毕业论文当前房价问题分析
关于房价问题的分析----形势与政策论文
关于房价问题的分析一、前言2010年4月17日，新国十条出台；2011年1月，新国八条出台，房产税展开试点。
一年以来，房地产市场还经历了大范围的限购以及7次存款准备金率和4次存贷款利率的上调。
自2010年4月至今，短短一年的时间里，央行4次上调金融机构人民币存贷款基准利率。
中国国家发展和改革委员会、国家统计局不久前的调查结果表明，今年2月份中国70个大中城市新建商品住房销售价格同比涨幅高达5.9%，特别是深圳、北京、广州等大城市的涨幅接近10%。
然而，在新政之下，中国大部分城市房价仍居高不下。
地方政府与房地产之间通过调整升降商品房的数量与价格的关系，造成均价下降的假像，欺瞒中央，居民的购房能力能显不足。
由此可见贯彻落实好中央关于当前经济工作和住房价格的调控措施，需要深入分析住房价格上涨的原因，并制定有效的政策和采取有效的手段来稳定房价，搞好民生问题。
二、近年房价过快上涨的重要原因随着经济增长、收入增加、人口结构变化、城镇化快速发展，房价上涨是客观规律。
但是，近年我国房价出现过快上涨，除房改形成的高住房自有化率间接提高了居民支付能力外，体制性和政策性原因是导致房价过快上涨的重要原因。
（一）居民收入增加是房价上涨的首要原因。
改革开放以来，我国居民收入大幅度增加，恩格尔系数明显下降，消费结构不断升级，投资能力越来越强。
在住房制度改革的推动下，住房的有效需求得以释放，家庭结构的变化和城镇化的推进又扩大了住房需求。
这是房价保持上涨态势最显而易见的原因。
同时，在缺乏“储蓄—投资”转化渠道的情况下，购置房产是较富裕居民的理性选择，住房投资需求逐渐启动，房价被进一步拉高。
当房价超出与居住需求相符的水平时，投机就会出现，进而导致空置率偏高、租售比倒挂、房价收入比超过国际警戒线等现象。
这样，房价就在消费需求、投资需求、投机需求的共同推动下不断攀升，早买房、买大房的住房消费行为成为居民应对房价快速上涨的选择。
（二）宽松的信贷政策是房价上涨的重要支撑。
福建省房地产市场价格影响因素分析及预测毕业论文
福建省房地产市场价格影响因素分析及预测毕业论文目 录一、引言 .....................................................................（一）研究的背景与意义 ..................................................................12（二）研究内容与方法 ....................................................................二、房地产价格的相关研究回顾 ................................................2（一）房地产价格的基本概念 ..............................................................3（二）国内外研究的文献综述 ..............................................................三、福建省房地产价格影响因素的定性分析.......................................4（一）房地产价格影响因素概述 ............................................................6（二）福建省房地产价格的影响因素分析 ....................................................四、福建省房地产价格影响因素的定量分析.......................................11（一）指标的选择 ........................................................................12（二）各变量之间的相互关系 ..............................................................（三）模型估计 ..........................................................................1316（四）模型评价 ..........................................................................（五）房价预测 ..........................................................................16五、结论 .....................................................................19（一）实证结果小结 ......................................................................19（二）稳定房价的相关政策建议 ............................................................参考文献 .....................................................................一、引言（一）研究的背景与意义房地产业是国民经济的一个重要产业，是国民经济的基本承载体。
浅谈中国房价论文(1)
浅谈中国房价论文(1)
中国房价一直以来都是备受关注的话题，几乎涉及到经济、社会等多个方面。
下面我将就中国房价进行一些浅谈。
一、房价上涨的原因
首先，土地供应量不足是导致房价上涨的主要原因之一。
受限于宏观政策、土地禁入机制及城市化高速推进的多重原因，许多城市土地供应非常紧张，导致房价不断攀升。
其次，市场调控政策是影响房价的另一个重要因素。
当市场供求关系出现失衡时，政府往往会出台一系列措施以改变房市运行的基本面，从而影响房价的上涨和下跌。
最后，房价上涨的一个重要因素是购房者的投资心理，即买房者将购房行为视为一项长期的有效投资。
这种心理状态让买房者更倾向于选择购买房子来作为财富的保存和增值的手段。
二、房价对社会的影响
房价的上涨会导致社会的不平等，尤其是年轻人的住房问题。
房价过高让很多入房难的年轻人无法拥有自己的住房，对他们的生活和发展都会带来不利的影响。
同时，房价上涨也助长了一些封闭的“小资产阶级”精神，导致整体社会的分化和不和谐。
另外，房价上涨还会导致城市财富的不均衡分布。
由于房价的快速上涨，那些拥有房产的人获得了极高的财富，而那些没有房产的人则面临着财富短缺的问题。
三、对房价的看法
在我看来，限制房价上涨并不是最终解决住房难问题的长久之计。
政府应该加快土地开发、完善住房保障体系、推进政策立法，以减轻年轻人的住房负担，同时加强相关监管和调控，通过市场供需机制使市场价格回归客观公道。
总的来说，房价的问题很复杂，需要政府、市场和社会共同参与，才能寻求到更加长久和有效的解决方案。
大学生形势与政策论文中国畸高房价的现状评析
中国畸高房价的现状评析这些年来，畸高的地价、飙升的房价已成千夫所指，痛批地价房价的评论也所在多多，公众何以对这六篇新华时评反应如此热烈，期许如此之高？说实话，对于文字的力量，相当一部分中国人还是颇为信任的。
这种信任的平民化表述便是民间的“敬惜字纸”，而其极端便是一种被称为“文字拜物教”的东西。
文字果然有这样的神力吗？这当然是一个不需要回答的问题。
然而，文字的并无特别神力并不等于人们不希望其具有神力，也即是说，一般民众往往因为某种特殊的原因，而愿意赋予某些文字以超越的力量。
民众为房价所累、所苦已经很久了；民众希望有力量平抑地价、调控房价，也已经很久了；尤其是，民众每每看到中央政府的政策努力、感觉到一点点希望时，而努力与希望又转瞬即逝成为失望的次数也已经很多了。
细细数来，颇有沧桑之感。
远的不说，仅仅从2009年底说起，中央密集出台调控政策，诸如住房转让营业税征收年限延长、开发商拿地首付金提高、征收住宅转让营业税、国十一条等等，这些政策却似乎并不能遏制楼市升温的势头。
最为吊诡的是，今年全国两会刚刚闭幕，总理关于遏制房价非理性上涨的话音还没有散去，而北京就出了三地王，全国许多城市的地产市场也是一片飘红。
房价越是飙升、越是超出民众承受能力，民众也就越是希望有些力量能够对其有所制约。
尽管这种希望每每变成失望，尽管地方政府并不会特别在意舆论的炮轰，依然在炮火纷飞中铺张其原本已经很强大的土地财政，民众还是有所期待。
因为，民众始终还是相信，中国城市畸高的房价并不仅仅是在造就一代代的房奴，其根本损害的，还是中国城市化的路径选择，最终，则将通过伤害民众而伤害到整个国家的利益。
一．畸高房价背后有哪些“刚性需求”两会后的北京楼市风起云涌。
一边是央企一日制造三“地王”，一边是四环内期房均价首次突破3万元大关，六环路内的房价也迈入了“万元时代”。
高房价一路势如破竹，开发商推动房价上涨的意愿之迫切世所罕见。
应该说，中央调控房价的态度是一贯坚决的，采取措施也是果断的。
形势与政策论文--浅谈中国房价问题
形势与政策浅谈当前中国的房价问题院系：XXXX班级：XXXX学号：XXXX授课教师：XXX姓名：XX摘要：随着我国市场经济的进一步发展，房价也随着市场经济的大浪随波而起，扶摇直上。
当前国内的高房价与收入差距的拉大密切相关，其实，住房本身是社会大众的基本生活必需品，具有公共品的特性，从而不能简单地放任市场机制来加以配置。
在此，我们只知道大部分人买不起房子，但我们更需要的是了解房价增高的原因和本质所在，配合国家的相应有效策略的实施，这样才能确保民生的稳定，才能促进社会的繁荣发展。
关键字：高房价，原因，本质，有效策略近年来，普通老百姓买不起房已成为一个不争的事实，虽然政府一直在想方设法地稳定房价，但效果甚微。
房价的急速上涨已经成为笼罩在社会大众心头的巨大阴影，这个问题是如何产生的？我们怎样认识它？让我们仔细地分析一下。
一、房价居高不下的原因一般来说，在房价非理性狂飙过程中，支持房价走高的有两种力量：一是居民的自住性需求，二是富人的投机需求。
由于在住房的供给受到制约的情况下，有关住房紧张之类虚假信息比较容易误导人们的房价预期，从而人为地引起房价的不正常上涨，这是近来年房地产市场的基本现状【1】。
但是，当房价上涨预期破除之后，在房价下跌过程中阻碍房价下跌的“抗跌”力量却只有一个：居民的自住性需求；这就是房地产中的所谓“不对称原理”：富人的投机行为产生房价的峰值，而穷人的购买力产生房价的“抗跌值”。
显然，居民的自主性需求主要与其未来可支配收入变化有关，在一个收入不断拉大的社会里，理论上房价是应该很低的，或者说，当前国内的房价应该会迅速下降；但是迄今国内房价还没有形成快速下降的局面呢？这里从两方面加以剖析。
一方面，就住房的真实需求而言。
任何商品的价格上涨都跟供求有关，而房地产中土地的有限性制约了住房的供给，因而房价上涨的直接原因在于其巨大需求，这是住房市场面临的真实需求。
而这里就有两个基本问题：一是为何有如此大的住房需求，这就涉及到资金的来源问题。
简要分析我国房价问题及其产生原因（西方经济学论文）
简要分析我国房价问题及其产生原因改革开放以来，特别是1998年进一步深化城镇住房制度改革以来，伴随着城镇化的快速发展，中国的房地产业得到了快速发展。
但随着我国房地产产业的快速发展，我国房价也一路上涨，购房成为普通居民沉重的负担。
于是对我国高房价的产生原因展开了研究，得出诸如国家土地供应量不足、物价水平的上升、投机、投资性购房比重的加大、房地产市场供需不平衡等原因，针对现实存在的问题，总结出一些应对我国高房价的措施，如加大土地供应量、稳定物价、打击房地产市场投机炒房行为，加大保障性住房的建设力度等，对稳定我国房价，限制房价过快增长，保持我国房地产市场健康发展有重要作用。
一、我国城市商品住房市场现状目前，北京、上海等一线城市房价已经处于极高水平，但是由于限购令的出台以及银行提高存贷款利率和存款准备金率等措施，导致房地产市场需求降低，使北京、上海的房价有了小幅度的下降。
银行利率的上调，增加了开发商的贷款难度和成本，从而使房地产市场开发量有所减低，限购令的出台，使人们购房数量受到限制，从而减少了市场需求量，国家对二手房营业税进行了调整，增加了二手房交易成本，有利于打击投机、炒房行为，规范二手房交易市场。
国家为应对高房价问题，出台了一系列宏观调控政策，诸如上调银行利率、限购令的出台、调整二手房交易营业税等，有效的降低了市场需求，规范了二手房交易市场，打击了投机、投资性购房行为，在一定程度上保证了房地产业的健康、稳定发展。
但是，现阶段房地产市场还存在一些问题，诸如房价仍然较高，普通民众还是买不起房子，以及房地产市场不规范等。
二、导致房价问题的原因及分析尽管今年许多城市的房价出现近年来的异常不景，但依然高位运行。
推高房价的原因有很多，最重要的是下面几种原因：1、高地价催生高房价房地产本就是房产和地产的总称，因此在商品房房地产价格中，地价占有相当大的比例。
因土地属非可再生资源，随着土地资源的减少，地价也是涨船高，房价高也就在理之中了。
房价问题数模论文
一．问题重述房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。
我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。
1）请根据中国国情，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据，选取我国具有代表性的几类城市对房价的未来走势等问题进行定量分析；2）对房价的合理性进行定量分析。
3）根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。
二．基础理论1. 价格均衡理论根据经济学供求理论，普通商品的均衡价格出现在市场供求相等的状态下，此时的市场处于较平衡状态。
影响市场供求的因素主要有城市开发建筑成本、居民平均收入水平、人均居住面积、交易融资成本等。
研究这些因素对住房价格的解释能力与解释程度，可以判断住房均衡价格。
并且，由于房价的趋势性运动特征，当前价格趋势受到前期趋势的影响，即住房价格波动的滞后性。
理想情况下，住房价格在上述因素的影响下可近似认为处于长期均衡的发展态势。
但在现实中，住房实际价格还受到其他因素影响。
例如政府的宏观调控政策的变化使理论均衡偏离；非市场供求因素变化；房地产行业投机因素等。
这些非理想因素使得住房价格偏离均衡价格，并形成价格非理想波动，从而出现房价的长期发展趋势。
2．计量经济模型理论计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。
是由系统或方程组成，方程由变量和系数组成。
其中，系统也是由方程组成。
计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
广义地说，一切包括经济、数学、统计三者的模型；狭义地说，仅只用参数估计和假设检验的数理统计方法研究经验数据的模型。
房价分析毕业论文
房价分析毕业论文房价作为一个国家或地区经济的重要指标之一，一直受到学者们的关注。
本篇毕业论文旨在对房价进行分析与研究，以期了解房价变动的原因及其对经济的影响。
本文分为三个部分，第一部分介绍房价概念及其重要性；第二部分探讨房价变动的因素；第三部分分析房价变动对经济的影响。
一、房价概念及其重要性房价是指在市场条件下房产的价格，也是一个市场经济体系中的重要指标。
房价不仅直接涉及到人民的生活，更涉及到国家经济的发展。
因此，房价的动态变化对于政府、企业和个人都具有重要的意义。
首先，房价对于政府具有重要影响。
因为房价直接关系到人民的住房需求和生活质量，因此，政府需要采取一系列政策以调节房价波动，保障人民的住房需求。
同时，房价也与国家经济的发展密切相关，如房地产业对于促进市场经济发展、拉动需求、解决就业，都具有重要作用。
政府也可以通过调节房价来促进经济发展。
其次，房价对于企业和个人也具有重要的意义。
房地产是一个重要的投资领域，对于许多企业和个人来说，房价的变动直接影响到其资产的增值或贬值。
因此，在投资房地产领域时，要时刻关注房价变化，以确定合理的投资策略。
对于个人而言，房价对于购房者来说也是一项重要的成本，库存房价水平可直接影响购房者偏向的房屋类型以及即将购买的成本。
二、房价变动的因素房价变动的因素有很多，但总的来说，可以归纳为两个大类：市场因素和政策因素。
下面分别阐述这两类因素的作用。
市场因素：1.供求关系：房价的高低与供求关系密切相关，若供不应求则价格会上涨，反之则下跌。
2.经济增长水平：经济增长水平对房价的影响非常显著。
经济发展快速的地区，也会导致房价上涨。
3.城市化进程：城市化进程的加快推动了大量人口向城市迁移，增加了市场需求，同时加大了供需矛盾，对房价上涨产生了较大的影响。
4.利率变化：贷款利率的变化对于房价也具有重要影响。
若利率上涨，一般来说会对买房者产生拒绝效应，从而导致房价降低。
政策因素：1.宏观调控政策：政府可以通过发布一系列宏观调控政策来控制房价。
我国房地产市场现状分析的论文
我国房地产市场现状分析的论文中国房地产市场的市场化程度越来越高,买方市场逐渐形成,消费者需求日益多元化。
并且市场经济环境也在不断完善。
下面是店铺给大家推荐的我国房地产市场现状分析的论文，希望大家喜欢!我国房地产市场现状分析的论文篇一《我国旅游房地产业市场发展现状分析》[摘要] 旅游房地产是开发和经营过程与旅游密切相关，并以塑造景区或旅游接待作为其功能的房地产。
本文旨在通过分析我国旅游房地产业市场的现状，找出存在的问题，以促进旅游房地产开发的健康发展。
[关键词] 旅游;房地产;发展一、旅游房地产综述1.旅游房地产的概念旅游房地产是开发和经营过程(策划、规划、融资、营销、经营、管理等)与旅游密切相关，并以塑造景区或旅游接待(旅游餐饮，旅游住宿，旅游购物，旅游商务，旅游娱乐，旅游休闲等)作为其功能的房地产。
旅游房地产是旅游与房地产两种行业在多个角度、多种形式的结合，是旅游业与房地产业都发展到成熟阶段时出现的一种地产业态。
因此，旅游房地产有两种基本属性，即旅游和房地产。
首先旅游房地产属于房地产范畴，是与住宅房地产、商业地产、工业地产、教育地产等等相并列的一种房地产业态;其次，旅游房地产又是紧密围绕旅游、为满足旅游业发展所带来的地产的需求而形成。
2.旅游房地产的分类旅游房地产种类多样，按照不同的分类标准可以划分为不同的类型。
随着旅游房地产的成熟与市场需求的不断变化，这些分类模式已呈现多样化发展特征，很多旅游房地产存在交叉空间，并不能单纯地归属哪类模式。
旅游房地产按照物业产品形式可划分为：产权酒店，分时度假，时权酒店，景区住宅，景观型房地产，养老型酒店，高尔夫、登山、滑雪运动度假村。
按照房地产项目在旅游景观中所承担的功能划分可分为：旅游景点房地产，旅游商务房地产，旅游度假房地产，旅游住宅房地产，旅游商业房地产。
二、我国旅游房地产业发展现状分析1.城市化率上升，旅游房地产进入快速发展阶段从世界旅游房地产的产生发展过程来看，旅游房地产的产生因素主要有两条线路：一条是以经济发展为线路，第二条是以房地产的发展为线路。
论文,浅谈房价
一、住房价格上涨的成因分析
近几年来，在我国经济持续快速增长的同时，房地产业也得到了迅猛的发展，为广大市民提供了舒适的住所，但不断上涨的价格也给购房消费者带来了烦恼。在市场经济条件下，一种商品的价格是由市场上的供需关系所决定的。但在房地产领域，支撑房价持续上涨的因素很复杂，不仅仅是由房子的供需关系所影响，还有其他的因素，通过对房地产业的分析，结合我国房地产市场的实际，导致我国房地产业住房价格上涨的原因主要有以下几个方面：
（八）外资的大举进入
在一个逐步开放的市场中，房地产价格和一国币值关系密切。从国际经验来看，货币升值对房地产市场会产生巨大的影响与冲击。如1985年《广场协议》签订后，日元不断升值，成为日本房地产泡沫经济形成的主要因素之一。今年以来人民币升值速度的加快有可能会增强国际市场对人民币将进一步升值的预期。加之国内房地产市场涨势依旧，国际上的热钱就会流入我国房地产市场进行赚房价上涨和人民币升值双重收益的投资。中国人民银行8月8日发布的“二季度货币执行报告”显示，今年上半年外资大举进入我国房地产开发领域，同比增幅高达68.7%，增幅比上年同期提高了36.2个百分点。
市场不是万能的，市场也有失灵的时候。现在，房地产市场虚火过旺，为保证经济和金融安全，政府适时进场干预是非常必要的。国务院近期发出的通知，对房地产开发(不含经济适用房项目)等相关行业的固定资产投资项目资本金比例，由20％及以上提高到35％及以上。此举无疑是希望从源头上将银根抽紧，特别是8月份央行的新一轮加息，将会大大地遏制过度投资。
论文---中国房价问题探讨
中国房价问题探讨摘要：随着我国市场经济的进一步发展，房价也随着市场经济的大浪随波而起，扶摇直上。
面对居高不下的房价，本文试着分析高房价的原因及房价问题的本质；并从提收入和降房价两方面提出解决措施。
关键词：高房价，开发商，炒房者，小康社会，降成本引言：房价，一个古老的新问题。
人类生活离不开房子，这就顺理成章的把房子推到了生活必需品的位置，“住者有其屋”人人都得有自己的立身之处。
房子，一不是一个新名词，但房价却是一个新生儿，尤其是高房价，更成了人们口中讨论最多的话题。
因此，房价也就成了一个古老的新问题。
一。
中国房价现状：我国房价近几年持续上涨，北京.上海.广州等一些大城市，城市中心区的房价已经高达3万，在郊区的房价也没有万元以下的房子。
而大部分中级城市的房价也是很高，严重高出人们的承担水平。
购房，渐渐的成了大部分民众的心病。
高房价让好多年轻人沦为了房奴，而且还要一代又一代的延续房奴传统，形成一个恶性循环。
面对居高不下的房价，国家随相继出台了不少政策，但都没有取得实质性的效果，房价依然高的让人难以接受。
二。
中国高房价原因分析（一）关于高房价的几种错误论调：1.刚性需求论：有些无良文人指出，房价的增长是由于居民对住房的巨大需求造成的。
这种观点是错误的，住房虽然作为生活的硬性基础，但也不足以使得住房供不应求的地步，一个家庭拥有1～2套住房就足够了，这样的需求量能使得房价一下子提高这么多吗？这明显就是荒谬的。
2.穷人可以租房论：这种观点认为，有钱就买房，对于暂时不能买房或根本没钱买房的可以选择租房住。
这种观点是没有人性的，中国这么多人口，能付得起高房价的也不过那些有钱人，大部分还是中等收入者，都让他们去租房吗？租房可以，但你让他们租一辈子房吗？那中国会变成什么样子？这种观点真是一点价值都没有。
3.土地资源有限论：有些人指出，土地资源的有限导致了房价的急剧上升。
这种观点的错误在于，中国是个农业大国是个土地资源相当丰富的国家，他们为了给高房价找理由就忽视事实，这是很荒谬的。
毛概论文之中国房价形势
毛概论文之中国房价形势之于房价问题，对于我们这些还未接触很深的90后而言，也只有粗浅的认识。
但粗浅并不代表不明白它的来龙去脉，不代表不明白我们今后将面临的压力。
在探讨中国房价走势问题之前，我们应该对一些基础性房地产知识进行学习。
在城市内部的空间分布具有一定的规律性，表现在从城市中心向外，人口密度递减。
人口密度递减的经济学解释包括两个方面：1.消费者替代行为：随着距离城市中心越来越远，住房的价格越来越低，消费者倾向于消费更大的住房，从而降低人口密度。
2.要素替代：随着距离城市中心越来越远，土地租金越来越地，开发商倾向于建设低层住房，单位住房的土地面积大于城市内部。
中国房价现状与人口密度经济学完全吻合，但也有其自身的特点。
以一线城市北京，上海，杭州为例。
城市中心房价最高，距离市中心越远房价越低，但也不排除一些依山傍水的境之中的豪宅，房价依然较高不可攀。
3.我国实行的是土地的社会主义公有制，《土地管理法》第八条规定“城市市区的土地属于国家所有。
”“农村和城市郊区的土地，除由法律规定属于国家所有的以外，属于农民集体所有；宅基地和自留地、自留山属于农民集体所有。
”因此，我国土地所有权性质分国家土地所有权和集体土地所有权。
《土地管理法》第九条规定“国有土地和农民集体所有土地，可依法确定给单位或者个人使用。
”这样，土地使用权的性质分为国有土地使用权和集体土地使用权。
国有土地，才可以转让。
集体土地不行，必须先由国家征用后，性质变为国有土地，才可以转让。
我们办理国土证，其实就是土地使用权的转让证明。
由此可以看出，集体土地（村里）不能转让，自然不能办理国土证。
而国有土地上修建的房子，都能办理国土证，比如修的商品房、商业、办公楼等。
根据性质的不同，国有土地又有金融用地。
住宅用地等区别，这些区别也是会体现在国土证的使用性质上的。
4. 一、房地产：房产和地产的总称，也叫“不动产”。
房地产的形态：1、单纯的土地；2、单纯的房屋；3、土地和房屋的综合体。
有关房地产市场现状分析的论文
有关房地产市场现状分析的论文房地产市场是以房产作为交易对象的流通市场，也是房屋商品交换关系的总和。
下面是店铺为大家整理的有关房地产市场现状分析的论文，希望大家喜欢!有关房地产市场现状分析的论文篇一《浅析我国房地产市场现状》摘要：本文通过对我国房地产市场的历史回顾和现状总结，分析了目前房地产价格的不合理性，以及宏观调控不能取得预期效果的原因。
关键词：房地产价格地租一、我国房地产市场的发展历程及现状中国近年来最红的经济话题莫过于房地产问题。
中国人自古以来就有“安家立命”、“安居乐业”的说法，与此息息相关的“房子”在国人眼中自然有不可比拟的重要性。
我国真正意义上的房地产市场应该是开始于1996年左右。
房地产业在深圳、广州等发达地区率先起步。
1998年，中国开始了“房改”，那一年，为了摆脱亚洲金融危机为中国经济低增长的影响，国家又出台了一系列拉动内需的政策，为个人房贷提供了政策支持。
由此，天时地利人和俱备，中国步入了房地产市场化的高速发展期。
房地产市场化的直接后果就是房地产价格的市场化，人们在计划经济时期被压抑已久的对房产的需求被激发出来，供需规律开始发挥其魔力，虽然供应量越来越大，但是需求更为强劲，房地产价格节节攀升。
2006年以前，房屋销售价格一直处于一个比较稳定的状态。
2006年到2007年，房价开始出现异动，呈现快速上升态势。
直到2008年，房价才有所回落，但仍然远远高于以前。
大多数普通老百姓发现，自己就算不吃不喝，光凭工资得几十年才能拥有一套仅够容身的房子。
二、对我国现在房地产价格合理性的分析世界银行认为比较合理的房价与人均收入比是4—6倍，为房价收入比所设定了5的警戒线。
而从上图中可以清楚的看到，我国的房价收入比已经远远超过了这一警戒线。
我国的房地产市场在保持较高增长速度的同时也出现了有效需求不足，房产品结构失衡的现象，房地产的总量大于有效需求，商品房空置率远超过国际警戒线。
同时，房地产过剩与短缺并存，一方面，大量的商品房积压，这主要是指没有充分分析市场需求，对市场有效需求估计不足，过多投资高档住宅，导致了空置;另一方面，大多数居民的住房还十分紧张，普通住宅尤其是经济适用房供给短缺、增长缓慢。
计量经济学论文关于房价问题的初步分析
关于房价问题的初步分析引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。
是什么造就了这样的状况。
房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。
而这场博弈的焦点则是房价问题。
如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。
先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。
而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。
公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。
房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。
写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，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。
在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。
当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。
仅仅就几个因素进行分析。
写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。
关键词：房价成本拟合优度现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。
在Eviews软件中选择建立截面数据。
现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。
令Y=各地区建筑业总产值。
（万元）X1=各地区房屋竣工面积。
（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。
（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。
（元/人）X4=各地区人均住宅面积。
（平方米）X5=各地区人均可支配收入。
（元）数据如下：Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49 27949354 17730.00 2727006. 100569.0 24.43530 9262.460 31272779 16183.90 2429352. 127430.0 31.02330 13179.53 6227073. 4017.600 910691.0 66407.00 20.75480 6778.030 5493441. 2952.100 553611.0 108288.0 30.29870 9999.5403593356. 2750.900 574705.0 70826.00 22.61980 6901.420 14813618 9139.800 2072530. 60728.00 24.48080 8399.910 6345217. 3433.600 932901.0 66056.00 20.20090 6926.120 8729958. 4840.800 1048763. 81761.00 22.90280 7321.980 8188402. 4969.700 1119106. 74553.00 24.42580 7674.200 15163242 8105.000 1492820. 101932.0 24.93280 12380.43 2818466. 1721.600 353700.0 77472.00 24.17320 7785.040 394053.0 121.5000 61210.00 55361.00 23.43200 7259.250 5862095. 4939.600 817997.0 69432.00 25.72440 8093.670 12253374 8784.600 2070534. 59748.00 26.35850 7041.870 2122907. 980.3000 293310.0 72152.00 18.19430 6569.230 3967957. 2248.700 522470.0 69238.00 24.92940 7643.570 293427.0 121.3000 36593.00 73205.00 19.92990 8765.450 4404362. 1580.000 410311.0 93212.00 21.75050 6806.350 2236860. 1327.200 449409.0 46857.00 21.11380 6657.240 747325.0 242.9000 101501.0 61046.00 19.10550 6745.320 1080546. 578.7000 88225.00 61459.00 22.25500 6530.480 3196774. 1450.800 203375.0 95835.00 20.78110 7173.540先用Eviews软件进行White检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic 2.779810 Probability 0.049670Obs*R-squared 26.27412 Probability 0.156948Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/22/05 Time: 21:50Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.C 6.08E+12 2.29E+13 0.265539 0.7960 X5 1.64E+08 3.88E+09 0.042370 0.9670 X5^2 87293.54 453712.3 0.192398 0.8513 X5*X4 38067124 3.56E+08 0.106810 0.9171 X5*X3 1363.555 6160.070 0.221354 0.8293 X5*X2 -17464.36 50393.75 -0.346558 0.7361 X5*X1 -453312.2 1215201. -0.373035 0.7169 X4 -9.71E+11 1.83E+12 -0.531486 0.6067 X4^2 4.28E+10 6.46E+10 0.661720 0.5231 X4*X3 -1905048. 1949296. -0.977301 0.3515X4*X2 -19010403 17319142 -1.097653 0.2981X4*X1 4.23E+08 4.15E+08 1.020801 0.3314X3 -13869460 34509844 -0.401899 0.6962X3^2 41.81843 22.62540 1.848296 0.0943X3*X2 517.0981 231.1954 2.236628 0.0493X3*X1 -14772.93 8469.467 -1.744258 0.1117X2 1.51E+08 3.45E+08 0.438853 0.6701X2^2 2050.261 1851.410 1.107405 0.2940X2*X1 -67170.59 50453.24 -1.331343 0.2126X1 7.80E+08 6.17E+09 0.126430 0.9019X1^2 1246362. 746355.0 1.669932 0.1259R-squared 0.847552 Mean dependent var 1.17E+12Adjusted R-squared 0.542656 S.D. dependent var 1.78E+12S.E. of regression 1.21E+12 Akaike info58.69986criterionSum squared resid 1.46E+25 Schwarz criterion 59.67127Log likelihood -888.8478 F-statistic 2.779810Durbin-Watson stat 1.809921 Prob(F-statistic) 0.049670结果显示为没有异方差。
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。
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..本科生毕业论文（设计）当前房价问题分析姓名真学号专业统计学指导教师王洪霞2014年5月25日摘要房价上涨是近年来社会广泛关注的一个热点问题，房价上涨的持续性以及房价过快上涨的危害是大家关注的重点。
房价是否合理，是否已经超过了民众的购买能力，仅仅通过表面观察和凭空想象是不能回答这些问题的，要通过科学的研究方法才能得出合理的结论。
本文首先用两组数据，引出房价上涨问题。
然后，简单介绍以下聚类分析方法，包括聚类分析的概念、特征和一般步骤。
再选取当前我国35个大城市为研究对象，选择一些与房价关系较密切的有代表性的经济指标，选择指标时要注意考虑到指标的合理性以及数据获得的可能性。
最后运用SPSS统计软件对其进行聚类分析，并对聚类分析的结果进行分析，得出相应的对策并提出合理的建议。
关键词：房价；指标；聚类分析AbstractThe problem of house price is a hot and popular topic in recent years. Continuation of house price increase and its harm is the focus of public attention. Whether the house price is reasonable and whether it is too high to exceed the purchasing power of the people, cannot be answered just by surface observation and imagination. Firstly, with the two sets of data, this paper leads to the problem of house price increase. Then, this paper gives a brief introduction of the cluster analysis, including the concept, features and general steps of cluster analysis. Then this paper selects 35 cities for the study object, and selects some representative economic indicators that are relatively close with the house price considering the reasonableness and the possibility of obtaining data. Finally, using SPSS statistical software this paper analyzes the results of cluster analysis, obtains the corresponding countermeasures and puts forwards the reasonable suggestions.Key Words: house prices; indicator; cluster analysis目录摘要 (I)Abstract ........................................................................................................ I II 一、引言 .. (1)（一）房价上涨问题的提出 (1)（二）研究思路和方法 (3)二、聚类分析简介 (3)（一）聚类分析的概念 (3)（二）聚类分析应用围 (3)（三）聚类分析特点 (4)（四）聚类分析的一般步骤 (4)三、房价问题的聚类分析 (5)（一）指标的选择 (5)1. GDP总量 (5)2. 居民人均可支配收入 (6)3. 房价收入比 (6)4. 人均GDP (7)（二）各城市房价问题聚类分析 (7)1. 数据的搜集和整理 (7)2. 数据标准化处理 (8)3. 解析聚类表 (10)3. 解析聚类分析树状图 (12)（三）小结与感想 (15)四、房地产价格的影响因素分析 (15)（一）影响房屋需求变动的因素 (15)1. 人均可支配的提高 (15)2. 城镇家庭户数的增加 (16)3. 房产投资与投机 (17)4. 部分消费者不合理的消费观 (17)（二）影响房屋供给的因素 (17)1. 土地取得成本 (18)2. 开发和管理成本 (18)五、我国房价上涨的治理措施 (18)（一）我国房价上涨的特点 (19)1. 住房绝对价格偏高 (19)2. 房地产价格倒挂 (19)3. 投资投机性购房比例升高 (19)4. 房价上涨具有时段性和区域性特点 (19)（二）治理措施 (20)1. 增加住房有效供给 (20)2. 抑制不合理住房需求 (20)3. 加强市场监督管理 (21)参考文献 (22)致 (24)一、引言（一）房价上涨问题的提出居住是国民安居乐业和社会稳定的关键所在，也是社会发展水平的综合表现，历来都受到重视。
当一个或城市区的经济水平发展到一定程度以后，房地产业就会赢来一段快速增长时期，并进一步刺激和带动整个的经济增长，促进社会的稳定和繁荣。
然而，随着中国房地产市场的发展，各种矛盾也逐渐暴露，特别是高房价问题。
过去的几年各省城市房价不断攀升，截止到2014年5月统计局房价指数连续上升，创下新高。
不断走高的房地产价格，尤其在一些大城市，已远超大多数居民的购买能力，房地产价格的快速上涨已成为我国经济平稳运行中的突出问题。
为了反映房价的变动情况，这里引出房屋销售价格指数，它是反映一定时期房屋销售价格变动程度和趋势的相对数，通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。
通过房屋销售价格指数可以看出，房价一直在涨，见表1-1（附：为更好地满足各方面的需要，统计局2011年发布的《住宅销售价格统计调查方案》增加了计算定基价格指数的容，首轮基期确定为2010年。
选择2010年作为对比基期，主要有三个方面的考虑：一是与国民经济和社会发展五年规划期保持一致。
二是2010年的基础数据资料较为完整并且易于获取，可操作性强。
三是与CPI、PPI定基价格指数的对比基期保持一致，方便数据分析和使用）2014年4月70个大中城市住宅销售价格变动情况（简表取前十八个）表1-1 2014年4月新建住宅价格指数数据来源：统计局2014 年5月18日发布《2014年4月份70个大中城市房屋销售价格变动情况》与上月相比，70个大中城市价格下降的有8个，持平的有18个，上涨的有44个，与去年同月相比，价格下降的有1个，上涨的有69个。
表1-2 2014年4月二手住房价格指数数据来源：统计局2014 年5月18日发布《2014年4月份70个大中城市房屋销售价格变动情况》与上月相比，二手房价格下降的有22个，持平13个，上涨的35个，与去年同月相比，下降的有2个，持平1个，上涨的67个。
由此可以看出，中国近年的房价普遍上涨，下面，我们就用聚类分析法分析当前房价的合理性。
（二）研究思路和方法本文主要选择聚类分析的方法进行研究分析。
首先，要合理选择反映房价问题的几个指标，因为指标的选择对深入的探讨又有决定的意义。
其次，用聚类分析的方法，对31个省市的房价问题聚类分析。
然后，对聚类分析的结果进行分析，最后得出结论并提出一些合理的建议。
论文中涉及到的分析数据，一部分来自历年的中国统计年鉴，还有一些来自报刊、杂志上的报导性数据。
二、聚类分析简介（一）聚类分析的概念聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
它是一种重要的人类行为。
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。
（二）聚类分析应用围聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。
在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
商业上，聚类分析是细分市场的有效工具，同时也可用于研究消费者行为，寻找新的潜在市场、选择实验的市场，并作为多元分析的预处理。
生物学方面，聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识。
聚类分析在电子商务中建设数据挖掘中也是很重要的一个方面，通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。
从统计学来看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。
传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS。
本文就是用SPSS对与房价关系密切的几个指标进行聚类分析，从而得出合理的分析结果。
（三）聚类分析特点首先，聚类分析简单直观。
其次，它主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析。
不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到分成若干类别的解。
最后，聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响，所以在研究过程中，对指标的选择要非常慎重。
（四）聚类分析的一般步骤1.搜集整理数据，录入Excel表格。
2.对整理的数据预处理，如果单位不同，则用SPSS首先对数据进行标准化处理。
3.用SPSS对标准化的数据进行聚类分析4.对分析聚类分析结果。
三、房价问题的聚类分析第一章已经说到，中国近几年的房价是普遍在上涨的，然而，住房价格上涨的同时，居民的收入也在增加。
对于“中国当前的房价到底是否合理”，存在着很大争议。
有人认为中国目前的房价是基本合理的，且当前房价水平是由于前几年房价过低的理性回升。
主流的观点则是认为中国的房价不合理，存在着巨大泡沫。
本章选用2013年全国35个大城市国民经济和社会发展统计公报的相关数据，利用国生产总值(GDP)、居民家庭人均可支配收入、房价收入比、人均GDP 四个指标对全国31个省市的房价问题进行聚类分析。
（由于港、澳、台三地与大陆制度和发展水平差别较大，所以本文选择的数据不包括这三个地区，本文所选的35个大城市是按照国各城市GDP排名取前三十五个）（一）指标的选择对我国各地区的房价问题进行深层分析，指标的选择具有决定性意义，这里选取下面4个指标作为分析的依据。