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我国房地产价格影响因素研究摘要:房地产价格的影响因素可以从宏观和微观两个层面进行考察,本文研究发现居民可支配收入与房价关系不大,推动我国房价快速上涨的主要因素是人民币升值及其预期和房价前期增长率,利率对房价则会产生显著抑制作用。汇率机制并没有显著变化,对房价上涨起到了支持,而利率作为宏观经济指标对于房地产价格指数的影响作用在不同的时期具有不同的表现效力。关键词:房地产价格;宏观经济变量;Panel-date模型一、引言及相关研究2003年以来,我国各地区房地产价格均出现了不同程度的上涨,2003至2005年全国房屋销售价格指数分别为 ,和(相比于去年同期)。2005年全国房价平均上涨,其中有19个地区房价涨幅超过了全国水平,有26个省市房价的涨幅超过了两位数。2005年7月21日,我国开始实行汇改,这一政策的实施结束了人民币盯住美元10年的历史,人民币兑美元汇率不断升值,一定程度上对中国房地产市场带来直接或间接的影响。在此之前,市场对人民币升值的预期效应早已传递到了中国的房地产市场。海内外大量资金进入我国房地产市场,房价更是如脱缰野马,一路飙升。原文链接:房地产价格波动影响因素文献综述近年来,房地产投资过热,房价的快速上涨已经影响到人们生活水平的提高和国家金融的安全。房价上涨过快不仅关系到一个城市的发展和金融的安全,更关系到普通老百姓的生活成本。为了抑制房价的过快上涨,进一步规范房地产市场,以确保房地产快速且健康地发展,国家自2003年以来出台大量的政策对房地产市场进行调控,事实表明,国家一刀切的宏观调控所取得的效果并不理想。由于房地产自身开发的周期性、房地产产品的不可移动性和房地产产品消费的地域性,使得房地产业的发展具有明显的地区特征。故单个城市对房价调控则力不从心。以此为背景,我们尝试对该领域内主要贡献者的观点进行归纳,并梳理其理论逻辑,力求从另一个侧面去理解房价上涨,进而理解我国房价上涨的实质。本文期望能为人们进一步寻求上述问题的答案提供一些有益的视角。一、国外的相关研究房地产价格是指房地产市场上供需双方所形成的价格。房地产作为一种特殊商品,产品周期长、供应缺乏弹性、涉及的产业链长,同时对金融的依赖性高、受政策的影响大,因此房地产价格的波动就受到了各种因素的影响。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。房价问题的重要性和房地产价格的敏感性吸引了大量学者和公众的广泛关注,从国外研究文献来看,对房地产价格影响因素的研究主要集中在以下两个方面:1、形成均衡价格的动力因素;2、供需因素对房地产价格影响的实证分析。原文链接:房地产价格影响因素浅析自2000年市场复苏后,上海市的住房价格进入新一轮波动周期中的上涨阶段。虽然前期因受到国家宏观调控的影响,房价较阶段性高点已有所回落且目前处在一种较稳定的盘整状态,但是从当前影响市场供需和房价决定的基本因素和结构性变革考察,上海市的房价运行整体上仍然处在上升周期中,并没有显示出步入衰退阶段的迹象,就此而言,目前的市场形势反映出上海住房市场在宏观调控后成功实现了软着陆,房价正通过盘整方式来等待基本因素的赶超。于是,认识前一阶段房价变动的成因和未来的变化趋势,仍必须立足于住房的现状与发展阶段、经济与收入增长、人口结构等主要基本因素和宏观层次上的金融制度改革、住房制度改革、土地制度改革等重大结构性变革。原文链接:对影响我国房地产价格因素的研究[摘要]:近年来,我国房地产价格持续攀升,其原因是多方面的。各地区快速经济增长是引起我国近些年来房地产价格快速上升的主要动力;大量FDI流入房地产、国内贷款的快速增加和建筑成本的上升也是我国房地产价格快速上升的重要原因;而人口和土地成本对房地产价格影响则相对较小。文章最后针对各因素对我国房地产价格上涨的影响提出了一些建议。[关键词]:房地产价格;影响因素;外商直接投资一、引言自1998年房改以来。我国房地产业进入了快速发展通道,房地产业的蓬勃兴起为我国国民经济的高速增长做出了巨大贡献,但在房地产业快速发展的同时也带来了房地产价格的飞速上升。根据统计局的统计资料显示,在2006年,全国商品房平均售价达到了3367元/平方米,比1999年上涨了64%,年平均上涨了9%以上。房地产价格的快速上涨,已经成为我国经济运行中的突出问题,也成为影响整个国民经济持续、快速、健康发展的一个不稳定因素。房价的上涨引起了广大人民群众的关注,一定程度上波及到社会经济生活的稳定,成为社会各界关注的热点问题。在这种形势下,中国政府采取了一系列措施。例如,连续的提高对房地产市场贷款利率,提高房贷首付,以及采取更为激烈的手段——提高银行存款准备金率,其目的就是为了抑制房地产价格上涨过快。原文链接:
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影响房价的因素你可以看这篇论文。汤庆园,徐伟,艾福利.基于地理加权回归的上海市房价空间分异及其影响因子研究[J].经济地理,2012,32(02):52-58.摘要:利用上海市外环以内2010年12月1014个小区的平均房价数据,通过构建地理加权回归模型,并与基于全局最小二乘法(OLS)进行比较,揭示上海小区房价的空间分异和不同影响因子的影响。研究发现,每增加或减少一个单位各影响因子对房价的影响大小依次为:建成时间,到CBD距离,绿化率,到公园距离,距地铁站距离,距超市距离和距学校距离。同时,地理加权回归分解成局部参数估计优于OLS提供的全局参数估计,它可以深刻的揭示出房价和空间影响因子之间复杂的关系,而且可视化的工具可以用地图的形式更详细的呈现出城市房价的整体景观,这些都是传统OLS无法比拟的。
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