澳洲“国家可负担租金计划”移植效果预判——基于合成控制法对深圳房价影响的评估

澳洲"国家租房可负担计划(NRAS)"政策有效解决了低收入群体住房问题,该政策能否移植到中国以及可能的移植效果值得研究。本文利用澳洲房地产基本面数据,引进国家制度参数和城市指数,采用合成控制法,用澳洲城市构造中国深圳。通过对比真实深圳和虚拟深圳房价走势,判断NRAS政策在中国深圳实施对房价影响的效果。结果表明,如果深圳引进NRAS政策,深圳房价将出现小幅波动趋稳态势。在"房住不炒"背景下,建议深圳引进NRAS政策来平稳房价。

深圳房价解读

房价的上涨是综合因素作用的结果,是与深圳经济水平的发展息息相关的,在座的几位开发商代表对此深表认同。现在房价处于调整期和心理价位的打破期,一旦新的心理价位形成,又会形成相互价格竞争的局面,因此短期来看,房价还会上涨。

公众关注度与深圳房价基于TVP-VAR模型的实证研究

本文构建基于百度指数的公众关注度指标,运用TVP-VAR模型实证分析了公众关注度与深圳房价之间的动态时变关系。结果表明,公众关注度与深圳房价互相影响,并且相互作用的力度会受到房地产市场信息变化的影响;公众关注度对深圳房价的正向推动作用在中长期更为显著,深圳房价的上涨对公众关注度的提升在中短期更突出。因此公众关注度的上升会使深圳房价未来仍保持在高位并呈现温和上涨趋势,基于此,本文提出拓展异地发展空间、利用关注度指标进行市场监测预警、完善房产市场信息机制等政策建议。

转让环节税费改革对抑制深圳房价作用度研究

近年来深圳房价的上涨速度远远高于人们的收入水平,给老百姓的生活带来了高房价下的重压。本文结合近年来深圳房地产发展状况,采用灰色关联度分析法,判定各项因素特别是税收对房地产价格的显著性影响。然后通过多元和一元回归分析,将各因素对房价影响程度进行对比,并单独对转让环节税收改革对房价的影响进行了深入剖析,发现转让环节税收的改革与深圳市的房价呈现正相关,税收没有真正发挥抑制房价的作用。

深圳房价疯狂上涨的原因

深圳房价疯狂上涨缘于深圳还没有形成完全的消费为主导的房地产市场几天前,一封"告凤凰里全体业主书"在社交媒体上蔓延。该深圳小区业主振臂高呼:加入挂盘行列,打响资产保卫第一枪!成就自己,造福下代!《告业主书》号召业主每平方米最少要提价9000元。之后,深圳热门小区的业主相继组成涨价联盟,少则一两成,多则三四成,让深圳又掀起了一轮疯狂的房价上涨潮。

谁让深圳房价"飞"

2020年,提起深圳的房价,包括北京、上海等一线城市的百姓们都咋舌,深圳房价均价超7万元/平方米,其中不乏十四五万一平方米的房子。有人说,以现在深圳人的平均工资,买这样一套房,要不吃不喝也要100年才行,即便如此,深圳依然出现了“万人摇号”、天价“茶水费”的现熟打新、代持、合伙买房情况更是不胜枚举。是什么推高了深圳房价?高房价背后是否有“潜规则”?未来深圳房价还会一路高涨吗?本期房视点,将为您一一解读。

基于随机森林的深圳二手房价格分析

文章通过网络爬虫技术从链家网站上爬取与深圳二手房在售房源相关的15个特征变量的数据集,构建基于随机森林算法的预测模型。为提高模型预测精度,首先借助于交叉验证和网格搜索技术对随机森林模型的相关参数进行寻优,并在此基础上对房价进行预测。结果表明,该模型在训练集上的R~2为97.5%,在测试集上的R~2为87.5%,预测性能较好。进一步通过分析各特征变量对房价的影响程度发现,建筑面积、房屋户型和所在区域对房价的影响较大,而其余特征变量对房价的影响相对较小,该结论的得出可为后续研究奠定基础。

基于随机森林的深圳二手房价格预测与分析

针对深圳市二手房市场房价预测问题,结合相关的八个特征变量,利用随机森林模型训练房价预测模型。在研究过程中为使得模型准确率与泛化能力更高,使用交叉验证与网格搜索法,绘制学习曲线寻找最优参数,最后完成二手房价格预测模型的构建,预测精度达82.22%。结合相关政策,得出近年来深圳市二手房地产均价虽仍会上涨但总体较为稳定、且涨幅较小,以及近十年小户型的房源增量减少的主要结论。

适应性预期、金融加速器效应与房价波动——以深圳为例

本文基于深圳市社会经济发展与房地产市场关系的微观机制,构建了3个理论命题,将适应性预期、金融加速器效应与房价波动的内在机理联系起来,旨在从金融市场、房地产市场和投资市场上房价波动的决定因素出发,构建长期均衡的协整方程。在关于传导机制的模型设计中,选择了影响住房供给和需求的主要因素作为控制变量,探讨加入市场预期以后,深圳市住房价格波动是否存在金融加速器效应。实证研究的结论表明:(1)深圳市住房市场金融加速器效应明显,住房价格与国内贷款增速显著相关;(2)深圳市房价波动存在明显的适应性预期,金融政策对房价的作用受预期影响较大;(3)深圳市房价波动呈现出"持续性预期效应"、"持续性购买力效应"和"财富效应";(4)VAR模型进一步说明了存在适应期预期条件下,居民当期收入的增加,将进一步推高房价,在稳定市场房价预期,对高收入群体采取差别化税率,引导居民储蓄合理投资流动。

资讯

中国社科院:核心城市房价年内首降日前,中国社科院发布《中国住房市场发展月度分析报告》(以下简称《报告》)显示,下半年以来楼市的强降温政策成效显著,通过9月监测数据来看,24个核心城市综合房价水平年内出现首度下降。其中,一线城市房价整体微跌。在4个一线城市中,上海、深圳房价平均环比涨0.53%和0.8%,广州和北京则环比下降0.33%和1.01%。

非常数字

3万；4．74亿；七成；20％．第六；93．3％；5小时。