我国未来住房价格走势分析

进入2014年以来，房价下跌的舆论越来越趋于一致，不同点在于房价跌的时间、区域以及程度。通过理性分析，房价与GDP的关系、房价与货币供应量M2的关系以及非理性分析，反馈结构化因素、城市信仰、心理等因素分析，得出结论：我国房价的上涨或下跌都受到阻力，因此未来房价将不会出现大跌或大涨。     

基于灰色关联度的房价影响因素修正分析

从房地产行业和经济人口角度总结以往房价影响因素指标中存在的信息冗杂、代表性不强的问题,对以往的房地产行业和经济人口影响因素指标进行了修正和补充,以11个新一线城市的房价为例,建立新的指标体系,用灰色关联分析法分析了影响房价的因素及其与房价的关联程度。结果表明:影响房价的因素影响程度由大到小依次为城镇人均可支配收入、人均GDP、城镇新增就业人口、住宅开发投资额、住宅销售面积、住宅待售面积、住宅新开工面积、住宅竣工面积、住宅施工面积、居民消费价格指数;经济人口的需求因素对房价的关联度大于房地产行业的供应因素;人口因素对房价的关联程度低于区域经济因素。     

基于时间序列的二线城市房地产价格影响因素

以唐山市相关房产数据为例,运用协整检验及Granger因果检验对影响房价的三个主要因素进行实证分析,结果表明:人均GDP对唐山房价影响最大,所以大力发展经济是城市繁荣的硬道理,房地产开发投资对唐山市房价有一定影响,但是影响不是很大,说明影响唐山市房价的另一个主要因素是房地产的供给不足,唐山市应该加大房地产开发的投资力度,而三个因素中对房价影响最小的就是房屋造价,说明物价上涨并不是房地产价格上升的主要因素.     

我国人才集聚及其对房价影响实证研究

城市快速吸引人才的同时,也带来了住房供给问题.因此从人口因素角度出发,利用2008—2018年我国30省级面板数据,重新将城市分为三个等级,研究人才集聚对我国各区域城市房价的影响.结果表明:人才集聚度对我国房价影响存在显著区域异质性,其中较发达地区和欠发达地区房价会随着人才集聚度的增加而升高,而对发达地区影响不显著.控制变量中的土地购置费和工资对不同地区的房价均呈现显著正向影响,房屋竣工面积和GDP对不同地区房价影响存在异质性,城镇常住人口对各地房价影响均不显著.     

浅析房价上涨背后的人口结构因素

人口因素是影响房价上涨的重要因素.而人口因素对房价上升所发挥作用主要体现在需求层面上.从住房需求的角度,对人口规模、人口年龄结构、人口城乡结构这三个主要因素的考量,分析这些因素是如何影响住房需求进而推高房价的.其中,人口规模直接影响需求规模;人口年龄结构对储蓄率产生影响进而影响住房需求;流动人口增加也使得地城市住房需求进一步上升.这些因素致使房地产市场出现供不应求的情况,推动房价的大幅上涨.     

环渤海区域房地产价格波动传递机制的实证研究

某一城市房价的变化不仅会影响到其位置相邻或经济发展水平相近地区的房价变动,也会通过消费者和投资者的预期影响到非相邻及经济发展水平不同城市的房价变化。利用协整分析、Granger因果关系检验、基于VEC模型的广义脉冲响应函数等方法对环渤海区域七城市房价变化的动态关系进行实证分析,结果表明,各城市房价之间存在长期稳定的均衡关系,并具有明显的互动影响关系,沈阳、北京和石家庄均对其他城市的房价变化有显著的引导作用。短期内各城市房价波动受自身影响强度较大,具有较强的惯性。     

货币政策的城市房价传导异质性及房价溢出效应研究

将我国70个大中城市分为5个层级,基于2009年1月—2018年6月的数据并以2015年12月为界,运用GVAR模型研究房地产“去库存”政策实施前后,货币政策调整对城市房价的影响效应和房价溢出效应及其对货币政策冲击各城市房价直接效果的影响。结果表明：各级城市房价受货币供应量冲击后呈正向响应,利率冲击的影响效应则受“去库存”政策的影响由负转为正;较“去库存”政策实施前,城市房价对货币供应量和利率变动的响应强度更大、收敛速度更快。货币政策变动对不同城市房价具有异质性影响,城市发展等级越高,受货币政策冲击的反应幅度越高,且“去库存”政策使新一线、二线城市房价对货币政策变动的响应幅度超过一线城市。各级城市间房价溢出效应显著,总体上发展等级越高的城市房价溢出效应越大,溢出效应也加剧了城市间房价的分化情况。     

基于城镇居民收入动态变化下的住房价格合理性评判标准研究

构建了基于城镇居民收入动态变化下的住房购买力模型,提出了如何通过计算消费者所能承受的最高理论房价,并将其与实际房价进行比较来确定城市住房价格合理与否及不合理程度的方法,并对北京等7城市房价进行了合理性及不合理系数的实例分析。研究表明,7城市中北京、上海、深圳的城市住房价格偏高,其他4个城市房价尚处于合理范围。     

人才新政、房价波动与经济增长

近年来,城市间的"抢人大战"越来越激烈,本文利用70个大中城市的数据,通过构建双重差分模型进行实证检验。研究表明:人才新政对房价波动与经济增长具有显著的正向影响作用,能够带动城市房价上涨和经济增长;在人才新政与经济增长的关系中,房价存在中介效应,人才新政能间接通过影响房价上涨,进而带动经济增长;房价波动具有负向调节人才新政与经济增长的作用,当房价较低时,会增强人才新政对经济增长的正向影响作用,当房价较高时,会减弱这种正向影响作用。因此,本文认为要坚持"房住不炒"的定位,权衡多种因素;实施差异化的人才新政,推动城市创新发展;完善人才制度,有效配置人才资源。     

浅析当前我国住房金融业务发展的制约因素及其相关对策

目前制约我国住房金融业务发展的因素来自方方面面,其中既有银行外部制度改革的制约,也有银行自身思想观念、业务水平的限制。为了明晰责任,对症下药,本文将就其与银行的相关性大体做一个分类,具体划分如下：一、银行外部因素1住房价格偏高,象庭收入偏低。当前我国的售房价格包括了许多不合理因素,如将城市基础设施建设费用、水电、供暖、燃气等费用打入房价,将一些建设住宅配套设施的商店、学校、幼儿园、人防设施等费用也打入房价,一些部门对房地产企业的不合理摊派,收费均被房地产商计入房价,使得房价水平居高不下,与居民收…     

农民工城市购房意愿及影响因素研究

本文利用北京、天津和武汉3地357份问卷调查资料,采用二元logistic回归分析模型对农民工城市购房意愿及其影响因素进行了经济计量分析。结果显示,农民工城市购房意愿有待提高;婚姻状况、家庭人口数、外出打工人数、收入水平、打工居住条件、对居住条件现状满意度和房价预期等因素显著影响农民工的城市购房意愿。     

房价波动、银行信贷与产业升级——基于银行信贷中介效应检验及区域差异对比分析

房价波动是影响产业升级的重要因素。阐述房价暴涨通过银行信贷中介效应传导机制对产业升级产生抑制作用,并基于全国大中城市2007-2016年面板数据,采用动态面板模型系统GMM估计法检验房价波动通过银行信贷中介效应机制影响产业升级。研究结果表明:第一,大中城市的房价过快上涨对产业升级产生负效应;第二,大中城市的房价过快上涨会增加房地产银行信贷需求,挤出了支持技术创新、产业升级的银行资金,从而抑制产业升级;第三,通过区域差异对比分析,东部大中城市银行信贷对房价波动与高新产业关系发挥中介效应,房价上涨通过吸收银行信贷挤出高新产业发展资金;中部大中城市房价上涨通过吸收银行信贷挤出第三产业发展资金;银行信贷没有对西部城市的房价波动与产业升级发挥中介效应。     

人力资源视角下的房价解析

为了控制房价增长,国家出台了一系列政策,但控制效果目前并不理想。房价高的原因可能是多方面的,但其中最根本的原因在于人力资源的分布不均衡。房价问题最可怕的不在于它有多高,而在于它在不同城市的差异。一线城市和二三线城市房价的差距才是最值得关注的问题。最终解决房价问题的还是要靠调整人力资源的分布。     

政策调控、杠杆率与区域房地产价格

杠杆率过高被认为是房价持续上涨的重要原因之一.杠杆效应表现为,杠杆率越高,房地产价格的波动越大,越有可能出现“价量齐升”的局面.我国三类城市的房地产价格波动都表现出“杠杆效应”,但各不相同.一线城市和二线城市的杠杆率均较高.其中,一线城市的高杠杆率主要表现为房地产开发商的贷款比重最高,二线城市的高杠杆率主要表现为个人消费者的个人贷款比例最高.由此可预期,政策调控对一线城市的房价影响最深,但是房价的表现并非单边的;对二线城市房价的单边影响最大,提高首付比例和贷款利率都将导致二线城市的房价有所下调;对三线城市的房价影响最小.     

沈阳市商品房价格合理性的理论分析

依据沈阳市近几年房价收入比和房价租售比的数据,分析沈阳市房价的现状。通过对沈阳市房价的构成进行分解,将沈阳市房价构成中各因素所占比例同国外房价构成各因素的所占比例进行横向比较。对沈阳市房价构成及上涨的合理性进行了分析,得出了影响沈阳市房价的合理性因素与非合理性因素。     

从供求关系看我国城市房价持续上涨且偏高的原因及对策

市场经济条件下,商品价格都由其供求关系决定,住房也不例外。在分析导致我国城市房价持续上涨且偏高的需求拉动因素:人口增长;城市化加速拉动需求;住房、金融制度改革释放大量“压抑”和未来需求;城市拆迁导致的被动需求;投机需求以及相对的供给无力因素:信贷和土地紧缩导致住房供给短期不足;房地产开发成本上升;住房供给结构不合理导致有效供给不足的基础上,提出控制我国房价合理上涨的对策:增加土地供给;调整住房供应结构;合理控制城市房屋拆迁规模和进度;遏制住房投机需求;正确引导消费导向。     

沦为城里人

我所在的城市很小,大城市的毛病却都全了,如物价飞涨、高楼大厦、交通拥挤及房价高得离谱……你说这地方不像城市,怎么也说不过去。这里三年前的房价才500元/平方米。两年来,房价成倍增长,从500元/平方     

基于 BP 神经网络的唐山房价预测

2014年以来，全国房地产市场形势错综复杂。虽然大多数城市房价继续上涨，但相对去年高歌猛进的涨势，今年上半年的房价上涨温和，涨幅明显收窄，环比下降的城市数不断增多。未来房价的走势众说纷纭，结合唐山市的具体情况，利用B P神经网络对唐山2014年的房价做出预测。     

新—轮调控下 福州房价何去何从？

据国家统计局的数据显示，6月，全国70个大中城市中一手房价和二手房价同比下降的城市分别只有3个和5个，而涨幅回落的城市都在20个以上，且多数城市的同比涨幅皆控制在5％以内。邪么，作为海西经济区核心城市的福州，房价的变化又呈现出怎样的特殊性？     

基于Logistic模型的财富逆转移因素分析及程度测定

构建Logistic回归模型,并以北京市为例测定其财富逆转移程度.从财富逆转移的角度研究城市贫富差距扩大会导致公共危机的爆发,要素价格扭曲、转移支付体系不健全、市场机会不均、房价等因素直接影响社会财富的逆转移,并进一步扩大城市的贫富差距.结果表明:2013年的财富逆转移程度略大于2008年.政府可以通过降低要素价格的扭曲程度,不断完善税收和转移支付体系,加强就业及促进市场机会均等,控制房价的上涨速度,来减缓财富的逆转移程度.