影响美国房价水平的因素分析--孙瑞晨

影响美国房价水平的因素分析--孙瑞晨
影响美国房价水平的因素分析--孙瑞晨

影响美国房价水平的因素分析--孙瑞晨

影响美国房价水平的因素分析:

--分位数回归方法

孙瑞晨摘要:本文利用分位数回归方法研究了房屋的各种因素对于其售价的影响,结果表明不同因素对于房屋售价的影响随着所考察的分位数不同而变化,得到不同因素对于房屋价格的影响更全面的描述。

关键词:房屋价格;不同因素;分位数回归

一、问题的提出

房价一直是最近十几年的热点问题,一般认为影响房屋价格的因素分为以下几个方面。第一,房屋的自身属性,主要包括房屋年龄、燃气状况、景观等。第二,房屋所处的地段等级是影响房屋价格的重要因素,另外还包括小区内部以及周边环境、管理和各种配套设施情况,交通条件等客观外部因素。三是市场大环境和消费者心理因素。主要包括经济状况、房地产市场行情及市场供求状况等。

可以看出,与房屋有关的各种因素对房价的影响是复杂的、为了更准确的描述房屋属性对于其售价的影响,受到国外一些研究的启发,我们利用分位数回归方法对房屋价格数据进行建模分析,并与通常采用的普通最小二乘线性回归模型进行了比较。定量分析的结果在一定程度上印证了经验的定性分析,并

发现了房屋属性对售价影响的一些具体特征,每种因素对于价格的影响可随着所考察的分位数不同而变化。

二、文献综述

目前国内关于房价的研究分析比较多,但利用分位数回归的还比较少。王朝等[2013]通过建立基于Bootstrap估计的面板数据分位数回归模型,解释了随着房价的提高,恩格尔系数对房价的弹性变化最为明显,但是人均GDP增幅变化不明显,人均收入的提高对房价的改变微不足道,单靠提高工资难以解决消费者购房问题。

高风伟等[2016]从条件均值角度和分位数回归角度对房价的几种影响因素进行了回归分析,研究发现:人口密度是影响房价的最主要因素,且在不同分位点上影响程度各不相同:人均可支配收入对房价的影响在各分位点上影响相差不大。

林海波等[2016]对移民、房价和经济增长的相互关系进行实证检验,讨论移民教育程度和房价之间的关系,进行分位数面板分析,结论表明:房价上涨没有表现出对于大学生的阻碍作用,教育改进和创业努力可能让高学历移民更加适应经济的升级变迁。

三、实证研究

(一)变量选取

根据文献综述以及相关性分析,我们将选取房屋价格的对数作为因变量,将自变量分成房屋本身特性和宏观环境两类,具体如下:

为什么选取这些作为自变量呢,我们通过经验分析,认为这些变量往往会对房价有影响。如房子的面积、房龄、是否有壁炉、是否有空调、房间数量以及车库面积这些房子本身的因素会影响房屋的价格;另外外部环境如犯罪数量、人均收入以及教育相关因素也是影响房价的重要因素。

(二)数据描述性分析

自变量与因变量的描述性统计如下:

初步分析自变量与因变量之间的相关关系,用stata软件检验相关性可得,在显著性水平为5%的情况下:房价与各自变量之间都存在相关关系,且显著不为零。直观上,这些自变量都会显著影响房价水平。

接下来,对房屋价格的中位数lhprice进行描述性分析,结果如下:

作出核密度图如下:

由图可知,房屋价格的中位数Ihprice为右偏分布,且呈现出尖峰厚尾的特征,若使用OLS方法回归,结果容易受到极端值的影响,所以,可以使用分位数回归方法进行回归分析。

房地产影响因素分析 (2)

东岳论丛 { ..加 ,. 论当前影响房价地因素及变动趋势 李立李永辉 (青岛科技大学经济与管理学院,山东青岛) [关键词】房价构成;房地产市场;房价变化趋势 [摘要】房地产价格是由多种要素决定地,除土地费用、建安费用等项费用外,房地产价格与国家地经济 政策,居民地收入水平和经济发展地景气度等因素地变化也有重要地关联性.随着住房买方市场地逐步形 成,房价地走势在未来几年中将呈现若干与从前不同地特.最. 【中图分类号】· [文献标识码】[文章编号]—{}——文档来自于网络搜索 房价作为房地产商利润地直接来源和商品房购买者 地直接付出,牵动着房地产市场上买卖双方地神经,尤其 是在我国住房制度实施商品化改革之后,它更加成为~个 社会广泛关注地问题.本文由房价基本构成要素地剖析 人手,拟对其宏观和微观两个不同层面上地影响因素,以 及未来一个时期地变动方向谈一点自己地看法. 一、房价地基本构成要素 房地产价格是由多种要素决定地.就其一般属性来 说,它通常包括六个重要构成要素. (一)土地费用 土地费用地高低对房价有直接影响.据北京、上海、 武汉、南京、长春、大连等城市测算,土地费用约占总房价 地%.其中,普通住宅价格中土地费用地比重一般要 高于公寓、商用住宅等.由于很长一个时期.我国地土地 出让制度不够透明(%以上地属协议出让),土地资源分 配中人为性因素较大,导致商品房价格长期处于一种与市 场规则背离地不规则状态之中.目前,我国土地出让制度 改革已开始着手.在北京、青岛等市,土地已通过透明地 市场招标形式成功出让,这一举措对规范房地产价格起到 了积极地保障作用. (二)建安费 建安费(又称建安工程费)是建筑过程中地房屋建设 费用,大部分与房屋质量直接挂钩,约占房屋总价地 %.建安费通常是刚性地,不可能有太多地节省,否则 房屋质量便会打折扣.但随着新型建材行业地发展,各种 新材料地应用使房屋建设费用地构成发生了重大变化. 伴随房屋质量地提高,建安费在房屋总价格中所占地比重 正在悄悄地发生变化,大量高品质建筑材料地使用会对房 价地构成产生重要地影响.

影响房地产市场的因素有

影响房地产市场的因素有: (1)城市产业结构影响市场。 随着城市社会经济的发展及产业结构比重的变化,各类房地产的市场需求也会发生变化。例如某城市的第二产业发展很快,这时厂房的需求量就会增大。当该城市产业结构比重向第三产业倾斜时,办公用房和商业用房的需求量也会增大,而这时厂房的需求量就会减少。对于这类房产的投资,一方面要有预见性,另一方面要把握好时机。 (2)政策变化影响市场需求。 房地产政策的变化,常常会给房地产经营带来商机。例如1998年,国家公布取消福利分房,实施货币分房的政策后,商品住宅市场需求量猛升,同时也刺激了市场价格的上涨。 (3)城市经济发展与旧城改造带来的需求变化。 城市建设的发展不断给房地产投资带来商机,房地产经纪人可利用对这些变化的预见,为房地产投资者提供旧房投资参考性建议,低价买旧房,以待获取高价拆迁赔偿。这方面的投资虽有商机,但也有风险,应当注意两个问题:一是投资的旧房最好是商品房,这样较容易获得正常的赔偿;二是如果投资旧房不是商品房,就要看当地政府的政策规定对旧房拆迁是否有利,如果赔偿过低会导致投资失败。 (4)经济发展进度与周期对市场需求的影响。 房地产经纪人在帮助投资者进行房地产买卖投资时,应当关注当地经济发展的进度与周期变化。一般来说,经济发展周期处于低谷是购进的好时机,当经济发展进入高潮时是卖出的好时机。经济发展快速增长,会刺激房价不断攀升,如果提前入市买进,房价高涨时卖出,投资就成功;但如果在房价处于高峰时期购人房地产,投资被套牢的可能性就很大。 (5)城市土地供应对市场需求变化的影响。 房地产买卖投资入市的时机与城市土地供应量的大小也有一定的关系。当土地供应量过大时,一手楼的市场供应量也相应过大。在这样的情况下,可供购买的一手楼新产品也多,选择余地大,二手楼的短期投资买卖也就相应难做。但有时一手楼市场也可能会因市场供过于求,而出现滞销,有的开发商会因银行逼债而急需资金回笼,降价抛售,投资者也可乘低吸呐。

从微观经济学角度分析影响房价的因素

从微观经济学角度分析影响房价的因素摘要:本学期,学习了经济学的一些相关知识,主要是微观经济学方面的内容,通过学习对经济学有了一个初步的了解。房价关系着和影响着每个家庭,房价是个备受关注的问题。所以本次课程论文就谈一谈从微观经济学角度分析影响房价的因素。 关键词:供需、消费者博弈机制 一、供需影响着房价 1. 住房供给影响房价。这里主要从供给结构来谈。我国居民人均 居住面积与其它国家尤其是发达国家的人均居住面积相比,仍存在很大的差距,绝对住房供给水平并不高,供给方面存在结构不合理的问题,存在空置。这里引入空置这一概念。空置一词来源于西方,指建筑物的整体或部分未得到使用,处于等待出租状态或者出售状态。由此可见,空置一方面表明房屋未被使用,另一方面还意味着所有权人准备将房屋出租或者出售,只有两方面都满足的房屋才是空置房屋。否则,不能称其为空置。空置也是一种供给,且:供给=需求+空置率。空置率是指某一时刻空置房屋面积占房屋总面积的比率。当市场交易以买卖为主且购买者就是房屋将来的实际使用者时,使用者注重的是房屋的服务功能,价格直接体现了使用者对房屋的支付意愿。从卖方角度看,面临的

主要问题是能否及时将房屋销售出去,因为销售时间越长,市场价格变化的可能性越大,价格风险不断增加;同时,空置期越长,管理的费用就越高。因此,在预计销售时间较长时,卖方为了减少风险就可能降低销售价格;相反,空置面积减少,购买者增加时,卖方就有可能提高价格。 2. 土地的供给影响房价。土地的供给总量影响着房地产产品供应 总量。土地供给就是可供利用的土地的数量,分为自然供给和经济供给。所谓土地的经济供给,就是指在自然供给的基础上,经过开发,可为人类直接用于生产,生活等各种用途的土地的数量。 土地供给是房地产市场基础,土地供给假如是被储备、闲置或者是被蓄意囤积,那么土地供给量只能部分转化为房地产市场的供给。所以这里所说的土地供给总量为有效供给总量。土地供给总量对房地产市场有着两方面的影响:一方面是影响房地产产品的供给总量;另一方面是影响生产和预期。但影响力的时效不同,对房地产产品供给的影响,由于房地产开发周期的原因,要在1~2年之内才能显现出来,但对投资和消费的影响却是当期的。由于房、地的紧密关系,土地供给量与房地产增量有着密切关系,土地供给量是房地产增量的基础,他们之间的关系由容积率来反映。 设房地产增量为QR,土地供给量为QL,容积率为F,则有QR=F×QL。则当容积率不变时,土地供给量与房地产增量呈线性正相关关系。容积率越大,单位面积土地上的建筑容量,即建筑面积就越大。以今年一季度为例,1-3月,全国房地产开发企业完成土地

影响美国房价水平的因素分析--孙瑞晨

影响美国房价水平的因素分析: --分位数回归方法 孙瑞晨 摘要:本文利用分位数回归方法研究了房屋的各种因素对于其售价的影响,结果表明不同因素对于房屋售价的影响随着所考察的分位数不同而变化,得到不同因素对于房屋价格的影响更全面的描述。 关键词:房屋价格;不同因素;分位数回归 一、问题的提出 房价一直是最近十几年的热点问题,一般认为影响房屋价格的因素分为以下几个方面。第一,房屋的自身属性,主要包括房屋年龄、燃气状况、景观等。第二,房屋所处的地段等级是影响房屋价格的重要因素,另外还包括小区内部以及周边环境、管理和各种配套设施情况,交通条件等客观外部因素。三是市场大环境和消费者心理因素。主要包括经济状况、房地产市场行情及市场供求状况等。 可以看出,与房屋有关的各种因素对房价的影响是复杂的、为了更准确的描述房屋属性对于其售价的影响,受到国外一些研究的启发,我们利用分位数回归方法对房屋价格数据进行建模分析,并与通常采用的普通最小二乘线性回归模型进行了比较。定量分析的结果在一定程度上印证了经验的定性分析,并发现了房屋属性对售价影响的一些具体特征,每种因素对于价格的影响可随着所考察的分位数不同而变化。 二、文献综述 目前国内关于房价的研究分析比较多,但利用分位数回归的还比较少。王朝等[2013]通过建立基于Bootstrap估计的面板数据分位数回归模型,解释了随着房价的提高,恩格尔系数对房价的弹性变化最为明显,但是人均GDP增幅变化不明显,人均收入的提高对房价的改变微不足道,单靠提高工资难以解决消费者购房问题。 高风伟等[2016]从条件均值角度和分位数回归角度对房价的几种影响因素进行了回归分析,研究发现:人口密度是影响房价的最主要因素,且在不同分位点上影响程度各不相同:人均可支配收入对房价的影响在各分位点上影响相差不大。 林海波等[2016]对移民、房价和经济增长的相互关系进行实证检验,讨论移民教育程度和房价之间的关系,进行分位数面板分析,结论表明:房价上涨没有表现出对于大学生的阻碍作用,教育改进和创业努力可能让高学历移民更加适应

对影响北京市房价重要因素的实证分析

Emergence and Transfer of Wealth 财富涌现与流转, 2017, 7(3), 49-56 Published Online September 2017 in Hans. https://www.360docs.net/doc/4313242032.html,/journal/etw https://https://www.360docs.net/doc/4313242032.html,/10.12677/etw.2017.73008 An Empirical Analysis on the Factors Affecting the Housing Price in Beijing Yutian Jia, Yuping Lan International Business Department, Beijing Normal University Zhuhai Campus, Zhuhai Guangdong Received: Jul. 24th, 2017; accepted: Aug. 2nd, 2017; published: Aug. 9th, 2017 Abstract It is obviously that the housing price in Beijing is never falling. The housing price in Beijing that lots of people cannot afford is at the top ten from all over the world. The dates of the resident pop-ulation, GDP and housing completion area that are collected are used for analyzing the factors that influence the housing price in Beijing. EVIEWS is used to make a multivariable linear regression model that will analyze the factors, and provide some reasonable advice for government invest-ment and home buyer. Keywords Housing Price, Resident Population, Real GDP, Housing Completion Area 对影响北京市房价重要因素的实证分析 贾雨田,蓝裕平 北京师范大学珠海分校国际商学部,广东珠海 收稿日期:2017年7月24日;录用日期:2017年8月2日;发布日期:2017年8月9日 摘要 众所周知,北京的房价一直都是“高歌猛进”,居高不下,如今已入选在全球房价排行榜第十名,令很多购房者望而却步。为了分析当前影响北京房地产价格的主要因素,本文搜集了2000年至2015年间的年末常住人口、人均生产总值、住宅房屋竣工面积等相关数据,建立多元线性回归模型并运用EVIEWS 计量经济软件对此进行研究,为政府投资购房者提供合理化建议。

影响房价的因素与意义

探寻影响房价因素与意义 南京大学金陵学院 12营销 引言 改革开放以来,经济发展,人民收入提高,生活水平的不断改善。与此同时,物价水平也随之不断提升,但是由此也带来许多问题,住房成为居民普遍的关注。本文以江苏省为例,粗略分析影响房价的内外部因素,以及可能遏制房价上涨的措施。 正文 下面是江苏省从1999年始至2011年的农村和城市居民收支水平图表。

由上图表可见,近十年来居民收入普遍增长,总体呈上升趋势,这种上升的趋势,使得江苏省全体居民的购买力空前的巨大。但是,对于“居民收入增加是房价上涨的首要原因。”这种观点,是无法不赞同的。 江苏省农村居民人均住房面积(单位平方米/人) 从近些年来看,至少到2011年为止,农村人均住房需求并没有疯狂增长,假设平均一户家庭有4口人,人均住房面积增长了15平方米,一户总需求为60平方米,需求并没有打到必要去新购置一所60平方米的住宅的阶段。并且,从上面江苏城乡人均收入,并结合江苏省储蓄存款年底总余额/常住人口有EXCEL所得结果。 江苏省年底总存款余额

江苏省常住人口 江苏省年底人均储蓄额 由上述表格得2011年江苏省人均储蓄余额仅为3万余元,虽然2013储蓄额必然会有大幅上涨,但中国的经济增长并没有全部均衡地转化为所有居民的收入,收入分配更多的是上向部分人群的集中。再从房价来看,这么低的人均储蓄额,意味着大部分中低收入居民并没有能力承担购房费用。此外,鉴于中国人热衷于储蓄的习惯和不乐于超前消费的心理并未彻底改变,总而言之,收入提高根本不会是引起房价疯狂上涨的首要原因。 江苏省近十年各类房屋平均销售价格

在狂热的房价下,有很多居民感叹买不起房,也有很多居民贷款也要购置房产。改革开放至今三十多年,一部分房子自然需要更新换代,而人均住宅需要并没有那么高。原先,房子还很便宜,而且到处都是售楼处,也不缺房子,但一眨眼房子卖得比什么都贵。很显然,居民并不是自发存在如此狂热的置房需求的,至少在买房热之前没有那么多人热衷于抢购房产,在当时可以说这种需求是隐性的。如此大量的购房需求是如何陡然间被激发的,这是个值得深思的问题。 当宏观经济保持高速增长时,房价会随经济的增长而自然增长。但从商标可见,2004年开始,江苏省房价突然暴涨。04年4月,国土资源部、国家监察部联合颁发《关于继续开展经营性土地使用权招标拍卖挂牌出让情况执法监察工作的通知》。该《通知》规定,2004年8月31日是协议出让经营性土地使用权的最后期限,之后所有土地不得再协议出让。同时规定,已经获得土地的开发商,如果尚未付足土地出让金的,必须在8月31日前补交齐全。补交后方能办理土地证或再行转让,否则国家收回土地。这就意味着土地供给的方式改变了,严重缩减了市场土地供给量。供给减少,地价上涨。在股市连续暴跌的情况下,投资渠道减少,投机商们把目光投向了房地产。在房地产商不顾社会责任的推波助澜下,以及其它各种外界因素的共同作用下,房价只涨不跌。 中央政府虽然早就开始对房地产和固定资产投资过热产生警惕,2003年开始出台土地、税收、信贷、市场规范等方面的系列措施对住房市场进行调整,2007年实施了更加密集的直接针对房价的组合调控,但由于多种经济变量之间的相互矛盾和制约,使得政策找不到合理的平衡点。以江苏省商品房销售所占江苏省GDP比例为例(见下面图表),政府会如果大力度调控,导致房地产市场大幅度下跌,则可能引起银行坏账和已经贷款购买住房的消费者的名义财富的缩水,或者给汇率带来更大的升值压力,所以政策力度一直都比较温和,导致房价一直在调控,从未被降下。

房地产销售地影响因素分析报告

房地产销售的影响因素分析 随着我国房地产市场的发展,房地产业在国民经济中的作用日益突出,而房地产市场几经发展高峰后,也迎来新一轮的宏观调控。在新形势下,房地产销售的项目由过去的“皇帝女儿不愁嫁”的风光时代转入了一个消费更加理性,销售更需技巧的阶段。房地产企业需要在及时、准确、广泛地了解和掌握市场信息的基础上,科学地分析影响项目销售的各种因素,在此基础上制定和组织实施各项销售计划、策略,并对其进行严格控制,最终实现企业的销售目标。以下是对有关因素的简要分析。 一、影响房地产销售的宏观因素 影响房地产销售的宏观因素主要来自于项目营销直接环境的巨大社会力量,如自然、人口、经济、科技、政治法律及社会文化环境等。其中自然环境、区域经济与政治法律的作用力表现更为直接与明显。 1.自然环境因素 在房地产销售过程中,自然环境对房地产销售的影响非常重要,它可以给商品销售带来机会,也可以对商品销售造成威胁。这里,自然环境主要指房地产商品所处的地理位置以及能够影响该商品销售过程的自然资源、生态环境等因素。包括楼盘所在地段的自然条件、人文条件和各种配套设施条件等。自然条件是指房地产周围的空气和水源质量、清洁度、噪音污染程度及自然景观等;配套设施

条件是人们对土地投资的物化体现,包括交通运输、给排水、供电和邮电通讯设施,服务于居民的日常生活。 现代社会随着生活水平的不断提高,人们越来越讲求生活质量,对居住环境的关注也日益增强。据一份调查资料显示:消费者在置业消费过程中环境因素已成为消费者购房时的首要考虑条件,排在前几位的因素主要是:环境68%、总价格62.1%、户型41.7%、物业管理37.9%。。显然,消费者对环境关注程度明显高于对其他因素的关注。 2.区域经济因素 区域经济因素包括社会经济繁荣程度、房地产市场的完善度和活跃度、供求关系、金融市场、货币价值、物价、工资及就业率、科学技术等因素。市场不仅是由消费者构成的,还需要具有相当的购买力才能开形成一个完整的市场。随着中国经济的高增长,人民实际收不断增加,但市场经济的发展又使各阶层人员收差距拉大,导致不同收阶层的不同购买力与不同购房倾向。区域经济发展水平的高低不仅直接影响居民家庭收入的高低,左右着房地产业的发展态势,还制约着整个房地产经济的发展和房地产价格水平,对房地产业的发展及楼盘的销售起到催化剂的作用。例如,我国东部地区房地产价格升幅明显高于西部地区,这是因为我国东部地区经济相对发达,经济因素刺激了人们置房消费的欲望,从而带动了楼盘热销。

2020年从微观经济学角度分析影响房价的因素

作者:非成败 作品编号:92032155GZ5702241547853215475102 时间:2020.12.13 从微观经济学角度分析影响房价的因素 摘要:房价关系着和影响着每个家庭,房价是个备受关注的问题,本文从微观经济学角度出发,从供需、消费者和博弈机制三个方面来分析影响房价的因素。 关键词:房价供需消费者博弈机制 一、供需影响着房价 1.住房供给影响房价。这里主要从供给结构来谈。我国居民人均居 住面积与其它国家尤其是发达国家的人均居住面积相比,仍存在很大的差距,绝对住房供给水平并不高,供给方面存在结构不合理的问题,存在空置。这里引入空置这一概念。①空置一词来源于西方,指建筑物的整体或部分未得到使用,处于等待出租状态或者出售状态。由此可见,空置一方面表明房屋未被使用,另一方面还意味着所有权人准备将房屋出租或者出售,只有两方面都满足的房屋才是空置房屋。否则,不能称其为空置。空置也是一种供给,且:供给=需求+空置率。空置率是指某一时刻空置房屋面积占房屋总面积的比率。当市场交易以买卖为主且购买者就是房屋将来的实际使用者时,使用者注重的是房屋的服务功能,价格直接体现了使用者对房屋的支付意愿。从卖方角度看,面临的

主要问题是能否及时将房屋销售出去,因为销售时间越长,市场价格变化的可能性越大,价格风险不断增加;同时,空置期越长,管理的费用就越高。因此,在预计销售时间较长时,卖方为了减少风险就可能降低销售价格;相反,空置面积减少,购买者增加时,卖方就有可能提高价格。 2.土地的供给影响房价。土地的供给总量影响着房地产产品供应总 量。土地供给就是可供利用的土地的数量,分为自然供给和经济供给。所谓土地的经济供给,就是指在自然供给的基础上,经过开发,可为人类直接用于生产,生活等各种用途的土地的数量。 土地供给是房地产市场基础,土地供给假如是被储备、闲置或者是被蓄意囤积,那么土地供给量只能部分转化为房地产市场的供给。所以这里所说的土地供给总量为有效供给总量。土地供给总量对房地产市场有着两方面的影响:一方面是影响房地产产品的供给总量;另一方面是影响生产和预期。但影响力的时效不同,对房地产产品供给的影响,由于房地产开发周期的原因,要在1~2年之内才能显现出来,但对投资和消费的影响却是当期的。由于房、地的紧密关系,土地供给量与房地产增量有着密切关系,土地供给量是房地产增量的基础,他们之间的关系由容积率来反映。 设房地产增量为QR,土地供给量为QL,容积率为F,则有QR=F×QL。 则当容积率不变时,土地供给量与房地产增量呈线性正相关关系。

【北美购房网】2017美国西雅图买房、房价、投资指南

目录01. 大西雅图地区简介 02. 大西雅图重点学区介绍 贝尔维尤 Bellevue 默瑟岛 Mercer Island 西雅图市中心 Seattle Downtown 伊瑟阔 Issaquah 雷德蒙德 Redmond 萨马米仕 Sammamish 柯克兰 Kirkland 肯摩尔 Kenmore 03. 大西雅图地区私立学校 04. 美国购房流程 05. 投资案例分析

大西雅图地区介绍 西雅图(Seattle)作为美国西北部最大的港口城市,也是美国太平洋西北部的商业丶文化及先进技术中心,星巴克、微软等国际集团的总部均在西雅图。西雅图以其独特的宜居优势,吸引着来自世界各地的投资商来此投资及居住。随着“西雅图不眠夜”,“北京遇上西雅图”等电视电影的热播,大西雅图地区也逐渐被广大华人熟知,逐渐成为人们心目当中的浪漫圣地。 1. 空气质量,气候条件 大西雅图地区毗邻加拿大温哥华,常年气候湿润温和,四季常青,因此西雅图又称“翡翠之城”。因为雨水充沛,树木繁盛使得西雅图地区空气质量PM2.5 均为10左右,因此西雅图地区是美国仅次于旧金山地区的第二宜居城市。 2. 经济基础雄厚 众所周知诸多世界著名公司的总部都设立在西雅图地区,包括波音,微软,亚马逊,星巴克,Nordstrom, Costco, Expedia, Redfin。这样雄厚的经济基础保证了西雅图地区房地产市场的稳健性。2008年华盛顿洲是受到美国经济泡沫冲击最小的洲,大量的就业机会为健康的贷款市场打下了良好的基础,居民买房不难自然促进房产买卖。 3. 西雅图租赁市场价格稳健增长 由于优越的地理位置,温和的气候,以及强劲的经济发展,大西雅图地区在过去50年内人口一直以每年2%左右的速度稳健增长。人口的增长导致对房产需求的增长,特别是租赁市场。房产租赁价格在过去50年中以每年5%的速度增长。 西雅图房地产市场价格自2011年起至2017年上旬已经增长近45%,目前仍处于积极的上升阶段。据美国最大的房地产数据信息网站Zillow预估,这种增长状态会持续到至少2018年,并于2018-2022年逐渐趋于平稳。 4. 其他地区货币贬值,周边房地产市场价格过高 华盛顿洲地处美加边境,邻近温哥华。温哥华是原始华裔富商投资首选,但是目前由于加币持续贬值,导致温哥华房地产价值相对贬值严重,所以很多大温地区投资商已经将目光转移至毗邻的大西雅图地区。另一方面北加洲胜地旧金山因为房地产价格的持续上涨导致诸多移民望而却步,进而选择邻近的全美地二大益居城市西雅图居住。 5. 种族多元化 根据美国2015年人口数据显示,西雅图地区主要居住人种以白人为主,约占总人口比例的65%,其次便是亚太裔居民约占14%,比非洲裔美国人及西班牙裔美国人比例高出许多。西雅图有众多的华人超市,华人社工团体,各大政府部门都提供华语工作人员,这样多元化的生活给华人生活提供很大方便。 6. 优质教育资源 西雅图是华盛顿州中最大的城市,拥有华盛顿州中最为丰富的公立教育资源。华盛顿州的高中升学率为87%,大学升学率为70%,全州拥有1300多所公立小学,教育基础非常稳定,西雅图拥有很多可以让孩子过渡的中英双语的学校(可上到4年级),能帮助孩子顺利融入英文环境。西

中国房地产价格影响因素分析. 论文

中国房地产价格影响因素分析 摘要作为国家的支柱产业,房地产业的稳定与发展关乎国计民生。虽然从全国总体来看,房地产市场保持健康、快速发展态势,供求基本平衡,但部分地区仍然存在房价上涨过快、住宅供给结构不合理等问题。要解决这些问题,使中国房地产市场保持持续健康发展,国家的宏观经济政策对房地产价格的调节作用显得非常重要。而要进行有效调控,得首先识别在各种因素中,到底哪些因素能对房地产价格有影响,哪些因素对房地产价格的影响力强,哪些对房地产价格的影响力稍弱等问题。本文介绍了房地产价格一些基本知识,以及房地产价格的特性,并且从定性角度说明了房地产价格的影响因素,包括:自身因素、环境因素、人口因素、经济因素、社会因素、行政因素、国际因素、心理因素。并把这些因素具体的分类为需求因素、供给因素和其它因素。 关键词住宅价格; 商品房市场; 影响因素; 实证研究 1 房地产价格的特性 房地产包括土地、建筑物、和其它地上定着物三个部分,同时又是实物、权益和区位三者的综合体。房地产的特性主要取决于土地的特性,是以土地的特性为基础的。从房地产估价和把握房地产价值的角度来看,房地产主要有不可移动、独一无二、寿命长久、供给有限、价值量大、流动性差、用途多样、相互影响、易受限制和保值增值十个特性。房地产的特性决定了其价格不同于一般的商品,与一般物价相比,房地产价格有其自身的特性: (1)价格的基础及表示方式不同。房地产具有不可移动性,可转移的并非是房地产本身,而是该房地产的权利和收益。因此,房地产价格是房地产权利和收益的购买价格。其表示方式也是多种多样的,除了价格表示外,还可以用租金表示。 (2)形成的时间不同。一般商品价格可以标准化,有比较完整的市场,价格形成时间短且比较容易。房地产个别差异大,缺乏完整统一的市场,价格是在过去甚至将来的长期影响下形成的,价格形成时间长且相对比较困难,评估时必须根据房地产自身的特点和市场状况,进行具体分析。 (3)房地产价格实质上是房地产权益的价格。房地产由于其不可移动性,在交易中可以转移的不是其实物,而是其所有权、使用权或其他权益。故房地产估价与对房地产权益的调查、了解和分析有密切的关系。 (4)房地产价格主要由需求决定,并具有明显的地区性和个别性。房地产的供给有限,且由于它的位置固定,在一定区域内又具有垄断性,所以难以形成统一的全国市场价格。另外,在同一地区城市内,房地产位置的差别决定了房地产价格难以标准化,个别性明显。 (5)市场结构不同。房地产市场是不完全市场,需求对价格的影响很大,形成的房地产价格受主观因素的影响也很大。同时,由于房地产的稀缺性,其价格上升的速度要远远高于一般性商品。 综上,房地产价格是由其效用、相对稀缺性及有效需求三者互相作用、相互影响所形成的。而这些因素又难以定量,且经常处于变动之中,房地产评估

计量经济学论文房价影响因素的实证分析

计量经济学论文房价影响因素的实证分析 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

我国房价影响因素的实证分析 【摘要】:作为国家的支柱产业,房地产的稳定发展关乎国计民生。近几年,房地产价格飞速上涨,连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素,具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象,从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手.依据收集到的相关数据.利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析,得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。 【关键词】房价 Eviews回归分析 一、引言 住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。经过十多年的发展,我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一,市场体系趋于完善,住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。但是近年来,我国房地产价格上涨较快,部分地区房价持续飙升,上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。房价增长过快的趋势,不仅极大地影响到城市居民的生活质量,也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素,房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题,对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。写作目的:通过对我国30个省份的有关资料进行分析,了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。 二、文献综述 近几年来,我国房价持续上涨,不断创出历史新高。关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。沈悦、刘洪玉(2004)认为如果房地产价格的上涨只是投机造成,缺乏相应的经济基础支持,这种价格上涨会向市场发出错误的信号,造成房地产市场和经济的虚假繁荣[3]。关于房地产市场的调控方式,梁云芳,高铁梅(2006)通过实证认为我国房地产市场只存在局部泡沫,通过利率来调控房地产市场,成效不大,但是信贷规模的变化对房地产

房地产影响因素分析

房地产影响因素分析 (背景)2002年以来,我国商品房销售额大幅攀升 地产开发和城市基础设施投资的新一轮高速增长。通过产业链的传递,进而又拉动钢材、有色金属、建材、石化等生产资料价格的快速上涨,刺激这些生产资料部门产能投资的成倍扩张,最后导致全社会固定资产投资规模过大、增速过快情况的出现。房价过快上涨在推动投资增长过快的同时,已经成为抑制消费的重要因素。 房地产价格本身呈自然上涨趋势,房价中长期趋势总是看涨。随着我国经济发展,居民可支配收入提高,民间资金雄厚,大量资金需要寻找投资渠道,而股票市场等投资渠道目前又处于低迷状态,这是房地产投资需求不断扩大的经济背景。强劲的CPI上涨说明当前的房价上涨并非孤立,是有其宏观经济背景的。宏观调控能否有效防止局部行业过热出现反弹,其中的关键就是要继续加强和完善对房地产业的调控。 (引言)国际上关于房地产有一种普遍的观点:人均收入超过1000美元,房地产市场呈现高速发展阶段。欧美等发达国家基本都经历了这样一个阶段。我们这篇论文,主要探讨房地产影响因素分析,主要从人均收入对房地产长期发展的影响阐述。 年份 X1 X2 X3 Y 1990 2551.736 1510.16 222 704.3319 1991 1111.236 1700.6 233.3 786.1935 1992 590.5998 2026.6 253.4 994.6555 1993 2897.019 2577.4 294.2 1291.456 1994 3532.471 3496.2 367.8 1408.639

1995 3983.081 4282.95 429.6 1590.863 1996 4071.181 4838.9 467.4 1806.399 1997 3527.536 5160.3 481.9 1997.161 1998 2966.057 5425.1 479 2062.569 1999 2818.805 5854 472.8 2052.6 2000 2674.264 6279.98 476.6 2111.617 2001 2830.688 6859.6 479.9 2169.719 2002 2906.16 7702.8 475.1 2250.177 2003 3011.424 8472.2 479.4 2359.499 2004 3441.62 9421.6 495.2 2713.878 X1=建材成本(元/平方米)X2=居民人均收入(元)X3=物价指数Y=房地产价格(元/平方米) 初定模型:Y=c+a1*x1 +a2*x2 +a3*x3+et Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/05 Time: 23:04 Sample: 1990 2004 Included observations: 15 Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. X3 2.537578 0.590422 4.297908 0.0013 X2 0.146495 0.020968 6.986568 0.0000 X1 -0.01801 6 0.035019 -0.514447 0.6171 C 33.20929 118.2747 0.280781 0.7841 R-squared 0.983094 Mean dependent var 1753.31 7 Adjusted R-squared 0.978483 S.D. dependent var 600.953 6 S.E. of regression 88.15143 Akaike info criterion 12.0191 7 Sum squared resid 85477.42 Schwarz criterion 12.2079 8 Log likelihood -86.1437 6 F-statistic 213.218 6 Durbin-Watson stat 1.504263 Prob(F-statistic) 0.00000

影响房价七大因素分析

影响房价的七大因素分析 一、重庆人口因素对住房的影响 1997——2008年城镇人口增长数与新增住宅面积 1997——2008年城镇人口增长数与新增住宅面积趋势图 从表中可以看出,人口数量的增长敢不上住房面积的增长,因为人均住房面积也在不断的加大,人口的增长只是加速城市化的进程而间接影响房价。 人口结构;

图中可看出,从2004年开始,供需开始失衡,按照人均居住面积和城镇增长人数求得的实际需要面积与住宅商品房的销售面积开始分化,即供过于求,但房价依然上涨,显然重庆2004年后开始有大量热钱投资于房地产,致使二套房的增多。其中07年最为火热,08年有趋于平衡的走势。因此城镇新增人口加大了住房的需求从而推高房价,但在热钱涌动的投资时代,供需平衡只是决定房价的走势因素之一。 二、重庆城市化率的需求 重庆1996—2008年城镇化率

根据国外的经验,城市化的进程需要四个阶段: 1、农村进入城市:一般情况下,城市人口低于50%时,人口迁移以农村迁入城 市为主。 2、小城市进入大城市:当城市人口超过50%之后,人口迁移以城市的相互移动 为主,这一阶段的基本特征是:小城市迁入大城市为主,农村迁入小城市填补小城市迁出后的空白。 3、大城市郊区化:当城市人口超过70%后,人口迁移以大城市城区人口迁入大 城市郊区为主,而且数量巨大。但事实上,早在人口超过50%的时候,大城市就开始了郊区化的进程。 4、郊区城市化,形成大都市圈。这一阶段的基本特征是郊区功能开始由居住拓 展到工商业,郊区成为中小型城市,与原来的城市城区形成互补,随着交通的完善和成本的降低,城市与农村融合形成大都市圈。 从图中看,截止2008年,城区的城镇化率为49.99%,基本完成农村向小城市的过度,开始建设大城市的步伐。 在重庆被确定为全国五大中心城市,成为特大城市,那么城镇化率要达到70%才合适,按照以前的城市化进程来计算的话,还需新增城镇人口567.8万人,重庆现在城镇人口是1419.09万人,实际住宅面积为30137.40万平方米,按照全国人均住宅面积28平方米计算,重庆还要建15898.4万平方米,根据目前重庆每年新增住宅面积3000万平方米的快速进程,需要5年多时间,在这五年时间,重庆将迎来供需两旺的局面,房价上涨也成自然。

从微观经济学角度分析影响房价的因素

从微观经济学角度分析影响房价的因素 摘要:房价关系着和影响着每个家庭,房价是个备受关注的问题,本文从微观经济学角度出发,从供需、消费者和博弈机制三个方面来分析影响房价的因素。 关键词:房价供需消费者博弈机制 一、供需影响着房价 1.住房供给影响房价。这里主要从供给结构来谈。我国居民人均居 住面积与其它国家尤其是发达国家的人均居住面积相比,仍存在很大的差距,绝对住房供给水平并不高,供给方面存在结构不合理的问题,存在空置。这里引入空置这一概念。①空置一词来源于西方,指建筑物的整体或部分未得到使用,处于等待出租状态或者出售状态。由此可见,空置一方面表明房屋未被使用,另一方面还意味着所有权人准备将房屋出租或者出售,只有两方面都满足的房屋才是空置房屋。否则,不能称其为空置。空置也是一种供给,且:供给=需求+空置率。空置率是指某一时刻空置房屋面积占房屋总面积的比率。当市场交易以买卖为主且购买者就是房屋将来的实际使用者时,使用者注重的是房屋的服务功能,价格直接体现了使用者对房屋的支付意愿。从卖方角度看,面临的主要问题是能否及时将房屋销售出去,因为销售时间越长,市场价格变化的可能性越大,价格风险不断增加;同时,空置期越长,管理的费用就越高。因此,在预计销售时间较长时,卖方为了减少风险就可能降低销售价格;相反,空置面积减少,购买者增加时,卖方就有可能

提高价格。 2.土地的供给影响房价。土地的供给总量影响着房地产产品供应总 量。土地供给就是可供利用的土地的数量,分为自然供给和经济供给。所谓土地的经济供给,就是指在自然供给的基础上,经过开发,可为人类直接用于生产,生活等各种用途的土地的数量。土地供给是房地产市场基础,土地供给假如是被储备、闲置或者是被蓄意囤积,那么土地供给量只能部分转化为房地产市场的供给。 所以这里所说的土地供给总量为有效供给总量。土地供给总量对房地产市场有着两方面的影响:一方面是影响房地产产品的供给总量;另一方面是影响生产和预期。但影响力的时效不同,对房地产产品供给的影响,由于房地产开发周期的原因,要在1~2年之内才能显现出来,但对投资和消费的影响却是当期的。由于房、地的紧密关系,土地供给量与房地产增量有着密切关系,土地供给量是房地产增量的基础,他们之间的关系由容积率来反映。设房地产增量为QR,土地供给量为QL,容积率为F,则有QR=F×QL。则当容积率不变时,土地供给量与房地产增量呈线性正相关关系。容积率越大,单位面积土地上的建筑容量,即建筑面积就越大。以今年一季度为例,1-3月,全国房地产开发企业完成土地购置面积6166万平方米,同比增长30.0%,土地购置费1203亿元,同比增长56.5%,2010年3月份,全国70个大中城市房屋销售价格同比上涨11.7%,其中新建住宅销售价格同比上涨14.2%,新建商品住宅价格同比上涨15.9%。②综上所述,土地的供给直接影响着住房

房价的影响因素分析报告及预测模型

房价的影响因素分析及预测模型 ——基于北京市相关数据的实证研究 摘要 房地产既是我国国民经济的支柱产业,也是关系重大的民生问题。本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例,分析房价的主要影响因素,建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测,并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见: 问题一,建立影响房价的指标体系,利用SPSS16.0软件将各指标数据进行折线图描述,将变化偶然性较大的货币供应量删除,建立主成分分析模型提取主成分,将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率,比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为:居民家庭人均收入,房地产开发投资额,北京市生产总值,经济适用房销售价格,人均住宅建筑面积,新增保障性住房面积。 问题二,建立逐步回归模型,根据SPSS16.0软件的运行结果显示,被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致,证明结论正确。建立多元回归分析模型,由SPSS16.0软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为: 。 问题三,建立曲线估计模型,通过SPSS16.0软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程(见表3·1),将预测房价与实际值进行比较,其平均误差仅为5.14%,说明预测效果良好。利用MATLAB7.0软件运行得到各指标及房价在

2000至2015年的房价(见表3·6)稳中有升。 问题四,根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策,结合经济学知识,对北京市房地产发展提出合理建议。 最后,对所建模型进行了优缺点评价,在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。 关键词:房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合 一、问题重述 1.1问题的背景及条件 俗话说;“安居才能乐业!”在我国的传统观念中房子就家,不管住别墅还是住瓦房,每一个家庭都必须有自己的住房,因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。同时,随着改革开放以来我国经济的高速发展,人民生活质量得到了极大提高,对住房质量、住房环境、小区配套服务等的要求也随之不断提高。近十年来我国一些城镇的商品房价格上涨过快,过高的房价使城镇却中低收入者无力购买住房,为了社会持续稳定的发展,政府一直出台各种文件,从宏观层面对房地产市场进行调控。但由于各部门配合不协调,加上恶意炒房的炒家操作,房地产的价格在过去的几年时间里快速地上涨,房价成了各种社会矛盾的焦点。 近几年来,保障房建设正在加速推进,中共中央政治局常委、国务院副总理李克强在全国保障性安居工程工作会上强调,要认真贯彻落实党中央、国务院的决策部署,大规模实施保障性安居工程,加大投入,完善机制,公平分配,保质保

房价和影响因素数学建模

房价影响因素及消费投资建议 摘要 目前我国房价很高,一些主流经济学家往往热衷于从表象的供求关系来为高房价的现实提供解释,不可否认,实际的房价确实是由供求决定,但问题是:现实的存在难道就是合理的吗?即使高房价确实由目前的供求力量决定的,我们也应该去探究这种供求力量是如何产生的。从某种程度上讲,当前国房价居高不下之现状根本上与政治、经济、行政、社会、自然等因素都脱不了关系。那么,我们又怎样去认识目前的房价问题呢?这就需要采取从本质到现象的研究路线:首先,我们查找相关资料及数据,初步了解影响房价的几个因素;其次,我们采用相关系数分析法,剖析几个因素的重要性,算出权重,做出两个合理的假设(见第5页);再次,采用正反对比矩阵进一步分析几个因素;最后,我们采用层次分析法,综合前人的观点总结出自己的结论并给出合理的消费投资建议。 我们认为在众多影响因素中,人均可支配收入、土地价格、五年以上贷款利率及人口密度是较为重要的因素。同时我们也提出了相关点建议:首先,国家可以通过调控土地的价格来控制住房的价格;其次,银行可以调控五年以上的贷款利率;还可以通过提供保障房、房屋限购、购房基金等政策,改变购房难的现状;对于有购房需求的家庭适度消费,多样投资。 关键词:房价因素层次分析法相关系数正反对比矩阵

目录 一、问题重述 (1) 二、模型假设 (1) 三、符号说明 (1) 四、问题分析 (2) 五、模型准备 (2) 六、模型 (7) 七、模型应用 (8) 八、模型的优缺点及改进 (9) 九、参考文献 (9) 十、附录 (10)

一、问题的重述 众所周知,社会的进步和发展首先要解决人们的基本需求,而“住”则是基本需求之一;但是,随着社会的发展、经济的进步、科技的发达却使得越来越多人无处安身,近年来尤其明显(如图一所示)。其实,人类在设计“住”的技术方面已经取得了突飞猛进的进步,甚至造房子就如同造彩电一样容易。那么,为什么现实生活中“住”却越来越困难了呢?特别是,近年来房价的急速上涨已经成为笼罩在社会大众心头的巨大阴影,那么,这个问题是如何产生的? 一些主流经济学家往往热衷于从表象的供求关系来为高房价的 现实提供解释,不可否认,实际的房价确实是由供求决定,尽管一部分需由“幻觉”推动的,但问题是:现实的存在难道就是合理的吗?其实,即使高房价确实由目前的供求力量决定的,但我们也应该去探究这种供求力量是如何产生的。从某种程度上讲,当前国房价居高不下之现状根本上与政治、经济、行政、社会、自然等因素都脱不了关系。 受到世界经济低迷的影响,当前中国经济很不稳定,而中国房价的起伏更是非常重要的因素。前几年,中国房价依旧持续走高,而且丝毫没有要稳定下来的迹象,房价高涨,一房难求的情况持续。而随着近年调控政策的出台,房地产又出现了极度低迷。房地产行业作为我国国民经济的支柱产业,不仅影响着国民经济的增长,也牵动着千家万户的心,而且,房价的不断攀升还影响到第三产业的经营状况,提高了第三产业的运营成本,使其生产经营活动受到很大的影响。

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