近年來(lái),為了平抑房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲的勢(shì)頭,政府出臺(tái)了一系列宏觀(guān)調(diào)控政策,初見(jiàn)成效。但對(duì)于影響房地產(chǎn)價(jià)格上漲的原因仍需要做進(jìn)一步的探討。由于在房地產(chǎn)價(jià)格上漲背后,升值預(yù)期是一個(gè)推動(dòng)力;因此,本文將從消費(fèi)者的市場(chǎng)預(yù)期出發(fā),具體分析房地產(chǎn)上漲的原因,并提出相關(guān)建議。

文章通過(guò)建立房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)模型對(duì)典型房地產(chǎn)市場(chǎng)1995年～2006年房地產(chǎn)價(jià)格異常波動(dòng)狀況進(jìn)行了測(cè)定。計(jì)算結(jié)果表明:實(shí)際利率變動(dòng)率、人口增長(zhǎng)率與均衡因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)影響顯著,人均可支配收入增長(zhǎng)率和成本指數(shù)對(duì)房地產(chǎn)指數(shù)影響相對(duì)較弱。從各變量對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)影響力度來(lái)看,實(shí)際利率變化最強(qiáng)、成本指數(shù)影響力度最小。

房地產(chǎn)板塊跌破投資者眼鏡——本周a股市場(chǎng)走強(qiáng)，海外市場(chǎng)也止跌企穩(wěn)。滬深300收于2508.73點(diǎn)，一周漲4.09%。成交大幅萎縮，上海市場(chǎng)從前一周的5048億下降到3921億元；深圳市場(chǎng)由2600億減少到2112億。

建立了一個(gè)隨機(jī)條件下房地產(chǎn)價(jià)格的離散化模型,對(duì)以盈利為目的的房地產(chǎn)買(mǎi)賣(mài)投資時(shí)機(jī)決策問(wèn)題進(jìn)行建模研究,給出最優(yōu)買(mǎi)入賣(mài)出的停時(shí)分析及相應(yīng)的最優(yōu)報(bào)酬函數(shù).

建立了一個(gè)隨機(jī)條件下房地產(chǎn)價(jià)格的離散化模型,對(duì)以盈利為目的的房地產(chǎn)買(mǎi)賣(mài)投資時(shí)機(jī)決策問(wèn)題進(jìn)行建模研究,給出最優(yōu)買(mǎi)入賣(mài)出的停時(shí)分析及相應(yīng)的最優(yōu)報(bào)酬函數(shù)。

基于adf單位根檢驗(yàn),協(xié)整理論,svar模型等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,以利率變動(dòng)對(duì)西安市房地產(chǎn)價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制為研究對(duì)象,采用實(shí)證分析的方法進(jìn)行研究,揭示了西安市房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)名義利率和實(shí)際利率變動(dòng)的響應(yīng)及其各自的影響作用關(guān)系。結(jié)果表明:名義利率對(duì)西安市房地產(chǎn)價(jià)格的短期和長(zhǎng)期波動(dòng)都有著正向影響,而實(shí)際利率在短期內(nèi)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格具有抑制作用,長(zhǎng)期波動(dòng)有著正向影響,但是波動(dòng)性不如名義利率。

組合預(yù)測(cè)理論與建模技術(shù)對(duì)于信息不完備的復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)有一定的實(shí)用性,鑒于房地產(chǎn)價(jià)格的復(fù)雜性和非線(xiàn)性的特征,利用成都房地產(chǎn)價(jià)格的歷史數(shù)據(jù),分別采用改進(jìn)的灰色預(yù)測(cè)模型、rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了成都房地產(chǎn)價(jià)格的單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型,并對(duì)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較分析。采用標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行權(quán)重分配,將兩個(gè)模型進(jìn)行組合,建立了成都房地產(chǎn)價(jià)格的組合預(yù)測(cè)模型。運(yùn)用該模型對(duì)成都未來(lái)5年的房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

特征價(jià)格理論主要由lancaster的偏好理論和rosen的特征市場(chǎng)均衡模型兩部分構(gòu)成。通過(guò)對(duì)國(guó)外文獻(xiàn)的梳理,本文將特征價(jià)格模型的發(fā)展分為四個(gè)階段,同時(shí)介紹了特征價(jià)格模型在房地產(chǎn)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,并進(jìn)行了評(píng)述

本文簡(jiǎn)要介紹了arma模型的理論知識(shí),并針對(duì)1998年1季度到2006年3季度的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析,然后運(yùn)用所建模型對(duì)2006年四季度以及2007年一季度的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)做了預(yù)測(cè),并給出精度誤差值,收到了很好的效果,所以模型具有一定的參考價(jià)值。

文章建立了一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格泡沫進(jìn)行了研究。首先選取了6個(gè)變量作為模型的解釋變量,然后利用我國(guó)2001-2003年三年間全國(guó)除西藏外的30個(gè)省級(jí)行政區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)共90對(duì)進(jìn)行回歸,在經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)后,采取了一個(gè)模型,據(jù)此來(lái)預(yù)測(cè)以后年份的房地產(chǎn)價(jià)格泡沫。從預(yù)測(cè)的結(jié)果來(lái)看,模型回歸結(jié)果基本令人滿(mǎn)意。

gis作為大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要組成部分，正以前所未有的速度向前發(fā)展。如何利用gis技術(shù)以及房地產(chǎn)估價(jià)的專(zhuān)業(yè)技術(shù)，使之很好的結(jié)合起來(lái)，成為房地產(chǎn)估價(jià)信息產(chǎn)業(yè)化建設(shè)的高效輔助工具，從而為估價(jià)數(shù)據(jù)管理提供全面、及時(shí)、準(zhǔn)確和客觀(guān)的技術(shù)支撐，已成為估價(jià)數(shù)據(jù)管理信息化建設(shè)的主要目標(biāo)。本文主要介紹gis（地理信息系統(tǒng)）在房地產(chǎn)批量評(píng)估工作的其中一個(gè)應(yīng)用實(shí)例，希望為同行提供一些啟發(fā)。

地理信息科學(xué)是在衛(wèi)星遙感（rs）、全球定位系統(tǒng)（gps）、地理信息系統(tǒng)（gis）、數(shù)字傳輸網(wǎng)絡(luò)等一系列現(xiàn)代信息技術(shù)高度集成，以及信息科學(xué)與地球系統(tǒng)科學(xué)交叉的基礎(chǔ)之上所形成的科學(xué)體系。地理信息是指直接或間接與地球上的空間位置有關(guān)的信息，又常稱(chēng)為空間信息。

特征價(jià)格模型是房地產(chǎn)領(lǐng)域有效的評(píng)估和分析工具,將其與gis技術(shù)結(jié)合起來(lái),可以充分利用二者的優(yōu)勢(shì),給評(píng)估人員提供決策幫助。在特征價(jià)格模型和gis理論的基礎(chǔ)上,通過(guò)多個(gè)案例的數(shù)據(jù)收集,建立了西安市住宅價(jià)格模型。以topmapdesktop6桌面地理信息系統(tǒng)作為gis實(shí)現(xiàn)平臺(tái),對(duì)部分樓盤(pán)的物業(yè)價(jià)格、小區(qū)環(huán)境、交通條件等特征數(shù)據(jù)進(jìn)行了專(zhuān)題圖分析,研究了基于gis的特征價(jià)格模型的具體應(yīng)用方法。

近年來(lái),為了平抑房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲的勢(shì)頭,政府出臺(tái)了一系列宏觀(guān)調(diào)控政策進(jìn)行調(diào)控,盡管初見(jiàn)成效,但是,對(duì)于影響房地產(chǎn)價(jià)格上漲的原因仍需要進(jìn)一步的探討。由于在飛漲的房地產(chǎn)價(jià)格背后,升值預(yù)期是一個(gè)推動(dòng)力;因此,本文將從消費(fèi)者的市場(chǎng)預(yù)期角度,來(lái)分析一下房地產(chǎn)上漲的原因,并提出幾點(diǎn)意見(jiàn)。

本文研究了貨幣政策在房地產(chǎn)市場(chǎng)中的傳導(dǎo)途徑,同時(shí)考察了貨幣政策中的貨幣渠道和信貸渠道,并將市場(chǎng)參與者的預(yù)期納入到研究模型中,通過(guò)理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn):市場(chǎng)參與者預(yù)期是影響房地產(chǎn)價(jià)格的重要因素;在貨幣政策中,貨幣渠道的影響要比信貸渠道更為顯著;房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)對(duì)居民其他消費(fèi)的擠出效應(yīng)要大于財(cái)富效應(yīng),居民消費(fèi)增長(zhǎng)具有自身的規(guī)律,較難受到外部政策沖擊的影響;存款準(zhǔn)備金率是調(diào)控商業(yè)銀行信貸投放總量的有效工具;貨幣政策和市場(chǎng)預(yù)期容易形成閉環(huán)聯(lián)系,在經(jīng)濟(jì)景氣期容易形成泡沫,因此要堅(jiān)持貨幣政策的紀(jì)律性,促使形成穩(wěn)定預(yù)期?？偠灾?在考慮理性預(yù)期條件,基于凱恩斯需求管理理論的貨幣政策效果受到影響和制約,需要加強(qiáng)供給側(cè)的改革。

傳統(tǒng)理論認(rèn)為市場(chǎng)價(jià)格是供求決定的,但在中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)上,這一認(rèn)知顯然是被顛覆的。根據(jù)房地產(chǎn)市場(chǎng)的特性,本文認(rèn)為,較之其他市場(chǎng),理性預(yù)期因素在房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格決定中起到了重要作用。本文從理性預(yù)期的基本理論出發(fā),通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)回顧和討論,探討影響消費(fèi)者理性預(yù)期的相關(guān)因素,以及各方基于理性預(yù)期的博弈模式,并進(jìn)行了相關(guān)政策和實(shí)證方面的探索。

預(yù)期因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)有著重要影響,本文從理性預(yù)期的概念出發(fā),探討了理性預(yù)期通過(guò)改變房地產(chǎn)需求和供給進(jìn)而影響房地產(chǎn)價(jià)格,分析了我國(guó)現(xiàn)階段影響理性預(yù)期的因素。

近幾年社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展下推動(dòng)了房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步,但是從全國(guó)各個(gè)地區(qū)房?jī)r(jià)分析,呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢(shì),嚴(yán)重影響了整個(gè)房地產(chǎn)市場(chǎng)的穩(wěn)定性。為進(jìn)一步緩解這一局面,政府部門(mén)針對(duì)性的提出相關(guān)政策,雖然有所成就但是卻無(wú)法從根本上真正平抑房地產(chǎn)價(jià)格上升的局面。故此,本文主要從消費(fèi)者的理性預(yù)期進(jìn)行分析,探究消費(fèi)者理性預(yù)期對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格所造成的影響,并提出相關(guān)建議與措施。

境外房地產(chǎn)投資逐漸成為國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)投資者的重要資產(chǎn)配置渠道。在所有投資者中,個(gè)人投資者與企業(yè)投資者起步較早,機(jī)構(gòu)投資者尚處萌芽階段,但由于其資金特點(diǎn)、投資需求與政策松綁,從而顯現(xiàn)出巨大市場(chǎng)空間,尤其保險(xiǎn)資金將成為生力軍。機(jī)構(gòu)投資者更適用于搭建直接與間接投資的組合模式,但仍需謹(jǐn)慎面對(duì)投資管理能力、境外政治經(jīng)濟(jì)文化差異、國(guó)內(nèi)政策約束等風(fēng)險(xiǎn)。

改革開(kāi)放以來(lái),隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,房地產(chǎn)行業(yè)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一,其發(fā)展備受矚目,本文回顧了國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于房地產(chǎn)價(jià)格泡沫產(chǎn)生的原因主要包括投機(jī),銀行信貸支持,金融系統(tǒng)過(guò)度支持,總結(jié)了相關(guān)的分析模型,分析房地產(chǎn)價(jià)格泡沫的危害,應(yīng)對(duì)房地產(chǎn)泡沫的解決措施。

房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的重要問(wèn)題。隨著我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)不斷升溫,本文針對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格與城市化率、住房保障規(guī)模等影響因素進(jìn)行研究,通過(guò)主成分分析法確定影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要影響因素,在此基礎(chǔ)上通過(guò)多元線(xiàn)性回歸分析建立房地產(chǎn)價(jià)格與主要影響因素之間線(xiàn)性關(guān)系模型,并通過(guò)逐步回歸分析對(duì)此模型進(jìn)行優(yōu)化。本文最后在模型改進(jìn)推廣中,提出了通過(guò)計(jì)算殘差減小誤差的方法。

本文簡(jiǎn)要介紹了arma模型的理論知識(shí)，并針對(duì)1998年1季度到2006年3季度的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，然后運(yùn)用所建模型對(duì)2006年四季度以及2007年一季度的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)做了預(yù)測(cè)，并給出精度誤差值，收到了很好的效果，所以模型具有一定的參考價(jià)值。