利率、存量、新建、房价、gdp四象限模型
2 四象限模型简介
21 1 四象限静态模型
资产市场和物业市场在两个方面上存在联系。第一,在物业市场上被确定的租金水平决定资产市场的需求; 第二, 物业市场的供给由资产市场所决定。资产市场和物业市场中经济变量之间的联系可以在图 1所示的四象限静态模型中得到体现。
每个象限对应着一个方程, 反映的是在市场均衡状态下, 房地产的租金、价格、新建量和存量之间相互依存的关系。
21 11 1 第Ⅰ象限 (东北象限 )这条曲线描述的是在给定外部经济条件的情况下, 空间的需求如何随着租金而变化。在平衡状态下, 市场必须调整租金水平, 使需求等于供给。因此, 本象限的作用是根据存量确定市场租金。如果外部经济条件发生变化, 整个曲线的位置将发生变化, 向外或向内移动。
该象限所对应的方程为:
D (R , Economy) = S式中, D为需求量; R为租金; Economy为经济因素。
21 11 2 第Ⅱ象限 (西北象限 )这条曲线描述的是资产市场中租金和价格的关系, 由租金价格比率(资本化率 ) 来反映。资本化率主要受四个因素影响: ①整个经济体系中的长期利率 (长期利率越高, 则资本化率就越高, 反之亦然 ) ; ②租金的预期增长率 (预期增长率越高, 资本化率就越低, 反之亦然 ) ;
③租金收入现金流的风险程度 (风险越高, 资本化率就越高, 反之亦然) ; ④税法对房地产的优惠程度(优惠程度越高, 资本化率就越高, 反之亦然 )。所对应的方程为:
P = R / i
式中, P为价格; R为租金; i为资本化率。
21 11 3 第Ⅲ象限 (西南象限)这条曲线描述的是房地产价格同新建量之间的关系。
从长期来看, 房地产价格应同它的重置成本相等, 因此也就描述了重置成本同新建量之间的关系。这里假设随着新建量的增加, 重置成本将会增加。影响重置成本的其他因素将会导致整个曲线的移动———重置成本升高将使曲线向左平移, 重置成本降低将使曲线向右平移。该象限对应的方程式为:
P = f (C)
式中, P为价格; C为重置成本。
21 11 4 第Ⅳ象限 (东南象限)
这条曲线描述的是新建量与存量的关系。假设新建量为 C, 存量为 S。存量与新建量之间本来存在这样的关系:
ΔS = C -δ S (δ为灭失率 )。当市场处于均衡状态时, 应有ΔS = 0,
所以有方程S = C /δ
P = R / I 式中, P为价格; R为租金; i为资本化率。
21 11 3 第Ⅲ象限 (西南象限)这条曲线描述的是房地产价格同新建量之间的关系。
从长期来看, 房地产价格应同它的重置成本相等, 因此也就描述了重置成本同新建量之间的关系。这里假设随着新建量的增加, 重置成本将会增加。影响重置成本的其他因素将会导致整个曲线的移动———重置成本升高将使曲线向左平移, 重置成本降低将使曲线向右平移。该象限对应的方程式为:P = f (C)式中, P为价格; C为重置成本。
21 11 4 第Ⅳ象限 (东南象限)
这条曲线描述的是新建量与存量的关系。假设新建量为 C, 存量为 S。存量与新建量之间本来存在这样的关系:
ΔS = C -δ S (δ为灭失率 )。当市场处于均衡状态时, 应有ΔS = 0, 所以有方程S = C /δ
21 21 2 长期利率下调对房地产市场的影响当长期利率下调时, 风险降低, 税收优惠增加, 于是资本化率降低, 第Ⅱ象限的曲线就会逆时针转动, 从而使租金降低, 价格、存量和新建量均上升。长期利率下调对房地产市场的影响如图 3、图 4所示。21 21 3 短期利率上升对房地产市场的影响当短期利率上升时, 建设融资困难, 政府规划限制变得严格, 导致建设成本上升, 第Ⅲ象限的曲线向左平移,价格、租金均上升, 存量和新建量下降。短期利率上升对房地产市场的影响如图 5所示。
利率对需求的影响:
②收入效应: 如果家庭是净储蓄者, 收入增加; 如果家庭是净借贷者, 收入减少;
②替代效应: 利率上升, 跨时消费的替代; 未来消费相对于当前消费更便宜, 放弃当前消费, 推迟买房。
3 四象限模型的应用———香港房地产价格与GDP、利率的实证分析
下面主要结合香港 1998年一季度到 2008年一季度的GDP、最优贷款利率、房地产价格 (以 70平方米～9919平方米的私人住宅为例 ) 数据, 分析 GDP、利率变化与房地产价格间的相互关系:
根据以上数据, 运用Eviews 610软件对两个变量进行
二元回归判定, 由于GDP和房价数据较大, 在此取log
对数值, 方程为:
Log(P) = - 31003898 +01088424 × R +11039415 ×
Log(GDP)
其中: P代表房屋价格指数(% ) , R 代表贷款利率
(% )相关系数: 房价与贷款利率之间的相关系数为
01397, 房价与GDP之间的相关系数为01518。此回归
方程的拟合优度
R2= 01558, F = 231996, DW = 01472, t检
验和F检验均能通过。从回归方程中可以看出, 贷款利
率每增加1% , 房价会增加01088%; GDP每增加1% ,
房价会增加 1.039%。
从图6可以看出, 数据GDP和利率都通过t统计量检验、p
值检验和F值检验, 但 D - W值过小, 说明数据间存在序列
相关性, 这与房地产行业自身的特点有关。
4 小结
从以上的分析可以看出, 房地产价格与 GDP和利率间存在着正相关的关系, 房地产行业受金融市场(上接P7) 的高度影响。房地产商品总值较大, 其交易对信贷的依赖性较强, 金融政策及银行利率的变动, 会对房地产交易的数量、价格产生很大的影响。但从二元回归模型我们也可以看出, R2= 0.558, 只能 55.18%解释房价, 这说明房地产价格除受 GDP和利率影响外还受其他因素, 如经济发展水平; 居民收入; 人口、家庭、流动性; 利率以及资金渠道; 税收; 土地资源; 规划限制; 开发商的资金;供给与需求之间的关系和购买者心理预期等多因素影响。
三次产业就业人员比重的变动反映了劳动要素在不同产业集聚程度的变化，这种变化在很大程度上也体现了山东改革开放以来农村劳动力向城市转移的成效。另据统计，近些年山东农村劳动力向城市转移的规模进一步加大，2003～2007年共转移农村劳动力717．6万人。
首先，产业结构演进会直接影响经济增长的速度和规模。
能否形成与经济发展和社会需求相吻合的产业结构对经济增长的速度和规模具有很大影响。现代意义上的经济增长应是指可满足社会需求的、能顺利实现自身价值的商品和服务总量上的扩大。产业结构的形态和变化在很大程度上取决于各类生产要素在各产业领域的集聚程度及其变化。如果各类要素在不同产业领域及各产业内部的集聚程度及其变化符合社会经济发展方向并与社会需求相吻合，该产业结构及其变化就会给经济增长带来有利影响，经济增长速度自然也高；反之，则会阻碍经济增长，造成经济增长速度的放慢甚至停滞，导致社会资源的无效使用或浪费。
其次，产业结构演进会通过影响要素效率影响经济增长速度和规模。
不同的产业结构形态决定了不同产业对要素不同的占有比例以及要素间不同的替代水平，从而也就决定了经济增长的不同源泉和不同绩效。当生产要素主要集中于第一产业时，受土地等自然资源有限性的约束，资本和劳动等要素集聚到一定程度后往往会出现边际效率的递减，相对来说，第二产业特别是制造业的发展受有限土地资源的约束比第一产业要弱得多，而且很多制造业的发展具有规模经济效应，资本和劳动等要素的效率会随着生产规模的扩大而提高，而第三产业特别是现代服务业的发展不仅有利于降低生产成本，更为重要的作用在于有利于降低经济生活中所占比重越来越大的交易成本，从而能够提高各生产要素的效率乃至社会整体经济的效率。现实世界中，工业特别是服务业比重大的发达国家的劳动生产率和资本边际产出率普遍要比农业国或工业落后的发展中国家高出很多就是非常明显的例子。此外，产业结构演进还会
通过影响经济增长质量和经济增长周期影响经济增长。经济增长质量主要是指经济增长的效率、稳定性和持续性。显然，如果产业结构的各个组成部分相互协调，产业结构演进能够适应经济高效、稳定、持续增长的需要，则必然会促进经济增长的质量，降低经济增长的代价。作为总体经济活动扩张和收缩交替出现的现象，经济周期渗透于社会经济的各个产业部门。产业结构演进在一定程度上表现为经济各产业部门的资本投入、技术进步等因素的绝对或相对的增减，而资本投入和技术进步等因素的变化必然会影响经济增跃周期。就资本投入增加看，无论是固定投资增加还是存货投资增加，都会引起总需求增加，进而在社会未充分就业情况下使生产可能性曲线得以向外扩张，经济增长进入上升期；而就技术进步看，其不仅会在劳动和资本等要素投入不变条件下使生产可能性曲线扩张，而且重大的技术创新往往还会创造出一系列的新兴产业，从而把经济带入到一个具有较高增长速度的繁荣阶段。显然，经济增长质量和经济增长周期的变动都会影响到经济增长的速度和规模。
估计模型(9)表明：以第一产业增加值占全省GDP的比重表征的产业结构的演进确实对山东经济增长产生了显著影响。产业结构演进直接影响了山东的经济规模，如果第一产业增加值比重减少，平均来说，经济规模将增加，其具体影响程度为6-0．，即在其他条件不变的情况下，第一产业增加值比重每减少1个百分点，平均而言，GDP规模将提高2．32％。此外，需要指出的是，尽管从理论上说，产业结构演进不仅会对GDP 规模产生直接影响，也会通过影响要素效率对经济规模产生间接影响，但是在我们所用样本数据的回归分析中，无法得出以第一产业增加值一亍全省GDP的比霞表征的产业结构的演进对劳动和资本的产出弹性的影响系数不显著为零的结论。
波士顿矩阵分析法
波士顿矩阵分析法 波士顿矩阵是由波士顿咨询集团(Boston Consulting Group, BCG)在上世纪70年代初开发的。BCG矩阵将组织的每一个战略事业单位（SBUs）标在一种2维的矩阵图上，从而显示出哪个战略事业单位提供高额的潜在收益，以及哪个战略事业单位是组织资源的漏斗。BCG矩阵的发明者、波士顿公司的创立者布鲁斯认为“公司若要取得成功，就必须拥有增长率和市场分额各不相同的产品组合。组合的构成取决于现金流量的平衡。” 波士顿矩阵通过市场增长率和市场占有率两个维度对业务单位进行分析 ? 横坐标表示相对市场份额，表示各项业务或产品的市场占有率和该市场最大竞争者的市场占有率之比。比值为1就表示此项业务是该市场的领先者。 ? 纵坐标为市场成长率，表明各项业务的年销售增长率。具体坐标值可以根据行业的整体增长而定； ? 图中圆圈表示企业现有的各项不同的业务或产品，圆圈的大小表示它们销售额的大小，圆圈的位置表示它们的成长率和相对市场份额所处的地位。 通过分析不同的业务单位在矩阵中的不同位置可以将业务单位分解为出4 种业务组合。 （1）问题型业务（Question Marks，指高增长、低市场份额） 处在这个位置中的是一些投机性产品，带有较大的风险。这些产品可能利润率很高，但占有的市场份额很小。这通常是一个公司的新业务，为发展问题业务，公司必须建立工厂，增加设备和人员，以便跟上迅速发展的市场，并超过竞争对手，这些意味着大量的资金投入。“问题”非常贴切地描述了公司对待这类业务的态度，因为这时公司必须慎重回答“是否继续投资，发展该业务？”这个问题。只有那些符合企业发展长远目标、企业具有资源优势、能够增强企业核心竞争力的业务才得到肯定的回答。得到肯定回答的问题型业务适合于采用战略框架中提到的增长战略，目的是扩大SBUs的市场份额，甚至不惜放弃近期收入来达到这一目标，因为要问题型要发展成为明星型业务，其市场份额必须有较大的增长。得到否定回答的问题型业务则适合采用收缩战略。 （2）明星型业务（stars，指高增长、高市场份额） 这个领域中的产品处于快速增长的市场中并且占有支配地位的市场份额，但也许会或也许不会产生正现金流量，这取决于新工厂、设备和产品开发对投资的需要量。明星型业务是由问题型业务继续投资发展起来的，可以视为高速成长市场中的领导者，它将成为公司未来的现金牛业务。但这并不意味着明星业务一定可以给企业带来源源不断的现金流，因为市场还在高速成长，企业必须继续投资，以保持与市场同步增长，并击退竞争对手。企业如果没有明星业务，就失去了希望，但群星闪烁也可能会闪花企业高层管理者的眼睛，导致做出错误的
关于影响房地产价格的宏观因素分析
关于影响房地产价格的宏观因素分析 论文关键词:四象限模型 房地产价格 宏观因素 实证检验 论文摘要：加强对房地产市场的监管是目前我国政府宏观调控的重点。上海市作为我国集贸易、金融、信息中心为一体的综合性城市,宏观因素对房地产价格带来的影响尤为明显。本文基于四象限模型理论对1998～2006年上海市的经济基本面数据进行分析,并运用Eviews5.1软件对其中的时间序列数据进行相关检验,得出影响房地产价格的宏观因素。 住宅是居民的基本生活需求。1998年以前,我国已经有了房地产市场。1988年政府提出了土地市场化的运作,但是当初所做的市场化不是纯粹意义的市场化,有很多的项目、市场主要是涉外的,比如涉外公寓等。自1998年以来,我国开始实行住房市场化改革,这也是房地产市场的开端,从这时候房地产市场才开始发展,并成为当今社会的一个热点问题。 房地产业的发展可以有效地刺激经济增长、促进社会的稳定和发展,而居住水平的提高和住宅建设成就已成为衡量国家进步和社会发展的重要标志之一。商品房综合质量不断改进,人民的居住条件和居住环境有了较大改善,人们的生活质量和水平因此得到了大幅提高。上海房地产业的发展从上世纪九十年代初期开始启动,房地产市场经历了发展、上升、高峰、下降、低潮的过程,期间产生了一些问题,例如:市场秩序混乱、住宅空置率上升、住宅价格差异扩大等。住宅价格变化和住宅市场的发展,一直是上海市政府关注的焦点,为解决房地产市场的问题曾经出台了一系列的政策,以维持上海房地产市场的健康发展,但如何保持上海房地产市场的繁荣,稳定上海房地产市场的价格,仍然还在探索之中,因此研究房地产市场价格的宏观市场影响因素,有着重要的现实与理论意义。 一、现实层面宏观调控政策的特点 1、加快住房保障体系建设。2007年住房保障政策的主要特点是将住房保障的重点由经济适用房调整为廉租房,由中低收入者调整为低收入者。
协整检验及误差修正模型实验指导
协整检验及误差修正模型实验指导 一、实验目的 理解经济时间序列之间的理论关系，并学会用统计方法验证他们之间的关系。学会验证时间序列存在的不平稳性，掌握ADF检验平稳性的方法。认识不平稳的序列容易导致虚假回归问题，掌握为解决虚假回归问题引出的协整检验，协整的概念和具体的协整检验过程。协整描述了变量之间的长期关系，为了进一步研究变量之间的短期均衡是否存在，掌握误差纠正模型方法。 二、实验内容及要求 1、实验内容 用Eviews来分析1982年到2002年中国居民实际消费支出的对数序列和中国居民实际可支配收入的对数序列{}之间的关系。内容包括： （1）对两个对数序列分别进行ADF平稳性检验； （2）进行二者之间的协整关系检验； （3）若存在协整关系，建立误差修正模型ECM。 2、实验要求 （1）在认真理解本章内容的基础上，通过实验掌握ADF检验平稳性的方法； （2）掌握具体的协整检验过程，以及误差修正模型的建立方法； （3）能对宏观经济变量间的长期均衡关系进行分析。 三、实验指导 1、对两个数据序列分别进行平稳性检验： （1）做时序图看二者的平稳性 在workfile中按住ctrl选择要检验的二变量，击右键，选择open—as group，此时他们可以作为一个数据组被打开。点击“View”―“graph”—“line”，得到两个序列的时序图。 给出两个序列的时序图。 从上图可以看出两个序列都呈上升趋势，显然不平稳，但二者有大致相同的增长和变化趋势，说明二者可能存在协整关系。但若要证实二者有协整关系，必须先看二者的单整阶数，如果都是一阶单整，则可能存在协整关系，若单整地阶数不相同，则需采取差分的方式，
四象限分析模型
四象限分析模型 图2.2中，我们将四个互相作用，并表示或影响供求关系的因素租金R、市场存量S（视作供给）、新开发建设量C和房地产物业价格P作为坐标的四个方向的轴。每根轴都从原点出发，数据均为正值，越往外值越大。 图2.2：房地产物业市场与资本市场关系 在解释图2．2时，按照顺时针方向对各象限进行解释是比较合适的。在这个图中．右侧的两个象限(第Ⅰ和第Ⅳ)代表空间使用的物业市场，左侧的两个象限(第Ⅱ和第Ⅲ)则是对资产市场上的房地产所有权进行研究e让我们从揭示短期租金形成机理的第1象限开始分析。 2、 第Ⅰ象限有租金和存量两个坐标轴：租金(每单位空间)和物业存量(也以空间的计量单位进行衡量，如平方米)。曲线表明在国家特定的经济条件下，对物业的需求数量怎样取决于租金。从纵轴上可以看出，租金变化时所对应的物业需求数量。如果不管租金如何变化，家庭或企业的物业需求数量不变(非弹性需求)，那么曲线则会几乎变成一条完全垂直的直线；如果物业的需求量相对于租金的变化特别敏感(弹性需求)，则曲线就会变得更为水平。如果社会经济状况发生变化，则整个曲线就会移动。当公司或家庭数量增加(经济增长)时，
曲线会向上移动，表明在租金不变的情况下，物业需求会增加；当经济衰退时，曲线会向下移动，表明物业需求减少。 为了使物业需求量D和物业存量S达到平衡，必须确定适当的租金水平R，使需求量等于存量。需求是租金R和经济状况的函数： D(R，经济状况)=S (2．1) 如前所述．物业市场上的存量供给是由资产市场给定，因此，在图2．2中．对于横轴上的某一数量的物业存量，向上画一条垂直线与需求曲线相交，然后从交点再画一条水平线与纵轴相交，按照这种方法可以找出对应的租金标准.在使用物业的这种租金标准下．我们可以将注意力转移到第Ⅱ象限。 第Ⅱ象限代表了资产市场的第一部分，有租金和价格(每单位空间)两个坐标轴。以原点作为起点的这条射线，其斜率代表了房地产资产的资本化率，即租金和价格的比值。这是投资者愿意持有房地产资产的当前期望收益率。一般说来，确定资本化率需要考虑四个方面的因素：经济活动中的长期利率、预期的租金上涨率、与租金收入流量相关的风险和政府对房地产的税收政策。当射线以顺时针方向转动时，资本化率提高；逆时针方向转动时，资本化率下降。在这个象限中，资本化率被看做一种外生变量，它是根据利率和资本市场上各种资产(股票、债券、短期存款)的投资回报而定的。因此，该象限的目的是对于租金水平只利用资本化率i来确定房地产资产的价格P： P=R/i (2.2) 房地产资产的价格也可以通过以下方式得出，对于第Ⅰ象限中的某种租金水平．画出一条垂直于纵轴的直线直到与第Ⅱ象限的射线相交，从交点再向下画出一条垂直于纵轴的直线，该直线与横轴的交点便是资产的给定价格。 第Ⅲ象限是房地产资产市场的一部分，在这个象限中，对房地产新资产的形成原因进行了解释。这里的曲线f(C)代表房地产的重置成本。如图2.2所示这种情况的假设条件是，新项目开发建设的重置成本是随着房地产开发活动(C)的增多而增加，所以这条曲线向左下方延伸。它在价格横轴的截距是保持一定规模的新开发量所要求的最低单位价格(每单位空间)。假如开发成本几乎不受开发数量的影响，则这条射线会接近于垂直；如果建设过程中的瓶颈因素、稀缺的土地和其他一些影响开发的因素致使供给非弹性变化，则这条射线将会变得较为水平。从第Ⅱ象限某个给定的房地产资产价格，向下垂直画出的一条直线，再从该直线与开发成本相交的这一点画出一条水平线与纵轴相交，由纵轴交点便可以确定在此价格水平下的新开发建设量，此时开发成本等于资产的价格。如果房地产新的开发建设量低于这种平衡数量，则会导致开发商获取超额利润；反之，如果开发数量大于这个平衡数量，则开发商会无利可图。所以新的房地产开发建设量c，应该保持在使物业价格P，等于房地产开发成本f(c)的水平上，即： P=f(C) (2．3) 在第Ⅳ象限，年度新开发建设量(增量)c，被转换成为房地产物业的长期存量。在一定时期间内，存量变化ΔS，等于新建房地产数量减去由于房屋拆除(折旧)导致的存量损失。如果折旧率以δ表示，则： ΔS＝C-δS (2.4) 以原点作为起点的这条射线代表了使每年的建设量正好等于纵轴上某一个存量水平(在水平轴上)。在这种存量水平和相应的建设量上，由于折旧等于新竣工量，物业存量将不随时间发生变化。因此，ΔS等于0，S＝C／δ。在以后的章节中将对这种关系进行更为详细的讨论；在这里，重要的是需要记住这一点，即在第Ⅳ象限假定了某个给定数量的开发建设量，同时确定了假设在开发建设量永远继续的情况下导致的存量水平。 对四象限模型，我们已经进行了360度的全方位分析。从某个存量值开始，在物业市场确定租金，这个租金可以通过资产市场转换成为物业价格。接着，这些资产价格可导致形成
协整检验及误差修正模型实验指导
实验八 协整检验及误差修正模型实验指导 一、实验目的 理解经济时间序列之间的理论关系，并学会用统计方法验证他们之间的关系。学会验证时间序列存在的不平稳性，掌握ADF 检验平稳性的方法。认识不平稳的序列容易导致虚假回归问题，掌握为解决虚假回归问题引出的协整检验，协整的概念和具体的协整检验过程。协整描述了变量之间的长期关系，为了进一步研究变量之间的短期均衡是否存在，掌握误差纠正模型方法。 二、基本概念 设随机向量t X 中所含分量均为d 阶单整，记为t X I(d ):。如果存在一个非零向量β，使得随机向量()~t t Y X I d b =-β，0b >，则称随机向量t X 具有d ,b 阶协整关系，记为t X CI(d ,b ):，向量β被称为协整向量。特别地，t y 和t x 为随机变量，并且t y ，~(1)t x I ，当01()~I(0)t t t y x εββ=-+，即t y 和t x 的线性组合与I(0)变量有相同的统计性质，则称t y 和t x 是协整的，()01,ββ称为协整系数。更一般地，如果一些I(1)变量的线性组合是I(0)，那么我们就称这些变量是协整的。 三、实验内容及要求 1、实验内容 用Eviews5.1来分析1978年到2002年中国农村居民对数生活费支出序列{ln }t y 和对数人均纯收入{ln t x }序列之间的关系。内容包括： （1）对两个对数序列分别进行ADF 平稳性检验； （2）进行二者之间的协整关系检验； （3）若存在协整关系，建立误差纠正模型ECM 。 2、实验要求 （1）在认真理解本章内容的基础上，通过实验掌握ADF 检验平稳性的方法； （2）掌握具体的协整检验过程，以及误差纠正模型的建立方法； （3）能对宏观经济变量间的长期均衡关系进行分析。 四、实验指导 1、对两个数据序列分别进行平稳性检验： （1）做时序图看二者的平稳性 首先按前面介绍的方法导入数据，在workfile 中按住ctrl 选择要检验的二变量，击右键，选择open —as group ，此时他们可以作为一个数据组被打开。 点击“View ”―“graph ”—“line ”，对两个序列做时序图见图8-1，两个序列都呈上升趋势，显然不平稳，但二者有大致相同的增长和变化趋势，说明二者可能存在协整关系。但若要证实二者有协整关系，必须先看二者的单整阶数，如果都是一阶单整，则可能存在协整关系，若单整地阶数不相同，则需采取差分的方式，将他们变成一阶单整序列。 图8-1 ln t x 和ln t y 时序图
商品房预售资金监管论文
２００８年第３期Ｎｏ．３２００８ 四川大学学报（哲学社会科学版） ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｉｃｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ） 总第１５６期 ＳｕｍＮｏ．１５６ §经济学与管理学研究§ 商品房预售资金监管对房地产市场效率影响探析 韩冰 （四川大学经济学院，四川成都６１００６４） 摘要：在国内房地产市场继续推行商品房预售制度的现实背景下，加强对商品房预售资金使用的监管，建立商品房预售资金监管制度，已成为业内共识。通过房地产投资乘数和四象限传导模型分析显示，商品房预售资金监管是一把“双刃剑”，严格的监管政策在保障购房人利益的同时，又会引起房地产市场效率的缺失。加剧房地产市场的供求矛盾。处理好监管和效率关系的政策措施是：（１）实行有限监管和区别对待的监管政策；（２）抓好监管政策的宣传与政策实施的衔接工作；（３）加强房地产市场的诚信建设。 关键词：商品房预售资金；有限监管；房地产投资乘数；四象限模型；诚信建设 中图分类号：Ｆ２９３．３１文献标志码：Ａ文章编号：１００６－０７６６（２００８）０３旬１０１．０５ 我国现行商品房预售制度在运行过程中，因开发商挪用预售资金，甚至卷款潜逃而暴露出的诸如延期交房、“货不对板”、重复抵押骗贷、。烂尾楼”等侵害购房人利益、扰乱房地产市场秩序的不诚信现象，给房地产市场发展带来严重影响，从而引发业内对预售资金管理制度的高度关注。在全国范围内“建立和推行预售资金监管制度，改变预售款任由开发商支配和使用的做法”【Ｉ】已提上议事日程。然而，必须注意的是，我国引入的商品房预售制度实质上隐含了融资安排。相关数据显示。在房地产开发资金来源中，定金和预售款一直是开发商资金来源的第一大项【２Ｊ，这说明我国房地产业对融资安排的依赖十分严重。如果商品房预售资金监管政策在全国推广、落实和加强，就会削弱预售制度的这种融资功能。这在目前国内房地产融资渠道单一，新的融资渠道没有开辟，宏观调控又实行从紧的货币政策的背景下。必然会对开发商资金链带来较大的影响口Ｊ，进而波及中小开发商的生存和房地产市场供给。至今，国家相关管理部门酝酿多时的“商品房预售专户管理办法”迟迟未能出台，国内大多数城市仍没有实行商品房预售资金监管，已实行商品房预售资金监管的部分城市在监管的实际操作中对开发商“放水”。究其原因，主要是担心监管会影响房地产市场效率。 关于监管对市场效率的影响，学术界很早就密切关注。以哈耶克、弗里德曼为代表的新自由主义学派主张市场优先、效率优先，认为监管是以牺牲市场效率为代价的，因而反对政府对经济的干预。而阿瑟?奥肯则强调监管与效率的同等重要性，认为面对监管和效率的冲突，应该寻求妥协，而不应该明确地给他们排列次序ｐ－。麦金农和肖（Ｍｃｋｉｎｎｏｎ＆ｓｈａｗ）在分析了发展中国家抑制市场机制和不恰当的管制对经济发展如何产生阻滞作用的基础上认为，监管对经济发展既能起到促进作用，也能起到阻滞作用。然而，目前对此更多的前沿研究主要集中在金融监管对金融效率的影响上，至于商品房预售资金监管对房地产市场效率的影响，学术界涉足不多。侯振新、鲁丹分析了预售资金监管对房地产行业的影响，认为预售资金监管会使房地产行业的资金周转速度下降，资金链进一步紧张，房地产开发将趋于集中口】。具体的监管政策要真正落实并不简单，如果管不好，开发商同样可能会挪用预售款，等于没有效果；管得过死又会造成效率不高，影响房地产开发供应量，加剧供求矛盾，对行业发展产生负面影响。 所以，商品房预售资金监管究竟如何影响房地产市场效率，相关管理部门又该制定怎样的监管政策，是当前我国商品房预售资金监管制度建立过程中必须深入研究和解决的关键性问题。 一、商品房预售资金监管 对房地产投资乘数影响分析 从现行商品房预售制度运行的实际情况看，商品房 收稿日期：２００８－０１－０８ 作者简介：韩冰（１９７０一），男，四川会理人。四川大学经济学院博士研究生。 １０１
误差修正模型
第二节 误差修正模型（Error Correction Model ，ECM ） 一、误差修正模型的构造 对于y t 的(1，1)阶自回归分布滞后模型： t t t t t y x x y εβββα++++=--12110 在模型两端同时减y t-1，在模型右端10-±t x β，得： t t t t t t t t t t t t t x y x x y x y x x y εααγβεββββαββεββββα+--+?=+---+--+?=+-+++?+=?------)(]) 1()1()[1()1()(1101012120120121100 其中，12-=βγ，)1/()(200ββαα-+=，)1/(211ββα-=。 记 11011-----=t t t x y ecm αα （5-5） 则 t t t t ecm x y εγβ++?=?-10 （5-6） 称模型（5-6）为“误差修正模型”，简称ECM 。 二、误差修正模型的含义 如果y t ~ I(1)，x t ~ I(1)，则模型（5-6）左端)0(~I y t ?，右端)0(~I x t ?，所以只有当y t 和x t 协整、即y t 和x t 之间存在长期均衡关系时，式（5-5）中的ecm~I(0)，模型（5-6）两端的平稳性才会相同。 当y t 和x t 协整时，设协整回归方程为： t t t x y εαα++=10 它反映了y t 与x t 的长期均衡关系，所以称式（5-5）中的ecm t -1
是前一期的“非均衡误差”，称误差修正模型（5-6）中的1-t ecm γ是误差修正项，12-=βγ是修正系数，由于通常1||2<β，这样 0<γ； 当ecm t -1 >0时（即出现正误差），误差修正项1-t ecm γ< 0，而ecm t -1 < 0时（即出现负误差），1-t ecm γ> 0，两者的方向恰 好相反，所以，误差修正是一个反向调整过程（负反馈机制）。 误差修正模型有以下几个明确的含义： 1．均衡的偏差调整机制 2．协整与长期均衡的关系 3．经济变量的长期与短期变化模型 长期趋势模型： t t t x y εαα++=10 短期波动模型： t t t t ecm x y εγβ++?=?-10 三、误差修正模型的估计 建立ECM 的具体步骤为： 1．检验被解释变量y 与解释变量x （可以是多个变量）之间的协整性； 2．如果y 与x 存在协整关系，估计协整回归方程，计算残差序列e t ： t t t x y εβα++=0 t t t x y e 0??βα--= 3．将e t-1作为一个解释变量，估计误差修正模型： t t t t v e x y ++?=?-10γβ 说明： （1）第1步协整检验中，如果残差是确定趋势过程，可以在第2步的协整回归方程中加入趋势变量； （2）第2步可以估计动态自回归分布滞后模型： t i t i i t i t y x y εβαα∑∑+++=-- 此时，长期参数为： ∑∑-=)1(i i βαθ 协整回归方程和残差也相应取成：
误差修正模型实例(精)
一、误差修正模型的构造 对于yt的(1，1阶自回归分布滞后模型： 在模型两端同时减yt-1，在模型右端，得： 其中，，，。 记（5-5） 则（5-6） 称模型（5-6）为“误差修正模型”，简称ECM。 二、误差修正模型的含义 如果yt ~ I(1，x t ~ I(1，则模型（5-6）左端，右端，所以只有当yt和x t协整、即yt和x t之间存在长期均衡关系时，式（5-5）中的ecm~I(0，模型（5-6）两端的平稳性才会相同。 当yt和x t协整时，设协整回归方程为：
它反映了yt与x t的长期均衡关系，所以称式（5-5）中的ecm t-1是前一期的“非均衡误差”，称误差修正模型（5-6） 中的是误差修正项，是 修正系数，由于通常 ，这样；当ecm t-1 >0时（即出现正误差），误差修正项< 0，而ecm t-1 < 0时（即出现负误差）， > 0，两者的方向恰好相反，所以，误差修正是一个反向 调整过程（负反馈机制）。 误差修正模型有以下几个明确的含义： 1．均衡的偏差调整机制 2．协整与长期均衡的关系 3．经济变量的长期与短期变化模型 长期趋势模型： 短期波动模型： 三、误差修正模型的估计 建立ECM的具体步骤为： 1．检验被解释变量y与解释变量x（可以是多个变量）之间的协整性； 2．如果y与x存在协整关系，估计协整回归方程，计算残差序列e t：
3．将e t-1作为一个解释变量，估计误差修正模型： 说明： （1）第1步协整检验中，如果残差是确定趋势过程，可以在第2步的协整回归方程中加入趋势变量； （2）第2步可以估计动态自回归分布滞后模型： 此时，长期参数为： 协整回归方程和残差也相应取成： ， （3）第2步估计出ECM之后，可以检验模型的残差是否存在长期趋势和自相关性。如果存在长期趋势，则在ECM中加入趋势变量。如果存在自相关性，则在ECM的右端加入 误差修正项的滞后期一般也要作相应 调整。 如取成以下形式：
64.四象限分析模型
四象限分析模型 1、图2.2中，我们将四个互相作用，并表示或影响供求关系的因素租金R、市场存量S（视作供给）、新开发建设量C和房地产物业价格P作为坐标的四个方向的轴。每根轴都从原点出发，数据均为正值，越往外值越大。 在解释图2．2时，按照顺时针方向对各象限进行解释是比较合适的。在这个图中．右侧的两个象限(第Ⅰ和第Ⅳ)代表空间使用的物业市场，左侧的两个象限(第Ⅱ和第Ⅲ)则是对资产市场上的房地产所有权进行研究。让我们从揭示短期租金形成机理的第1象限开始分析。
2、第Ⅰ象限有租金和存量两个坐标轴：租金(每单位空间)和物业存量(也以空间的计量单位进行衡量，如平方米)。曲线表明在国家特定的经济条件下，对物业的需求数量怎样取决于租金。从纵轴上可以看出，租金变化时所对应的物业需求数量。如果不管租金如何变化，家庭或企业的物业需求数量不变(非弹性需求)，那么曲线则会几乎变成一条完全垂直的直线；如果物业的需求量相对于租金的变化特别敏感(弹性需求)，则曲线就会变得更为水平。如果社会经济状况发生变化，则整个曲线就会移动。当公司或家庭数量增加(经济增长)时，曲线会向上移动，表明在租金不变的情况下，物业需求会增加；当经济衰退时，曲线会向下移动，表明物业需求减少。 为了使物业需求量D和物业存量S达到平衡，必须确定适当的租金水平R，使需求量等于存量。需求是租金R和经济状况的函数： D(R，经济状况)=S (2．1) 如前所述．物业市场上的存量供给是由资产市场给定，因此，在图2．2中．对于横轴上的某一数量的物业存量，向上画一条垂直线与需求曲线相交，然后从交点再画一条水平线与纵轴相交，按照这种方法可以找出对应的租金标准.在使用物业的这种租金标准下．我们可以将注意力转移到第Ⅱ象限。 第Ⅱ象限代表了资产市场的第一部分，有租金和价格(每单位空间)两个坐标轴。以原点作为起点的这条射线，其斜率代表了房地产资产的资本化率，即租金和价格的比值。这是投资者愿意持有房地产资产的当前期望收益率。一般说来，确定资本化率需要考虑四个方面的因素：经济活动中的长期利率、预期的租金上涨率、与租金收入流量相关的风险和政府对房地产的税收政策。当射线以顺时针方向转动时，资本化率提高；逆时针方向转动时，资本化率下降。在这个象限中，
管理者在工作当中如何把握公司的战略目标(四象限分析)
源于：王一恒老师课堂笔记摘 管理者如何提升自我的价值？如何让自己的价值能够得到领导的认可？或创造自己更大的财富呢？如何把人生规划好？ 那给大家分享一个关键的叫四象限原则 【管理时间的本质是管理事情】所以这个事情可以分为两个维度上: 一个维度是重要，一个维度叫紧急，实际上这个概念大家都学过，或者在其他课程上学过，但很多人可能没有理解或学错了，我用十年对时间管理的研究心得体会，发现做时间的战士如此的重要，那么大家来看一下。 何为重要？ 重要就是表明这个事情在你身上会产生巨大价值的，紧急是什么，是正在你身上发生的，两个是不同的概念，紧急它不一定重要，比如说有一个人打电话给你，你正在想问题，你一看是个陌生电话，你说接还是不接，你接起来，对方说哥要不要发票，你接到这个电话的时候你是不是把你思绪打乱了，打乱之后你再
去做这个工作，你重新回到工作状态。 所以各位紧急的事情不一定重要，但是很多的管理者经常会说，我觉得紧急就很重要，因为它紧急，各位，紧急不一定重要，把这个东西搞不明白你的工作套路就会比较乱，所以很多管理者为什么忙、盲、茫、莽？ 时间管理四大障碍 一忙：确实大事小事不断，事情特别多； 二盲：不知道方向目标在哪里； 三茫：看不到希望； 四莽：工作没有计划。 所以我们仔细来看看，这个工作如何做到有计划性，如何做到目标性，所以思考跟目标有关的就是重要的，对你产生重大影响的就叫重要的，所以这个是长远的，这个是当下的。时间是可以衡量我们人生的长度和宽度厚度的好东西 我把时间管理不好的四种状态进行了四大类 第一类叫先知先觉 第二种叫后知后觉 第三种叫不知不觉 第四种叫毫无知觉
房地产经济学复习
绪论 房地产业是指从事房地产开发、经营、管理和服务的行业或产业。其中开发是基础，经营是开发的产品得以实现的过程，而管理和服务是保证开发和经营顺利实施的手段。 房地产经济学是研究房地产资源配置、利用的一门应用科学。 地租 马克思将地租分为三类： （1）绝对地租 由于土地所有权的垄断，不管租种何种等级的土地都必须缴纳的地租称为绝对地租。 （2）级差地租 由于经营较优土地而获得的归土地所有者占有的那一部分超额垄断利润。（级差地租1，级差地租2） （3）垄断地租 垄断地租是指由于特殊地块的产品的垄断价格带来的垄断超额利润而形成的地租。 （1）竞租的含义 地租是一种市场价格，但是竞租只是一个“支付意愿”，即某个土地使用者为了竞争得到某块城市土地所愿意支付的最高租金。 （2）竞租函数 同一土地使用者对于城市空间上不同区位的竞租，则形成“竞租函数”，家庭的竞租函数主要由区位对效用水平的影响方式确定，企业的竞租函数主要由区位对利润水平的影响方式决定。 为什么市中心多为高层写字楼？ （1）根据等产量曲线可知，提供相同面积的办公空间既可以使用较多土地与较少资本组合（在较大的地块上提供单层或多层建筑）又可以使用较少的土地与较多的资本组合（在较小的地块上建高层写字楼）。 （2）阿朗索的竞租理论表明，地块最终由出价最高者所得，市中心的地块因其地理区位优越，交通通达性好，基础设施完备，所以常常是一个城市的CBD中心，故地租高于其他区位。 （3）为了在市中心以最小的成本提供既定的办公空间，开发商往往选择在市中心较小的地块上建高层写字楼。 交通方式的变革，改变了城市土地利用方式与城市空间结构。 区位 1.区位的定义
四象限分析1
四象限分析法 (2012-03-19 17:30:27) 转载▼ 标签： 分类：数据分析 四现象分析法 矩阵分析法 气泡图 健康度分析 it 四象限分析法，也叫矩阵分析法，是指将事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法。 以属性A为横轴，属性B为纵轴，组成一个坐标系，在两坐标轴上分别按某一标准进行刻度划分，构成四象限，将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内，进行交叉分类分析，直观地将两个属性的关联性表现出来，进而分析每个事物在这两个属性上的表现。 四象限分析法可以根据具体需要，选择不同维度指标，展现出不同的表现形式。 ?只取两个简单的指标，形成矩阵图，图中气泡图只是单一地显示其在X、Y两个指标的表现情况； ?同样是XY轴两个指标，根据指标的发展趋势，增加发展区属维度； ?当仅根据两个指标难以做决策时，可以增加第三个指标，通过气泡的大小来展示； 下面以之前健康度分析中，根据用户活跃度和健康指数（非商业用户话务量占比）及其最终健康度得分来观察21地市的健康情况与其关键指标之间的关系，从而对不同情况的地市采取不同的优化策略。为使图表更容易观看，下面案例中只选取12个地市给出虚拟数据，并逐步说明操作方法。 step1：准备数据（红色部份作为全广东省数据，为各地市平均值）
step2：以红色框内的数据作气泡图，此处气泡越大表示健康度越高 step3：将广东的数据作为新的系列添加到气泡图中（在excel2010中貌似直接将数据拖到图没啥反应，此处用右键选择数据的方式添加）
step4：设置X轴和Y轴的最大值，此处按默认数值将最大值固定为：X轴取0.7，Y轴取1.2（如果取1，会有些气泡显示不完整），最小值均固定为0。 step5：添加XY误差线（貌似2010版无法通过双击直接添加误差线，此处点击平均值那个气泡，布局-误差线-其他误差线选项） step6：选择“正负偏差”，选择误差线横轴，将误差量固定值设置为0.7，选择纵轴，将误差量固定值设置为1.2（据说最好大于以上设置的最大固定值，此处选择等于以上最大固定值），结果如下：
时间管理具体方法及四象限工作性质分析
第一步将各项工作按其价值的大小一分为二，1、2象限为重要；3、4象限为不重要。 第二步根据各项工作的完工期限，远近分为1、4为急迫的；2、3为不急迫的。 重要 重要，不紧急重要，紧急 不重要，不紧急不重要，紧急 四象限工作性质分析 急迫不急迫 重要I 紧急状况 迫切的问题 限期完成的会议或工作 II 准备工作计划 预防措施 价值观的澄清 人际关系的建立 增强自己的能力 不重要III 造成干扰的事、电话 信件、报告 会议 许多迫在眉睫的的急事 符合别人期望的事 IV 忙碌琐碎的事 广告函件 电话 浪费时间 逃避性活动 第三步对王的工作定位，并分析其工作现状
第四步问题与措施 第一象限: 抓紧做; 返回第二象限 第二象限: 重点做; 按计划有步骤做; 为明天准备 第三象限: 不花时间; 少花时间; 授权部下做 第四象限: 平衡好被支配的事情; 不被迷惑, 争取自由返回一、二象限 第五步时间价值= 工作价值 将各项限时间合理的科学配置，将会遇到15 项阻力。 15项浪费时间的主要因素 控制信息传递 1、电话打扰1、频繁的会议 2、不速之客、顺便来访2、信息不足、或不清、或过多 3、信息资料不全 4、缺乏自我约束 5、不善于拒绝 计划决策优柔寡断或拖延 1、试图完成过多的工作或组织 不切实际的时间预算1、混淆职责与职权 2、“消防救火”式或“危机型”管理2、办公桌杂乱无章 3、没有目标、优先次序、每日计划指挥无效的授权 4、搁置为完成的任务人力 怎样处理并减少工作中的“救火”现象（一） 方法一科学全面做计划 将易出现的问题在计划阶段做出预见，分析原因，制定对策 严格信息管理，尽量采取预防措施，防患于未然 方法二严格计划控制过程
房地产业与城镇化的互动发展关系研究
房地产业与城镇化的互动发展关系研究 房地产业和城镇化是当前影响中国发展的两个重要因素，他们之间有着相互影响、相互作用的关系。房地产的发展带动经济增长、产业结构转变和人都流动均推动着城镇化，城镇化脚步的加快也为房地产业创造了很多刚性需求，给它带了难得的发展契机。在房地产和城镇化的发展的过程中，不论是谁快于谁都会引起诸多问题，因此房地产和城镇化应当共同展，互相推动。 标签房地产；城镇化；互动发展 1、前言： 伴随我国30多年改革开放的伟大历程，中国房地产市场从90年代萌芽，发展，至今呈现繁荣的景象。与此同时，作为一个国家兴旺发达标志的城镇化发展也是蒸蒸日上，2012年的国家统计年鉴数据显示，我国2011年的城镇化率已达到51.27%，城镇人口首次超过农村人口。 2、房地产业与城镇化的关系 作为国家支柱性产业的房地产业与城镇化有紧密的联系，两者之间相互作用，相互影响。城镇化的加快带动了房地产业的发展，而房地产业的蓬勃发展又积极推动了城镇化水平的提高。 2.1房地产促进城镇化发展 城镇化的具体表现就是农村人口转为城镇人口，它的驱动方式主要是依靠经济增长和产业结构的转变[1]。房地产市场的发展对经济增长有着重要的促进作用。房地产是一个有着很长产业链的行业，他从早期的策划、设计到后期的建设、销售和物业管理等环节都影响着很多除了它本身以外的其他行业的发展，都很大程度上推动了经济的增长。二三产业比例的增加将引起城镇化发展。房地产本身属于第三产业，与之紧密相关的建筑业是第二产业，它的快速发展必然带动着二三产业的增长，引起产业结构的转变，促进城镇化。与房地产业紧密相关的建筑业是一个劳动力需求量极大的行业，并且这个行业的准入门槛低，为农民工提供大量的就业机会。目前农村的闲暇劳动力都会到城市打工挣钱补贴家用，建筑业是聘用农民工最多的一个行业，它的蓬勃发展吸引了大量农民工到城市，促进了人口的流动，直接推动城镇化。 2.2城镇化促进房地产业发展 房地产市场的蓬勃发展是以城镇化为基础的，房地产是城镇化的物质基础和保障，是社会生产、人民生活必不可少的生产生活资料，城镇化带来的新增城市人口为房地产业带来了巨大的刚性需求。市场需求是决定一项产业生死存亡的关键，只有需求存在的时候，才有生产这项产品的必要性。城镇化使得人口流入城
ECM误差修正模型
协整与误差修正模型 在处理时间序列数据时，我们还得考虑序列的平稳性。如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间而改变，那么该序列就是非平稳的。对于非平稳的数据，采用传统的估计方法，可能会导致错误的推断，即伪回归。若非平稳序列经过一阶差分变为平稳序列，那么该序列就为一阶单整序列。对一组非平稳但具有同阶的序列而言，若它们的线性组合为平稳序列，则称该组合序列具有协整关系。对具有协整关系的序列，我们算出误差修正项，并将误差修正项的滞后一期看做一个解释变量，连同其他反映短期波动关系的变量一起。建立误差修正模型。 建立误差修正模型的步骤如下：首先，对单个序列进行单根检验，进行单根检验有两种：ADF （Augument Dickey-Fuller ）和DF(Dickey-Fuller)检验法。若序列都是同阶单整，我们就可以对其进行协整分析。在此我们只介绍单个方程的检验方法。对于多向量的检验参见Johensen 协整检验。我们可以先求出误差项，再建立误差修正模型，也可以先求出向量误差修正模型，然后算出误差修正项。补充一点的是，误差修正模型反映的是变量短期的相互关系，而误差修正项反映出变量长期的关系。下面我们给出案例分析。 案例分析 在此，我们考虑从1978年到2002年城镇居民的人均可支配收入income 与人均消费水平consume 的关系，数据来自于《中国统计年鉴》，如表8.1所示。根据相对收入假设理论，在一定时期，人们的当期的消费水平不仅与当期的可支配收入、而且受前期的消费水平的影响，具有一定的消费惯性，这就是消费的棘轮效应。从这个理论出发，我们可以建立如下（8.1）式的模型。同时根据生命周期假设理论，消费者的消费不仅与当期收入有关，同时也受过去各项的收入以及对将来预期收入的限制和影响。从我们下面的数据分析中，我们可以把相对收入假设理论与生命周期假设理论联系起来，推出如下的结果：当期的消费水平不仅与当期的可支配收入有关，而且还与前期的可支配收入、前两期的消费水平有关。在此先对人均可支配收入和人均消费水平取对数，同时给出如下的模型 t t t lincome lconsume lconsume 2110?+?+?=- t=1,2,…,n （8.1） 如果当期的人均消费水平与当期的人均可支配收入及前期的人均消费水平均为一阶单整序列，而它们的线性组合为平稳序列，那么我们可以求出误差修正序列，并建立误差修正模型，如下： t ecm lconsume lincome lconsume t t t t 4131210βββββ++?+?+=?-- t=1,2,…,n (8.2) t ecm = 12110--?-?-?-t t t lincome lconsume lconsume t=1,2,…,n (8.3) 从（8.2）式我们可以推出如下的方程： t lincome lincome lconsume lconsume lconsume t t t t t 4030123222131131)()()1(ββββββββββ+?-+?--+?--++=---（8.4） 在（8.2）中lconsume ?、 lincome ?分别为变量对数滞后一期的值，)1(-ecm 为误差修正项，如（8.3）式所示。（8.2）式为含有常数项和趋势项的形式，我们省略了只含趋
2006年中国商业地产市场分析预测报告(doc5)
2006年中国商业房地产市场分析及前景预测报告 自2000年以来，商业房地产首先出现在北京，上海和广州等儿个高度发达的地区，并迅速在全国蔓延。根据国家统计局的统计，2001年以后，我国商业房地产投资的年均增长率达到33%,比住宅投资的增长率高出6个百分点。实际上，自2000年以来，我国商业房地产投资的增长速度已经远远超过国民经济的增长速度，而当年商业房地产投资在房地产投资中的比重却逐年增加。2004年，全国商业房地产投资总额达到1723亿元，比 2003年增长32.35%。新落成商业建筑面积增长16. 16%，比上年投资增长2. 76和5. 73 个百分点。房地产开发和竣工面积。进入2005年，我国的商业房地产呈现出更快的发展势头。2005年1月至0月，全国商业房地产项U面积达到1.34亿平方米，投资同比增长3& 7%。 1.我国商业房地产快速发展的原因 我国商业房地产的快速增长主要是山于以下原因: 1.宏观经济的发展和人民生活水平的提高导致零售业的消费者需求增加，从而产生了对 商业房地产的市场需求。图1显示，中国居民的人均可支配收入，社会消费品零售总额和商业房地产投资额成正相关。近年来，我国城市居民人均可支配收入以相对较快的速度逐年增长。因此，居民的消费水平逐年提高，这体现在社会零售总额的同比增长上, 促进了商业的发展，势必会推动对营业场所的影响。市场需求，其结果是商业房地产投资的快速增长。从恩格尔系数的角度来看，自2000年以来，我国城市恩格尔系数开始下降到39. 4%,2003年下降到37.1%。这催生了大型购物中心和其他大型商业机构的发展, 进而带动了商业房地产投资的加速增长。 二，各市政府部门充分认识到大力发展第三产业和现代服务业的?要性，并继续鼓励城市商业的大规模发展。伴随着新一轮城市建设和装修高潮的兴起，都为城市大型商业项 U的发展创造了机会，从而带动了城市商业地产的发展。 3?商业房地产开发的髙盈利能力。长期性和稳定性可以满足房地产开发商的需求。与其
误差修正模型案例
大型作业报告 课程名称计量经济学 课程代码142102601 题目误差修正模型 专业经济学 班级2010271 成员陈晓燕
上海电力学院经济与管理学院
计量经济学大型作业评分表 备注： 课程设计报告的质量70%，分4个等级： 1、按要求格式书写，计算正确，方案合理，内容完整，绘图规范整洁，符合任务书的要求35－40 2、按要求格式书写，计算较正确，有少量错误，方案较合理，内容完整，绘图较规范整洁，基本符合任务书的要求26－34 3、基本按要求格式书写，计算较正确，有部分错误，方案较合理，内容基本完整，绘图不规范整洁，基本符合任务书的要求15－25 4、基本按要求格式书写，计算错误较多，方案不合理，内容不完整，绘图不规范整洁，不符合任务书的要求0－14 工作态度30%，分4个等级： 1、很好，积极参与，答疑及出勤情况很好16－20 2、良好，比较能积极参与，答疑情况良好但有少量缺勤记录，或答疑情况
一般但出勤情况良好11－15 3、一般，积极性不是很高，基本没有答疑记录，出勤情况较差6－10 4、欠佳，不认真投入，且缺勤很多，也没有任何答疑记录0－5 实验报告 一、实验目的与要求 1、掌握时间序列的ADF平稳性检验； 2、掌握双变量的Engel-Granger检验； 3、掌握双变量的误差修正模型； 4、熟练使用Eviews软件建立误差修正模型。 二、实验内容 依据1978-2010年我国人均消费和人均GDP的数据，完成以下内容。 1、对实验数据进行单位根检验； 2、利用E-G两步法对实验数据进行协整检验； 3、根据实验数据的关系，建立误差修正模型，估计并进行解释。 三、实验步骤 （1）收集数据
我国住宅房地产四象限模型分析
一、我国商品住宅市场的四象限模型分析 市场和使用市场相对独立的情况。实际上，住宅资产市场和使用市场之间有密不可分的关系， 时，是将其视作为当前或未来的现金流，租金的变化自然会影响到资产市场上对所有权的需求。 1四象限模型。 在图1中，右侧两个象限(Ⅰ、Ⅳ)代表住宅使用市场，左侧两个象限(Ⅱ、Ⅲ)代表住宅资产市场。 第二象限演示的是住宅资产市场，其中，横坐标为房地产所有权的买卖价格P，以原点为 起点的射线ii 里，资本化率是根据投资者的预期给定，一般受长期利率、租金的预期上涨率、出租经营的风险以及国家住宅政策的影响。由第一象限的租金水平以及预期的资本化率，可以确定住宅相应 AS=C-δS 由原点出发的斜线代表了存量与开发量的关系，斜线上任意一点对应的开发量和存量有如下关系，开发量刚好抵消折旧量，以保证存量维持不变，即 AS=0，C=δS或δ=C/S开发量=存量*折旧率 这样，在这个四象限模型中，从某一存量开始，由使用市场决定租金，租金在资产市场决定价格，价格再决定开发量，开发量又导致存量的变化。 当存量的终值和起始值相同时，资产市场和使用市场达到均衡。 当存量的终值和起始值不同时，图中的变量如租金、价格、开发量、存量都没有达到完全均衡。如果起始值大于终值，则租金、价格、建设量必须上升以达到均衡；如起始值小于终值，则租金、价格、建设量必然下跌以达到均衡。
从某个存量开始，在使用市场确定租金，这个租金通过住宅资产市场转换成为所有权价格。这些价格导致形成一定新的开发量，再转回到使用市场形成新的存量水平。 存量水平——租金——所有权价格——新开发量——存量水平 二、我国商品住宅市场影响因素的四象限模型分析 宏观因素大致分为： 经济增长，经济水平，国民生产总值 国家调控政策，置业城市优惠政策 人口增多，新城区改造 分为：3种（需求变化、资产收益变化、开发成本变化） 推高需求型：经济增长，经济水平，国民生产总值，国家的积极调控 抑制需求型：国家紧缩调控政策 增高收益率（资本化率）型：置业的优惠政策 降低收益率（资本化率）型：国家紧缩调控政策 增加开发成本型：土地面积减少，城市规划限制，拆迁安置，国家调控政策 2所示的住宅市场四象限模型中的第一象限内的需求曲线将向右上方平移，住宅市场的租金水平和需求量将会同时提高或增加。住宅市场租金水平的提高将会使第二象限内的住宅转让价格提高， 最终形成使用市场中的需求量与供给量之间、资产市场中的转让价格与开发成本之间新的平 不少城市的政府制定了一系列置业其城市的优惠措施，越来越多的外埠消费者开始选择其城市，投资其城市。置业城市的优惠措施，将导致该城市住宅投资需求上升和住宅投资收益率(I)的下降，如果住宅的市场租金(R)不变，因为I=R/P，就会使住宅的市场价格(P)上升，住宅市场价格的上升又会引起住宅市场开发量(Q)的增加，并最终导致住宅市场供给量(S)的增加和租金水平(R)的下降，从而达到新的平衡。新的平衡要求初始的租金水平与新平衡达到时的租金水平相等。因此，置业城市的优惠措施，将会导致该城市整个住宅市场呈现“不完全扩散式”发 过去几年，不少城市新区建设突飞猛进，旧城改造轰轰烈烈，而城市规划条件的限制、土地价格的上升、拆迁安置费用的增加，无疑会导致住宅市场开发成本(C)的上升，减少住宅新开发项目的获利能力，这种影响将会使第三象限内的开发曲线向左上方平移。住宅开发成本的上升，在住宅价格不变时使新开发项目的数量(Q)减少，从而导致住宅市场供给量(S)减少，在需求不变的情况下，推动住宅市场租金(R)和转让价格(P)的上涨，并达到新的平衡，整个住宅市场呈现“平移式”发展，如图4所示。 在进行以上住宅市场运作的各个影响因素分析时，均假设其他市场因素不变。但事实上由于社会经济体系的复杂性，特别是国家宏观经济高速发展的时候，影响住宅市场运作的因素往往是多方面的，且是同时起作用的，这种多因素的同时变化实际上已经不是单一因素变化的简单叠加.因此，要找到住宅市场新的平衡点是非常困难的。 三、对我国商品住宅市场