房价影响因素的计量经济模型分析

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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。

关于房价上涨影响因素的实证研究

关于房价上涨影响因素的实证研究

课程论文题目:关于房价上涨影响因素的实证研究学院统计与数学学院_专业统计学班级统计0801课程名称计量经济学(课程设计)学号 0802100133_学生姓名周彬指导教师赵卫亚成绩二○一○年五月目录一、引言 (3)二、文献综述 (3)三、模型变量选择与分析 (6)1、应变量的选取2、自变量的选取四、数据收集和模型的建立 (7)1、数据收集2、模型建立五、房价上涨影响因素及实证分析 (14)六、对策建议 (14)关于房价上涨影响因素的实证研究摘要:近年来,如何准确地对住宅项目进行定价,已经成为各界普遍关注的问题。

房价的持续上涨成为居民购房一大难题,其上涨的影响因素也成为人们所要重点研究的课题。

本文对房价上涨的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国内生产总值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,国内生产总值的变动对房价的上涨也起到一定的作用。

关键字:GDP 房价收入比房价上涨影响因素计量经济一、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所发生的重大转变,住房消费的有效启动,住房商品化新体制的基本确立,以及房地产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国民经济的重要支柱产业。

这些对于改善居民居住条件、提高人民生活水平、拉动经济增长、扩大就业以及加快城市建设都发挥了重要作用。

但是,当前我国房地产市场发展还很不平衡,在房地产业快速发展的同时也出现了许多值得我们关注的问题。

尤其是,当前我国房价已经超过正常水平,房地产泡沫现象日趋明显。

从全国总体来看,国家的宏观经济政策对房地产价格的调节作用显得非常重要。

而要进行有效调控,得首先识别在各种因素中,到底哪些因素能对房地产价格有影响。

基于空间计量模型的住宅价格影响因素研究

基于空间计量模型的住宅价格影响因素研究
2 数据与模型
2������ 1 数据说明与处理 本文选定河北省省会石家庄市长安区、 桥西区、 裕华区
和新华区作为研究区域ꎬ 总面积为 106������ 69 平方公里ꎮ 从网 站上搜集房地产楼盘信息 ( 名称、 价格、 位置等)ꎬ 通过进 行数据的矢量化和预处理ꎬ 剔除信息不全数据后ꎬ 得到有效 样本 408 个ꎮ 教育、 医疗、 交通、 公园、 宗教等公共设施的 研究数据均来自于各类地图信息ꎮ 本文以单位面积价格作为 因变量ꎬ 选取住宅小区的自身属性 ( 房龄、 占地面积、 绿 化覆盖率、 容积率、 是否是板楼和是否有停车位) 和住宅 周边公共服务设施可达性 ( 购物可达性、 交通可达性、 公 园可达性、 金融服务可达性、 教育可达性、 医院可达性ꎬ 佛 教和其他宗教) 共 14 个变量 ( 如表 1 所示) 作为自变量ꎮ
还有部分文献在证明空间自相关存在的基础上采用空 间计量经济模型对城市住宅价格影响因素进行研究ꎮ 谷兴 和周丽青 (2015) 利用地理加权回归模型ꎬ 在对武汉市的 房价研究过程中发现: 物业费、 绿化率、 户均停车位、 建 成年份、 银行数量、 超市数量、 地铁站距离、 三甲医院距 离和江景距离这九个变量是武汉市主城区内房价差异的重 要影响因素ꎮ 而邓永旺 (2015) 的研究则认为绿化率、 坡 度、 景观配套及生活配套对住宅价格影响不大ꎬ 且住宅建 筑自身特征对住宅价格呈正向影响ꎬ 区位特征则主要呈负 向影响ꎮ 近年来ꎬ 国外文献对空间上住宅价格的分析多侧 重于模型研究ꎬ 具体到影响房价的因素方面的文章占少 数ꎬ 但其中一些新颖的变量仍对文本的研究有重要的借鉴 意义ꎮ Li et al������ ( 2016) 在研究盐湖县的房屋价格时发现空 气污染和缺乏森林覆盖对房屋价值具有显着的有害影响ꎬ 其中森林覆盖率在盐湖县东侧有更积极的影响ꎬ 而空气污 染对东南 部 的 房 屋 价 值 的 负 面 影 响 更 显 著ꎻ Efthymiou 和 Antoniou ( 2014) 衡量了危机 时 代 交 通 基 础 设 施 位 置 对 房 屋价格影响的下降程度ꎮ

商品房房价影响因素分析

商品房房价影响因素分析
地 产 价格 的 各种 因素进 行 回 归分析 . 将
㈥ ,以及政府房地产调控政策的: 影响 , 但 小 8随机 变量 . 表 示 模 型 中解 释 变 量 之 外
的外生变量对因变量的冲击。
2 . 数 据 的收 集
活 密切 相 关 . 而且 还 关 系到城 市 的 可 持 续 这 种 影 响 无法 具 体 计量 .因此 引 入虚 拟 变
2 0 01 21 7 0 6 8 5 9 . 6 5 3 0 9. O1 1 0 9 6 5 5 . 2 9 9. 2 1 O O . 7 3 . 1 6 1 1 0 6 2 9 8 6 7 . 4 6 3 4 4 . 1 2 9 5 5 2 1
2 0 0 2
地 产 发 展对 改 善 居 民 居 住 条 件 、 加 快 城 市
2 0 0 0 21 l 2 6 2 8 0 . 0 4 9 9 8 9 9 21 4 . 6 9 8. 5 1 O 0 . 8 2 . 9 7 3 4 8 5 2 5 1 0 4 . 9 4 9 8 4 . 1 2 7 3 0 3 1 2 0 6 3 5 4 2 5 . 1 4 3 31 . 61 8 4 4 0 2 . 3 9 7. 4 9 9 . 4 2 . 6 3 9 7 1 4 1 75 6 6 . 6 3 6 1 4 . 2 2 4 3 7 8
1 9 9 8 ~ 2 0 1 1 年 相关数据代入 E v i e ws 软件 . 形 式 为
具 体 数 据 如 下 表 Y= + p 1 X1 + p 2 ) ( 2 + p 3 x3 + p 4 X4 + p 5 x 5 + 需要 进 行 了 相 应 的 处 理 . 相 应 结论 。 所 示 B 6 X 6 + B 7 ) ( 7 + B 8 X8 + B 9 x9 + B 1 0 X1 0 + £ 关键词 : 商品 房 房 价 ; 房 价 收入 比 ; 房 其 中 d 为截 距 项 , 8 、 1 3 : … …: 分 别

用STATA进行房价影响因素的分析

用STATA进行房价影响因素的分析

用STATA进行房价影响因素的分析一、本文概述随着全球经济的不断发展和城市化进程的加速,房价问题已经成为社会各界关注的焦点。

房价不仅关系到居民的居住条件和生活质量,也是宏观经济调控的重要指标。

因此,深入研究房价的影响因素,对于理解房地产市场的运行规律、制定合理的房地产政策具有重要的理论和实践意义。

本文旨在利用STATA统计软件,对房价影响因素进行系统的分析。

我们将对房价影响因素的理论基础进行梳理,包括供求关系、经济基本面、政策因素等。

然后,基于国内外相关文献的研究,筛选出对房价有显著影响的因素,并建立相应的计量经济学模型。

接下来,我们将利用STATA软件对模型进行估计和检验,以揭示各因素对房价的具体影响程度和方向。

根据分析结果,提出针对性的政策建议,以期为房地产市场的健康发展提供有益的参考。

通过本文的研究,我们期望能够更全面地了解房价影响因素的复杂性和多样性,为政策制定者提供科学依据,同时也为投资者和消费者提供决策参考。

本文的研究方法和结论也有助于推动相关领域的学术研究和实践应用。

二、文献综述房价影响因素的研究一直是经济学、房地产学、地理学等多个学科领域的热点和难点问题。

随着全球化和城市化的推进,房价波动对经济发展、社会稳定和居民生活的影响日益显著,因此,深入探讨房价的影响因素及其作用机制具有重要的理论和实践意义。

国内外学者对房价影响因素的研究已经积累了丰富的成果。

从影响因素的类型来看,主要包括经济因素、社会因素、政策因素、地理因素等。

经济因素如经济增长、收入水平、贷款利率等,是影响房价的基础因素。

社会因素如人口结构、教育水平、文化背景等,也会对房价产生影响。

政策因素如土地政策、税收政策、住房政策等,对房价具有直接的调控作用。

地理因素如城市规模、交通状况、自然环境等,也会对房价产生重要影响。

在研究方法上,学者们采用了多种统计方法和计量模型来分析房价影响因素。

其中,STATA作为一种功能强大的统计分析软件,被广泛应用于房价影响因素的研究中。

我国房价高速增长计量经济模型分析

我国房价高速增长计量经济模型分析

肖晋 、 汪宝平、 方俊 (0 9 认为, 20 ) 经济适用 房 的销 售 面积 来 计 量分 析 不 具有 可 比性 。
3 .7 . 6 0 0 7 0O 10 O 7 8 1 8 00 .3 .0 . 9 9
房解决的是 中低收入群体的住房 困难 , 而 因为土 地 是稀 缺 资源 , 【 16 9 - .9 )O.2 )( 5 5 =( .2 )( 31 9 74 - 0 ) 4. 每年 的房 屋 供应 量 商品房 市场主要是为中等收入或高收入 表 1 2 0  ̄20 年北京房价的影响因素 00 08
阳、 胡岷 、 薇 (0 9 研 究 结果 显 示 : 深 格之 间 存在 正 相关 。 周 20 ) 除 对 以上数据进行分析 , 得出多元线性回归 圳外, 其他 一 线 城 市 实 际房 价 收入 比都 要 ( 经济适用房销售 面积 占房屋销 方 程 : 四) 远高于理论房价收入比, 表明这些城市的 售 面 积 的 比例 ( )r p % p o 。代 表 当地 的住 房 P c= 1.4 + . 7 p 017 u + i r e 2 5 2 01 g 一 .1n m 5 5a 居 民户 对 当 地普 通 住 宅 的支 付 能 力很 差 。 保 障 体系 建 设程 度 。 果单 纯 以经 济适 用 O.0 i e me 043 p o 如 O 3n o 一 . 9 rp
不 会对 全 市整 体房 价 造成 很 大 冲 击 。
2 o 9 . O o 95 2 o 1 13 o 1 0 . l 27 1 . l 19 1 . 1 6 . 3 36 l 8 . 3 33 1 3 969 04. 1 5 7. 7 78 1 l .7 73 l .7 53

其中的原 因, 并提 出合理化建议 。 关键词: 房屋销售价格指数; 经济适

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。

政策因素对我国房价影响的计量模型分析_程兰芳

政策因素对我国房价影响的计量模型分析_程兰芳

11.2%; 而银行信贷规模每年增长 10%, 则会使房价每年上涨 8.
7%。 由于 1997 年颁布和实施的一 系 列 重 大 房 地 产 政 策 的 影 响 ,
宏观经济总量每年增长 10%, 会 使 房 价 每 年 增 长 12.1%(12.1%=
11.2%+0.9%), 其中由房地产政策引致房 价 上 涨 的 程 度 为 0.9%;
信贷每年增长 10%,则会使房价上涨 6.8%(6.8%=9.8%-3%),其中
由房地产政策引致房价下跌的程度为 3%。
表2
三个时期的计量模型的回归结果
时期
估计出的模型
参数估计值
1987~1997 年
LnYt=-7.14+1.12 LnX1+0.87LnX2(15.24) (13.13) (2. 82)
政 策 虚 拟 变 量 ,其 中 ,变 量 的 取 值 规 则 是 :D=0 代 表 房 地 产 政 策
实施以前,D=1 代表房地产政策实施以后。 这里引入两个重要的
时间点作为房地产政策实施前后的转折点, 分别选取为 1997 年
与 2005 年。 此外经济发展水平、 银行信贷规模和房地产政策影
响,并且考虑到大多数经济变量指标是呈指数规律增长,通过取
在 1998~2010 年的十余年间,我国政府实施的各项有关房地 产调控政策逐渐经历了由鼓励购房到限制购房、由宽松的房地产 政策到日益紧缩的房地产政策的演变过程。 由此可见,房地产政 策总是根据不同的市场状况适时加以调整和演变,并且政策因素 始终对房地产行业以及房价等产生着重要影响。
目前学术界关于政策因素对房地产业影响的探讨大多数是 基于定性分析,尤其是房地产政策对房价影响的定量研究还十分 鲜见。 因此笔者通过借助于统计数据,以试图建立带有政策虚拟 变量的计量经济模型,从而揭示政策因素对房价的影响方向和程 度,把握政策因素对房价的数量依存关系,这种数量分析的研究 结论无疑将更深刻和更具体,对于政府决策部门未来的房地产政 策的颁布和实施具有一定的指导意义。

计量经济模型的实例 计量经济分析案例

计量经济模型的实例 计量经济分析案例

计量经济模型的实例计量经济分析案例选题背景进入21世纪以来,住房愈炒愈热,房价一路飙升。

就算在2022年的金融危机下,房价也从未低头。

近几年来,国内生产总值有了较大幅度的增长,城乡居民收入不断增加。

但房价的涨幅好像不亚于任何一项经济指数的增量。

由于衣食住行一直是中国人衡量生活质量的四大指标。

房价的大幅上涨,使人们感觉到了长久性受到了威逼, 房价成了当下的热点话题。

那么毕竟是什么在刺激着我们的房价?带着这个怀疑,我们开头了调查与探讨。

在我看来,在中国百姓的消费观念中,假如居民消费品长期稳定处于低位,那老百姓就敢把钱拿出来买房子,甚至贷款也不怕。

但假如吃饭贵起来,人心就慌了,买房的意愿就会大大降低。

假如居民消费价格持续上张,买房意源将会归零。

由于到那时候连生存都是问题了,谁还有闲着想着住好房,投资升值之类的事情?在生活中, 影响房价的因素可能许多, 如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入安排状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、制度、风俗习惯等等。

但考虑到样本数据的可收集性和一些实际状况, 选择了GDP, 城镇居民收入,及CPI 的相关指数做了分别调查,如物价综合指数,食物价格,衣着指数,交通和通讯指数,医疗指数进行了相关探讨。

GDP 是衡量一个国家经济实力, 也是世界银行划分高收入、中等收入、低收入国家的主要标志, 一般来说, 人均GDP 高的国家, 表明该国经济实力强, 人民消费水平高, 同时在我国, 居民消费是在国内生产总值经过初次安排和再次安排后形成的, 由此选择了人均GDP; 依据衡阳实际状况,衡阳了消费指数CPI 中的几个重点指数也就是医疗,衣着,交通和通讯指数。

通过对这些变量的分析,我们了解到了,究竟哪些因素对我们当下的房价波动造成了影响,哪些因素的影响比较大,是否有上面我们想象的那么明显。

因此,我们便对上述相关指数进行了探讨。

并对此做出相关政策性个建议。

基于多元线性回归模型下的中国房价的影响因素分析

基于多元线性回归模型下的中国房价的影响因素分析

石河子大学本科课程论文基于多元线性回归模型下的中国房价的影响因素分析姓名组长:薛婧雯组员:吴丹妮王舒诒学号********** ********** ********** 专业班级物流管理2012级(2)班所在系商务管理系石河子大学商学院2015年6月基于多元线性回归模型下的中国房价的影响因素分析摘要:本文建立了从2000年至2013年我国房价受宏观经济因素影响的多远线性回归模型,选取3个经济指标作为方程的自变量,分别是房地产开发投资额、全国居民消费水平、商品房销售均价、国内生产总值,与全国房价进行多元线性回归模型分析,同时解决自变量之间相应产生的计量经济学问题,并对回归模型进行分析,得出方程效果良好的结论,最终得出模型的应用价值,在此基础上进一步预测房价的走势,同时给出相应的对策以及建议。

关键词:房屋销售均价国内生产总值多元回归模型对策及建议正文:一、我国房地产行业现状及特点分析我国的房地产业现如今已具有相当的规模,从九十年代房地产的建立,房地产业己成为国民经济发展的新的增长点,经历过经济危机,泡沫经济的我国,已经使房地产价格快速上涨,与此同时,人们也对房地产的泡沫现象产生了更多的疑问,房价的虚高,不但影响了房地产业的发展,更加影响了我国经济的发展,以及当今社会新经济体制的推动。

而房地产行业作为我国的国民经济的支柱产业,其改善了人民的生活,加速了我国的城镇化进程,最终促进经济增长。

但同时房地产业还存在相当多的问题, 当前房地产发展规模和增长速度存在地区差异,且房价居高不下,部分地区的商品房价上涨过快,非常不利于房市的健康发展,同时也有可能影响金融安全。

只有科学把握房地产市场的发展规律, 客观清醒地认识到现阶段房地产市场的发展现状, 这对于推动房地产市场健康发展, 促进国民经济稳步增长具有重要意义。

首先,房地产行业从事的不是建筑活动,而是经济活动,主要目的是通过建设房产来获取利润,其利润渠道很多,因此房地产的经济规模非常大,正因如此,房价依靠政府调控以便于控制市场是非常有必要的。

我国商品住房价格的计量经济模型预测研究

我国商品住房价格的计量经济模型预测研究
出 可行 性建 议 。

3 .竣工房屋造价 。 工程造价 、 土地价格再加上其他经营销
规范的道路 呢? 本文将通过建立模型 , 一一探 究这些问题, 并提 售成本等构成了房屋的造价 , 竣工房屋 的造价直接影 响了商品
住房的成本, 因此理论上该变量和商品住房的价格呈正相关 。
4 .土地购置费 。土地资源的稀缺性导致土地购置 费不断
引 臣

我 国商 房价 格 的计 量 品住 经济模 型预 测研 究
刘 艺婷
( 武汉 大学经济与管理学院, 湖北 武汉 4 0 7 ) 02 3 【 要】通过建立计量经济模 型, 我国商品住房的价格进行实证分析 , 出了影响商品住房价格的诸 多因素. 摘 对 找 研究结果表 明, 均可支配收入和竣工房屋造价是影 响商品住房价格 的显著性 因素。基 于模型结果提 出了政策建议。 人 【 关键词】商品住房价格; 影响 因素; 多元线性回归模型
另外, 商品住宅还具有建 设周期长 、 价值量大 、 空问固定性 部沿海城市和中西部城市在经济、 社会观念和政策等方面存在 等特点, 这就使其价格有 了一般商品价格所没有的特点 。首先 , 较 大 差 别 , 者 房 价 应 明显 高 于 后 者 , 模 型 中 以 中 西部 为基 前 在 由于住宅 的建 设周期 长, 短期 内的供 给是缺乏 弹性的, 在 导致 本 组 。
二 、 型 设 定 模
适用房 ” 为主的住房供应政 策: 另一个是针对 于数量 庞大 的中
本文选取 2 0 年我 国各地区商 品住房 的有关数据进行横 06
等收入家庭 , 实行“ 经济租用房和限价商 品房 ” 为主 的住房供应 截 面 回归 分 析 , 以各 地 区 的 商 品住 房 价 格 作 为被 解 释变 量 Y 影 。 政策 : 而对于数量相对较少 的高收入家庭 , 仍然实行现金 的住 响商品住房价格 的因素很多 , 考虑到实证研究的需要和数据 的

我国房价上涨影响因素的实证分析

我国房价上涨影响因素的实证分析

我国房价上涨影响因素的实证分析作者:王佳林来源:《房地产导刊》2015年第05期摘要:房价不断上涨不仅是住房供需关系变化而引起的,从宏观经济运行的角度,我国近年来的通货膨胀也起到了极大的推动作用。

本文选取了1998年—2011年的CPI、全国商品房销售面积和房地产企业土地购置费用利用的年度数据,实证分析我国上述因素在住房价格上涨中所起到的作用。

结果表明:我国房价上涨的关键原因在于长期的通货膨胀。

另外,居民对于房产的旺盛需求也是房价上涨的重要因素。

并且土地的挂牌拍卖政策起到了抑制房价上涨的作用。

因此,笔者认为当前政府对于房地产价格的调控不仅要解决供需失衡的问题,而且更应该从调整我国经济发展结构、降低通货膨胀率、完善资本市场等措施入手,最终到达在宏观层次引导房地产市场的合理发展。

关键词:房价 CPI 土地购置费用受政策红利、人口红利的多方因素的影响,中国GDP自改革开放以来长期保持高速增长。

但是在中国经济高速发展的同时,国内一些社会、经济矛盾逐渐暴露出来,例如金融市场的不完善、通货膨胀率长期维持在较高的水平、房地产市场等问题。

其中,房地产价格的持续攀高几乎成了中国经济稳定的定时炸弹。

中央政府也曾从多个角度尝试调控房地产市场的价格。

据笔者统计,从2003年—2013年,仅中央政府出台调整房地产价格的政策和措施就多达69条之多。

但调控效果收效甚微,房地产价格依然坚定的稳步攀升,甚至在经济增长放缓的时期依然坚挺。

在当前,房价的规范调整不仅是涉及到经济的平稳发展,还触及到了社会稳定的基石,如何合理、准确、及时的出台房地产调控政策,已经成为政府的当务之急。

本文通过构建房地产价格与多种因素的计量模型来分析各种因素对房地产价格变动的内在影响,并提出有针对性的政策建议,为政府更有效地调控房价提供参考。

文献综述张宏斌(2001)认为土地价格与房价不存在一个固定的比例关系。

土地价格上涨是由住宅市场所决定的,房价的上涨则是由多方面因素所决定的。

关于房价问题数学建模分析

关于房价问题数学建模分析

关于房价问题数学建模分析近几年,我国出台了一系列事关民生国情的利民政策,但房价的持续增高仍让很多人把买房当成了一种奢望。

本文根据题目要求,进行了合理假设,主要从影响房价的因素方面考虑,建立相应数学模型,根据数据分析了我国当前房价的合理性,预测房价未来走势,提出具体措施使房价回归合理,并进行定量分析。

分析题目,我们分为三个问题进行讨论建模:问题一,房价合理性评判;问题二,未来房价走势;问题三,房价的应对及建议。

问题一中针对各代表性城市现今房价是否合理的问题,我们以代表性城市上海、西安为例,做出合理的假设,采用了经济学领域的关于正态分布的模型,评定房价的合理性。

最后我们认为2008年以来上海高速增长的房价是不合理的;而西安虽然房价在不断上涨,但城市居民收入水平也有了比较大的提高,其增长比例基本还能维持协调,故西安的房价比较稳定合理。

问题二,利用了灰色马尔科夫预测对未来两年的具有代表性的几个城市的房价进行了定量的预测,从而得出这样的结论:西安房价增长相对来说较为平稳,涨幅不大;有较明显上升趋势的是成都和徐州的房价,在未来几年里,成都、徐州、西安的房价大致在5000 元左右;而北京、上海的房价,从10 年起有很明显的上升趋势,而且涨幅在8000~10000 元左右,若没有国家政策等特别因素影响,未来两年里,仍然会呈现出持续增高的趋势,并且涨幅不会低于8000 元。

问题三,主要就针对现实的房价问题对社会造成的影响及提出了一些建设性的意见。

关键词:房价升高数学模型正态分布模型灰色马尔科夫预测意见一.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。

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。

影响我国城市房屋价格的计量模型分析

影响我国城市房屋价格的计量模型分析
p e o p l e ' s i n c o me,u r b a n GDP,a s we l l a s g e o g r a p h i c l o c a t i o n,e t c . , I 1 l i s p a p e r e mp i i r c a l l y a n a l y z e s t h e
了相 关 的理 论 建 议 。
[ 关 键 词 ]计 量 经 济 学 ; 房价 ; E v i e w s
[ 中图 分 类 号 】F 2 9 3 . 3 0[ 文献标识码1 A[ 文章 编 号 】 2 0 9 5 — 5 5 3 7 ( 2 0 1 3 ) 0 1 — 0 0 0 1 6 — 0 3
s e l e c t e d a r g u me n t s a r e l a n d p i r c e( Y u a n/s q m) , t h e a v e r a g e a n n u a l i n c o me o f u r b a n p e o p l e( Y u a n/
y e a r ) ,u r b a n GD P( b i l l i o n ) , u r b a n p o p u l a t i o n d e n s i t y( p e r s o n/s q m)a n d t h e r e s i d e n t p o p u l a t i o n o f t h e c i t y ( o n e t h o u s nd a p e o p l e ) . T h r o u g h t h e e s t a b l i s h me n t o f a m u l t i p l e l i n e a r r e re g s s i o n m o d e l ,a n d

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 :

房价的计量经济模型

房价的计量经济模型

二、构建模型1、影响北京市商品房价的因素政府和房地产开发商是开发商品房的主动力。

某种程度上来说,房价升降的主动权掌握在政府手中。

经过调研,推出影响北京商品房价的七大因素:历年销售面积,历年总投资额,历年的实际开发面积,常住人口总量,历年城镇居民的人均可支配收入,历年交通建设的投资额,历年外资流入房地产的金额。

时间段为1992-2009,该时期房价的形成基本取决于市场,研究结果会比较客观。

2、模型建立为能得出尽可能客观的结论,对这些因素都进行合理量化。

收集了1992-2009年间的所需数据。

应用计量经济学理论,建立了计量模型,使得分析结果更为科学、可信。

(1)模型中变量类型解释变量:北京市商品房历年房价。

被解释变量:北京市商品房的历年销售面积,北京市房地产行业的历年总投资额,房地产行业历年的实际开发面积,北京市常住人口总量,北京市每年城镇居民的每人可支配收入,历年交通建设的投资额,历年外资用于房地产的金额。

(2)模型假设该变量模型是一个单方程线性多元回归方程,符合该方程的所有经典假设,运用最小二乘法求得系数。

PRICE = C(1)*POPULATION + C(2)*INVESTAREA + C(3)*INCOME + C(4)*AREA + C(5)*INVEST + C(6)*TRAFFICINVEST +C(7)*FOREIGNINVEST+C (8)(2-1)因变量:PRICE自变量:POPULATION——北京市常住人口总量INVESTAREA——房地产行业历年实际开发面积INCOME——北京市每年城镇居民的每人可支配收入AREA——北京市商品房的历年销售面积INVEST——北京市房地产行业的历年总投资额TRAFFICINVEST——历年交通建设的投资额FOREIGNINVEST——历年外资用于房地产的金额(3)模型变量的显著性检验将所有数据输入E-views软件后,模拟得到方程,分析后发现自变量:房地产行业历年的实际开发面积,历年交通建设的投资额,历年外资用于房地产的金额并不显著,p值均大于0.05,将这三个变量分别进行相关性分析后(运用散点图)发现与其余变量都不存在显著的线性相关,故将其剔除。

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Advances in Social Sciences 社会科学前沿, 2017, 6(10), 1306-1312Published Online October 2017 in Hans. /journal/asshttps:///10.12677/ass.2017.610184Econometric Model Analysis of InfluencingFactors of House PricesYuzhen WangSchool of Statistics and Mathematics, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming YunnanReceived: Oct. 9th, 2017; accepted: Oct. 19th, 2017; published: Oct. 27th, 2017AbstractBased on housing prices as the research object, this paper will divide factors of house prices starting from the two fold properties of consumer goods and investment goods into the demand factor, supply factor and macroeconomic variables. In order to investigate the market factors that influence the price of the house, the cross-sectional data of 35 large and medium cities are used to quantitatively analyze the factors that influence house prices. In the process of quantitative analy-sis, the regression model between variables is established by using EVIEW software, and the re-gression model is revised by stepwise regression. Finally, the regression equation that affects the price of the house established.KeywordsHouse Price, Section Data, Stepwise Regression, EVIEW Software房价影响因素的计量经济模型分析王玉珍云南财经大学统计与数学学院,云南昆明收稿日期:2017年10月9日;录用日期:2017年10月19日;发布日期:2017年10月27日摘要本文以住房价格作为研究对象,将影响房价的因素从房产的消费品与投资品两重属性着手,分为需求因素、供给因素以及宏观经济变量三个方面。

为考察影响房价的市场本身因素,采用了35个大中城市的截面数据对影响房价的因素进行定量分析。

在定量分析过程中,借助EVIEW软件,建立变量间的回归模型,王玉珍并通过逐步回归修正回归模型,从而成立最终影响房价因素的回归方程。

关键词房价,截面数据,逐步回归,EVIEW软件Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 选题背景及意义1998年城镇实施住房制度改革后,我国停止了对住房的实物分配,住房商品化的制度得到了逐步确立。

在这之后一段时间内,房价一直保持稳定。

然而,2004年开始,我国主要城市出现房地产投资一度过热现象,房价不断上涨,增速过快。

从2005年到2009年,全国房价平均涨幅分别为4.8%,9.7%,7.6%,5.5%,以2010年11月为例,全国70个大中城市房屋价格同比上涨7.7%,商品房销售面积和销售额分别环比增长7.4%和12.8%,房地产开发投资为42,697亿元,增长63.5%。

也正因房价过热,近两年频频出现“炒房热”现象,来自四面八方的投机者更是要死死抓住这发财致富的大好时机,所以就出现了各种富豪榜上,房地产富豪连年占据半壁江山。

房地产业稳居“中国十大暴利行业”榜首。

那么针对房地产问题,在开发商、政府和购房者这三者来看,无疑是一场完完全全的博弈,而博弈的重心必是房价问题。

由此来看,房价的稳定与否直接关系着人民生活水平、关系着社会稳定、更关系着国家经济发展。

因此,有必要研究影响房价的相关因素,以此为政府制定政策、进行房地产调控提供合理建议。

2. 文献综述国外的房地产市场化进程进行的比较早,同时市场化程度也比较高。

从国外研究文献来看,对房地产价格的实证研究主要集中在形成均衡房地产价格的需求因素和供需因素对房地产价格影响的实证分析方面。

对于房价影响因素的需求方面,早期的研究主要认为,房地产价格的波动影响因素有两大方面:一是经济水平的提高;二是城市人口的增长。

Gabriel,Mattey和Wascher (1999) [1]运用经济学理论,来解释加利福尼亚州最大的两个城市近些年来住宅价格的变化模式。

研究结果表明巨大净人口迁移是近几十年来加利福尼亚州住宅价格变化的主要因素;反过来,经济机会的变化又驱使净人口迁移的变动,这和州水平的失业率差异是一致的。

Geoffrcy Meen (2002) [1]通过对英国、美国住宅价格的时间序列分析发现,无论是暂时性收入还是长久性收入,对房价的弹性都很大,尤其是在美国对于供给弹性欠佳的市场上,长期收入的弹性更高。

对于房价影响因素的供给方面,经Wheaton (1999) [1]的扩展形成了著名的“存量-流量”模型。

该模型说明提供住宅服务的房地产物业市场与提供住宅存量的房地产资产市场,通过租金、价格、新建数量以及住宅存量的变动是如何向均衡调整的。

除此之外,也有学者就房地产价格波动与宏观经济因素进行了研究。

这一类研究大多采用新古典经济学的均衡分析框架,基于理性预期或完全预测假设,认为房地产价格波动的原因是由于受到外生因素的冲击,使得房价和房地产供应数量从一个均衡状态“调整”到新的均衡点。

例如,Poterba (1984) [1]建立房地产资产模型(asset-market model of the housing market),研究房屋持有成本(user cost)对房地产市场价格和均衡数量的影响。

Mankiw和Weil (1989) [1]用类似的方法,研究人口数量变动对房地产续期的影王玉珍响。

他们认为美国自上世纪70年代的房价持续上升与婴儿潮一代增长人口成年后带来房地产需求有密切关系。

如果人口因素与房价的因果关系不变,随着婴儿潮一代人的住房需求逐年下降,那么90年代以后20年内房价将会明显下降。

此外,Glaeser和Gyourko (2007) [2]建立理性预期动态模型,研究需求端冲击和建筑成本的影响。

国内的房地产市场虽起步较晚,仍有学者对我国房地产价格影响方面的供给和需求房做出实证分析。

对于房价影响因素的需求方面,国内学者在房地产价格决定因素方面争议颇少,普遍认为房地产短期内缺乏弹性,所以市场需求是决定住房价格的主要因素。

姚先国和黄炜华(2001) [3]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。

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。

赵海成(2004)[4]研究城市化与房地产价格的关系,论证了开发商囤积土地、各地炒房族借机投资房地产、地方政府经营城市土地,谋求额外财政收入,都是人为的扩大了刚性需求,以此推高房价。

对于房价影响因素的供给方面,大致有三种观点。

第一种是地价推动房价,例如,徐艳(2002) [5]对北京的房价具体构成因素进行了分析,发现土地费用过高是造成房价过高的主要原因。

包宗华(2004) [6]也提出,房价的迅速上涨是由地价的大幅上涨引起的,降低地价才能抑制房价。

第二种则是房价推动地价,朱道林、董玛力(2005) [7]首先以“玉米法律悖论”解释了低价和房价的关系,认为土地价格的变化只是一种结果而非原因,同时通过经济学假设得出了地价梯度和房价梯度的关系,认为土地需求是住房需求的引致需求。

因此地价是房价变化的结果而不是原因。

同年,刘润秋、蒋勇穆(2005) [8]也认为地价不能决定房价,并且在房事过热条件下地价对房价无约束力,决定房价的因素是市场行情而非成本。

第三种是相互影响型。

高晓慧(2001) [9]从地租理论角度出发,认为地价是房价的基础,房价是地价的体现,房价与地价呈现正相关。

刘琪(2006) [10]分别从需求和供应角度分析了二者之间的相互关系,地价与房价分别是土地市场和房地产市场的供给和需求来决定的。

不能笼统地说房价决定地价或者地价决定房价。

地价和房价的上涨最终是由于社会经济的发展和对房屋土地需求的增加引起的。

当然在国内也不排除学者研究金融对房地产价格波动的影响。

柴强(2005) [11]认为,利率上升对房价有着很大的影响。

从成本的角度来看,利率上升会增加房地产开发的投资利息,从而使房价上涨;从需求的角度来看,由于现在购买住房普遍采用按揭付款,利率上升减少房地产有效需求,从而房价下降。

同样,王家庭、张换兆(2006) [12]通过回顾近年来的利率调整变动状况,分析利率变动对房地产供给市场、需求市场以及土地市场的影响,得出利率的变动对房价的调控有明显的效果。

另外还有段忠东、曾令华、黄泽先(2007) [13]对我国房地产价格和银行信贷之间的因果关系进行研究,结果表明两者互为因果关系,直接反映了信贷对房价的间接影响。

除了利率、信贷,货币汇率也被关注。

杨宇飞(2008) [1]跟踪研究了我国货币汇率与房地产关系,认为:人民币升值预期,国际游资涌入房地产市;外汇储备大量增加,使得人民币投放量大量增长,通货膨胀压力增大,投资于房地产的资金增多;人民币升值,进口商品价格降低,带动国内商品价格降低,国内多余的资金进入房地产市场,导致房价暴涨。

以上是对国内外关于房价影响因素分析的研究,国内外学者通过将影响因素分为供给和需求方,并分别就二者进行了大量的理论研究和实证分析。

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