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关于城市房地产论文范文 基于VAR模型二线城市房地产价格影响因素分析相关论文写作参考文献

分类:论文范文 原创主题:城市房地产论文 更新时间:2024-02-03

基于VAR模型二线城市房地产价格影响因素分析是关于本文可作为相关专业城市房地产论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文房地产基本术语论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。

摘 要:本文通过选取安徽省合肥市2002年~2016年房地产平均销售价格与相关经济指标,建立向量自回归模型(VAR模型)对影响安徽省合肥市房地产价格的因素进行分析.并在其基础上,使用广义脉冲和方差分解对房地产价格与各宏观经济指标动态关系进行了分析.结论表明,安徽省合肥市GDP与房地产价格呈单方向的影响关系,房地产价格会引起安徽省合肥市GDP变化,且为正向影响.

关键词:房地产价格;GDP;人均可支配收入;房地产总投资额;VAR模型

文章编号:1004-7026(2018)04-0129-02 中国图书分类号:F224;F426.21;F764.1 文献标志码:A

随着房地产在国民经济地位中的攀升,房地产产业已成为关乎国计民生的重要产业.在经济新常态、调控房价政策的背景下,通过研究房地产价格影响因素,对防止房价过度过快增长、抑制房地产泡沫、使房地产市场平衡发展有重要意义.本文希望通过安徽省房地产价格影响因素的实证分析,对二线城市房地产政策的制定有所裨益.

1 相关文献评析

国内外学者认为住房兼有消费品和投资品属性.他们大多从两个角度对房地产价格波动进行研究:一是,从理论和实证方面研究房地产市场的有效性;二是,基于理性预期和新古典经济学的分析框架;[1]Alyousha运用Granger检验对英格兰13年土地价格与房地产价格进行分析表明,从长期角度来看房地产价格会导致地价的变化,地价上升是房地产价格的结果不是原因;[2]此外由于房地产价格还具有投资品的重要属性,Dolde and Tirtiroglu、Collyns等人将利率、房产价格与实际贷款、人均GDP等因素也列入房地产价格影响因素,并得出以上因素对房地产价格均有显著的同步效应.[3]伴随着我国房地产市场的发展,一大批国内学者也加入到房地产价格影响因素的研究中来.基于我国利率市场化进程的加快和货币政策传导机制的完善,梁斌等学者基于贝叶斯方法选取中国房地产1998年~2009年的数据,构造了包含房地产市场部门的DSGE模型;[4]从宏观层次来看,谭政勋运用构建的后顾形结构模型推导了包含房价最优利率规则与货币供应量规则;[5] 朱永升等人通过引入灰色关联度分析方法,对影响北京市房地产价格的因素进行了实证分析.[6]以上学者从不同方面对影响房地产价格因素进行了分析,本文采用VAR模型从定量分析的实证角度对安徽省合肥市房地产价格影响因素进行分析,以期为二线城市房地产政策的制定有所裨益.

2 房地产价格影响因素指标选取与数据预处理

2.1 指标的选取

2.1.1 GDP(合肥市生产总值).经济发展水平会在极大程度上影响着房地产市场的规模以及房地产价格变动.从长期来看,经济增长会使居民需求增多进而影响房地产市场价格.从短期来看,经济增长可以推动城市化建设,从而使农民更迅速的向城市聚集,进而继续增加房地产需求,影响房地产价格.

2.1.2 PI(人均可支配收入).人均可支配收入决定了居民的购房基础.近年来,安徽省合肥市商品房住房支出呈显著增加的状态,大多居民购买商品房的心理在于其认为房子不仅是消费品更兼有投资品的属性,居民在满足其基本住房需求后,通过人均可支配收入购买房地产以期达到保值作用.

2.1.3 IA(房地产投资总额).近些年来,在安徽城镇居民消费需求结构中,住房支出位居总支出排名的第二位,仅次于食品消费支出,特别是在社会各界普遍认为的“房地产黄金十年”发展期间,城镇居民的住房消费支出显著增加,理论上这十年也是城镇居民的人均住房面积、居住品质得到有效提升的十年.社会的普遍预期的提高相对于住房市场的供给和需求会在极大程度上为加大房地产投资注入一针有效的强心剂.

2.2 数据的预处理

本文选取安徽省合肥市房地产价格(P)、安徽省合肥市国内生产总值(GDP)、安徽省合肥市人均可支配收入(PI)、安徽省合肥市房地产投资总额(IA)2002年—2016年共14个年度的时间序列数据,分别由Eviews8.0对P、GDP、PI、IA做历史趋势图分析,结果表明其均有明显的上升趋势,即该时间序列为非平稳时间序列,其数字特征是随着时间变化而变化的.此外,为了防止异方差的产生,對以上变量均取对数.数据来源于安徽省统计年鉴、国研网.

3 VAR模型的建立

3.1 ADF平稳性检验

VAR模型建立的前提要求数据必须是平稳的.根据前文,已验证该时间序列是非平稳的,因此需对其进行单位根检验,确定其短期和长期的联动关系.本文采用ADF检验,显著水平取0.05.检验结果如表一所示:经一阶差分后,lnIA变成平稳序列;lnP、lnGDP、lnPI二阶差分后变成平稳序列.考虑到只有同阶平稳才能避免伪回归,因此对lnIA做二阶差分.得到表1.

3.2 滞后期的选择

滞后阶数的确定对VAR模型的建立有着至关重要的作用.滞后阶数的考虑一方面要满足足够多的自由度,一方面要有足够数目的滞后项.通过检验,根据少数服从多数的原则,根据Logl、LR、FPE、AIC、SC、HQ六种法则综合判断,最优滞后阶数为1.

3.3 创建VAR模型

3.3.1 VAR模型的平稳性检验.在上述分析的基础上,对房地产价格(P)与各指标进行了VAR模型估计.采用AR根的图表对该VAR模型进行了稳定性检验.如果所有单位根的模都小于1,则满足模型的稳定性,反之则会在输出结果的下方给出警告即模型是不稳定的.平稳性检验显示该模型中所有单位根都在圆内,所以该模型为稳定的,结果是有效的.

3.3.2 Granger因果检验.根据Granger因果检验,可以得出结论安徽省合肥市房地产价格与GDP之间存在着单方向的因果关系,即房地产价格的变化会引起GDP的变化,但GDP变化不会引起房地产价格的变化.此外,还发现安徽省合肥市GDP与其房地产投资额之间存在着单方向的因果关系,即GDP是房地产投资的格兰杰原因.

总结:本文是一篇关于城市房地产论文范文,可作为相关选题参考,和写作参考文献。

参考文献:

1、 我国城镇化对房地产价格影响 [摘要]当前我国正处于新型城镇化快速发展时期,城镇化建设步伐的加快给各行各业带来了巨大的影响。房地产是我国的支柱型产业,城镇化水平的不断提高使其。

2、 微观尺度下商品房价格影响因素 摘要:从房地产价格的相关理论出发,以调查筛选的19个微观因子为着手点,以中部经济欠发达地区的小城市——咸宁市为例,选取实地调查数据构建了咸宁市商。

3、 北京、上海、深圳房地产的影响因素比较 摘要:北京、上海、深圳是我国生产力最发达和创新要素最集聚的城市。以房地产为代表的固定资产是城市财富积累的象征,房地产价格的变化既体现出城市创新与。

4、 武汉城市群商品房价格影响因素 摘要:为了探究武汉城市群商品房价格的变化规律及其价格的决定因素,促进武汉城市群一体化建设。通过一般OLS模型初步确定商品房价格的主要影响因素,在。

5、 主要经济指标对房地产价格影响分析 摘要:本文从房地产价格的概念出发,阐述了其特殊性,并且通过对房地产价格决定机制需求、供给及城市化的分析,得出主要经济指标对房地产价格的影响,希望。

6、 基于多元回归模型分析我国外汇储备影响因素 【摘要】随着中国经济的高速发展,我国的外汇储备规模也不断扩大,影响其增长的因素有很多,本文主要从GDP规模、年均汇价、进出口差额、外债余额、外商。