房价影响因素的计量经济模型分析

合集下载

商品住宅价格影响因素分析及实证研究

商品住宅价格影响因素分析及实证研究

商品住宅价格影响因素分析及实证研究商品住宅价格是一个复杂的问题,受到多种因素的影响。

以下是商品住宅价格的影响因素分析及实证研究。

首先,供需关系是商品住宅价格的主要影响因素之一。

当供应超过需求,商品住宅价格往往下降;相反,当需求超过供应,价格会上涨。

因此,经济发展水平、人口增长、城市化进程以及购房政策等因素都会对商品住宅价格产生影响。

其次,利率水平也是一个重要的影响因素。

低利率有助于降低购房成本,促进购房需求,从而推高住宅价格。

相反,高利率会增加购房成本,抑制购房需求,导致住宅价格下降。

第三,宏观经济环境对商品住宅价格有着重要的影响。

例如,经济增长率、通货膨胀率、失业率等指标都会对住宅价格产生影响。

经济繁荣期通常会促使住宅价格上涨,而经济衰退期则会导致住宅价格下降。

第四,地理位置也是影响商品住宅价格的重要因素。

通常来说,位于城市中心、交通便利、配套设施完善的房产价格较高;而位于偏远地区或者交通不便的房产价格较低。

第五,政策因素也会对商品住宅价格产生影响。

政府的房地产政策、税收政策以及贷款政策等都会对住宅市场产生影响,从而进一步影响商品住宅价格。

最后,人们对未来房价的预期也会影响商品住宅价格。

当人们对房价的上涨有较强预期时,会增加购房需求,进一步推高住宅价格。

相反,当人们对房价的下跌有较强预期时,会减少购房需求,导致住宅价格下降。

综上所述,商品住宅价格受到供需关系、利率水平、宏观经济环境、地理位置、政策因素以及人们对未来房价的预期等多种因素的影响。

在实证研究中,研究人员可以通过数据分析、计量经济学模型等方法来定量地研究各个影响因素对商品住宅价格的作用,以及它们之间的关系。

商品住宅价格是一个涉及到经济、金融、政策、社会等多个领域的复杂问题,对于广大购房者、房地产开发商、政府以及整个经济系统都有重要的影响。

因此,了解商品住宅价格的影响因素及其实证研究具有重要的理论和实践意义。

供需关系是商品住宅价格的主要影响因素之一。

关于房价上涨影响因素的实证研究

关于房价上涨影响因素的实证研究

课程论文题目:关于房价上涨影响因素的实证研究学院统计与数学学院_专业统计学班级统计0801课程名称计量经济学(课程设计)学号 0802100133_学生姓名周彬指导教师赵卫亚成绩二○一○年五月目录一、引言 (3)二、文献综述 (3)三、模型变量选择与分析 (6)1、应变量的选取2、自变量的选取四、数据收集和模型的建立 (7)1、数据收集2、模型建立五、房价上涨影响因素及实证分析 (14)六、对策建议 (14)关于房价上涨影响因素的实证研究摘要:近年来,如何准确地对住宅项目进行定价,已经成为各界普遍关注的问题。

房价的持续上涨成为居民购房一大难题,其上涨的影响因素也成为人们所要重点研究的课题。

本文对房价上涨的影响因素进行计量经济分析,通过eviews软件建立计量经济模型,确定房价上涨的影响因素。

分析结果表明房价的上涨主要受国内生产总值和房价收入比两大因素的影响,其中房价收入比起到决定性作用,对房价的上涨具有重大影响,国内生产总值的变动对房价的上涨也起到一定的作用。

关键字:GDP 房价收入比房价上涨影响因素计量经济一、引言改革开放以来,特别是1998年推行城镇住房制度改革以来,我国国民经济取得了飞速发展,住房消费占我国城镇居民消费的比重越来越高。

同时,随着城镇居民住房观念所发生的重大转变,住房消费的有效启动,住房商品化新体制的基本确立,以及房地产投资的持续快速增长,使得以商品住宅为主的房地产业成为国民经济的重要支柱产业。

这些对于改善居民居住条件、提高人民生活水平、拉动经济增长、扩大就业以及加快城市建设都发挥了重要作用。

但是,当前我国房地产市场发展还很不平衡,在房地产业快速发展的同时也出现了许多值得我们关注的问题。

尤其是,当前我国房价已经超过正常水平,房地产泡沫现象日趋明显。

从全国总体来看,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。

基于空间计量模型的住宅价格影响因素研究

基于空间计量模型的住宅价格影响因素研究
2 数据与模型
2������ 1 数据说明与处理 本文选定河北省省会石家庄市长安区、 桥西区、 裕华区
和新华区作为研究区域ꎬ 总面积为 106������ 69 平方公里ꎮ 从网 站上搜集房地产楼盘信息 ( 名称、 价格、 位置等)ꎬ 通过进 行数据的矢量化和预处理ꎬ 剔除信息不全数据后ꎬ 得到有效 样本 408 个ꎮ 教育、 医疗、 交通、 公园、 宗教等公共设施的 研究数据均来自于各类地图信息ꎮ 本文以单位面积价格作为 因变量ꎬ 选取住宅小区的自身属性 ( 房龄、 占地面积、 绿 化覆盖率、 容积率、 是否是板楼和是否有停车位) 和住宅 周边公共服务设施可达性 ( 购物可达性、 交通可达性、 公 园可达性、 金融服务可达性、 教育可达性、 医院可达性ꎬ 佛 教和其他宗教) 共 14 个变量 ( 如表 1 所示) 作为自变量ꎮ
还有部分文献在证明空间自相关存在的基础上采用空 间计量经济模型对城市住宅价格影响因素进行研究ꎮ 谷兴 和周丽青 (2015) 利用地理加权回归模型ꎬ 在对武汉市的 房价研究过程中发现: 物业费、 绿化率、 户均停车位、 建 成年份、 银行数量、 超市数量、 地铁站距离、 三甲医院距 离和江景距离这九个变量是武汉市主城区内房价差异的重 要影响因素ꎮ 而邓永旺 (2015) 的研究则认为绿化率、 坡 度、 景观配套及生活配套对住宅价格影响不大ꎬ 且住宅建 筑自身特征对住宅价格呈正向影响ꎬ 区位特征则主要呈负 向影响ꎮ 近年来ꎬ 国外文献对空间上住宅价格的分析多侧 重于模型研究ꎬ 具体到影响房价的因素方面的文章占少 数ꎬ 但其中一些新颖的变量仍对文本的研究有重要的借鉴 意义ꎮ Li et al������ ( 2016) 在研究盐湖县的房屋价格时发现空 气污染和缺乏森林覆盖对房屋价值具有显着的有害影响ꎬ 其中森林覆盖率在盐湖县东侧有更积极的影响ꎬ 而空气污 染对东南 部 的 房 屋 价 值 的 负 面 影 响 更 显 著ꎻ Efthymiou 和 Antoniou ( 2014) 衡量了危机 时 代 交 通 基 础 设 施 位 置 对 房 屋价格影响的下降程度ꎮ

商品房房价影响因素分析

商品房房价影响因素分析
地 产 价格 的 各种 因素进 行 回 归分析 . 将
㈥ ,以及政府房地产调控政策的: 影响 , 但 小 8随机 变量 . 表 示 模 型 中解 释 变 量 之 外
的外生变量对因变量的冲击。
2 . 数 据 的收 集
活 密切 相 关 . 而且 还 关 系到城 市 的 可 持 续 这 种 影 响 无法 具 体 计量 .因此 引 入虚 拟 变
2 0 01 21 7 0 6 8 5 9 . 6 5 3 0 9. O1 1 0 9 6 5 5 . 2 9 9. 2 1 O O . 7 3 . 1 6 1 1 0 6 2 9 8 6 7 . 4 6 3 4 4 . 1 2 9 5 5 2 1
2 0 0 2
地 产 发 展对 改 善 居 民 居 住 条 件 、 加 快 城 市
2 0 0 0 21 l 2 6 2 8 0 . 0 4 9 9 8 9 9 21 4 . 6 9 8. 5 1 O 0 . 8 2 . 9 7 3 4 8 5 2 5 1 0 4 . 9 4 9 8 4 . 1 2 7 3 0 3 1 2 0 6 3 5 4 2 5 . 1 4 3 31 . 61 8 4 4 0 2 . 3 9 7. 4 9 9 . 4 2 . 6 3 9 7 1 4 1 75 6 6 . 6 3 6 1 4 . 2 2 4 3 7 8
1 9 9 8 ~ 2 0 1 1 年 相关数据代入 E v i e ws 软件 . 形 式 为
具 体 数 据 如 下 表 Y= + p 1 X1 + p 2 ) ( 2 + p 3 x3 + p 4 X4 + p 5 x 5 + 需要 进 行 了 相 应 的 处 理 . 相 应 结论 。 所 示 B 6 X 6 + B 7 ) ( 7 + B 8 X8 + B 9 x9 + B 1 0 X1 0 + £ 关键词 : 商品 房 房 价 ; 房 价 收入 比 ; 房 其 中 d 为截 距 项 , 8 、 1 3 : … …: 分 别

用STATA进行房价影响因素的分析

用STATA进行房价影响因素的分析

用STATA进行房价影响因素的分析一、本文概述随着全球经济的不断发展和城市化进程的加速,房价问题已经成为社会各界关注的焦点。

房价不仅关系到居民的居住条件和生活质量,也是宏观经济调控的重要指标。

因此,深入研究房价的影响因素,对于理解房地产市场的运行规律、制定合理的房地产政策具有重要的理论和实践意义。

本文旨在利用STATA统计软件,对房价影响因素进行系统的分析。

我们将对房价影响因素的理论基础进行梳理,包括供求关系、经济基本面、政策因素等。

然后,基于国内外相关文献的研究,筛选出对房价有显著影响的因素,并建立相应的计量经济学模型。

接下来,我们将利用STATA软件对模型进行估计和检验,以揭示各因素对房价的具体影响程度和方向。

根据分析结果,提出针对性的政策建议,以期为房地产市场的健康发展提供有益的参考。

通过本文的研究,我们期望能够更全面地了解房价影响因素的复杂性和多样性,为政策制定者提供科学依据,同时也为投资者和消费者提供决策参考。

本文的研究方法和结论也有助于推动相关领域的学术研究和实践应用。

二、文献综述房价影响因素的研究一直是经济学、房地产学、地理学等多个学科领域的热点和难点问题。

随着全球化和城市化的推进,房价波动对经济发展、社会稳定和居民生活的影响日益显著,因此,深入探讨房价的影响因素及其作用机制具有重要的理论和实践意义。

国内外学者对房价影响因素的研究已经积累了丰富的成果。

从影响因素的类型来看,主要包括经济因素、社会因素、政策因素、地理因素等。

经济因素如经济增长、收入水平、贷款利率等,是影响房价的基础因素。

社会因素如人口结构、教育水平、文化背景等,也会对房价产生影响。

政策因素如土地政策、税收政策、住房政策等,对房价具有直接的调控作用。

地理因素如城市规模、交通状况、自然环境等,也会对房价产生重要影响。

在研究方法上,学者们采用了多种统计方法和计量模型来分析房价影响因素。

其中,STATA作为一种功能强大的统计分析软件,被广泛应用于房价影响因素的研究中。

我国房价高速增长计量经济模型分析

我国房价高速增长计量经济模型分析

肖晋 、 汪宝平、 方俊 (0 9 认为, 20 ) 经济适用 房 的销 售 面积 来 计 量分 析 不 具有 可 比性 。
3 .7 . 6 0 0 7 0O 10 O 7 8 1 8 00 .3 .0 . 9 9
房解决的是 中低收入群体的住房 困难 , 而 因为土 地 是稀 缺 资源 , 【 16 9 - .9 )O.2 )( 5 5 =( .2 )( 31 9 74 - 0 ) 4. 每年 的房 屋 供应 量 商品房 市场主要是为中等收入或高收入 表 1 2 0  ̄20 年北京房价的影响因素 00 08
阳、 胡岷 、 薇 (0 9 研 究 结果 显 示 : 深 格之 间 存在 正 相关 。 周 20 ) 除 对 以上数据进行分析 , 得出多元线性回归 圳外, 其他 一 线 城 市 实 际房 价 收入 比都 要 ( 经济适用房销售 面积 占房屋销 方 程 : 四) 远高于理论房价收入比, 表明这些城市的 售 面 积 的 比例 ( )r p % p o 。代 表 当地 的住 房 P c= 1.4 + . 7 p 017 u + i r e 2 5 2 01 g 一 .1n m 5 5a 居 民户 对 当 地普 通 住 宅 的支 付 能 力很 差 。 保 障 体系 建 设程 度 。 果单 纯 以经 济适 用 O.0 i e me 043 p o 如 O 3n o 一 . 9 rp
不 会对 全 市整 体房 价 造成 很 大 冲 击 。
2 o 9 . O o 95 2 o 1 13 o 1 0 . l 27 1 . l 19 1 . 1 6 . 3 36 l 8 . 3 33 1 3 969 04. 1 5 7. 7 78 1 l .7 73 l .7 53

其中的原 因, 并提 出合理化建议 。 关键词: 房屋销售价格指数; 经济适

计量论文-对我国房价影响因素的计量经济学分析

计量论文-对我国房价影响因素的计量经济学分析

对我国房价影响因素的计量经济学分析对我国房价影响因素的计量经济学分析摘要:商品房价格增长过快是当前我国城市与社会经济发展中最突出的问题之一,如何合理控制商品房价格平稳增长值得深入研究。

本文选取2011年中国统计年鉴的数据,建立起影响商品房价格因素的多元线性回归模型,进行进一步分析,并且在此基础之上提出相关政策建议。

关键字:商品房价格影响因素多元线性回归模型一、问题的提出近年来,中国房价持续走高。

尽管国家政策层已经启动了几轮调控,但房价丝毫没有要稳定下来的迹象,房价高涨,一房难求的情况仍在持续。

房地产行业已经成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。

虽然随着经济的发展,商品房价格的增长是必然趋势,但是目前国内商品房价格增长速度却远远超过平均水准,房价如此之高,会对现在与未来产生多大的影响?为了研究这个问题,我们需要建立计量经济学模型。

二、理论分析影响房价的因素有:土地购置费:土地资源的稀缺性导致土地购置费不断上涨,而土地购置费在相当大的程度上影响了房屋的售价。

随着开发的商品房不断增加,土地也越来越稀缺,房屋价格也会随着上涨,两者存在正相关性。

居民人均可支配收入,代表一个地区的人民的经济实力,人均可支配收入越多,人们提高生活质量和进行投资的欲望和能力就越强。

房屋相对于其他商品来说,具有保值性和增值性,这种特点导致人们用大量的资金进行投资,促使房屋价格上升。

理论上该变量和房价存在正相关性。

商品房销售面积:商品房的销售面积即为购房者所购买的套内或单元内建筑面积(以下简称套内建筑面积)与应分摊的公用建筑面积之和。

一个地区商品房销售面积也能间接反应一个地区商品房的供应热度。

商品房施工面积:报告期内施工的房屋建筑面积商品房竣工面积:报告期内竣工的房屋建筑面积建筑业总产值:建筑业在一定时期内完成的以价值表现的生产总量,是反映建筑业生产成果的综合指标。

通过它可以了解建筑业的生产规模、发展速度、经营成果,并为国家制订经济建设计划提供依据。

政策因素对我国房价影响的计量模型分析_程兰芳

政策因素对我国房价影响的计量模型分析_程兰芳

11.2%; 而银行信贷规模每年增长 10%, 则会使房价每年上涨 8.
7%。 由于 1997 年颁布和实施的一 系 列 重 大 房 地 产 政 策 的 影 响 ,
宏观经济总量每年增长 10%, 会 使 房 价 每 年 增 长 12.1%(12.1%=
11.2%+0.9%), 其中由房地产政策引致房 价 上 涨 的 程 度 为 0.9%;
信贷每年增长 10%,则会使房价上涨 6.8%(6.8%=9.8%-3%),其中
由房地产政策引致房价下跌的程度为 3%。
表2
三个时期的计量模型的回归结果
时期
估计出的模型
参数估计值
1987~1997 年
LnYt=-7.14+1.12 LnX1+0.87LnX2(15.24) (13.13) (2. 82)
政 策 虚 拟 变 量 ,其 中 ,变 量 的 取 值 规 则 是 :D=0 代 表 房 地 产 政 策
实施以前,D=1 代表房地产政策实施以后。 这里引入两个重要的
时间点作为房地产政策实施前后的转折点, 分别选取为 1997 年
与 2005 年。 此外经济发展水平、 银行信贷规模和房地产政策影
响,并且考虑到大多数经济变量指标是呈指数规律增长,通过取
在 1998~2010 年的十余年间,我国政府实施的各项有关房地 产调控政策逐渐经历了由鼓励购房到限制购房、由宽松的房地产 政策到日益紧缩的房地产政策的演变过程。 由此可见,房地产政 策总是根据不同的市场状况适时加以调整和演变,并且政策因素 始终对房地产行业以及房价等产生着重要影响。
目前学术界关于政策因素对房地产业影响的探讨大多数是 基于定性分析,尤其是房地产政策对房价影响的定量研究还十分 鲜见。 因此笔者通过借助于统计数据,以试图建立带有政策虚拟 变量的计量经济模型,从而揭示政策因素对房价的影响方向和程 度,把握政策因素对房价的数量依存关系,这种数量分析的研究 结论无疑将更深刻和更具体,对于政府决策部门未来的房地产政 策的颁布和实施具有一定的指导意义。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

Advances in Social Sciences 社会科学前沿, 2017, 6(10), 1306-1312Published Online October 2017 in Hans. /journal/asshttps:///10.12677/ass.2017.610184Econometric Model Analysis of InfluencingFactors of House PricesYuzhen WangSchool of Statistics and Mathematics, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming YunnanReceived: Oct. 9th, 2017; accepted: Oct. 19th, 2017; published: Oct. 27th, 2017AbstractBased on housing prices as the research object, this paper will divide factors of house prices starting from the two fold properties of consumer goods and investment goods into the demand factor, supply factor and macroeconomic variables. In order to investigate the market factors that influence the price of the house, the cross-sectional data of 35 large and medium cities are used to quantitatively analyze the factors that influence house prices. In the process of quantitative analy-sis, the regression model between variables is established by using EVIEW software, and the re-gression model is revised by stepwise regression. Finally, the regression equation that affects the price of the house established.KeywordsHouse Price, Section Data, Stepwise Regression, EVIEW Software房价影响因素的计量经济模型分析王玉珍云南财经大学统计与数学学院,云南昆明收稿日期:2017年10月9日;录用日期:2017年10月19日;发布日期:2017年10月27日摘要本文以住房价格作为研究对象,将影响房价的因素从房产的消费品与投资品两重属性着手,分为需求因素、供给因素以及宏观经济变量三个方面。

为考察影响房价的市场本身因素,采用了35个大中城市的截面数据对影响房价的因素进行定量分析。

在定量分析过程中,借助EVIEW软件,建立变量间的回归模型,王玉珍并通过逐步回归修正回归模型,从而成立最终影响房价因素的回归方程。

关键词房价,截面数据,逐步回归,EVIEW软件Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 选题背景及意义1998年城镇实施住房制度改革后,我国停止了对住房的实物分配,住房商品化的制度得到了逐步确立。

在这之后一段时间内,房价一直保持稳定。

然而,2004年开始,我国主要城市出现房地产投资一度过热现象,房价不断上涨,增速过快。

从2005年到2009年,全国房价平均涨幅分别为4.8%,9.7%,7.6%,5.5%,以2010年11月为例,全国70个大中城市房屋价格同比上涨7.7%,商品房销售面积和销售额分别环比增长7.4%和12.8%,房地产开发投资为42,697亿元,增长63.5%。

也正因房价过热,近两年频频出现“炒房热”现象,来自四面八方的投机者更是要死死抓住这发财致富的大好时机,所以就出现了各种富豪榜上,房地产富豪连年占据半壁江山。

房地产业稳居“中国十大暴利行业”榜首。

那么针对房地产问题,在开发商、政府和购房者这三者来看,无疑是一场完完全全的博弈,而博弈的重心必是房价问题。

由此来看,房价的稳定与否直接关系着人民生活水平、关系着社会稳定、更关系着国家经济发展。

因此,有必要研究影响房价的相关因素,以此为政府制定政策、进行房地产调控提供合理建议。

2. 文献综述国外的房地产市场化进程进行的比较早,同时市场化程度也比较高。

从国外研究文献来看,对房地产价格的实证研究主要集中在形成均衡房地产价格的需求因素和供需因素对房地产价格影响的实证分析方面。

对于房价影响因素的需求方面,早期的研究主要认为,房地产价格的波动影响因素有两大方面:一是经济水平的提高;二是城市人口的增长。

Gabriel,Mattey和Wascher (1999) [1]运用经济学理论,来解释加利福尼亚州最大的两个城市近些年来住宅价格的变化模式。

研究结果表明巨大净人口迁移是近几十年来加利福尼亚州住宅价格变化的主要因素;反过来,经济机会的变化又驱使净人口迁移的变动,这和州水平的失业率差异是一致的。

Geoffrcy Meen (2002) [1]通过对英国、美国住宅价格的时间序列分析发现,无论是暂时性收入还是长久性收入,对房价的弹性都很大,尤其是在美国对于供给弹性欠佳的市场上,长期收入的弹性更高。

对于房价影响因素的供给方面,经Wheaton (1999) [1]的扩展形成了著名的“存量-流量”模型。

该模型说明提供住宅服务的房地产物业市场与提供住宅存量的房地产资产市场,通过租金、价格、新建数量以及住宅存量的变动是如何向均衡调整的。

除此之外,也有学者就房地产价格波动与宏观经济因素进行了研究。

这一类研究大多采用新古典经济学的均衡分析框架,基于理性预期或完全预测假设,认为房地产价格波动的原因是由于受到外生因素的冲击,使得房价和房地产供应数量从一个均衡状态“调整”到新的均衡点。

例如,Poterba (1984) [1]建立房地产资产模型(asset-market model of the housing market),研究房屋持有成本(user cost)对房地产市场价格和均衡数量的影响。

Mankiw和Weil (1989) [1]用类似的方法,研究人口数量变动对房地产续期的影王玉珍响。

他们认为美国自上世纪70年代的房价持续上升与婴儿潮一代增长人口成年后带来房地产需求有密切关系。

如果人口因素与房价的因果关系不变,随着婴儿潮一代人的住房需求逐年下降,那么90年代以后20年内房价将会明显下降。

此外,Glaeser和Gyourko (2007) [2]建立理性预期动态模型,研究需求端冲击和建筑成本的影响。

国内的房地产市场虽起步较晚,仍有学者对我国房地产价格影响方面的供给和需求房做出实证分析。

对于房价影响因素的需求方面,国内学者在房地产价格决定因素方面争议颇少,普遍认为房地产短期内缺乏弹性,所以市场需求是决定住房价格的主要因素。

姚先国和黄炜华(2001) [3]进行了“地价与房价的关系”研究,他们认为地价与房价有关联,但并非线性关系,即使地价上涨,房价也并不一定随之上涨。

现有房价取决于居民有支付能力的需求,房价上涨主要是由于需求推动而非成本推动。

赵海成(2004)[4]研究城市化与房地产价格的关系,论证了开发商囤积土地、各地炒房族借机投资房地产、地方政府经营城市土地,谋求额外财政收入,都是人为的扩大了刚性需求,以此推高房价。

对于房价影响因素的供给方面,大致有三种观点。

第一种是地价推动房价,例如,徐艳(2002) [5]对北京的房价具体构成因素进行了分析,发现土地费用过高是造成房价过高的主要原因。

包宗华(2004) [6]也提出,房价的迅速上涨是由地价的大幅上涨引起的,降低地价才能抑制房价。

第二种则是房价推动地价,朱道林、董玛力(2005) [7]首先以“玉米法律悖论”解释了低价和房价的关系,认为土地价格的变化只是一种结果而非原因,同时通过经济学假设得出了地价梯度和房价梯度的关系,认为土地需求是住房需求的引致需求。

因此地价是房价变化的结果而不是原因。

同年,刘润秋、蒋勇穆(2005) [8]也认为地价不能决定房价,并且在房事过热条件下地价对房价无约束力,决定房价的因素是市场行情而非成本。

第三种是相互影响型。

高晓慧(2001) [9]从地租理论角度出发,认为地价是房价的基础,房价是地价的体现,房价与地价呈现正相关。

刘琪(2006) [10]分别从需求和供应角度分析了二者之间的相互关系,地价与房价分别是土地市场和房地产市场的供给和需求来决定的。

不能笼统地说房价决定地价或者地价决定房价。

地价和房价的上涨最终是由于社会经济的发展和对房屋土地需求的增加引起的。

当然在国内也不排除学者研究金融对房地产价格波动的影响。

柴强(2005) [11]认为,利率上升对房价有着很大的影响。

从成本的角度来看,利率上升会增加房地产开发的投资利息,从而使房价上涨;从需求的角度来看,由于现在购买住房普遍采用按揭付款,利率上升减少房地产有效需求,从而房价下降。

同样,王家庭、张换兆(2006) [12]通过回顾近年来的利率调整变动状况,分析利率变动对房地产供给市场、需求市场以及土地市场的影响,得出利率的变动对房价的调控有明显的效果。

另外还有段忠东、曾令华、黄泽先(2007) [13]对我国房地产价格和银行信贷之间的因果关系进行研究,结果表明两者互为因果关系,直接反映了信贷对房价的间接影响。

除了利率、信贷,货币汇率也被关注。

杨宇飞(2008) [1]跟踪研究了我国货币汇率与房地产关系,认为:人民币升值预期,国际游资涌入房地产市;外汇储备大量增加,使得人民币投放量大量增长,通货膨胀压力增大,投资于房地产的资金增多;人民币升值,进口商品价格降低,带动国内商品价格降低,国内多余的资金进入房地产市场,导致房价暴涨。

以上是对国内外关于房价影响因素分析的研究,国内外学者通过将影响因素分为供给和需求方,并分别就二者进行了大量的理论研究和实证分析。

相关文档
最新文档