权重和作用机制。
2.供求模型供求模型以供需关系为核心，可以从整体上分析市场价格波动。
通过建立供需平衡方程，可以预测不同供求情况下的房价变化。
3.市场行为模型市场行为模型基于理性预期和参与者行为分析，试图解释市场价格波动的内在机制。
房地产市场波动因素分析及预警模型的研究
房地产市场波动因素分析及预警模型的研究房地产市场吸引着无数人的关注，其波动也牵动着整个经济体系的发展。
房地产市场的波动因素多种多样，包括宏观经济政策、市场需求、房企运作模式等。
本文将对房地产市场波动因素进行分析，并探讨如何建立预警模型。
一、宏观经济政策宏观经济政策对于房地产市场的波动影响极大。
例如近年来各地出台的房地产限购政策，曾经短时间内引发了房价的一波暴涨。
而随着政策的调整，市场需求的变化，房价又开始回落。
此外，货币政策也是影响房地产市场波动的重要因素。
紧缩货币政策会导致资金成本上升，导致房地产融资成本上升，市场行情也会因此受到影响。
二、市场需求市场需求是房地产市场波动的直接因素。
随着经济发展和人口流动，房地产市场需求会随之增加或减少。
市场需求的变化还与购房者心理有关。
例如大肆宣传楼市危机等言论，会导致购房者出现恐慌情绪，从而使市场需求下降。
此外，房地产市场供需矛盾也会影响市场波动。
供应过剩时，房价会有所下降；供应不足则会导致房价上涨。
三、房企运作模式房企运作模式对房地产市场波动也有一定的影响。
例如一些房企采取高杠杆运营，融资规模过大，债务负担过重导致资金链断裂，房地产市场也会因此受到波动影响。
此外，房地产市场对于房企规划的土地价格也有着很大的影响。
例如某地房地产市场集中度较高，土地价格过高，使得房企的运作成本上升，进而对房地产市场产生波动影响。
综上所述，房地产市场的波动因素是多方面的。
在这种情况下，如何建立出有效的预警模型，对于稳定房地产市场，保持国民经济持续健康发展具有重要意义。
建立预警模型需要强调的是数据完整性和精确性。
在收集数据的过程中，我们应该合理选择数据来源，建立一个相对完整的数据体系。
在数据精确性上，我们应该减少多余的估算和推计，提高数据的可信度。
由于房地产市场潜在波动因素复杂多样，建立预警模型应该采用多维度的量化方法，如灰色预测、回归分析、神经网络等模型。
而模型的建立要针对实际情况进行合理布局，充分考虑不同因素之间的相互作用关系。
影响嘉兴市商品住宅价格变动的因素分析--以需求侧为视角
影响嘉兴市商品住宅价格变动的因素分析--以需求侧为视角
嘉兴市商品住宅的价格变动受到多种因素的影响，其中需求是
最重要的因素之一。
从需求侧的角度来分析影响嘉兴市商品住宅价
格变动的因素，主要包括以下几个方面：
1.经济因素
经济因素是影响嘉兴市商品住宅价格变动的主要因素之一。
当
经济发展水平高、社会财富增加时，人们购买商品住宅的能力也会
增强，从而导致住宅需求量增加，价格上涨。
相反，当经济萧条时，人们购买商品住宅的能力下降，住宅需求量减少，价格下跌。
2.人口因素
人口因素也是影响嘉兴市商品住宅价格变动的重要因素之一。
当城市人口增长或流入人口增加时，住房需求量也会增加，从而导
致商品住宅价格上涨。
相反，当城市人口减少或流出人口增加时，
住房需求量减少，价格下跌。
3.政策因素
政策因素也是影响嘉兴市商品住宅价格变动的重要因素之一。
政府的住房政策、市场监管政策等都会对商品住宅价格造成直接或
间接的影响。
例如，政府对房贷政策的调整、对房地产市场的调控
等都会对商品住宅价格产生重要影响。
4.市场供求因素
市场供求因素是影响嘉兴市商品住宅价格变动的另一个重要因素。
当供应量增加或需求量减少时，住宅价格会下跌；而当供应量
减少或需求量增加时，住宅价格会上涨。
因此，了解市场供求情况对于预测市场价格趋势非常关键。
综上所述，以上几个因素都是影响嘉兴市商品住宅价格变动的重要因素。
通过了解市场需求，我们可以更好地预测商品住宅价格变动趋势，制定更科学的住房投资策略。
住宅市场价格波动的原因与对策研究
住宅市场价格波动的原因与对策研究住宅市场价格波动是市场经济中的常见现象。
价格波动对于住宅市场来说既是机遇也是挑战。
在市场相对平稳时，住宅价格的涨跌会较为稳定，市场参与者也较为容易做出相应的决策。
但是，一旦住宅市场价格出现波动，就需要对原因进行深度剖析，并采取相应的措施进行应对。
一、原因分析1. 经济形势变化住宅市场价格波动的首要原因是经济形势的变化。
经济形势对于住宅市场具有很大的影响力。
例如，当时下的经济形势并不好或者通货膨胀率较高时，住宅市场价格会有显著的上涨。
而当经济情况好转时，住宅市场价格则会有所回落。
因此，住宅市场价格波动是一种经济波动的体现。
2. 政策变化政策变化也是住宅市场价格波动的重要原因。
政策对于住宅市场的形成、发展和规范起着重要的作用。
例如，政府对住房贷款的政策变化、储蓄利率的调整、城市规划的变化、土地供应等都会对住宅市场价格产生不同程度的影响，因此政策变化也是导致价格波动因素之一。
3. 社会因素住宅市场价格波动的还会受到社会因素的影响。
如房价过高导致购房难、交通状况的改变、城市环境的影响等都可能引起住宅市场的价格波动。
二、对策研究住宅市场价格波动的不可避免性，各行各业的市场参与者都需要了解价格波动的原因，并采取相应的对策。
下面是几种可行的对策。
1. 加强对经济形势的研究市场参与者需要加强对经济形势的研究，并及时了解市场走势，根据市场走势及时制定相应的投资策略。
例如，在经济形势较为不利时，投资者可以考虑减少住宅投资；在经济形势好转时，投资者则可以增加住宅投资，这将有助于保障投资者投资的安全性。
2. 政策规范政府的政策选择和调整对住宅市场价格的波动有重要影响，因此市场参与者需要密切关注政策的变化。
在政策方面，政府可以增加土地供应、加强对房价过快上涨的管控等方面进行规范，促进市场的稳定发展。
3. 增加市场透明度提高市场透明度，通过严格的房屋信息公示和市场监督，市场参与者可以充分了解市场的真实价格，并根据市场价格制定合适的投资策略。
房地产市场的房价波动与影响因素分析
房地产市场的房价波动与影响因素分析在当代社会中，房地产市场作为一个经济重要领域，其房价波动对经济以及社会各方面产生了深远的影响。
房价波动的原因和影响因素多种多样，本文将对房地产市场的房价波动及其影响因素进行深入分析。
一、宏观经济因素1.1 利率政策调控利率政策是国家宏观经济调控中的重要手段，通过调整利率水平来影响房地产市场的需求和供应。
当利率上升时，购房成本增加，对购房者产生抑制作用，从而导致房价下降；相反，当利率下降时，购房成本减少，刺激购房需求，进而推动房价上涨。
1.2 经济周期波动经济周期的波动也会对房价产生较大影响。
在经济繁荣时期，人们收入增加，购买力提升，房价往往上涨；而在经济衰退时期，人们的购买力减弱，购房需求下降，房价可能会出现下跌。
二、供需关系因素2.1 供应量调控房地产供应量的调控是影响房价的重要因素。
当房地产市场供应量过剩时，房屋的需求相对较少，房价可能会下降；而当供应量不足时，房价则会上涨。
因此，国家对房地产市场供应量的调控和管理至关重要。
2.2 人口流动和城市化进程人口流动和城市化进程会直接影响房地产市场的供需关系和房价。
大城市的人口流入增加，对房地产市场需求增加，房价可能上涨；而相反，若人口流出或城市化进程相对缓慢，房价可能会下降。
三、政策法规因素3.1 土地供应政策土地供应政策是对房地产市场调控的重要手段。
政府通过限制土地供应量、调整土地成本等手段来影响房价。
当土地供应紧张时，房价可能上涨；当土地供应充足时，房价可能下跌。
3.2 政府政策支持政府在房地产市场中的政策影响也是不可忽视的因素。
政府通过发布相关政策来刺激购房需求、调整购房成本等，从而直接或间接地影响房价。
四、市场预期因素4.1 投资预期房地产市场作为一个重要的投资领域，其投资预期对房价波动有很大的影响。
当市场预期购房投资回报高时，购房需求会上升，房价可能上涨；相反，市场预期出现负面变化时，房价可能会下跌。
4.2 媒体舆论影响媒体舆论对房地产市场的影响不容忽视。
城市住房价格时空模型分析
城市住房价格时空模型分析城市住房价格时空模型分析随着经济的发展和城市化进程的加快，城市住房价格成为人们关注的焦点。
住房价格的高低不仅直接关系到人们的生活质量，也与城市发展和社会稳定密切相关。
因此，建立起城市住房价格时空模型，对于深入理解住房价格的形成机制以及预测未来的市场走势具有重要意义。
首先，我们需要了解城市住房价格的影响因素。
城市住房价格受供需关系、经济发展水平、政策调控等多方面的影响。
供需关系是决定住房价格的最主要因素之一。
需求方面，人口增长、家庭收入水平、人口流动等均会影响到住房需求的增加或减少。
供应方面，土地资源、建筑成本、房地产开发政策等均会影响到住房供应的量和质。
此外，宏观经济因素如通货膨胀、利率水平、就业形势等也会对住房价格产生重要影响。
最后，政府的宏观调控政策也是影响住房价格的关键因素之一。
其次，我们需要建立合理的模型来分析城市住房价格的时空变化。
传统的经济模型，如线性回归模型、VAR模型等可以对住房价格的时序变化进行建模分析。
例如，可以选取多个城市的住房价格指数作为被解释变量，同时结合GDP增长率、居民可支配收入等指标作为解释变量，建立动态面板数据模型。
此外，空间自相关模型也是研究城市住房价格空间格局变化的重要工具。
通过分析城市之间的空间依赖关系，可以揭示住房价格的空间分布特征，进而预测不同空间单元住房价格的变化趋势。
最后，针对城市住房价格时空模型的分析结果，可以得出一些有价值的结论。
首先，通过模型分析，我们可以了解住房价格的主要影响因素以及其相互关系，为政府制定住房调控政策提供科学依据。
其次，通过模型预测，可以对未来住房价格的走势进行预测，帮助市场参与者做出合理的购房投资决策，从而维护市场的平稳运行和参与者利益的最大化。
此外，通过模型分析，还可以发现一些隐藏的特征，如住房价格的空间分布差异，不同城市之间的住房价格波动关联性等。
综上所述，城市住房价格的时空模型分析是研究住房市场的重要工作。
住宅市场价格波动与影响因素研究
住宅市场价格波动与影响因素研究近年来，住宅市场价格波动成为社会关注的焦点之一。
住房作为人们生活的基本需求之一，其价格的变动直接影响着人们的居住质量和经济利益。
本文将探讨住宅市场价格波动的原因和影响因素，并提出相应的对策。
一、宏观经济因素对住宅市场价格波动的影响（1）经济增长：经济增长是住宅市场价格波动的主要推动力。
当经济增长快速时，人们的购买力增强，需求增加，住房价格也随之上涨。
相反，经济衰退时，人们的购买力减弱，需求减少，住房价格则可能下降。
（2）利率水平：利率对住宅市场价格波动具有显著的影响。
当利率下降时，购房成本降低，激发了更多人购买住房，推动了价格上涨。
而当利率上升时，购房成本增加，导致需求下降，价格可能下降。
（3）政府政策：政府的宏观调控政策也对住宅市场价格波动产生了重要影响。
例如，政府出台的限购政策可以抑制住房需求，进而对价格产生一定的压力。
政府对土地的供应和住房建设投资也会直接影响住宅市场价格。
二、供需关系对住宅市场价格波动的影响（1）供应量变动：住宅市场供应量的增加或减少直接影响着价格的波动。
当供应量不能满足市场需求时，住房价格上涨；相反，供应过剩时，价格可能下降。
（2）需求变动：住宅市场的需求也是价格波动的重要因素。
人口增长、城市化进程和人们的收入水平提高都会带动住房需求的增加，从而推动了价格上涨。
而经济衰退、人口减少等因素会导致住房需求下降，价格可能下降。
三、地理和环境因素对住宅市场价格波动的影响（1）地理位置：地理位置是影响住宅价格的重要因素。
优越的地理位置，如靠近商业中心、交通便利的地段，价格往往较高。
而偏远地区或交通不便地段的住宅则价格相对较低。
（2）环境质量：住宅周围环境的质量也会影响价格。
良好的自然环境、配套设施和社区治安状况会提高住宅的价值，促使价格上涨。
四、消费者心理因素对住宅市场价格波动的影响消费者心理因素也是住宅市场价格波动的重要原因之一。
当市场预期住房价格将上涨时，消费者会倾向于提前购买或投资，从而推动价格上涨。
住宅价格波动影响因素及对策分析
住宅价格波动影响因素及对策分析［摘要］本文从资产价值的自然增长,供需平衡及心理预期三方面入手,探讨了我国住宅价格波动的形成机制及相关影响因素,并在此基础上提出了相应的房价调控对策。
［关键词］房价波动;供需关系;心理预期;对策1 住宅价格波动的影响因素分析1.1 资产价格的自然增长与住宅价格波动房地产价值包括自身价值和衍生价值(周边区域环境以及配套设施),房地产自身的价值按其成本构成主要分为土地价值和房屋建筑价值,其价值的波动与宏观经济波动高度正相关。
随着经济的快速增长,收入及居民生活水平的提高,房地产价格的适度增长是必然现象。
归纳起来,影响房价自然波动的因素主要有经济水平的提高及城市化进程的加快；居民收入水平及通胀率；房屋品质的提高；相关政策措施的实施。
1.2 供需的社会关系和住宅价格波动(1)土地供给对住宅价格的影响。
土地资源天然的稀缺性和用途转换的困难性,使其供给在城市化水平不断提高的今天更加缺乏弹性,同时,地方政府对“土地财政”的过度依赖促使其以紧缩土地供给提高地价来增加土地财政收入,这也就直接导致了居住用地价格的不断走高和一个又一个地王的出现。
(2)房地产开发具有较强的垄断特性。
我国2007年出台了不允许单位集资建房政策,为发展房地产商品化和市场化开辟了通途。
由于房地产开发需要大量资金,需要足够的融资及运筹能力,因此房地产开发不可能像其他产业那样形成完全自由竞争的市场,天然带有寡头垄断的特征。
(3)收入对住宅价格的影响。
经济的持续增长直接带动百姓收入水平的大幅提高。
居民收入支出主要分为消费支出和投资支出。
居民的消费支出在满足基本需求的基础上,必然会去不断提高自己的住房条件,正是这种强劲的收入需求支出和全国土地可供性过低、住宅房产供给紧缺的相互作用,导致了全国房产价格的持续走高；收入的投资支出的影响使得越来越多的人开始投资于住宅房地产,购房投资化相对于其他投资形式已呈现出明显的全球化趋势,而且,在我国这种投资形式尤其受到百姓的青睐,已成为加剧住宅价格攀升的“导火索”。
基于PVAR模型的商品房价格影响因素分析
基于PVAR模型的商品房价格影响因素分析【摘要】本文基于PVAR模型，对商品房价格的影响因素进行分析。
在我们阐述了研究背景、研究目的和研究意义。
正文部分包括了PVAR模型介绍、商品房价格影响因素分析方法、数据来源与处理、模型建立与结果分析以及影响因素的实证分析。
通过对模型建立和结果分析，我们揭示了商品房价格受多种因素影响的关系。
在我们总结了基于PVAR模型的商品房价格影响因素分析的启示，展望了未来的研究方向。
这份研究对于进一步了解商品房价格波动及其影响因素具有一定的参考价值。
【关键词】商品房价格、PVAR模型、影响因素分析、数据来源、模型建立、实证分析、启示、结论、研究展望1. 引言1.1 研究背景商品房价格是一个社会经济发展中非常重要的指标，对于房地产市场的稳定和经济的发展具有重要影响。
随着城市化进程的加快和人们生活水平的提高，商品房价格成为人们关注的焦点。
商品房价格的波动不仅影响人们的购房需求和房地产投资，同时也对整个经济结构和金融市场造成深远影响。
本研究旨在通过构建PVAR模型，探讨商品房价格受到的影响因素，并分析这些因素对商品房价格的影响程度。
通过对商品房价格的影响因素进行深入研究，可以为政府制定调控政策、房地产开发商制定定价策略以及购房者做出投资决策提供参考。
也有助于增进对房地产市场运行规律的理解，为经济的可持续发展提供理论支持。
1.2 研究目的本研究旨在深入探讨基于PVAR模型的商品房价格影响因素分析，通过构建一个动态的价格变动模型，分析各种因素对商品房价格的影响程度和方向。
具体的研究目的包括：通过引入PVAR模型，对商品房价格影响因素进行系统化分析，从宏观和微观两个层面上进行研究，为进一步探索商品房价格波动规律提供理论支持；探讨不同因素之间的相互作用关系，揭示宏观经济政策、市场需求和供给等因素对商品房价格的影响机制，为政府部门和相关机构提供价格调控的参考依据；通过模型建立和实证分析，总结商品房价格影响因素的特点和规律，为未来研究和实践提供借鉴和参考，推动商品房市场的健康发展和稳定。
住宅销售市场的价格波动及影响因素分析
住宅销售市场的价格波动及影响因素分析随着经济的发展和人们收入水平的提高，住宅销售市场成为人们生活中的重要一环。
然而，住宅的价格却一直处于波动之中。
本文将探讨住宅销售市场价格波动的原因和影响因素。
首先，供给和需求是决定住宅价格的基本因素之一。
供给方面，土地资源的稀缺性和政府的规划政策都会影响住宅的供给量。
如果政府对土地的供给进行严格控制，或者特定区域土地资源有限，住宅供给量就会受到限制，从而推高住宅价格。
需求方面，人口增长、城市化进程以及人们的购房需求都会对住宅价格产生影响。
如果人口增长迅速，城市化进程加快，住房需求大幅增加，住宅价格很可能上涨。
其次，金融政策也是住宅销售市场价格波动的重要因素。
本文所指的金融政策主要包括货币政策和房贷政策。
货币政策对住宅销售市场价格的影响较为明显。
当央行采取紧缩的货币政策时，增加借贷成本，压缩市场流动性，住宅销售市场的购买力下降，住宅价格可能出现回落。
而宽松的货币政策则会刺激市场活力，进而推高住宅价格。
房贷政策对住宅销售市场的影响主要体现在利率和贷款额度上。
如果政府加大房贷政策的支持力度，降低利率、提高贷款额度，购房者的购买能力增强，住宅销售市场价格可能上升。
第三，经济周期也会对住宅销售市场价格产生影响。
经济周期的波动性使得住宅销售市场价格波动较为剧烈。
在经济增长期，人们的收入水平和购买力提升，住宅销售市场活跃，价格上涨。
而在经济衰退期，人们的收入受到压制，购买力下降，住宅销售市场陷入低迷，住宅价格可能回落。
此外，政策法规以及地理环境也会对住宅销售市场价格产生影响。
政府在制定政策时，往往会采取措施来控制住宅价格的波动。
例如，限购政策就是以此目的而制定的。
通过限制购买人群和购买数量，政府可以一定程度上控制住宅价格。
同时，地理环境也会对住宅销售市场价格起到一定影响。
比如，房地产开发商在选择开发地点时，会考虑土地的地理位置、日照情况等因素，这些因素会影响住宅的售价。
综上所述，住宅销售市场价格的波动受到多重因素的影响。
基于滞后模型分析房屋价格波动原因
住宅楼市的价格波动与投资风险分析住宅楼市一直以来都是投资者关注的热点，其价格波动也是市场上的重要风险因素。
本文将从投资者的角度出发，对住宅楼市的价格波动与投资风险进行分析，并提供相关建议。
一、价格波动的原因1. 宏观经济因素：住宅楼市的价格波动常常受到宏观经济因素的影响。
例如，经济周期的起伏、利率的变动、通货膨胀等都会对房地产市场产生直接或间接的影响，从而引起价格的波动。
2. 政策调控因素：政府的宏观调控政策对住宅楼市的价格波动至关重要。
政府通过调整房地产市场的供需关系、限制房贷政策等手段来影响价格的变动，以实现稳定经济发展的目标。
3. 土地供应与开发因素：土地供应与开发程度也是影响房价波动的重要因素。
土地供应紧张、供不应求的地区，房价往往会上涨；而土地供应过剩的地区，房价可能下跌。
二、投资风险的分析1. 市场风险：由于市场的不确定性，住宅楼市存在价格波动风险，投资者需时刻关注市场动态，掌握有关信息，做出明智的决策。
2. 政策风险：政府的宏观调控政策对住宅楼市产生直接影响，政策的变化可能引起房价的波动，投资者应对政策变化保持敏感，及时进行调整。
3. 财务风险：住宅投资需要巨额资金，如果投资者的资金状况不稳定，可能会引发财务风险。
因此，投资者在进行住宅投资前应充分评估自身的财务能力，并准备好充足的资金储备。
4. 经营风险：住宅楼市的投资还涉及到租赁、维修、管理等方面的经营风险。
投资者需要具备相关知识和技能，以应对租赁市场的变化和楼宇管理的挑战。
三、风险管理与投资建议1. 多元化投资：分散投资可以降低风险，投资者可以将资金分配到不同的地区、不同类型的住宅楼市中，以减少单一投资带来的风险。
2. 选购优质物业：在选择投资物业时，投资者应注重物业的品质、地段、配套设施等方面，确保投资的稳定性和增值潜力。
3. 关注政策动态：密切关注政府的宏观调控政策，做好政策变化的应对准备，可以更好地把握市场的机遇和风险。
住宅楼市的价格波动与投资风险分析
住宅楼市的价格波动与投资风险分析住宅楼市一直以来都是投资者关注的热点，其价格波动也是市场上的重要风险因素。
本文将从投资者的角度出发，对住宅楼市的价格波动与投资风险进行分析，并提供相关建议。
一、价格波动的原因1. 宏观经济因素：住宅楼市的价格波动常常受到宏观经济因素的影响。
例如，经济周期的起伏、利率的变动、通货膨胀等都会对房地产市场产生直接或间接的影响，从而引起价格的波动。
2. 政策调控因素：政府的宏观调控政策对住宅楼市的价格波动至关重要。
政府通过调整房地产市场的供需关系、限制房贷政策等手段来影响价格的变动，以实现稳定经济发展的目标。
3. 土地供应与开发因素：土地供应与开发程度也是影响房价波动的重要因素。
土地供应紧张、供不应求的地区，房价往往会上涨；而土地供应过剩的地区，房价可能下跌。
二、投资风险的分析1. 市场风险：由于市场的不确定性，住宅楼市存在价格波动风险，投资者需时刻关注市场动态，掌握有关信息，做出明智的决策。
2. 政策风险：政府的宏观调控政策对住宅楼市产生直接影响，政策的变化可能引起房价的波动，投资者应对政策变化保持敏感，及时进行调整。
3. 财务风险：住宅投资需要巨额资金，如果投资者的资金状况不稳定，可能会引发财务风险。
因此，投资者在进行住宅投资前应充分评估自身的财务能力，并准备好充足的资金储备。
4. 经营风险：住宅楼市的投资还涉及到租赁、维修、管理等方面的经营风险。
投资者需要具备相关知识和技能，以应对租赁市场的变化和楼宇管理的挑战。
三、风险管理与投资建议1. 多元化投资：分散投资可以降低风险，投资者可以将资金分配到不同的地区、不同类型的住宅楼市中，以减少单一投资带来的风险。
2. 选购优质物业：在选择投资物业时，投资者应注重物业的品质、地段、配套设施等方面，确保投资的稳定性和增值潜力。
3. 关注政策动态：密切关注政府的宏观调控政策，做好政策变化的应对准备，可以更好地把握市场的机遇和风险。
《2024年北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究》范文
《北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究》篇一北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型（MGWR）的研究摘要：本文以北京市二手住宅市场为研究对象，运用多尺度地理加权回归模型（MGWR）深入探讨影响北京市二手住宅价格的各种因素及其作用机制。
通过对大量数据的实证分析，本文旨在揭示北京市二手住宅价格的内在规律，为政策制定和房地产市场参与者提供决策参考。
一、引言随着城市化进程的加快，房地产市场成为社会经济的重要组成部分。
北京市作为我国的一线城市，其二手住宅市场价格波动受到广泛关注。
准确理解并掌握影响二手住宅价格的因素及其作用机制，对于政策制定、市场预测和投资者决策具有重要意义。
因此，本文选择北京市作为研究对象，采用多尺度地理加权回归模型（MGWR）来深入探讨这一问题。
二、文献综述在国内外相关研究中，地理加权回归模型（GWR）被广泛应用于房地产价格影响因素的研究中。
本文选用的多尺度地理加权回归模型（MGWR）在传统GWR的基础上，进一步考虑了不同地理尺度的异质性，为更精确地分析住宅价格影响因素提供了工具。
三、研究方法与数据来源（一）多尺度地理加权回归模型（MGWR）MGWR模型通过引入不同尺度的地理权重，能够更灵活地捕捉空间非平稳性，从而更准确地估计各因素对二手住宅价格的影响。
（二）数据来源本研究数据主要来源于北京市房地产交易数据库，包括二手住宅的交易价格、地理位置、周边环境、交通状况、学区划分等多方面信息。
四、实证分析（一）变量选择与模型构建根据相关文献和实际情况，选取了包括房屋自身特征、地理位置特征、周边环境特征等多个维度的变量，构建了MGWR模型。
（二）模型估计结果通过MGWR模型的估计，我们发现不同因素在不同地理尺度上对二手住宅价格的影响存在显著差异。
具体来说：1. 房屋自身特征：如房屋面积、户型、装修等对二手住宅价格有显著影响。
其中，房屋面积的增加通常会带来价格的上升，但这种影响会随着尺度的变化而有所不同。
中国城市住房价格波动机理及其影响因素分析
中国城市住房价格波动机理及其影响因素分析在近年来，随着中国城市化进程的加速和经济的快速发展，城市住房价格也一路上涨，成为人们关注的热点问题。
尤其是大城市的房价，更是让人们倍感压力。
然而，这种现象是否会导致中国的楼市泡沫，是一个需要深入思考和研究的问题。
中国城市住房价格的波动机理有哪些？首先，调控政策的影响是不可忽视的。
当前，我国对于楼市出台了一系列的政策，如限购、限贷、征收房产税和土地供给等措施，意在降低楼市泡沫的压力，而这些措施需要一定时间来见效。
其次，供求关系是影响住房价格的重要因素。
供求关系是指市场中房屋的供应量和需求量之间的关系。
在供求关系中，供应量主要受到商品房的开发速度影响，而需求量则受到人口增长、经济发展、就业情况等多方面因素的影响。
当需求量大于供应量时，房价就会上涨，反之则下降。
再者，地域和城市发展水平也会对住房价格起到很大影响。
在中国社会分层结构日益明显的情况下，一线城市和二线城市的房价比三线及以下城市要高，这与城市经济发展水平、人口密集度、教育和医疗资源、交通等因素密切相关。
在城市中心区的房价也往往昂贵，这与市中心地段的独特地理地位、资源禀赋有关。
最后，外部政策环境和市场预期也要对城市住房价格作出重要贡献。
对于外资的流入和政策的变化，也会对房地产市场带来很大的影响。
同时，市场预期也很重要，如果市场预期未来的房价会持续上涨，会让市场情绪涌动，进而推高房价。
中国城市住房价格上涨对人们的影响有哪些？随着中国城市住房价格的上涨，房价对于人们的生活越来越重要。
据统计，中国大约80%的家庭都拥有自己的住房，且大多数都是通过贷款购房。
这种现象导致了整个社会的借贷压力变大。
在长期的还贷过程中，很多家庭不得不花费很大的精力和财力来还款，对于经济基础较为薄弱的家庭来说，甚至会陷入负债夹缝。
此外，城市住房价格上涨还会影响人们的消费和生活质量。
一方面，高房价意味着家庭财务负担重，会影响于家庭的其他支出。
房地产市场波动因素及预测模型建立
房地产市场波动因素及预测模型建立随着城市化进程的推进，房地产市场成为影响国民经济的重要组成部分。
然而，房地产市场的波动对经济发展和人民生活产生了巨大影响。
建立有效的预测模型，能够帮助政府、企业和消费者预测未来的房地产市场走势，从而减少风险、优化投资和制定合理的政策。
本文将探讨房地产市场的波动因素及预测模型的建立。
房地产市场波动的主要因素有以下几个方面：1. 宏观经济因素：宏观经济因素是影响房地产市场波动最重要的因素之一。
宏观经济因素包括国内生产总值、利率水平、就业数据、通货膨胀率等。
这些因素直接影响人们的购买能力和购买意愿，进而对房地产市场的需求和供应产生重要影响。
2. 政府政策因素：政府的相关政策也是影响房地产市场波动的重要因素之一。
政府的土地供应政策、贷款利率政策、购房限制政策等都能够直接影响房地产市场的供给和需求。
政府的政策调控对房地产市场的影响往往是直接而显著的。
3. 社会人口因素：人口的增长和流动对房地产市场波动也有重要影响。
随着城市化进程的加快，人口向大城市集聚，对房地产市场产生了巨大需求。
同时，人口的流动也会导致房地产市场的波动，例如人口外流会导致房地产市场的供大于求。
4. 行业竞争与供求关系：房地产市场的波动还与房地产企业间的竞争以及房地产供求关系密切相关。
供大于求时，房地产市场价格下跌；需求大于供时，房地产市场价格上涨。
因此，供求关系对市场价格波动具有重要作用。
为了更准确地预测房地产市场的波动，可以建立合适的预测模型，常见的预测模型包括时间序列分析、回归模型和人工智能模型等。
时间序列分析是利用历史数据来推测未来发展趋势的一种方法。
这种方法假设房地产市场波动具有一定的规律性，通过对历史数据的分析，可以找到这种规律，并预测未来的趋势。
时间序列分析可以使用常见的统计学方法，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
回归模型是通过建立因变量（房地产市场价格）与自变量（波动因素）之间的关系来进行预测的方法。
房地产市场的价格波动因素分析
房地产市场的价格波动因素分析房地产市场的价格波动是一个复杂且多变的现象，受到众多因素的影响。
准确分析价格波动的因素对于房地产市场的参与者和政策制定者至关重要。
本文将从宏观经济因素、政府政策、供求关系以及外部环境等方面探讨房地产市场价格波动的原因。
一、宏观经济因素宏观经济因素是导致房地产市场价格波动的重要原因之一。
经济周期的波动、物价水平的变动以及货币政策的调整都会对房地产市场价格产生重要影响。
在经济增长期，人们收入增加、信心提升，购房需求上升，房价可能上涨；而在经济衰退期，人们收入减少、信心下降，购房需求减少，房价可能下跌。
此外，物价水平的变动也会直接影响建筑材料、劳动力成本等房地产生产要素的价格，进而影响整个房地产市场价格的波动。
二、政府政策政府对房地产市场的调控政策直接影响价格波动。
政府的宏观调控政策、金融政策、土地供应政策等都会对房地产市场价格发挥重要作用。
例如，政府通过提高首付比例、限制贷款额度、加强房地产市场调控政策等手段，可以抑制房地产市场的投资热情，降低购房需求，从而使得房价下降；另一方面，政府通过减税、优惠政策等激励措施，可以提高购房者的购房意愿，刺激房地产市场需求，推高房价。
三、供求关系房地产市场的供求关系是导致价格波动的重要因素。
供需关系的变化直接影响房价的上下波动。
当供求关系失衡时，房价会出现明显的波动。
例如，在供应过剩的情况下，房地产市场上的供应量大于需求量，房价就有可能下降；相反，如果供应量不足以满足市场需求，房价就有可能上涨。
因此，房地产市场的供需关系是影响价格波动的核心因素之一。
四、外部环境房地产市场价格还会受到外部环境的影响。
例如，国际经济形势的变化、政治环境的不稳定以及自然灾害等都可能对房地产市场价格产生重要影响。
国际经济形势的动荡可能导致资金流动性的减少，影响房地产市场的投资热情，从而降低房价。
政治环境的不稳定也可能导致市场信心的动摇，影响购房意愿，进而影响房价。
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。
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住宅价格波动影响因素模型分析关于住宅市场波动的成因,国外学者从不同的角度进行了研究。
Harwood(1977) 认为经济变化、人口迁移、基础设施、人口出生率、银行贷款、政府等因素均会引起房地产周期波动。
Stephen A.Pyhrr 等人(1982)认为房地产周期波动从根本上说是由供求变动决定的。
Crenadier(1995)认为,需求不确定性、物业改善成本、建筑工程的时滞是房地产周期波动的主要成因。
John M.Quigley(1999)则对几种主流的房地产周期解释模型进行了综合检验,认为预期模型的解释能力要高于基本经济条件模型,而将两者综合在一个模型中时,解释能力最强。
本文结合我国住宅产业发展实际,从宏观经济、投资、供求、政策、心理等五个方面阐述住宅价格波动的成因,并尝试建立房地产价格波动预期模型以期为进一步实证研究做准备,探讨对住宅市场周期波动进行预警和调控的理论依据。
一、住宅价格波动主要影响因素分析1.宏观经济周期波动与住宅价格波动相关性。
宏观经济周期波动是住宅市场波动的基本原因。
宏观经济较快地发展为房地产业的迅速扩展提供了发展的轨迹和空间。
但是一旦国民经济发生波动,首当其冲的必然是房地产业。
这主要是由于房地产业是一个产业链长、关联度非常高的基础性行业,其发展与国家整体经济形势密切相关。
更重要的是房地产开发是负债经营,开发企业所需的大量资金大多依靠银行贷款,当经济过热需要宏观调控时,特别是政府严格控制信贷资金时,房地产很快就由繁荣转向衰退。
房地产业同国民经济总体发展是要协调一致的,因而受GDP 增长、固定资产投资增长等宏观指标的制约。
2.投资及其波动与住宅价格波动。
房地产投资是全社会固定资产投资的重要组成部分,是导致住宅价格波动的重要原因。
由于长期的计划经济体制的影响,我国经济增长具有资源约束型特征。
投资作为关键的投入要素,自然是引起房价波动的重要原因,且具有三个特点。
一是在投资饥渴症影响下的投资冲动。
投资冲动来自于投资者自我约束弱、责任主体不明确,投资者对市场认识的模糊性。
另外,银行信用极度扩张。
银行对房地产投资资金有着无限供给的倾向,为冲动的投资者和善于钻营的投机者提供了条件,从而形成一种多元化的房地产投资冲动。
二是房地产投资在时间上的集中性、盲目低水平建设等。
房地产投资集中发生在某个时段,往往忽视投资者的微观决策机制。
盲目低水平建设表现为房地产使用功能类别相同,质量和配套环境也相似,没有考虑多层次的房屋需求,同时对房屋质量和配套设施重视不够。
这种“齐步走”的投资行为加大了房地产周期波动的幅度。
三是房地产有效需求严重不足。
这是由多方面原因引起的。
首先,住房制度改革有一个循序渐进的过程。
其次,房价收入比不合理。
据世界银行测算，一个地区的房价收入比在3〜6倍之间时比较合理。
而我国一些城市的房价收入比高达10〜20倍甚至以上,广大居民无力购买住房。
再次,社会福利保障制度不完善,城市居民在预期的收入和支出心中无底的前提下,不得不存钱以备后用。
3.供求关系变化是住宅价格波动的直接原因。
住宅价格变动的一个重要表现就是供需双方力量和结构的变动,供需共同影响市场变动的方向和幅度。
由于房地产工期较长,供给相对需求而言有较大的滞后性,同时由于市场信息的不充分性加大了供给的盲目性,而且短期内很难变动,因而供求容易失衡,导致房价波动,可以通过施工面积、竣工面积来反映供给量的变动情况。
此外贷款作为房地产投资资金的重要来源,也是直接影响房2007 • 13经济论坛49地产生产的重要因素。
又由于房地产商品价值量大收,其需求会因入、心理预期等因素的变动产生周期性的特征。
供需通过销售实现平衡。
如果销售增长总是低于供给的增长,最终必将导致房地产市场空置增多,房价下跌,反之则房价上涨。
4.政策与住宅价格波动。
影响房地产周期波动的政策因素,主要包括与房地产业密切相关、敏感程度较大的财政政策、货币政策、投资政策、产业政策、土地政策等,这些具有明显周期性质的政策因素,在短期内对房地产业的运行状况,影响是较为显著的。
在宏观政策方面,政府确定宏观经济政策的依据是货币理论和财政理论。
一是财政政策。
政府可以通过税收、财政补贴和政府投资等财政政策对房地产供给进行调节,进而影响到房地产业的波动。
二是货币政策。
政府主要是通过货币供应量变动与利率变动等方式,对房地产经济运行过程形成外部冲击和干扰。
利率的“价格比较”作用也在一定程度上体现出利率在房地产周期波动中的传导作用。
利率本质上是资金的价格表现,房地产投资的利润率和内部收益率,与利率具有可比性,只有当房地产投资的收益率高于利率时,房地产开发商才会借贷资金,反之就会退出市场。
在微观政策方面,主要是对房地产开发资源的控制政策,如对土地资源的控制、规划限制条件、税费政策和融资条件等。
由于房地产市场的区域性和土地资源的垄断性,微观政策的效果往往更直接和及时。
5.心理因素对住宅价格波动的重要影响。
一般而言,住宅市场行为心理主要是通过以下三个方面影响住宅供求进而影响住宅价格的。
(1)房地产投资者或购买者的乐观预期。
由于住宅是人们的生活必需品,在短期内,住宅的需求弹性低,即不会随着价格的波动而大幅度地变化。
同时住宅具有抵抗通货膨胀的能力,这种保值和增值功能,刺激了住宅购买者把购买住宅作为一种投资,而不仅仅为了使用。
这种稳定和潜在的需求特性会影响到房地产开发商和购买者,使开发商产生过高的投资期望,加大对房地产的供给量,使购买者认同较高的投资价值,加大对房地产的需求。
(2)羊群效应的影响。
由于房地产的不可移动性,彼此相对隔绝,市场信息流动不充分。
这就给房屋需求者的预测和决策带来一定困难,但是为开发商的促销活动提供了操作空间,使房屋的购买者在一种从众的心理支配下完成房地产交易活动。
(3)房地产开发投资的决策期长。
决策期的长短影响到投资者的预测和判断,决策期越长,引起预测和判断失误的可能性就越大。
综上所述,住宅市场行为心理容易使人产生悲观情绪或者乐观情绪。
在房地产处于复苏与繁荣时期,投资者受乐观情绪支配,往往过高估计房地产销售量和销售价格,从而大量投入资本,形成需求泡沫,使房地产更加繁荣。
在房地产处于衰退时期市场低迷,在悲观情绪的支配下,投资者过低估计销售量和销售价格,导致量减价跌。
这种乐观情绪和悲观情绪在人们思想上的交替反映,会引起住宅市场的周期波动。
二、住宅价格波动计量模型的设定在以上分析中,有些因素对住宅价格的影响是完全可以用数学模型来度量的,但更多的因素是无形的,虽然可以感觉到, 但无法在数学公式中表达出来。
在构建模型时,本文先选取那些相对较易获得统计数据的变量因素来进行计量分析,以探讨哪些因素是影响住宅价格波动的主要因素。
根据理性预期的相关理论,我们可以建立以下住房价格波动模型:Pt=pt*+ 01 式(1)其中,Pt为住房价格的变化率，反映住房价格每期变化情况,可以用房地产指数代表(若不加特殊说明,小写字母表示的是取自然对数，即Pt=LnPt);Pt* 为理性预期均衡价格变化率，反映理性预期均衡价格每期的变化情况，可以用理性预期均衡价格指数来表示;差项0 t 反映了价格动态异于理性预期均衡价格的变化过程。
Pt*=a0+a1et+a2yt+a3rt+a4it 式(2)其中,et为人口增长率；yt为人均可支配收入增长率;rt为实际利率的变化率;it 为房地产开发投资增长率。
0 t=入0+ 入1Pt-1+ 入2(LnPt-1*-LnPt-1)+ ① t 式(3)其中,Pt-1*为理性预期均衡价格,Pt-1为住房价格，①t为随机干扰项。
0 t 反映了本期市场价格动态异于理性预期均衡价格的变化过程,它可由期初对偏离的预期与随机项表示,期初对偏离的预期是由两部分组成,一部分是理性程度较高的投资者的理性预期,一部分是理性程度较低的投资者外推式预期。
对于理性程度较高的交易者在期初对本期价格波动的预期由(Ln Pt-1*-Ln Pt-1)表示，它是期初(上期末)市场价格与理性预期均衡价格的偏离。
按照进化博弈思想,市场中的投资者通过学习,不断由理性程度低向程度高转化,因此理性预期行为将成为模仿的对象。
由此可见,交易者的这种行为使市场产生了一种均衡的力量,而均衡的结果也正是我们前面理论模型中所要反映的不完全信息条件下,有限理性的均衡价格。
在模型中，用(LnPt-1*-LnPt-1)更进-步表明这种趋势所起的作用。
当市场价格低于均衡价格时,房地产被低估,投资收益可能为正;当市场价格高于均衡价格时,房地产被高估,投资收益可能为负。
理性程度较低的投资者的预期由Pt-1 表示,它是上一期价格变化。
(下转第91 页) 市场经纬・MARKET50经济论坛2007 • 13(上接第50页)将以上三式合并,可得到如下住房价格波动模型:Pt=(a0+ 入0)+a1et+a2yt+a3rt+a4it+ -1+ 从21PnP1*-LnPt- 1)+ ① t 式(4)我们最终所得到的有限理性预期均衡价格模型为Pte=(a0+ 入0)+a1et+a2yt+a3rt+a4it+ 入2(LnPt-1*-LnPt-1)式(5) 其中,Pt-1*是这样得到的，我们假定基期(t=0)住房价格为均衡价格,这样我们就可以做如下计算:LnPt-1*=LnP+t-1i=0!Pi*。
而在实际计算时,采用均衡价格定基指数来表示均衡价格,用房地产定基指数来表示房地产价格。
所以运用上述模型可以对住宅价格波动的影响因素进行定量分析,随着中国住宅市场的不断发展和统计数据的日益健全,就可以对各影响因素的重要性做更深入的定量分析判断,本文主要是着眼于阐述对该方法的运用。
三、结束语国外对房地产周期的研究已进入了多样化深入发展的新时期。
国外学者研究房地产周期时,不仅进行一般的理论分析,还采用各种指标,综合运用各种数学工具,进行实证分析,从而较好地描述了房地产周期波动的轨迹,揭示了房地产周期波动的原因。
无论从研究的方法还是研究的内容上讲,国外房地产周期研究对中国房地产周期研究都有着重要的借鉴意义。
虽然国内学者对住宅市场周期波动的原因分析取得了很大进展,但是,与国外相比,研究毕竟还处于起步阶段,还存在一些问题。
(1)理论基础薄弱。
基本上都是套用国民经济周期原理来研究房地产周期。
(2)研究工具有待于改进。
研究的方法仍然以定性研究为主,难以对变量间的关系做出准确的判断和描述。
(3)研究条件差。
中国由于特定的历史条件和特殊的体制环境条件,房地产真实统计数据体系不健全,收集数据、实践调研难度很大,这就造成在指标体系的研究设计方面往往由于资料的采集困难而失败。
上述问题既受我国经济发展和房地产业发展背景的影响, 又受我国研究条件的限制。
因此,希望本文对住宅价格波动规律影响因素的分析能为这一课题的深入研究做补充,通过加强实证分析更加准确地把握我国房地产周期波动的规律,为政府部门制定反周期调控措施提供理论指导,为房地产各主体做出正确的投资决策提供参考。