推进现房销售是防范化解房地产风险、增强市场信心的重要举措

推进现房销售是当前构建房地产新模式的重要组成部分,引发业内积极讨论和社会广泛关注。我谈三点看法:首先,推进现房销售是防范化解房地产风险,增强市场信心的重要举措。我国历史形成的以银行贷款和预付款为主要融资方式,以预售为主、“高负债、高杠杆、高周转”的经营模式,对高效解决城镇住房短缺和支撑快速城镇化发挥了重要作用,但加大了市场风险,难以为继。在我国房地产市场供求关系发生重大变化和房地产市场调整背景下,部分商品住房项目面临交付问题,居民普遍关心购买的预售住房能否按时交付、能否确保房屋质量和小区配套设施齐备并具备入住条件、能否及时拿到不动产权证等。

地方政府债务、房地产风险和金融风险的动态交互影响研究

本文聚焦地方政府债务、房地产与金融三大领域,研究三重风险的动态交互影响效应。通过运用复杂系统理论和方法,建立了一个包含地方政府、房地产市场和银行体系多个子系统和多个变量的动态系统动力学模型,分析了不同情景下各种风险因素的变化对整个系统稳定性的影响,通过模拟研究发现地方政府债务风险和房地产风险对金融风险的传导存在着复杂的相互作用,形成了一个多元互动、非线性关联、随机演化的复杂系统,房地产风险是地方政府债务风险向金融风险传导的核心路径,其中房地产税和房价是风险传导的关键因素。本文对于防范和化解地方政府债务风险、房地产风险与金融风险,推动经济高质量发展具有重要的理论意义和实践价值。

我国房地产风险成因分析及未来发展展望

2009年以来,我国房地产市场通过“高负债、高杠杆、高周转”的旧发展模式获得了十余年的高速发展。文章首先分析了房地产旧发展模式形成的原因,包括经济增长和城镇化带来大量住房需求、支持政策不断推出、房企追求高利润等。随后,文章指出经济增速放缓、人口红利消退、政策调控等因素导致旧模式不可持续,引发房企信用风险频发,并梳理了房地产风险对政府、居民、企业的潜在影响。最后,文章展望了未来房地产市场发展趋势,预计未来几年仍处于深度调整期,商品房销售面积将逐步下降至2030年的9亿m2左右,房企或将探索多元化经营、财务结构优化、精细化运营等新模式,以降低杠杆、丰富收入来源、提升竞争力。

中指研究院: 宏观政策有望靠前发力 防范化解房地产风险仍是重点

本次会议释放了积极信号:一方面,宏观政策有望靠前发力,促进宏观经济继续回升向好;另一方面,给予楼市定调,防范化解房地产风险仍是重点,提出统筹研究消化存量房产和优化增量住房的政策措施,为接下来的地产政策指明方向。短期来看,预计核心城市限购限贷等政策将进一步优化调整,同时“保交房”力度有望延续,以保障购房人合法权益,缓解居民对于期房的交付担忧,稳定市场预期。

建立房地产融资协调机制积极稳妥化解房地产风险

中央多次强调要充分认识房地产市场存在的风险隐患,坚决做好防范化解房地产风险工作。2023年12月11日—12日召开的中央经济工作会议明确提出,要积极稳妥化解房地产风险,一视同仁满足不同所有制房地产企业合理融资需求,促进房地产市场平稳健康发展。近日,住房城乡建设部和国家金融监督管理总局联合印发了《关于建立城市房地产融资协调机制的通知》,提出要发挥城市人民政府牵头协调作用。

基于宏观审慎视角的房地产风险预警研究

各国经济和金融发展的经验教训表明,伴随着房价的上涨,居民债务往住会快速增加。本文通过回顾分析美国、日本等国家发生房地产泡沫风险时主要房地产金融指标的变动情况,重点从居民负债能力视角,分析房价变动、房地产贷款增速变化、居民债务收入和居民债务率的变化对房地产金融体系稳定性的影响,并构建了宏观审慎视角下的房地产风险预警模型。在此基础上,本文对美国和我国房地产市场的风险进行实证分析,提出了防范我国房地产市场风险的对策建议。模型测算结果表明,本文构建的房地产预警模型与不同时期美国房地产泡沫程度及金融稳定性的表现基本一致,能够前瞻准确地反映房地产市场风险状况,可以作为判断房地产金融风险的重要指标体系并加以运用推广。未来,还需要加大对居民负债状况和负债行为的统计及监测,为房地产风险预警指数有效运行奠定坚实基础。

基于空间理论的辽宁省房地产风险研究

根据收益风险理论,提出了辽宁省房地产投资风险由系统性风险和非系统性风险构成。利用空间统计完成了辽宁省十四个大中城市房地产系统性风险关联性分析,构建了辽宁省房地产投资系统风险判定模型,并运用风险判定模型对其进行了风险判定。

基于核主成分子的我国房地产风险分析

房地产业是一个高风险的行业,对其存在的风险不能不高度关注。通过建立房地产风险的评价体系,运用核主成分分析法从购买风险、开发风险、金融风险和财税风险四个方面对全国31个省份的房地产风险进行了评估和分析。研究表明,防范和化解房地产风险应从加强房地产风险监管、健全经济适用住房和廉租住房的开发和管理制度着手。

房地产风险投资复杂网络混沌系统的 H∞同步控制

将房地产风险投资系统建模为复杂网络混沌系统,研究该网络模型的H∞混沌同步问题.基于Lyapunov稳定性理论和自适应控制方法,实现了系统H∞同步控制,给出了同步的充分条件.

房地产风险的识别及其防范研究

房地产风险识别是房地产风险控制的基础,也是其最重要的一个环节,房地产风险识别就是政府及相关机构提前洞察和发现房地产发展过程中所面临的各种风险,对这些风险加以认识和辨别,并对其进行系统的归类分析,以揭示风险的本质。本文主要探讨了房地产风险的识别过程、识别方法,并就此提出相应的防范房地产风险的措施。

我国房地产风险防范对策

面对当今全球经济危机,我国房地产面临着严峻的挑战,房地产风险防范成为当前工作的重点。通过对房地产企业运营过程中遇到的环境风险、流程风险、决策风险的分析,提出了房地产风险防范的对策,对加快我国房地产健康发展具有一定的意义。

区分三种房地产风险

近期，部分城市的一些房地产项目下调了销售价格．由此引发了各界对房地产风险问题的再次关注。从各国房地产市场发展历程看．房地产市场的风险主要包括房价泡沫风险、供给过剩型风险和流动性风险三类。但需要指出的是．引发不同类型房地产风险的原因存在较大差异，防范和化解的思路也不同。因此．要对房地产风险情况进行准确分析、判断并提出防范和化解对策，首先需要准确区分房地产风险的不同类型。

未来一年中国主要城市房地产风险排名

2014-2015年度,经调查的35个城市中,房地产短周期投资风险最高的五个城市分别是宁波、兰州、昆明、沈阳和太原随着中国房地产市场告别"黄金十年",全国各地楼市都火爆、所有产品都热销、所有房企都赚钱的时代,一去不返。未来十年左右,中国房地产市场整体上仍有较大发展空间,但"分化"将成为关键词。尤其是区域市场分化将趋于显性化,正如2012-2013年度,在一线城市和少数二线城市房价高涨的同时,多数三四线城市只是不温不火。

防范房地产风险,促进房地产业稳定健康发展

中国房地产市场的发展,以有效提升人民群众居住水平、有力促进经济健康发展为主要目标,其关键在于房地产业要实现持续平稳健康的发展,因为在任何时候,房地产市场的运作都会形成一定的、程度不等的风险,并可能通过各类传导机制衍生出更多的风险。坚持持续平稳健康发展的导向,积极防范和化解相关风险,对于房地产业乃至整个经济社会的发展,显得十分关键。

一类分数阶房地产风险投资系统的混沌同步

利用分数阶系统的相关理论研究了一类分数阶房地产风险投资系统的混沌同步问题,得到了分数阶房地产风险投资系统实现混沌同步的两个充分性条件。仿真结果说明了该方法的正确性。

国际房地产危机对我国房地产风险防范的启示

随着美国次贷危机的爆发和近期我国房地产市场出现的调整,房地产风险日益成为人们关注的焦点问题。本文从回顾近二三十年国际上主要房地产危机出发,从价格与价值的关系角度探讨房地产风险形成机制,并对我国近年来房地产市场发展过程中的潜在风险进行初步分析,最终提出相应的房地产风险防范对策。国际上历次房地产危机具有房地产资产价格膨胀、价格上涨脱离社会经济基础条件支撑、信贷失控等共同特征。从近年来我国房地产市场发展情况的初步分析表明,房地产价格的上涨速度过快,超过同期家庭可支配收入和租金增长速度,房地产价格偏离其实际价值的趋势较明显,局部地区存在过热的风险。由于房地产与金融的密切关系,房地产金融特别是银行信贷存在较大风险,主要表现为房地产资金来源严重依赖银行信贷,房地产开发企业财务风险较高、个人住房信贷标准下降,房地产信贷规模增长过快等问题。本文认为,为了维护我国房地产市场的健康发展,需要在宏观调控的基础上,着力于市场建设的长期规划,在增加市场透明度、发展房地产金融市场、完善房地产税费体系等方面,提高房地产风险的防范能力。

基于bagging-GWO-LightGBM模型的城市房地产风险测度与预警研究

房地产风险的测度和预警是防范和化解重大金融风险的重要手段,是高质量发展的基础.从房地产市场的需求和供给视角分别进行分析,构建了房地产市场风险指标体系,并采用主成分分析方法和机器学习模型对房地产风险进行测度和预警.并且进行了实证研究,结果表明:(1)综合房地产风险指数,较好地反映了郑州市房地产风险的周期性波动.(2)与其他模型相比,基于bagging-GWO-LightGBM的预警模型具有较好的泛化能力以及更高的预警精度,该预测方法也为郑州市房地产风险预警提供了有价值的参考.

我国城市房地产风险空间溢出研究--基于35个大中城市的空间面板模型分析

以城市房地产风险为研究对象,基于35个大中城市的数据,运用主成分分析法和动态因子模型从房地产开发风险、融资风险、价格风险、库存风险、城市环境风险五个维度科学构建房地产风险综合指数,使用空间面板计量模型检验各城市房地产风险的空间相关性。结果显示,人口增长变动和经济增长变动均会对房地产风险产生负向影响,人口和经济可以作为调控房地产市场风险的基本面因素。房地产风险空间滞后项系数和空间误差项系数均显著为正,说明城市房地产风险会受到邻近城市房地产风险的正向影响,且这种正向溢出效应会在邻近城市间加强。

房地产风险来源探析

本文分析归纳了房地产风险的概念并从房地产商品的内在特性、环境因素和企业因素三方面探讨了房地产风险的来源,房地产风险并不只是由于环境不确定性因素干扰和经营管理不善导致的,它的发生还起源于房地产商品位置固定、投资回收期长、高投资额、高敏感性以及市场不完善的内在特性。

基于BP神经网络的房地产风险研究——以西安地区为例

随着近年来房价的不断飙升,房地产背后的风险也开始逐渐显露。而房地产风险评估也一直都是学术界和实务界十分关注的问题。为此,本文利用BP神经网络方法来量化评估房地产投资风险,并以西安地区为例建立BP神经网络模型。该模型通过样本学习和训练能够较好地评估房地产项目投资风险,以为投资者、管理者提供意见参考。