基于VAR模型的商品住房市场供求比与房价收入比研究--以武汉市为例

基于商品住房市场供求比、房价收入比与房地产市场的关系,选择商品住房市场供求比和房价收入比为研究变量,以武汉市为研究区域,通过构建两者的VAR模型,并进行Granger因果关系检验与脉冲响应函数分析,研究武汉市商品住房市场供求比与房价收入比之间的相互关系.研究结果表明,商品住房市场供求比的大幅波动反映出商品住房市场供给与需求的不合理;同时,商品住房市场供求比与房价收入比之间存在单向的Granger因果关系,并且前者对于后者的负向影响更为显著.因此,提出改善房地产市场供求关系和完善房地产政策的对策建议.

基于VAR-G(1,1)灰度模型的住宅市场均衡研究——以北京市为例

通过VAR模型建立北京市住宅市场供需模型,并运用回归方程和G(1,1)灰度模型对2014-2020年供给量和需求量进行预测。研究表明:2014-2020年北京市住宅市场大体实现供需平衡。其中2014-2017年供不应求,2018-2020年虽供不应求,但供需差额比较小。从研究结果出发,提出了减缓改善型需求,增加保障性住房供给等政策建议。

我国住房价格未来走向模拟与调控——基于人口结构和城镇化长周期视角

结合已有文献和实证检验发现,我国住房价格高速攀升与人口结构的变迁和城镇化进程的加快关系密切,其中城镇化为直接推动力,人口结构以城镇化为媒介影响住房价格,且二者对住房价格的推动力将逐渐减弱直至消失。通过构建含有城镇人口增速的Poterba模型进行模拟分析,结果表明:在现有人口结构变迁和城镇化发展趋势下,我国住房价格将于2021年转为负增长,即我国的住房市场在未来的7年左右仍然看好;若放宽二胎政策并加大户籍制度改革力度,主动、恰当地调整人口结构和城镇化的发展趋势,可将住房价格负增长转折时间点推迟至2027年左右。

基于结构方程模型的住宅价格波动影响因素

运用供需理论来分析住宅价格波动机理,定性分析住宅价格波动影响因素并构建结构方程模型。通过实证分析和假设检验优化了该结构方程模型。利用二阶因子模型进一步研究和评价近年来国内住宅市场房价波动,得出了影响市场供需的主次因素。

基于VAR模型的中国煤炭市场价格影响因素分析及预测

通过分析煤炭价格、煤炭供给量、煤炭需求量和煤炭进口量的关系构建了VAR模型,利用格兰杰因果检验分析了上述变量之间的因果关系,得出煤炭需求量、供给量均为煤炭价格的格兰杰原因,而煤炭进口量并不是煤炭价格的格兰杰原因;基于VAR模型预测煤炭价格将会在一段时间内持续走低。最后,就煤炭行业如何应对此次危机提出相关建议。

关于我国房地产价格的稳定性研究——基于35个大中城市数据的实证分析

本文在经典蛛网模型的基础上,引入利率、城镇居民个人可支配收入、政策变量,以35个大中城市的2003-2016年商品房数据为研究样本,分析商品房市场的供求机制及价格波动特征,判断房价的稳定性。研究发现:商品房价格对房地产需求和供给影响作用明显,利率、个人可支配收入、政策因素对房地产市场供求的影响不显著,35个大中城市在样本期间内处于发散状态,房地产市场的均衡价格体系尚未形成,难以实现自我收敛,房价极易受外界因素的影响,需要政府进行适度的宏观调控。

营业税及物业税对住宅市场影响的比较分析

应用供求均衡理论分别对营业税和物业税对住宅市场中的存量市场和增量市场的短期影响做了比较分析;应用四象限模型对营业税和物业税对住宅市场的长期影响做了比较分析,并引用徐州市住宅市场的数据对营业税作了实证分析。在此基础上得出结论:在目前情况下,如能出台物业税,将更有助于稳定住房市场。