人民币升值对我国房地产企业经营管理的影响及对策

由于国际市场看好人民币的升值，所以已有大量的国际游资涌入中国市场，而这些游资进入最多的领域就是中国的房地产市场，这样使很多的房地产公司得到了大量的国际资金。从人民币升值与房地产经济的关系入手，定性分析了人民币升值后给房地产企业经营管理带来的影响，并提出了相应的对策。     

格兰杰因果关系检验模型分析与应用

目的 分析格兰杰因果关系检验模型,应用格兰杰因果检验模型检验房地产市场中的地价与房价之间的因果关系.方法 修正了沈阳市地价与房价的环比价格指数,对沈阳市地价与房价之间的关系进行平稳性检验,协整检验和格兰杰因果检验.结果 沈阳市房价是地价的格兰杰原因,房价的上涨会带动地价的上涨;而地价不是房价的格兰杰原因,但地价作为房价的重要组成部分,对房价有一定的影响作用.土地只是构成房地产的一个生产要素,其需求的变化是受房屋市场需求变化影响的,房屋市场供不应求,价格上涨,才使开发商对土地的需求增加,造成地价上涨.结论 土地招标、拍卖和挂牌政策的实施不是造成房价上涨的主要原因.     

吉林地区房地产三级市场系统动力学模拟与仿真

房价调控政策的制定要充分考虑到房地产市场的复杂性,通过分析土地市场、新建商品房市场和二手房市场三个子系统的反馈关系,建立了房地产市场系统动力学模型,以吉林地区房地产三级市场为例验证了模型有效性,进而模拟不同政策对房价的影响,验证了"六路安居"政策可以有效的抑制当地房价过快上涨,改善民生,也为地方政府今后制定房地产调控政...     

吉林地区房地产三级市场系统动力学模拟与仿真

房价调控政策的制定要充分考虑到房地产市场的复杂性，通过分析土地市场、新建商品房市场和二手房市场三个子系统的反馈关系，建立了房地产市场系统动力学模型，以吉林地区房地产三级市场为例验证了模型有效性，进而模拟不同政策对房价的影响，验证了“六路安居”政策可以有效的抑制当地房价过快上涨，改善民生，也为地方政府今后制定房地产调控政...     

基于联立方程模型的我国房价影响因素研究

以我国1997—2009年房地产市场相关统计资料为依据,运用计量经济学的研究方法,构建了我国房价影响因素的联立方程模型,并对模型进行了参数估计及检验。结果表明,所构建的我国房价影响因素联立方程模型是有效的。在该模型基础上对我国房地产市场价格影响因素的作用机理进行了定量分析,为我国相关职能部门制定房地产市场政策提供了一定的理论依据。     

房地产开发投资、GDP与我国房价的相关性分析

近年来,由于房地产市场的过度自由以及部分房地产开发商投机等原因,房价飘忽不定,是扼待解决的国民生计问题。为了探掘影响我国房价的深层次原因,并解决房价不合乎理性的问题,选取我国2005—2014年时间序列数据,运用E-view分析软件,通过协整检验、格兰杰因果关系检验和广义脉冲响应函数等方法,分析了我国GDP和房地产开发投资对房价的影响。研究结果表明,我国GDP对房价存在长期稳定的动态均衡关系,而房地产开发投资对房价的影响则随着时间的推移逐步减弱。     

宏观经济对房价影响的实证分析

中国房地产市场自20世纪80年代末起步以来得到了飞速的发展,与此同时房价也节节攀升,宏观经济基本面对房价的影响也引起了关注。为了证实房价与宏观经济基本面之间的关系,选用货币供应量M1,和人均国内生产总值作为宏观经济的代表变量,通过计量模型对宏观经济与房价的关系进行了实证研究,结果表明,经济基本面的持续繁荣对资产价格尤其是住房价格有积极的影响,货币供应量M1对房价的影响也非常显著,并据此提出完善我国房地产市场调控的政策建议。     

影响徐州房地产价格因素的调查与分析

房价是消费者、房地产开发商和政府共同关注的焦点.影响房价的因素众多,其中宏观影响因素对房价走势起到主导作用.以徐州市房地产市场为背景,调查和分析各影响因素对徐州市房价的影响.结果表明,徐州市房价的变动除了有成本因素之外,需求拉动及政府宏观调控政策是最直接的原因.     

行政法和经济法视角下政府干预房价的权力边界

近年来房地产价格持续上涨,已超出了一般人的经济承受能力。过高的房价也有可能超出经济系统的承受能力,从而影响经济的稳定。2011年1月26日,国务院推出了八条房地产市场调控措施,进一步加强了对房地产行业的调控。从行政法和经济法视角分析了政府干预房价的权力边界。     

一种商品房价格预测方法

随着经济的高速发展,房地产市场蓬勃发展的态势使开发商在开发商品房项目的同时需要合理估计预售房房价。本文结合当前比较流行的市场比较定价法,提出适合我国房地产企业估计预售房房价的一种方法,以期对企业合理确定预售房售价有一定的帮助。     

货币政策调控房地产市场效果的实证研究

采用时间序列计量模型来分析货币政策调控房地产市场的效果,主要通过货币供应量和房地产市场价格两个变量之间的关系来对其进行研究,并采用2010年1月至2011年9月的月度数据进行实证分析.研究结果表明:货币供应量和房地产市场价格之间存在较为显著的正相关关系,且在滞后3至6月时货币供应量是房地产市场价格的格兰杰原因,说明货币政策调控房地产市场的效果存在一个3至6月的滞后期.     

基于K线及布林线的房地产市场趋势预测

以K线和布林线为基本工具,提出了直观形象判断和预测房地产市场的周期波动的机理;并以月为基本周期绘制厦门市整体区域和分区房地产市场K线图,结合厦门市宏观经济形势、房地产市场发展状况以及宏观政策,判断和预测厦门市房地产周期波动及价格趋势。实验结果证明,K线与布林线组合的房地产周期波动分析及价格趋势预测是一种有效的研究手段,能够反映房地产周期波动的特征及趋势,是一种值得推广的研究方法。     

基于市场比较法的不同类型房产估价因素选取分析

在房地产估价的众多方法中,市场比较法是最能体现房地产估价目的的基本方法,是一种直观、适用性广、容易把握的估价方法。本文通过分析影响房地产价格的一般因素、区位因素、个别因素,结合泉州市房地产评估具体实例,运用市场比较法对住宅、店面比准价格进行求取,分析了各种价格影响因素对不同用途房地产价格的影响及影响程度,以期达到优化市场比较法、获得更加合理的房地产评估价格的目的。     

人民币汇率和房地产价格的关联效应初探

人民币汇率和房地产价格无疑是现今社会极度关注的热点问题,这两者是宏观经济发展的两把双刃剑。通过实证分析可知,人民币升值是房地产价格上升的Granger成因。人民币升值和房地产价格走高通过预期效应、财富效应、溢出效应和流动性效应密切联系。结合我国汇率改革的历程,并参考其他国家和地区货币政策和房地产泡沫的经验教训,不难发现需要多管齐下地应对人民币升值和房地产价格高位现状。必须稳定汇率预期,积极推进汇率制度改革;完善外汇储备管理制度;引导国外热钱流入生产投资领域,严格监管外资动向;拓宽国内更多的投资渠道,完善QDII制度;完善国内住房结构,引导房地产市场理性繁荣。只有这样,才能有效地控制房地产泡沫,积极稳妥地推进人民币汇率改革。     

基于房地产市场供求关系的房价模型 ——以湖南省为例

基于房地产市场的供求关系,应用计量经济学方法,建立房价决定模型,引入湖南省1995—2010年房地产市场的相关数据进行实证分析,得出结论：在其他条件不变的情况下,当湖南省的房屋实际竣工造价变动1个单位,房屋实际销售价格将同向变动0.647 6个单位;当贷款利率期望变动1个单位,房屋实际销售价格将反向变动10.610 3个单位;而当上期房价变动1个单位,当期的房屋实际销售价格将同向变动0.672 8个单位。同时,立足推动房地产市场协调发展,提出了相应的建议。     

基于个体固定效应模型的商品住宅价格波动形成机理研究——来自关中城市群的实证数据

文章针对近年来关中城市群商品住宅价格波动较大这一特征,从商品住宅市场需求、供给及均衡价格出发研究商品住宅价格的波动机理,通过建立个体固定效应的面板数据模型对1998-2010年西安等关中地区5个城市商品住宅价格进行实证检验,分析认为城市家庭户规模、城镇居民人均可支配收入、土地价格、住宅开发投资额是关中城市群商品住宅价格的波动的主要影响因素.     

二手房对商品房市场的影响机理及调控政策研究——以厦门市为实证

新房和二手房共同形成了针对不同收入群体的梯度商品房市场,虽然在短期内二手房的交易会抑制新房市场;但从长期来看,二手房的激烈交易转移了部分新房需求的同时,却又增加了新房的需求,从而推动了新房市场的发展.采用系统动力学原理及方法,深入剖析了二手房交易及其宏观调控政策与商品房市场发展的互动机理,构建了二手房对商品房市场影响的动力模型,以厦门市2000年至2007年房地产市场交易数据为基础,采用Vensim PLE软件模拟和预测了厦门市2008年至2015年房地产市场发展趋势;并改变二手房交易的各种宏观调控政策,模拟其对商品房市场的影响,提出了计及二手房交易的宏观调控商品房市场的各种建议和措施.     

房地产价格波动影响因素及我国的经验分析

房地产即是消费品又是投资品，其价格波动受贷款规模、市场预期、需求规模、土地投机等因素的影响。欧关经验表明：房地产价格是由当期和滞后的收入增长和实际利率所推动的。对我国的经验分析发现，房价与货币供给之间有强的正相关关系，那么对信贷规模的控制成为目前遏制房地产价格过快增长的重要措施之一。     

基于在险值的杭州市房地产市场风险分析

把房地产业增加值作为市场风险的考察对象,选择GDP、建筑业增加值、房地产开发投资、居民消费价格指数作为市场风险的影响因子,构建房地产市场风险测量模型.通过收集1991－2003年杭州市房地产业发展数据,应用SPSS和Matlab软件进行回归分析和蒙特卡洛仿真,计算出在置信水平为90%、95%、99%时,杭州市房地产市场的在险值（VaR）分别为16.891、27.182、51.315亿元.实证研究发现,杭州市房地产市场潜在的波动性较强,市场风险的累积水平较高.VaR方法可以应用于中国房地产市场的风险管理,能够为政府控制市场风险提供有效的参考指标.