Three-Dimensional Nonlinear Dynamic Model and Macro Control of Real Estate

In this paper, according to economics of real estate and macro-control theory, combine with the characteristics of the real estate market, macro-control of the real estate market is studied. After giving the dynamic model of three-dimensional nonlinear differential equations based on the total number of houses on the real estate business, the government’s averages housing investment funds and the standard price, systematically established the stability conditions of equilibrium point for this model. What’s more, through the use of extreme value analysis model, government funds have been invested in real estate business building devotion principles and the construction base of the real estate businessmen has also been estimated successfully. This provides the corresponding theoretical basis for government macro control policy-making.

房地产企业资本结构对股价波动的传递效应分析——基于结构化GARCH模型

中国房地产企业资本结构长期处于高负债、高杠杆状态。在二十余年的房地产高速发展过程中,高杠杆风险长期被忽视,甚至被认为是房地产企业发展的固有模式。在结构化GARCH模型中引入资本结构因素,检验房地产企业资本结构对股价波动的传递与溢出效应。研究发现:中国房地产市场具有结构化特征,杠杆乘数与股价波动具有同步性;过高的负债水平并不会提升房地产企业的规模效应,反而会抑制股票收益率的增长。

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。

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。

中国房地产价格波动的宏观经济要素研究——基于可变参数状态空间模型的动态研究

过去十五年,我国经济结构、宏观调控政策出现了较大的变化,对房地产价格波动产生了巨大影响。为了揭示这种变化对房地产价格波动的冲击,笔者对构建可变参数的状态空间模型进行了研究。相关研究表明,我国房地产市场处于刚性需求阶段,房地产价格波动存在棘轮效应,货币信贷投放、土地交易成本、城镇居民可支配收入和经济增长共同推动了房地产价格持续上涨,但从2008年以来,各变量对房地产价格波动影响保持了相对稳定状态。同时,研究还发现,近五年来,房地产市场出现脱离实体经济发展的趋势,形成了一定的泡沫,这是国家近年来加大房地产调控的主要原因。

我国房地产价格增长周期波动的实证分析

本文通过ADF检验、协整检验和VAR脉冲分析方法对影响我国房地产价格增长率周期波动的供给因素、需求因素和资本因素进行了实证分析,对影响我国房市价格的主要供求和资本影响因素及其作用机理和作用时间作了研究。

外生冲击与房地产真实价格波动——对1998-2003年中国31省（市、区）的实证研究

文章首先根据经济学模型界定了两个重要指标:自相关系数与收敛系数.认为不同的外生冲击对这两个系数有不同的影响,而它们决定了房地产真实价格波动形态的差异.在此基础上,文章利用1998～2003年中国31个省(市、区)的面板数据对中国房地产市场进行了实证研究,其结论是,在真实人均可支配收入和真实建筑成本较高、真实税后住宅抵押贷款利率较低的地区有较大的自相关系数和较小的收敛系数,从而房地产真实价格具有更大的波动性.为使房地产真实价格在均衡价格附近平稳运行,降低开发成本和提高消费者购买成本能收到较好的效果.

我国房地产市场周期波动谱分析及其实证研究

本文以1998年1月至2009年12月的国房景气指数作为反映房地产市场周期波动的分析指标,针对普通的谱密度分析存在分辨率低的缺点,采用加窗平均周期图谱分析和多次分辨法相结合的方法,将各主周期分量单独分辨出来,并通过对序列进行三角函数拟合来确定各主要周期长度的准确值,发现我国房地产市场自1998年1月以来存在为期36个月的主周期和27个月的次周期波动,且该周期波动与我国房地产政策的周期性是密不可分的。最后,本文根据我国房地产市场的短周期波动特征,分别针对政府管理部门、房地产企业和购房者提出了相应的对策建议。

房地产周期波动及价格趋势分析与预测

采用K线理论及工具,剖析房地产周期波动机理,并以月为周期绘制厦门市整体区域和分区房地产市场K线图,结合厦门市房地产经济特征以及宏观经济形势及政策,对厦门市房地产周期波动进行预测和判断。实验结果表明,基于K线理论的房地产周期分析是一种有效的研究手段,能够反映房地产周期波动的特征及趋势,是一种值得推广的研究方法。

我国房地产税与房价关系的实证研究

本文以我国1988—2006年房地产税和房价的相关数据为基础,通过协整分析、向量自回归、误差修正和Granger因果检验,研究了我国房地产税对房价的短期影响及两者的长期关系。结论如下:我国房地产税和房价之间存在长期稳定的均衡关系,房价和房地产税存在正相关关系,调高房地产税会引起房价增长;在不考虑地方公共支出对房价影响的情况下,房地产税的长期影响效应要大于短期影响效应;我国房地产税制设置欠完善,房地产税的变化会影响房价,而房价的变化不会影响房地产税。最后,本文提出,应对现行的房地产税收制度进行改革,减少房地产流通环节的税种和税负,开征物业税。

资产价格波动对金融稳定的影响——基于中国数据的实证研究

资产价格波动是影响金融稳定的重要因素。金融稳定不仅仅指银行信贷或汇率波动的稳定性,而是一个多维度的、能够全面衡量银行、证券、外汇以及宏观经济状况等金融相关变量稳定性的指标体系。本文在构建金融稳定指标体系的基础上,实证研究了我国资产价格波动对金融稳定的影响,结果表明,中国房地产销售价格和股票价格等资产价格显著影响金融稳定,且房地产、股票等资产价格的剧烈波动是引发金融不稳定的重要原因。为此,政策当局要充分意识到这一点,通过加大股票市场监管力度、建立股票市场和房地产市场的预警体系等手段来观测资产价格波动情况;同时,在制定货币政策时应高度关注资产价格,从而在一定程度上降低由资产价格剧烈波动引发金融危机的可能性。

异质有限理性预期与住宅价格动态反馈机制系统仿真

本文基于"异质有限理性预期",运用"系统动力学方法"分析了开发商、自住性及投资性购房者的预期与住宅价格之间的动态反馈关系及对住宅价格的影响。研究发现:开发商和投资性购房者的预期与住宅价格存在正反馈效应,自住性购房者的预期与住宅价格分别存在负反馈和正反馈效应;2006年以前,自住性购房者的预期与住宅价格之间的负反馈效应不明显,开发商和自住性购房者的预期与住宅价格之间的正反馈机制是推动住宅价格持续上涨的主要动力源;2006年以后,开发商和投资性购房者的预期与住宅价格之间的正反馈机制是支撑住宅价格持续上涨的主要动力;2007年之后,住宅价格和市场需求严重脱节;抑制投资性购房需求在采取"堵压"策略的同时,更应注重引导民间资本流向实体经济。

中国房地产市场周期波动分析

房地产市场具有其特有的周期性.在定性分析国内外房地产周期波动的基础上,以房地产开发投资和商品房施工面积为输入指标、以商品房竣工面积和商品房销售金额为输出指标,利用数据包络分析方法(DEA之C2R模型)以及Lingo数学软件,基于我国部分城市的房地产市场周期(波动),定量地实现了相同城市、不同时间的纵向分析和相同时间、不同城市的横向分析.基于宏观与微观政策、提高运行效率(优化非有效性)等,提出了有效利用房地产市场周期的若干设想.

房地产价格与货币政策调控研究——基于贝叶斯估计的动态随机一般均衡模型

房地产价格高涨是近年来中国货币政策调控面临的新问题。通过构建并估计含有金融部门、房地产生产部门以及对银行信贷附加房地产抵押限制的动态随机一般均衡模型,剖析了货币政策与房地产价格之间的作用机制。结果表明,中国央行在2003-2012年的实践中已将房地产价格纳入到货币政策调控的反应规则中;同时,在货币政策调控的基础上,配合使用降低贷款价值比等宏观审慎政策,可以有效降低金融系统的风险,提升调控政策稳定经济的效果。

中国房地产价格波动财富效应的理论与实证研究

总结和借鉴前人理论,结合我国房地产市场的现状,采用协整理论、误差修正模型和G ranger因果关系检验,对中国房地产市场与消费增长之间的关系进行实证分析。结论表明:中国同西方主要发达国家一样,房地产市场表现出了显著的财富效应,这种财富效应将随着时间的推移而增强。

上海市学区房价格的影响机制

研究目的:探讨上海学区房价格的影响机制。研究方法:特征价格法和多元回归分析法。研究结果:学校因素对房价影响程度之和达20.63%,影响程度居第二位,仅次于建筑面积的影响;具体而言,在其他条件不变的情况下,学校重点等级每下降一级,住宅价格将平均下降8.698%;小学本区排名每降低一位,住宅价格将平均下降0.896%;到重点中学距离每增加100 m,住宅价格将平均下降0.995%;距重点小学距离每增加100 m,住宅价格将平均下降0.499%。研究结论:重点中小学对周边住宅价格存在着比较重要的积极影响,在相同情况下,学校等级越高、学校排名越靠前、距离重点学校越近,住宅价格则越高;重点小学和重点中学相伴的"双学区房"更加受到青睐。

城镇化影响房地产价格的“直接效应”与“间接效应”分析--基于我国地级市动态空间杜宾模型

为考察城镇化影响房地产价格的程度及空间相关特征,本文基于中国2000—2012年间的地级市样本数据,建立房地产价格的动态空间杜宾模型,测度城镇化的直接效应和间接效应,并探讨空间效应的差异性。实证结果表明:(1)近十年,快速城镇化是推动房地产价格上涨的一个重要因素,其影响力度与房屋供给、房地产开发投资相近。(2)城镇化进程的加快,不但会导致当地房地产价格的上涨(直接效应),也会导致相关地区房地产价格的上涨(间接效应),但这种效应往往被忽视。(3)就空间距离而言,城镇化的直接效应和间接效应均随着空间相关距离的增大而减弱;就地理区位而言,城镇化的直接效应在东北地区最强,城镇化的间接效应在东部地区最强;就城市规模而言,城镇化的直接效应在小城市更大,城镇化的间接效应在大城市更显著。

我国房地产价格区域互动的实证研究

本文采用广义空间动态面板数据模型(GSDPD)和2002第一季度至2010年第三季度省际面板数据分析了我国房地产价格的区域互动。实证结果表明,我国房地产价格互动存在空间滞后效应和时间滞后效应,且城镇居民可支配收入、信贷扩张、土地价格和房屋竣工面积是影响我国房价的重要因素。实证结果还表明,相邻地区之间房价的影响程度比其他不相邻地区之间房价的影响程度大,经济特征相似地区间房价的相互影响程度比经济特征不相似地区间房价的相互影响程度小。

投资者行为、正反馈交易与房地产价格异常波动

本文通过研究投资者信念、正反馈行为与房地产价格之间的联系,提出了投资者信念是支持正反馈行为的心理基础和正反馈行为是影响房地产价格波动的原因等观点。理论和实证研究表明,当出现影响投资者信念的突发性政策时,投资者信念会引起投资者的正反馈行为并使房地产价格产生波动。实证研究还表明,正反馈行为会引起房地产价格的自相关,正反馈交易是引起当前房地产价格持续上涨的重要因素。本文的研究结论对当前的宏观调控具有重要意义。

中国沿海和内陆城市住房价格波动差异与动力因素

研究目的:研究中国城市住房价格短期波动的决定因素,分析均衡因素之外的房价变化自相关和均值回复特点。研究方法:面板误差修正模型。研究结果:沿海和内陆城市房价变化均有回复到均衡价值倾向,但沿海城市的房价变化具有显著自相关特点。研究结论:中国沿海和内陆城市房价波动特点存在明显差异,沿海城市收入高、人口密度大、建设成本增长快等因素促使了房价变化强自相关。