我国房地产市场高价的价格领导模型分析
房地产价格模型研究
房地产价格模型研究房地产市场一直以来都扮演着经济发展的重要角色，而房地产价格的波动更是受到众多投资者和政策制定者的关注。
因此，研究房地产价格模型成为了一个重要的课题。
本文将探讨房地产价格模型的研究背景、主要方法和应用，并对相关领域的未来研究方向做出展望。
一、研究背景随着城市化进程的加速，人口迁移和经济发展的推动，房地产市场蓬勃发展。
然而，房地产市场的价格波动并不总是符合经济基本面的变化，有时偏离了真实价值。
因此，研究房地产价格模型具有重要的理论和实践意义。
二、主要方法1. 基本面模型基本面模型是分析房地产价格波动的传统方法之一。
该模型通过考察供求关系、人口增长、经济发展和利率等基本因素，来预测房地产市场价格变动。
这种模型主要基于统计数据和经济理论，常用的方法包括回归分析和时间序列模型。
2. 资产定价模型资产定价模型是从金融领域借鉴的一种方法。
该模型通过考虑投资者的风险偏好、市场预期和财务因素等，来估计房地产价格的合理价值。
常见的模型包括资本资产定价模型（CAPM）、短期资本资产定价模型（CCAPM）和套利定价模型（APT）等。
3. 人工智能模型随着人工智能技术的不断进步，越来越多的研究开始探索利用机器学习和深度学习等方法来预测房地产价格。
这种模型可以通过分析大量的数据和变量，自动学习房地产市场的规律，并给出相对准确的价格预测。
三、应用研究1. 房地产投资决策房地产价格模型可以为投资者提供预测房地产市场价格的参考，指导他们做出合理的投资决策。
例如，如果模型预测房地产市场即将下跌，投资者可以及时出售手中的房产，避免可能的损失。
2. 宏观调控政策房地产价格模型可以为政府制定宏观调控政策提供参考。
通过分析模型结果，政府可以预测房地产市场的走势，及时采取调控措施，维护市场的稳定和经济的可持续发展。
3. 风险管理房地产价格模型可以帮助金融机构更好地管理风险。
通过对房地产市场的价格波动进行预测和分析，金融机构可以制定合理的风险管理策略，降低潜在的风险和亏损。
我国房产价格偏高的因素分析
我国房产价格偏高的因素分析一、题目1. 关于我国房产价格高企的背景2. 银行贷款政策的影响因素3. 大量资金涌入房地产市场的原因4. 土地供需关系的影响5. 人口数量与城市化进程对房价的影响二、正文随着经济的持续发展，我国房产价格一直保持着较高水平，成为许多人关注的焦点。
本文从房产价格高企的背景、银行贷款政策的影响因素、大量资金涌入房地产市场的原因、土地供需关系、人口数量与城市化进程等方面进行了分析。
1. 关于我国房产价格高企的背景我国房地产市场的高价格走势始于20世纪90年代末，时至今日价格依然高企。
其中一个重要原因是我国的经济发展带来的财富效应，尤其是随着城市化进程的加快，人口流入和城市化建设对房地产产生了巨大的需求，供求关系失衡也间接促使了房价上涨。
2. 银行贷款政策的影响因素从银行贷款的角度来看，他们对房地产贷款实行较为宽松的政策也间接加剧了房价的上涨，而这一做法是为了激发客户的购房需求。
此外，部分地方政府也会拿地方的政策来吸引外籍资金的流入，这对房价的上涨也起了一定的促进作用。
3. 大量资金涌入房地产市场的原因大量资金的流入也是推动房地产价格上涨的重要原因之一。
与此同时，由于人民币上涨，与房地产市场有关的流动性需求也逐步增加，这更进一步地促进了房价的上涨。
4. 土地供需关系的影响当前我国建筑用地紧缺，土地供需关系失衡也是导致我国房价高企的原因之一。
政府有意控制的货币加热也是推动房地产价格上涨的一个重要原因，导致土地其余存量渐渐变成了一种稀缺资源。
5. 人口数量与城市化进程对房价的影响人口数量和城市化进程之间的密切联系充分说明了他们对房地产市场的重要影响。
而相应的，户口和居住容量也在不断增加，他们的对房地产的需求也变得越来越多，同时带来的是房价的不断攀升。
三、案例分析1. 案例一：武汉房价持续上涨近年来，武汉房价持续上涨是一个大家关注的热点。
通过调查发现，该市的房地产市场主要受到中小型房企的掌控，政府监管也不到位，导致房屋供应不足。
房地产市场价格波动的影响因素与模型
房地产市场价格波动的影响因素与模型房地产市场作为一个重要的经济领域，其价格波动对整个经济体系影响深远。
本文旨在探讨房地产市场价格波动的影响因素及其模型。
通过对相关研究和数据的分析，深入剖析房地产市场价格波动的原因，为决策者和市场参与者提供参考依据。
一、宏观经济因素的影响1.经济周期经济周期对房地产市场价格波动起着重要作用。
在经济增长周期，购买力提升，需求增加，房地产价格上涨；而在经济衰退周期，购买力下降，需求减少，房地产价格下跌。
2.利率水平利率水平是决定购房负担力的重要因素，低利率会刺激购房需求，使得房地产价格上涨；相反，高利率会抑制购房需求，促使房地产价格下跌。
3.人口因素人口总量及其结构变化对房地产市场价格波动有显著影响。
人口增长与流动会引起供求关系的变化，从而对房价形成上升或下跌的压力。
二、供求关系因素的影响1.供应量房地产市场供应量的变化直接影响房价。
供应不足会使得房价上涨，而供应过剩会导致房价下跌。
2.需求量需求量的变化也是决定房地产市场价格波动的一个关键因素。
需求增加会推动房价上涨，而需求减少会导致房价下跌。
三、政策因素的影响1.宏观调控政策政府的宏观调控政策对房地产市场价格波动起着重要作用。
例如，收紧货币政策和调控措施可以抑制房价过快上涨，而宽松政策则可刺激房价上涨。
2.土地政策土地供应量和政府对土地市场的调控也会影响房地产市场价格波动。
土地供应减少和政府限制会使得房价上涨；土地供应增加和政府鼓励会致使房价下跌。
模型应用1.回归模型通过建立回归模型，可以 quantitatively 研究不同因素对房地产市场价格波动的影响。
通过拟合大量的实证数据，可以分析各个影响因素的权重和作用机制。
2.供求模型供求模型以供需关系为核心，可以从整体上分析市场价格波动。
通过建立供需平衡方程，可以预测不同供求情况下的房价变化。
3.市场行为模型市场行为模型基于理性预期和参与者行为分析，试图解释市场价格波动的内在机制。
房地产市场价格预测模型
影响因素分析
02
模型分析表明，房地产市场价格受到多种因素的影响，如经济
状况、政策调整、人口增长等。
预测精度提升
03
通过采用先进的机器学习算法，模型在预测精度上有所提高，
能够为投资者和开发商提供更有价值的决策依据。
研究不足与展望
数据局限性
由于数据可得性限制，本研究只采用了有限的历史数据， 可能影响模型的泛化能力。未来可考虑使用更全面的数据 集进行训练和验证。
稳定性
评估模型在不同时间段或数据集上的 表现是否稳定，以判断模型的可靠性 和可重复性。
解释性
模型是否易于理解，是否能够提供对 预测结果的合理解释。
实时性
模型是否能够及时更新以反映市场变 化。
模型比较与选择
线性回归模型
支持向量机（SVM）
基于历史数据建立线性关系，简单易用， 适用于数据量较大、变量之间的关系较为 简单的情况。
04
模型选择与建立
数据收集与处理
数据来源
收集房地产市场的历史交易数据、经济指标、政 策法规等数据，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗
对数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理 、数据转换等，以提高数据质量。
数据整合
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格 式，便于后续分析和建模。
特征选择与提取
对模型预测结果进行敏感性 分析，了解不同参数和假设 对预测结果的影响。
根据评估指标分析模型的优 缺点，为后续改进提供依据 。
根据模型预测结果，为房地 产市场参与者提供决策建议 。
06
结论与展望
研究结论
模型有效性
01
本研究构建的房地产市场价格预测模型在历史数据上表现良好
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
一
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
房地产市场价格预测模型研究
房地产市场价格预测模型研究近年来，中国的房地产市场逐渐成为影响全球经济的重要因素之一。
尤其是在中国经济逐渐转型的过程中，房地产市场成为支撑经济增长的重要支柱。
因此，对于房地产市场的价格走势进行预测和研究，不仅有助于投资者制定更为准确的投资策略，也有助于政府制定更为科学的房地产政策。
而房地产市场价格预测模型在其中扮演着至关重要的作用。
通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来房地产市场价格的走势，提供有价值的参考。
下面将对房地产市场价格预测模型进行详细的探讨。
一、房地产市场价格预测模型的基础房地产市场价格预测模型的基础是时间序列分析。
在时间序列分析中，主要有趋势分析、季节性分析、循环性分析和随机性分析等多种方法。
其中，趋势分析可以用来预测长期趋势，季节性分析可以用来预测周期性，循环性分析可以用来预测大周期变化，而随机性分析则可以用来对预测结果进行误差估计。
在建立房地产市场价格预测模型时，需要进行数据处理和模型选择。
对数据进行处理可以包括平稳性检验和差分处理等，以消除数据中的随机波动和季节性趋势。
对于模型选择，则需要根据不同的预测效果和背景选择合适的预测模型，如自回归移动平均模型（ARMA模型）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA模型）等。
二、房地产市场价格预测模型的应用房地产市场价格预测模型可以对市场价格进行长期或短期预测，并为投资者和政府提供参考依据。
1. 预测市场价格的长期趋势房地产市场价格预测模型可以预测房地产市场价格的长期趋势，对于投资者和政府制定房地产市场长期计划具有重要意义。
例如，借助趋势分析，预测某地区房地产价格在未来5-10年内可能呈上涨或下跌趋势，根据预测结果，投资者可以采取不同的投资策略。
2. 预测市场价格的季节性变化房地产市场价格预测模型可以预测房地产市场的季节性变化，有助于政府和投资者确定不同季度的投资方向和策略。
例如，季节性分析可以发现某些城市房地产市场在夏季和冬季存在不同的趋势，根据这些趋势来调整投资策略，可以确保投资者在不同季节获得更好的投资回报。
我国房地产价格对经济增长的影响分析——基于VAR模型
贵文等 （2010） 通过协整检验表明房地产投资与地区经济增长间存 在长期关系，通过格兰杰因果检验表明房地产投资可以促进地区经 济增长［6］ 。
第二种观点认为房价上涨对经济增长产生负向影响，房价过度 偏离经济基本面的上涨，不仅不会给经济带来促进作用，反而会影 响投资者或者企业对价格信号的反应，从而导致资源配置不合理， 影响 经 济 的 增 长 （ Gelain， Lansing ＆ Mendicino，2015 ）［7］。 孔 煜 （2009） 认为，金融深化的过度发展会加速中部和东部的房价上升， 使其越发偏离经济基本面，相应地，会阻碍东中部的经济增长，还 有可能带来金融风险［8］。王擎和韩鑫韬 （2009） 认为房地产价格与 货币供 应 量 M2 的 联 动 会 引 起 GDP 的 增 速 下 滑［9］。 陈 斌 开 等 （2015） 认为高房价会造成房地产市场的供需不平衡，降低 TFP 和 资产配置的效率［10］。
第三种观点认为，房价对经济增长的影响是非线性的。沈悦和 刘洪玉 （2002） 通过建立相关的指标体系，对房价和城市的经济水 平进行了相关性检测，发现只有当房价在比较合理的区间时，房价 的上升才会对城市的经济发展起到拉动作用，而一旦上涨幅度超过 这个区间，房价的上升就会阻碍经济增长［11］。段忠东 （2012） 运用 门限自回归模型来分析刻画房价波动与产出之间的非线性关系，结 果发现房价的增长率存在门限效应。当房价的增长率处于高增长区 间时，房价的增长对产出的影响不显著； 而当房价的增长率处于低 增长区间时，房价的增长会促进产出增长［12］。
三、理论机制 房价的上升一方面可能会通过财富效应等对实体经济增长产生 带动效应 （ 许宪春，2015 ）［14］，另一方面也可能会直接通过消费、 投资和政府支出等，或者间接地通过金融对实体经济产生挤出效应 （ 彭俊华等，2017 ）［15］ 。当房价的上涨幅度较平稳，即处于平稳上 升 时期时，房地产投资的回报与其他资产投资相比差别不大，市场上 的购房需求则以刚性需求为主。而刚性需求主要受到结婚生子等相 对客观的因素影响，因此，这个时期的房地产投资会表现得比较平 稳。在企业行为方面，如果房价的上升不足以使得房地产开发商的 利润明显高于其他实体产业的利润，则企业在房地产方面的开发投 资就会相对比较平稳。 如果房价在短期内出现了大幅度飙升的现象，而与此同时，其 他商品的价格并没有出现大致相同幅度的增长，市场上就会出现结 构性的通货膨胀。在家庭行为方面，居民在具有房价上涨预期的情 况下，出于获取利益的动机，则对住房的投资投机性将会加剧，出 于收入的约束，很多家庭就会加大储蓄力度，从而减少消费，由此 产生了房价对居民消费的 “挤出效应”。从企业行为来看，由于房 价有继续上涨的预期存在，短期内，房地产企业会囤积土地或高价
价格领导模型
价格领导模型价格领导模型（Price Leadership Model）价格领导模型概述价格领导模型（Price Leadership Model）是指产业内一家企业先变动价格，然后其他企业就跟着定价的竞争格局。
寡头厂商之间有可能会发生串谋，来获取更高的利润。
这种串谋可以是公开的、正式的，也可以是秘密的、非正式的。
在大多数国家中，寡头厂商之间的公开、正式的串谋是不被法律所允许的。
因此，寡头厂商往往采取非正式的串谋行为。
在非正式的串谋行为中，价格领导模式是常见的一种模式。
价格领导指一个行业中由某一家厂商率先制定价格，其他厂商随后以该“领导者”的价格为基准决定各自的价格。
通过暗中默契的共谋（合作）行为。
即由一个领袖企业制订和调整价格，其他企业则主动跟随。
避免价格竞争，又可躲过反垄断法对公开勾结的限制。
价格领导模型的类型1、大厂商价格领导或称支配型企业的领导行业中如果有一家厂商的规模很大，其余都是较小的厂商，那么大厂商可以确定一个市场价格，既使自己利润最大，又使其他厂商能够销售他们能希望销售的产量。
其它小厂商一旦意识到这一点，便宁愿接受大厂商所订的价格，并像一个完全竞争者一样行事。
按照既定价格确定自己的生产和销售数量。
所有小厂商按自己确定的数量销售后留下的市场，则全部归大厂商拥有。
图（1）中DD'（直线）为寡头垄断市场的需求曲线，MCB为有支配力大厂商的边际成本曲线，∑MC曲线是其他各小厂商的边际成本之和。
由于小厂商是价格接受者。
和完全竞争情况相同。
总是在MC=P处生产，所以它们平均变动成本以上的边际成本曲线即可代表它们的供给曲线。
假如小厂商的数目为10个它们具有完全相同的成本状况。
当每个小厂商的产量为4个单位时平均变动成本最低为4元，那么4元以上的边际成本曲线即为小厂商供给曲线。
根据已有市场需求曲线和全体小厂商的供给曲线，便可推出大厂商所面临的需求曲线。
曲线HMGD’正是有支配能力的大厂商的需求曲线。
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我国房地产市场高价的价格领导模型分析
【摘要】本文首先分析得出我国房价居高不下的原因，既不是由于产品成本，也不是由于供求关系，而是因房地产市场存在的垄断而导致。
其次利用价格领导模型推导出高房价的产生过程，从而提出了加强集资建房的措施来有效降低我国目前的房价。
【关键词】房地产；价格领导；集资建房
一、房价居高不下的原因
首先，近期温州房地产市场出现崩盘迹象，住宅地价同比下降18.03%，一些楼盘从五、六万一平方米跌到现在的三万元一平方米。
而国内其他城市，如鄂尔多斯、贵阳也相继出现了与温州同样的迹象。
从中我们不难发现，目前我国商品房价格居高不下，并不是由于建设成本导致。
其次，国家统计局最新数据显示，10月末，全国商品房空置面积1.12亿平方米，其中商品住宅空置面积6204万平方米，商业地产空置面积上半年也达2878万平方米。
国家电网也利用其智能网络，发现在全国660个城市，总共6540万套住宅电表读数连续6个月为零。
全国空置率已达到26％，大大超过国际公认的10％的警戒线。
客观数据佐证了我国房价的居高不下，也不是由于供需矛盾引起的。
基于以上两点，我国房价既不是由于建设成本高而导致房价高，也不是由于商品房的供需矛盾，需求大于供给而导致房价高。
那么价格已经远远高于价值，究其原因，也只能是因为房地产市场的垄断性所导致。
由于房地产行业的特殊性，进入
门槛高，导致房地产市场很容易形成自然垄断，加之民间资本的不断涌入楼市，促成了房地产商垄断高价的形成。
这种异常高价的形成过程，便是垄断性房地产市场上存在的价格领导模型。
另一方面，由于房屋产品的不动性和异质性等特殊性质，决定了降价对于购房者的刺激不足，使得房地产商不会主动降价，反而会将价格维持到一个较高的水平，从侧面又巩固了价格领导模型在垄断性房地产市场上的存在地位。
二、垄断高价形成的价格领导模型
（1）模型假定。
第一，房地产企业数目较少。
纵观我国房地产行业，虽然房地产企业数目庞大，但事实上商品房作为不动产决定了房地产企业的竞争只会是同一区域的相邻企业互相竞争，而在同一区域相互博弈的房地产企业只有少数几家。
第二，产品同质或差别不大。
在同一区域相互竞争的房地产企业，由于其商品所处地理位置、生活环境等几乎一样，住房建设的质量也都是按照国家制定标准执行，因而可将其产品视为同质。
第三，相互依存且存在一个支配型企业。
房地产商品价格取决于整个市场所有企业的供给量，因而任何一个企业进行生产决策时，都必须考虑到竞争者的策略选择，不同企业之间的关系是相互依存的。
另一方面，由于房地产企业的资质及投入资金规模不同，随着时间的推移和市场的优胜劣汰，必然会出现一个支配型企业，成为行业的领导者。
（2）追随者的策略选择。
假定领导者给定的产品价格为p，则追随者必须接受
领导者制定的价格。
因为，假若其价格低于p，则会成为领导者而不是追随者；假若价格高于p，其产品将会滞销。
追随者依据领导者制定的产品价格，按照边际收益等于边际成本的最优生产条件，决定其产量为s（p）。
（3）领导者的策略选择。
领导者是价格的制定者，因而其面临的市场价格完全是由市场供求所决定的。
假定整个市场的需求量为d（p），由于追求者的市场供给量为s（p），则领导者的供给量，即面临的市场残差需求量r（p）=d（p）-s（p）。
再从残差需求量r（p）出发，按照边际收益等于边际成本原则确定出领导者的均衡产量q，最后计算出领导者制定的价格p。
以上推导过程便是垄断性房地产高价的形成过程，价格p即是房地产市场形成的垄断价格。
三、降低高房价的措施
通过对房地产市场高价产生的价格领导模型分析，我们从根本上发现推高房价的罪魁祸首是垄断，是区域性房地产企业之间的一种博弈，甚至是一定程度上的串通。
因而，引入竞争，削弱垄断，削弱房地产行业的价格领导模型是解决房价居高不下的重要举措。
我个人认为在城市，我国在70、80年代，计划经济体制后期或改革开放初期实行的单位集资建房，是解决我国目前高房价最有效的方式。
在农村，随着农村居民人均收入的提高，大量农村居民涌入城市购房，成为垄断性的房地产开发商做市要价的一大把柄。
国家需要大力推动社会主义新农村的建设，提倡和规范村民合作建房，鼓
励新农村社区的形成，可以有效降低农村居民进城“炒房”，从而促进房价下降。
当房地产市场的垄断被不断削弱，领导者制定的价格p也随之不断下降，反过来又可以利用价格领导模型使得追随者的价格也随之下降，从而推动了整个房地产市场价格趋于合理。
参考文献
[1]平新乔．微观经济学[m]．北京大学出版社，2001
[2]姚金海．住房市场价格决定的博弈分析[j]．云南财贸学院学报．2006。