新建普通住宅房价指数面板数据模型构建及应用

文章构建了新建普通住宅房价指数的纵向非平衡面板模型,针对样本匹配法中匹配对选择不唯一的问题进行了讨论,并通过将同一上下楼集合内的房产视为一个整体,建立了固定效应和随机效应的纵向非平衡面板数据模型,并提出了计算方法。使用浙江省台州市2015—2019年的网签房价数据进行实证分析,结果表明使用面板数据模型具有一定优势,能够更好地控制数据的变化和误差,提高了估计结果的准确性和可靠性。

类重复交易房价指数编制方法与应用

本文结合我国城市住房市场的实际特点,基于经典特征价格指数和重复交易指数理论,提出了一种新的、具有更高计算精确度和有效性的房价指数编制方法,即类重复交易法。该方法避免了重复交易法在我国城市住房市场应用的局限性,同时极大地降低了特征价格法中遗漏变量问题所导致的指数计算偏误。在此基础上,利用某城市新建住房市场长时间段网签交易数据和其他5个城市短时间段网签交易数据的试算结果表明,相对于特征价格指数和中位数指数,类重复指数的趋势更平稳、波动更低、综合质量更高。

国内35个大中城市房价指数预测

对我国35个大中城市同比和环比房价指数时间序列进行建模和预测,旨在比较完整和全面地揭示我国房价指数的可预测性以及所适合的预测模型。研究结果表明,我国房价指数是可预测的,且大部分是简单的AR模型和ARMA模型,预测精度较高。对服从非线性模型的房价指数,采用多层径向基函数网络建模可以大幅度提高预测精度。

灰色马尔可夫模型在房价指数预测中的应用

灰色马尔可夫模型预测兼有灰色预测和马尔可夫链预测的优点,并能对较短的时间序列数据进行建模计算。文章尝试将该模型应用于房价指数的预测分析,并对2003年7月到2005年7月间的中房上海住宅指数和办公楼指数进行了实证分析,结果表明模型的拟合精度较高,在房价指数的预测中有较强的适用性。

房价指数、CPI与社会消费水平——基于脉冲响应和方差分解的一个解释

控制房价和物价过快上涨是保障国民经济稳定健康发展的重中之重,刺激消费是拉动经济增长的动力之一,三者之间存在千丝万缕的紧密关系。文章通过平稳性检验和JJ检验验证了房价指数、CPI与社会消费水平之间存在的长期稳定的均衡关系,并在估计VAR模型后使用脉冲响应及方差分解方法考察了三者间的动态绝对与相对冲击影响,采用误差修正模型(VEC)检验了短期取值偏离长期均衡时修复机制的存在性。

中国70个大中城市房价指数空间格局与影响因素分析

基于国家统计局公布的2006-2020年中国70个大中城市房价指数数据,采用GIS空间分析和空间杜宾模型方法详细探讨了中国70个大中城市房价指数空间格局及其影响因素。研究结果表明:中国70个大中城市房价指数的分布整体上呈现出沿海城市高于内陆城市,东部城市高于西部城市的空间格局;中国70个大中城市房价指数存在一定程度的空间相关性,但不同年份的空间自相关强度或方向却略有差异;空间冷热点分析发现,中国70个大中城市房价指数的热点区主要分布在东部和南部地区,冷点区主要分布在中部和北部地区;空间杜宾模型结果表明,人均GDP、第三产业比例、货币发行量、人均社会消费品零售总额和公共服务是影响中国70个大中城市房价指数空间分异的主要因素。

美国官方OFHEO房价指数探析

美国OFHEO房价指数作为由美国官方权威机构发布的季度房价指数,在美国房地产业具有广泛的影响力。本文对其发展渊源与运行机理进行介绍与探讨,以期为中国房地产指数的相应研究提供借鉴。

LSTM在房价指数预测中的应用研究

针对当前房价指数预测精度不高的问题,本文提出了一种基于长短期记忆模型(LSTM)的预测算法。首先,使用灰色关联法筛选房价指数的影响因素;其次,建立预测房价指数的LSTM模型;最后,利用实验验证了新模型的有效性。实验结果显示,新模型在MSE、MAE、HMAE、HMSE这四个经典评价指标上均优于经典的差分自回归移动平均模型(ARIMA)。

中国房价指数的迷雾何时能拨开

"房价上升1.5%的数据,是我国10万统计人心中永远的痛,也恰恰是我们改革前进的动力。"

国外房价指数构造的数据基础分析

随着全球房地产市场的蓬勃发展,房地产研究正在国际舞台上占据日益重要的地位,其中,房价的准确测量更是至关重要的研究内容,对于房产市场的参与者具有直接的指导意义。房价指数是宏观范围内房产价格的有力指示器,在它的构造过程中,数据的质量与合理性是影响其效力的首要因素。

全球十大国际都市房价指数研究

在经济走势和货币政策全球趋同的背景下，全球主要大都市房地产市场走势出现了一定的相似性和趋同性。为了更好地跟踪和研究国际及国内大都市的房价变化，易居房地产研究院在国内率先创建了十大国际都市房价指数报告。报告选取了纽约、洛杉矶、伦敦、东京、首尔、多伦多、新加坡、香港、北京和上海等全球十大都市作为样本，依据当地政府公布的统计数据进行分析。

趋势外推法在房价指数预测中的应用

1、引言 运用价格指数进行房地产市场总体分析,在我国已有多年的经验,这种研究在实际经济活动中起到了极其重要的作用。房地产价格指数仅就价格这一个经济变量进行跟踪记录,对于市场行情的波动具有直接、及时的表现力。价格指数是由一个个市场调查的数据构成的。

全国百城房价指数波动对GDP增长率的影响分析

房地产市场在一国或地区的经济中具有非常重要的地位,对房地产市场发展状况的把握,可以帮助更好地分析总体经济运行情况。通过前期测算京津冀地区房价指数并与经济指标对比发现,房价波动对地区GDP增长率具有滞后影响,这种影响在全国范围内广泛存在,为证实该广泛性,系统地研究了这一影响。收集2010—2018年全国百城房价指数月度数据与全国GDP季度数据,经过去季节效应与取对数差分处理,得到平稳的房价波动与GDP增长率数据,基于VAR模型可以证实房价波动对GDP增长率的滞后效应存在,滞后阶数为1,且房价波动是GDP增长率的格兰杰原因,进一步进行脉冲响应分析发现,控制其他条件不变,前一期房价指数平均提高1%会使GDP增长率提高0.33%。

我国房价指数真实性与实用性分析

房价指数必须能够真实反映房价变动情况,从而引导市场参与主体的投资决策,并为政府宏观经济决策提供参考。但由于真实基础数据缺乏、编制方法过于简单等原因,目前我国房价指数缺乏真实性和实用性,无法发挥应有的作用。应利用商业银行抵押贷款数据库、加强统计监管等方法来解决基础数据来源问题,同时采用特征价格法和重复交易法编制新房和二手房房价指数,不断完善现有房价指数体系,确保房价指数的真实性与实用性。

混合效应模型在新建住宅房价指数中的应用

我国目前新建住宅房价指数编制方法仍采用第一代或第二代方法,与真实房价情况严重脱节。现今房价指数编制第三代方法逐渐成为国际上的主要方法,但这一方法并非完全适合国内情况。文章采取第三代方法"同质可比"的思想,考虑我国实际房产交易情况,研究虚拟重复交易虚拟数据产生方法,并建立单一新建住房交易和虚拟重复住房交易两种交易数据的模型,找到一种新的、具有更高计算精确度和有效性的房价指数编制模型——自回归混合效应模型。

2007年4月住房市场升温房价指数上扬

据中房上海指数办公室最新调查显示，在刚刚过去的4月中，本市房地产市场呈现出人气聚集和市场升温的发展态势，在多家大型优质社区旺销的推动下，中房上海指数出现较大幅度的上扬。

论样本不对称性对房价指数估计的影响

本文深入讨论了房价指数构造中的样本不对称性问题,阐释了由它带来的系统性偏差及最终对指数估计造成的影响。本文重在以定量分析的手段刻画和探讨问题,以期为我国房地产指数的定量研究提供参考。

徐滇庆:“房价肯定涨,房价指数肯定跌”

徐滇庆一直关注着中国民间金融‘的发展，五年来始终在推动民营银行的试点，他因此被称作“中国民营银行之父”。而近年来，他义开始把研究领域聚焦在房地产领域之上，并参与了国家房地产重大政策“国六条”顾问制订工作。毫无疑问，徐滇庆足一个站在中国经济金融问题风口浪尖式的人物。8月2日．《中国经济周刊》在广州中山大学岭南学院专访了徐滇庆。

热钱流入对我国一二线城市房价指数的影响

国际热钱是指为追求最大盈利在国际金融市场上迅速流动的短期投机性资金。国际热钱的大规模涌入可能引发某一国资产价格的大幅上涨,从而导致投机泡沫的产生。由于近年来人民币汇率的不断升值以及其他原因,大量的热钱流入对我国经济的虚假繁荣起到了推波助澜的作用。运用VAR模型检验分析热钱流入对我国一二线城市房价的影响,结果发现热钱涌入对一二线城市房价的影响尽管存在差异,但都有着较大的冲击,这与过去国内学者的研究结论不尽相同。最后,根据对实证研究结论的探讨,给出政策建议。