房地产市场价格形成机制与政策调控效果——兼评房地价格关系

房地产价格最近几年持续上涨成了中国社会关注的焦点问题。文章试图在系统分析房地产市场的市场形态、价格形成机制和调控政策效果的基础上,把握我国房地产市场的运行机理,以期客观认识房地产市场的运行状况与变化趋势。

人口老龄化对货币政策调控房地产价格效果的影响研究

文章基于1999—2022年中国宏观经济数据,通过构建时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)分析货币政策对于房地产价格的调控效果。实证结果表明数量型货币政策与价格型货币政策在中长期对房地产价格调节均明显衰减,同时价格型货币政策的调节效果具有显著不确定性。利用2000—2021年中国省级面板数据构建系统广义矩估计模型(System-GMM)分析人口老龄化对货币政策调控房地产价格效果的影响。结果表明人口老龄化对于数量型货币政策调控房地产价格的效果产生负面影响,但对价格型货币政策在调控房地产价格方面的影响并不显著。在人口老龄化时代背景下,为中央银行改进货币政策,提高货币政策实施效果,以应对人口老龄化并促进房地产市场稳步发展提供参考,具有重要理论与现实意义。

基于麻雀搜索优化SVR模型的房地产价格研究

为解决传统经济指标作为房价影响因素的数据获取滞后性问题以及机器学习模型在预测房价时存在的参数选取不确定性问题,文中以网络搜索数据作为房价指数解释变量,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)建立SSA-SVR(Support Vector Regression)模型对SVR的惩罚因子C和RBF(Radical Basic Function)核函数的参数g进行优化。将SSA-SVR模型与PSO(Particle Swarm Optimization)-SVR、GA(Genetic Algorithm)-SVR、WOA(Whale Optimization Algorithm)-SVR、GS(Grid Search)-SVR以及基准SVR进行对比,SSA-SVR的相关系数(0.99)、均方根误差(6.71)、平均绝对误差(5.24)、均方误差(45.13)以及平均绝对百分比误差(0.26%)均优于其他5种模型。结果表明,麻雀搜索算法优化的SVR模型在房价预测方面具有更好的全局寻优能力,可以提高模型的预测准确度和预测能力。

房地产价格形成机制与市场调控研究

房地产市场作为国民经济的支柱之一,其发展受多重因素的影响,涉及广泛的社会利益。文章旨在深入探讨房地产价格形成机制及市场调控,解析其关键因素、机制运作,并针对市场调控提出切实可行的策略。随着城市化进程和人口流动的加剧,房地产市场呈现出日益复杂的特征,对政府和市场监管提出了更高的要求。通过对房屋需求、供给、利率、政府政策等方面的研究,文章旨在为理解房地产市场的运行规律、合理引导市场发展提供深入洞察。

关于影响房地产价格的动态因子模型研究

基于主成分分析,通过预设的经济和金融变量,本文构建一个动态因子模型对深圳房地产价格结构变化进行实证检验。研究发现,在样本期内解释房地产价格波动因子的权重发生变化,且近几年的变化尤为显著,动态因子模型随时间推移仍能得出较好的解释效果。

新时代背景下房地产价格风险测度及区域分布研究

房地产价格变动的风险评估与预测,对实现住房刚性需求、贯彻新时代多渠道保障住房制度具有重要意义。采用2013年1月至2022年12月70个大中城市面板数据,基于在险价值风险度量理论,使用历史模拟和蒙特卡洛模拟两种算法测度新建商品住宅销售环比价格指数变动风险情况,并从地理空间角度分析城市风险特征分布。研究结果发现:一线城市房价指数波动风险相近其风险值由高到低依次为深圳、广州、上海、北京,新一线城市相比一线城市房价指数平均波动风险更高且城市间差异较大,在未来平均房价指数波动风险略有上升,而传统一线城市和其他城市平均风险则相对有所下降。东北地区、沿海地区及内陆部分省会城市风险测度结果相对较高,中南地区多中风险城市,低风险城市较分散。现有房价仍需以一线城市为标杆推进新一线城市房价稳预期,因地制宜实行房地产行业相关政策。

基于GM (1, 1)模型的房地产价格分析与预测——以上海市为例

房地产行业是我国经济的支柱产业,对地区经济发展和居民生活水平影响巨大,房地产价格变动因此成为一项重要的民生问题。本文以上海市为例,首先采用灰色关联度模型从供需层面、经济层面、政策层面和其他多个维度的层面中筛选房地产价格主要影响因素,随后基于其2010年~2021年的商品房住宅均价的相关数据,采用GM (1, 1)模型对其未来5年房地产价格进行预测分析。结果显示,上海市房地产价格受人均可支配收入、生产总值、人均GDP、金融存款余额量、住宅开发投资额等因素影响最为显著;同时,预测未来5年上海市房地产价格将持续上涨,年增幅约为9%。

保障房供给与经济增长对房地产价格的影响研究

近年来,我国房地产事业飞速发展,为深入探讨保障房供给和经济增长如何共同影响房地产价格,文章通过构建一个空间面板数据模型,分析了保障房供给和经济增长对房地产价格的直接和间接效应。文章发现,经济增长对房价有显著的正向影响,而保障房供给则对房价有负向调节作用,不仅揭示了房地产市场价格形成的复杂性,而且为相关政策制定提供了理论支持和实证依据。

中国房地产价格有几成泡沫

The dramatic rise of house prices in many cities of China has brought huge attention from both the governmental and academic circles.There is a huge debate on whether the increasing house prices are driven by market fundamentals or just by speculation.Like Levin and Wright(1997a,1997b),we decompose house prices in China into fundamental and nonfundamental components and demonstrate that the nonfundamental prat contributes a relatively small proportion of the rise of house prices in China.

房地产价格影响因素分析:基于中国各省市的面板数据的实证研究

本文应用1999-2006年全国31个省市的面板数据,分析了影响中国房地产价格的各种因素。影响房价的因素众多,笔者主要选取了供给方、需求方、地方政府以及一些主要的货币政策变量进行理论分析,并结合中国房地产的实际提出相应假说。实证结果显示,房价推动力的主要来源是需求方,而地方政府对房价的影响也不可忽视,而供给方和货币政策的相关变量对房价影响相对较小,其中名义利率对房价不具有显著影响,而实际利率影响较显著。依据笔者的实证结论,本文提供了一些相应的对房价调控的政策建议。

房地产价格泡沫测度及区域差异性研究——以中国35个大中城市为例

房地产价格的波动关系国民经济的健康发展和人民生活的和谐稳定，判断房价有无泡沫、泡沫程度大小是实施房地产调控政策的一个重要基础。在综合考虑经济基本面和心理预期因素影响的基础上，对1999～2011年间35个大中城市的房价建立动态面板数据模型，借助迭代回归方法计算均衡价格，将由经济基本面决定的均衡价格与实际价格进行比较，从而测算出各个城市房价泡沫度。结论表明近几年我国大多数城市房价泡沫有加大趋势，但不同城市之间房价泡沫程度差异较大。因此，房地产市场调控应考虑城市之间的差异性，采取差异化的调控政策。

房地产价格区域间联动与泡沫的空间扩散——基于2000—2005年中国35个大中城市面板数据的实证检验

利用中国35个大中城市2000—2005年间的面板数据,本文首先对房地产价格中的泡沫成分进行测度;然后构建泡沫自回归模型,并对其残差进行CSD检验,结果显示不同城市间房地产泡沫的演化过程相互影响。与前人研究不同,以房地产泡沫为研究对象,不仅可以确认中国不同城市间房地产价格存在联动性,而且可以证明消费者的适应性预期是其中重要的传导机制之一。

基于网络搜索数据的房地产价格预测

本文以北京、上海、天津、重庆等16个大中城市的二手房价格和新房价格为研究对象,以来自我国最大搜索引擎的百度搜索指数为数据基础,使用6种计量模型分别对16个城市的二手房价格和新房价格进行了拟合和预测,得到预测二手房和新房价格变动情况的最优模型。结果显示:网络搜索数据不但能够较好地预测房价指数,而且能够分析经济主体行为的趋势与规律,有一定的时效性。预测的月度房地产价格能够比官方数据发布提前约两周时间。

房地产价格与土地城镇化:传导机制与实证研究

研究目的:探讨房地产价格变动对土地城镇化的影响机制。研究方法:理论分析与面板数据模型相结合。研究结果:(1)房价上涨有利于地方政府土地财政收入增加、促进房地产企业购地需求和人们购房需求增加,进而引致土地城镇化进程加快;(2)通过2000—2011年省级面板数据模型证实,不管是全国还是3大地区商品房价格对土地城镇化的影响均显著为正,商品房价格提高1%,城市建成区面积将增加0.18个百分点;(3)不同类型(住宅、商业和其他)房价对土地城镇化的作用存在差异,商业和其他用房价格变动对土地城镇化的影响并不显著。研究结论:通过抑制住宅价格过快上涨可以有效减缓土地城镇化进程。

房地产价格波动与银行信贷增长的实证研究

本文从理论上探讨了房地产价格波动影响银行信贷增长的作用机制。在此基础上,本文利用2000年1月至2006年8月的月度数据,运用多变量协整分析技术对我国房地产价格影响银行信贷的效应进行实证检验。研究结果表明,房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系,房地产价格波动在短期对银行信贷发放的直接影响十分有限,主要是在长期内对银行信贷增长产生影响。而银行信贷也通过协整关系成为房地产价格短期波动的Granger原因。最后,本文认为,货币政策当局应当密切关注房地产价格、银行信贷以及二者的相互影响。

房地产价格波动对货币政策传导的作用研究

利用1999～2006年的季度数据,运用SVAR模型对我国房地产价格波动在货币政策传导中的作用进行的分析表明,我国房地产价格的财富效应较弱,给定房地产价格1%的正向冲击,消费只上升0.002%,投资效应较强,投资上升0.1%。房地产价格波动在货币政策传导中的作用比较明显,在货币政策对消费和投资的影响中的贡献分别为10%和6.7%。

我国房地产市场的价格波动与宏观调控效应分析

通过建立马尔可夫转换模型并应用于中国的房地产市场分析,发现1998年以来中国的房地产市场价格一直处于上升周期,但增长快慢程度经常改变,宏观调控政策是其中的重要因素。但房地产市场发展的惯性和宏观调控的时滞、调控政策多元化目标的冲突及着力点不当、执行力度和贯彻落实不彻底等导致房地产调控的效果不佳。为此,要从明确调控目标、完善调控手段、规范政府行为等方面做出努力,使房地产宏观调控更为有效地发挥作用。

基于空间计量的房地产价格影响因素分析——以湖南省为例

运用空间计量方法,结合GeoDa软件,考量湖南省房地产价格影响因素。结果表明:湖南省各地级市间的房地产价格空间效应主要体现于误差扰动项中的空间依赖性,土地供应量对湖南省房地产价格影响最大。鉴此,房地产价格调控手段应偏向于金融政策和合理的城镇化水平。

影子银行体系对房地产价格的作用机理探究

通过信用创造增强效应、风险承担意愿增强效应和资产替代增强效应,影子银行体系较传统银行信贷对房地产价格变动具有特殊的作用机理,文章以此为理论基点和研究出发点,采用影子银行规模、传统银行信贷规模、影子银行贷款利率、房地产价格等指标,选用我国2010-2014年的月度数据,运用VAR模型、Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解分析,实证检验我国影子银行体系与房地产价格之间的短期互动关系和长期动态均衡关系,得出相比银行而言影子银行体系对房地产价格波动的影响强度更高,且影响方向相反的结论,同时基于此结论对政府决策部门提出相应的调控建议。