分析房价浮动实证

分析房价浮动实证

1 引言

房价牵动着政府、、家庭等不同群体,是当前社会各界关注的焦点。关注者依据数据、分析判断方法的不同,对房价高低、未来走势的判断可谓是“仁者见仁,智者见智”。究其原因在于房地产市场是一个复杂的系统,房价是众多影响因素共同作用下最终的表现形式。闫妍和汪寿阳等(20XX)基于114项指标变量,利用粗糙集方法分析决策信息表,选出了重要程度最高的50项指标,用时差相关分析法确定其对商品房销售价格指数是先行指标、同步指标,还是滞后指标。另外,房价还受到非理性因素的影响。房价与经济发展有着密切的。Case从住房市场、抵押贷款市场和商业房地产市场三方面论述了美国房地产与宏观经济的关系。认为上世纪90年代美国房价的快速上涨主要应从经济基本面来解释,而非从投机角度来解释。沈悦和刘洪玉的研究结果表明,经济基本面的当前信息或历史信息可以部分解释住宅价格水平或变化率。但在20XX年以后,经济基本面对住宅价格变化率的解释水平明显减弱,即住宅价格的增长已经打破经济基本面和住宅价格之间原有的均衡关系。影响房价波动的因素来自经济基本面的波动、宏观调控政策和投资投机行为。Miller和Peng的实证研究发现大都市产出增长率和房价增长率是住房价格波动的Granger因,房价波动又是人均收入和未来房价波动的Granger因。武康平和胡谍没有分析房价波动的具体原因,将房价变动作为分析前提,认为经济中存在房地产加速器机制时,外生冲击对经济的影响会被放大,从而加剧经济波动。因此存在加速器机制时,经济波动对房价波动的影响可能会增强。何国钊和曹振良等分析了投资和政策两大主要因素如何影响房价的周期波动。梁云芳和高铁梅利用1999-20XX年的季度数据,从供给、需求角度选取影响因素实证分析了商品住宅销售价格波动的成因。张红等认为目前我国各种非理性因素对房价产生了相当程度的影响,直接应用国外成熟市场的先验理论建立模型缺乏合理性。如廖理等利用CAPM定价理论计算出中国房地产行业的资本成本为%,作为判断是否存在泡沫的标准。另外,我国房地产市场的统计数据无论是质量还是时间序列长度均无法满足传统统计分析的需要。因此,采用谱分析的方法得出北京市房地产市场存在约为3年的周期。徐国祥等指出传统方法测量峰-峰、谷-谷之间的距离来确定房地产周期的不足,运用谱分析来研究房价的周期波动。研究得出自1998年1月以来,我国房地产市场存在为期36个

月的主周期和27个月的次周期波动。

Miles[11]对美国50个州分别采用GARCH模型考查住房价格的波动性。研究发现,超过一半的州存在显着的GARCH效应,这表明采用非线性模型能更好地解释房价波动。经验模态分解是一种处理非平稳、非线性数据序列的新方法,能够分解出研究对象在不同尺度上的波动信息。它从数据自身出发,通过分析本征模态函数(Intrinsic Mode Func-tion,IMF)来揭示数据序列的内在特征。相关研究表明,经验模态分解可以很好地处理非平稳、非线性序列,是提取数据序列趋势的较好方法[12]。经验模态分解起源于海洋波动研究,之后成功运用到生物医学工程、大气科学、土木工程等众多自然科学领域;在社科领域还很少应用,仅涉及原油价格和股票价格。本文拓展了经验模态分解方法在社科领域的应用。从复杂系统、数据驱动的视角认识房价的周期波动,让数据表明其具有的特征,针对分解结果给予经济意义上的解释,用于短期房价预测。可为房地产市场的不同参与者把握市场运行规律,政府制定宏观调控政策提供决策依据,具有理论与实践的双重价值。

2 经验模态分解方法

经验模态分解(EMD)理论与算法

经验模态分解的基本思想是如果待分解数据序列的极大值或极小值的数目比上跨零点(或下跨零点)的数目多两个或两个以上,则该数据序列就需要进行平稳化处理[13]。首先,利用三次样条函数把序列x(t)的局部极大值和局部极小值点分别拟合成x(t)的上包络线和下包络线,然后计算两包络线的均值m1。再将原数据序列x(t)减去m1,即可得到一个移除低频的新数据序列:通常,h1并不是IMF分量,为此需对h1重复以上处理过程进行k次筛选,直到所得到的平均曲线趋于零为止,此时得到的数据序列为:h1k=h1(k-1)-m1k(2)式中,h1k为第k次筛选所得的数据,h1(k-1)为第k-1次筛选所得的数据。利用限制标准差SD的值来判断每次筛选结果是否为IMF分量,SD定义为:T为序列长度限制标准差SD的值一般取在~之间,满足时分解过程即可结束[13]。此标准的考虑是:既要使得hk(t)足够接近IMF的要求,又要控制分解的次数。当h1k满足SD的要求时,令c1=h1k 即得到序列x(t)的第一个IMF分量,它代表了组成序列x(t)中最高频率的成分。从序列x(t)中减去第一个IMF分量c1,就得到一个移除最高频成分的差值数据序列:r1=x(t)-c1。再重复式(1)~(3)的过程,直至所剩序列包含的信息对研究内容的意义很小或已是单调函数时停止。此时,rn代表数据序列x(t)的趋势或均值。至此,便得到了序列x(t)的一系列IMF分量:c1,c2,…,;且r1-c2=r2,r2-c3=r3,…,rn-1-=rn。序列x(t)可由这些IMF分量和最后的残差项rn表示成:分解的本质是把数据序列x(t)分解为各种不同特征尺度上波动的叠

加,每个IMF分量既可以是线性的也可以是非线性的。

集成经验模态分解(Ensemble EMD)

经验模态分解在处理非平稳、非线性数据时显示出了很大的优越性。然而,前述的经验模态分解方法有一个缺陷:常会出现不同模态之间的混淆。为了克服该缺陷,Wu和Huang[14]提出了EnsembleEMD。步骤如下:(1)对目标序列增加一列白色噪声;(2)再对增加白色噪声后的序列分解;(3)重复上述步骤,但每次增加的白色噪声不一样,得到IMF的集成均值作为最后的结果。增加白色噪声序列是为了提供标准的参考框与IMF对照,达到目的后通过集成平均消除自身的影响。大大减少了模式混淆的机会,是对前述EMD方法的一大改进。增加白色噪声的后果可以通过统计规律来控制:

3 房价分解

数据来源说明

根据文献,采用杭州市新建商品住宅交易价格为分析对象。数据来源于杭州市房管局主管的透明售房(),数据及时、准确。统计范围包括西湖、拱墅、上城、下城、萧山、余杭等10个城区。~为第1周,~为第204周,共204个周度数据。描述性统计情况见表1,数据分布见图1。

非平稳、非线性检验

由表2知t统计量>10%level,不能拒绝原假设,即认为房价时间序列是非平稳的,进一步验证该序列一阶单整。对差分后的序列做自相关、偏自相关分析,发现偏自相关系数4阶截尾,自相关系数2阶截尾,建立ARIMA(4,1,2)模型。剔除不显着变量,得到方程: 方程残差的各阶自相关系数、偏自相关系数均与零无显着差异,说明不存在自相关性。但残差平方的自相关系数、偏自相关系数很大,存在较明显的自相关性。因此,用非线性模型来描述房价波动显得更合适。

EEMD分解

EEMD作为分解工具,白色噪声的标准差设为房价标准差的倍,集成数量设为100。在Mat-Lab平台上编程实现,得到6个不同尺度的IMF和1个残差项,如图2、3所示。

本征模态函数和残差项的特征

从图2得到的6个本征模态函数来看,频率最高的是IMF1,振幅变化大,平均周期为周。在30、75、150周附近振幅较大,其中在第150周附近振幅超过5000,对应时间是 ~。频率次高的是IMF2,周期约7周,振幅变化类似IMF1,150周附近最大振幅接近4000。IMF3的平均周期为周,在30、75、150周附近振幅较大,但没IMF1、IMF2明显,最大振幅为20XX。IMF4、IMF5、IMF6的频率相对较低,平均周期分别约为30周(7个月)、62周(14个月)、160

周(3年)。IMF4的平均振幅约1000,IMF5的振幅由1000增大到20XX,后又增大到3000,IMF6的振幅约20XX。IMF4、IMF5、IMF6呈现出较为规则的正弦式波动。残差项近似一条稍向上凸的直线,由1周时的8516,逐步增长到204周时的21959,见图3。残差项与房价时间序列的Pearson相关系数最高,达;Kendall相关系数达。而各IMF与房价时间序列的相关系数则比较低,不高于。房价时间序列总方差主要来自于残差项,占到%;各IMF方差占总方差的比值均不高于10%,见表4。

4 分解结果分析

房价时间序列可分解成6个IMF与1个残差项。IMF的频率各不相同,低频IMF具有很强的周期波动性,高频IMF则表现出随机无序性。由图4知各IMF 均值偏离0的显着性水平,加之从IMF4开始呈现较规则的正弦式波动,因此将IMF1~IMF3归为高频部分,把IMF4~IMF6归为低频部分。由表5知,残差项与房价时间序列的相关性最高,且房价时间序列%方差变动来自残差项。高频部分的相关程度大于低频部分,但高频部分解释房价方差变动的比例小于低频部分。残差项、低频部分和高频部分分别隐含着很强的经济意义,可用来揭示隐含在房价序列中的内在特征。如图5所示,用残差项来描述房价的长期趋势。低频曲线上下振动转折点的出现与房地产市场发生的重大事件有关,比如:金融危机、宏观调控政策等。无序的高频曲线围绕零均值线随机波动,可用来揭示房地产市场短期的不均衡现象,用其振幅来表示市场的不均衡程度。

长期趋势

用残差项来表示房价的长期趋势。残差项与房价实际走势的相关系数高达,且可以解释约60%的房价方差变动。因此,残差项基本决定房价的实际走势。残差项与每年约10%的GDP增长同步,暗示着从长期来看,房价走势与宏观经

济基本面有着密切的。另外,短期不规则的随机波动、房地产市场发生的重大事件都不影响房价的长期趋势。由图5知:残差项由8516逐步增长到21959,平均每周增长%,年均增长率约为%。

重大事件影响

低频曲线用来表示重大事件对房价产生的影响。周期表示对房价产生影响期限的长短,振幅表示对房价造成冲击的大小。市场对重大事件调整适应所需的时间不同。周期越长,市场受影响的时间越长,不容易消除事件带来的影响;振幅越大,市场受事件的冲击就越大。与房地产市场有关的重大事件主要有金融危

机、宏观调控政策等。金融危机始于20XX年中后期,由图5知:75周时低频曲线开始下降,85周才开始出现负值,直至140周。说明金融危机对房价带来的负向影响很大,持续了近65周,最大振幅约-4400,表明金融危机最大能使房价下跌4400。20XX年的六次连续加息导致低频曲线在33周附近达到顶峰,提高房价4600,但影响时间不长。宏观调控政策有一定的滞后性,如20周实施90/70政策,到33周才出现下降;20XX年的前两次调控在160周后才出现负值,“国11条”、“新国10条”实施后最大能压低房价2700;“新国5条”实施后,能压低3800,但影响持续的时间都比金融危机时的短。

短期市场不均衡

高频曲线用来表示房地产市场的短期不均衡程度。一般而言,市场不均衡是客观存在的,小幅振荡属正常;如果高频曲线振幅连续数周出现巨大波动,很可能存在较多的投机投资行为。投机投资买房、高档楼盘推出等突发事件对房价的影响期限短暂,影响程度却极大。因此,保持房地产市场健康平稳发展必须加以防范。由表5知,高频曲线与房价实际走势的相关系数为,但其方差只能解释%的总方差变动,说明杭州市商品住宅市场投机投资现象严重。图5知,较大振幅的高频曲线主要集中在:32周、73周附近和141~178周。尤其是141~178周,振幅持续在4000以上,暗示投机投资行为盛行。因此,政府在该段时间内连续实施了两个旨在抑制房价过快增长的政策。之后,高频曲线的振幅有较大幅度的下降,投机投资行为得到了较好地抑制,这与事实相符。其余时间段内,高频曲线振幅均在20XX以内,由正常的供需不均衡导致,属正常的市场反应。

房价短期预测

用1-196周的数据进行分解,对得到的高频IMF运用神经络、支持向量等人工智能的方法进行建模预测,对低频IMF和残差项运用统计方法拟合后做预测,最后三者相加得到197-204周的预测值。与未分解直接做ARIMA的预测值进行比较,说明分解后做预测效果更好。

5 结语

房价时间序列由经济基本面决定的长期趋势、金融危机调控政策等重大事件带来的低频振动和短期市场不均衡导致的随机波动三方面构成。例如:149周时的房价为28589元/m2,由长期趋势(约19270元),加上重大事件的影响(鼓励购房政策在金融危机后凸显,影响程度约14元),再加上短期市场波动(约7842元)三者构成。另外,杭州市商品住宅市场存在3年的大周期,14个月和7个月的小周期。基于经验模态分解的房价周期波动分析从复杂系统、数据驱动的视角认识房价,能够较强地实际解释房地产市场的相关现象。模型的适用前提是待分析的一维时序数据必须准确可靠且个数不能太少。鉴于IMF与待分析数据数量上的

关系,50个以上的一维时序数据作为分析对象才适宜。本文的分析结果适用于城市或区域层面的房价周期波动,也可用来测量区域房价的不均衡程度。事实上,文中的“房价周期波动”还可以扩展到一般的实物资产价格波动,分析各因素对价格波动造成的影响程度。房价不均衡程度与泡沫之间的关系是进一步的研究方向

关于中国居民对房价感受度的调查报告完整版_1

编号：TQC/K992 关于中国居民对房价感受度的调查报告完整版 Daily description of the work content, achievements, and shortcomings, and finally put forward reasonable suggestions or new direction of efforts, so that the overall process does not deviate from the direction, continue to move towards the established goal. 【适用信息传递/研究经验/相互监督/自我提升等场景】 编写：________________________ 审核：________________________ 时间：________________________ 部门：________________________

关于中国居民对房价感受度的调查 报告完整版 下载说明：本报告资料适合用于日常描述工作内容，取得的成绩，以及不足，最后提出合理化的建议或者新的努力方向，使整体流程的进度信息实现快速共享，并使整体过程不偏离方向，继续朝既定的目标前行。可直接应用日常文档制作，也可以根据实际需要对其进行修改。 调查时间;20xx年x月xx日至20xx 年x月xx日 调查地点:全国 调查内容：关于中国居民对房价感受度的调查 调查对象：中国居民 央行21日发布的三份第二季度问卷调查报告显示，目前银行家、企业家、储户对经济形势并不看好，对宏观经济信心下降，对经济的感受度偏冷。现代居民

郑州市房价走势分析

郑州市房价走势分析（正文提纲） 1.绪论 世纪八十年代后随着经济的不断发展，中国城镇住房开始商品化。房价上涨如此之快是多方面的原因。本文以郑州市为例根据供需定理与均衡价格的关系分析近年来郑州市房价的走势及其原因。 2.供求的基本情况 把搜集到的资料以数据和图标的形式展示出当今郑州房价的变化，可以看出郑州市近年来，楼盘开发量加大而且房价持续上涨。并从分析房价上涨给开发商和居民消费带来了哪些影响。 3.房价上涨的原因分析 从供给的方面(开发商增加供给) 土地是稀缺资源性。根据成本理论，开发商应提高售价保证利润。 根据供给法则分析供给量（开发商开发量）的变化与价格关系。 政府存在利益偏好。刺激供给上升。 3.1从需求的方面 分析需求变化的与商品的价格的关系。得出需求的不断增加导致房价居高不下，而需求是多样性的。 生存性需求。我国人口众多住房需求大。 投机性需求。政府对经济监管不力，导致出现住房投机行为 消费者心理预期的影响。 4.走势预测 需求总体走势还会上涨，但是涨幅会有所减缓 4.1运用需求弹性和供给弹性对市场价格的影响分析（蜘蛛网理论）。 4.2政府最近出台的政策起到控制房价上涨过快 5.结论与建议 我国经济的发展离不开房地产业的刺激，房价的上涨是经济不断发展的标志。房价大跌并非市场最优。但是过快的房价上涨不利于经济的持续发展。 我们在促进经济又好又快的发展抑制过快的房价上涨趋势获得更大的长远利。 6.参考文献

目录 1.绪论 (3) 2.供求的基本情况 (4) 3.房价上涨的原因分析 (5) 3.1供给方面 (6) 3.2需求方面 (7) 4.走势预测 (9) 4.1蜘蛛网理论 (9) 4.2政府的调控 (10) 5.结论与建议 (11) 6.参考文献 (11)

高房价是经济问题还是政治问题——分析中国房价的政治经济视角

２０１０年３月 第４７卷第２期 西北师大学报（社会科学版） ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｗｅｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ） Ｍａｒ．２０１０ Ｖ０１．４７ＮＯ．２ 高房价是经济问题还是政治问题 ——分析中国房价的政治经济视角 张振华 （南开大学周恩来政府管理学院，天津３０００７１） ［摘要］高房价是当下我国房地产市场最突出的特征。经济学从房地产市场的区域寡头垄断结构、供求失衡、周期理论等视角来解释中国的高房价现象。这些解释存在或大或小的问题。政治经济视角在肯定高房价现象经济起因的同时，尤其关注政治性因素对于房价的推动作用，并由此主张，对房地产市场的调控不能单纯从经济的角度着眼，而应该经济对策和政治对策并举。 ［关键词］高房价；利益集团｝房地产市场｝政治经济分析 ［中图分类号］Ｆ２９３．３［文献标识码］Ａ［文章编号］１００１—９１６２（２０１０）０２—００８６—０５ 一、高房价的三种经济解释视角 （一）“市场结构一市场行为一市场绩效”：高房价的经济解释视角之一 苗天青的《我国房地产业：结构、行为与绩效》和李伯含的《中国房地产业的市场结构与竞争行为研究》是这种研究的代表。这种分析视角主张从产业组织理论的“市场结构一市场行为一市场绩效”（ＳＣＰ）模式出发来分析我国房地产市场的结构、房地产商的市场行为和房地产产业的经济绩效。 苗天青和李伯含都认为，我国房地产市场存在区域寡头垄断结构。这种结构是由房地产产品的自然属性决定的：“房地产产品位置的固定性决定了房地产市场不存在全国性市场，而是区域市场。而区域市场中的竞争体现为相邻的房地产产品之间的竞争，在构成竞争关系的临近区域或临近地段，房地产企业及其房地产产品的数量是很少的，区域内少数开发商之间的竞争就是寡头竞争。由此在一定区域市场范围内形成的市场结构就是寡头垄断的市场结构。蚍１３（Ｐ６３） 由于寡头垄断厂商的决策对整个市场和其他竞争对手都会产生极大的影响，因此，每个厂商在做出决策时，不仅要考虑本身的成本与收益情况，而且还要考虑到这一决策可能对市场的影响以及竞争对手对此的反应。因为其他厂商的反应又决定了厂商行动对其自身所带来的后果。［２］（ＰＰ．８８—８９）因而，在区域寡头垄断结构下，市场存在着普遍的合谋。竞争的主要形式是非价格竞争，非价格竞争策略是房地产企业的占优策略。［１】（Ｐ１）苗天青还认为绝大多数的房地产企业存在隐瞒盈利的情况，其目的是偷逃税款，房地产业的实际盈利水平不仅远远高于现有的统计数据，而且普遍存在着暴利。 然而，该理论在推导房地产市场的“区域寡头垄断结构”时，遭遇了困难。［３３市场结构有三个衡量指标：市场集中度、产品的差异化和进入壁垒。统计数据表明，我国房地产市场的集中度很低。且产品的差异化并不明显。在进入壁垒方面，土地的协议出让曾是最大的壁垒，然而随着土地“招拍挂”的普遍实施，此种壁垒逐渐消减。经济学者显然回避了这一问题：“这种统计和计算在中国房地产业目前所处的初级阶段显然意义不大”。房地产市场的垄断结构来自于房地产产品的“自然属性”。即位置的固定性。［１１（Ｐ５２）然而如果仅从这一点就能够推导出房地产市场是“区域寡头垄断结构”的话，我们便可认定所有国家和地区、所有时期的房地产市场都是“区域寡头垄断结构”，因为不仅中国的房子不能动。美国的房子也不能动Ｉ不仅现在的房子不能动，过去的房子也不能动。如果再深究一步的话，还会发现，这种研究办法是“借”来的。ＳＣＰ范式主要适用于制造业的分析，这样在对房地产业进行研究时，就难免出现“水土不服”的情况。 （二）供求关系与高房价：高房价的经济解释视角之二这种理论倾向于从供求关系失衡、供小于求的角度来解释高房价。典型的计算办法是将房地产市场的需求分为潜在需求、真实需求、被动需求、投机性需求和其他需求。 ［收稿日期］２００９—０９－１４ ［基金项目］南开大学人文社会科学青年项目（ＮＫＱ０９４２）阶段性成果 ［作者简介］张振华（１９７９一），男，山西繁峙人，法学博士，南开大学讲师，从事政府经济学、政治社会学研究８６ 万方数据

中国高房价的分析与对策

中国高房价的分析与对策 作者：肖建荣邮箱:xiaojr8899@https://www.wendangku.net/doc/3014167584.html, 城市的高房价问题是世界各国城市化进程普遍遇到的一个难题。高房价不仅透支国民未来财富，扩大收入分配差距、影响社会和谐，而且使经济增长泡沫增加，最终可能引发经济危机。 中国的高房价问题尤为突出。从房价收入比来看，根据各国的惯例，房价收入比在3—6之间为合理的房价水平。而根据国家统计局的数据加权计算，2009年中国城镇居民的房价收入比为9.7.，这比国际上公认的房价最难承受地区（房价收入比为7）要高出近40%。实际上，在中国大中城市，一套市区90平方米商品住房的平均房价，房价收入比已达到15—20以上，超过25以上的大城市也绝不是少数。从住宅空臵率看，一般而言，空臵率在5%与10%之间为合理区，在10%与20%之间为空臵危险区，在20%以上为商品房严重积压区。中国一些城市的住宅空臵率往往都在20%以上。从房屋的租售比看，国际上一个区域房产运行状况良好的租售比一般为１∶３００~１∶２００。中国城市的房屋租售比往往达到１∶6００~１∶5００，相差近一倍。 尽管中国的房价已严重超出了居民的承受能力，住宅空臵率、租售比也早已超出了合理水平，可中国的房价依然如脱缰的野马，一路狂奔。 中国的高房价的原因 首先，地价上涨推动房价上涨。政府对土地的垄断交易及房地产企业的投机囤地则进一步推高地价，加剧了房价的上涨。 如果不考虑市场炒作的因素，住房的价值主要决定因素有两个：一个是住宅本身，即建设成本；一个是住宅所处的位臵，即土地成本。其中，住宅本身是在不断贬值的：按中国住宅的平均寿命30年计算，每年就要贬值1/30。真正支撑房价上涨的理由，是土地价格的上涨。 城市土地的增值一是得益于城市基础设施和配套服务功能的完善；二是得益于城市经济发展，就业、商业机会增加，城市对人们的吸引力在增加；三是因为

R语言房价分析

data=read.table("data.txt",header=T) head(data) case Taxes Beds Baths New Price Size 1 1 3104 4 2 0 279900 2048 2 2 117 3 2 1 0 146500 912 3 3 3076 4 2 0 237700 1654 4 4 1608 3 2 0 200000 2068 5 5 1454 3 3 0 159900 1477 6 6 299 7 3 2 1 499900 3153 A. Please open the dataset, omit any missing values, and name it mydat a. mydata=na.omit(data) B plot(mydata[,-1]) 从上面的图中我们可以发现尺寸和税收可能会影响房价

C. Using -ggplot- suite colnames(mydata) [1] "case""Taxes""Beds""Baths""New""Price""Size" library(ggplot2) ggplot(mydata, aes(x = Size, y = Price)) + geom_point(aes( )) + geom_smooth() ggplot(mydata, aes(x = Taxes, y = Price)) + geom_point(aes( )) + geom_smooth()

D. Do your visualizations show a positive, negative, or no relationship? 从图形中我们可以发现税收和面积对房价有正向的关系 E. Is there evidence that you may need to transform any of your variab les? Why? Motivate your answer by showing any relevant statistics or graphs ggplot(mydata, aes(x =(Size) , y =log(Price))) + geom_point(aes( )) + geom_smooth()

关于中国居民对房价感受度的调查报告完整版

编号：TQC/K758 关于中国居民对房价感受度的调查报告完整版 Daily description of the work content, achievements, and shortcomings, and finally put forward reasonable suggestions or new direction of efforts, so that the overall process does not deviate from the direction, continue to move towards the established goal. 【适用信息传递/研究经验/相互监督/自我提升等场景】 编写：________________________ 审核：________________________ 时间：________________________ 部门：________________________

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近几年国内房价走势预测调查

近几年国内房价走势预测调查学院：经济与管理学院 班级：财务管理11--01 学号：541106070105 姓名：葛皓

近几年国内房价走势预测调查 调查目的：时至今日，国内房地产业已经成为中国经济业界的支柱成分之一，目前政府将近10%的税收都是有房地产行业提供的。随着中国经济的发展，中国房地产行业已经具备了相当成熟的体质和思路。这其中有开发商和各大地产商的通力运作，同时也得益于政府相关政策的保护和影响，更有价值和供求之间的复杂联系在制约着房地产市场的经济命脉。可以说，现在的中国房地产界就像一块蛋糕，其间的既得利益者无非政府、开发商和物业等外包服务项目，间接获益者或许就是我们买房的普通老百姓。房价的持续上升，房价问题成为影响老百姓的日常生活的重大问题之一。现在可以说，政府，房地产、房地产开发商、物业主是利益最大受益者。因而我们看到，近年来的我国房地产市场出现了很多奇怪现象：房价一路猛升、开发商囤地盖楼却不出售、个别城市地段房屋无人问津、地王纷纷在各地崛起等等……这其中的各等现象，并不是这次调查的重点，让我们把目光缩小，着重考虑目前房价不稳甚至只涨不降的这一问题。这种情况可以说一种经济发展畸形，针对这种情况中央政府虽然出台了相当严厉调整政策，但是房地产市场价格问题并没有好转，所以由此引起了各种业界人士的猜测。作为即将毕业的学生，住房问题是一个致命的问题。于房价所持的态度将很大程度上决定进入社会后他们将如何面对纷繁复杂的房地产界和居高临下的房屋价格。 调查对象：房地产价格走势 调查方法：通过查询近几年国内房地产价格走势资料，以统计图显示出来，结合当前国内经济发展情况，去分析、对比，进而猜测近几年房地产价格走势。 样本：1.一线城市房子供需走势统计图

关于房价问题数学建模分析

关于房价问题数学建模分析 摘要：近几年，我国出台了一系列事关民生国情的利民政策，但房价的持续增高仍让很多人把买房当成了一种奢望。本文根据题目要求，进行了合理假设，主要从影响房价的因素方面考虑，建立相应数学模型，根据数据分析了我国当前房价的合理性，预测房价未来走势，提出具体措施使房价回归合理，并进行定量分析。 关键词：房价升高数学模型正态分布模型 一、问题重述 房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。 请根据中国国情，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据，选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析；根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施。 二、问题分析 考虑评判房价的合理性，我们首先想到与房价密切相关的各种因素，认为房屋的合理定价应该由房屋所在城市的经济发达程度、环境优美度、居民归属感等生活标准来反应，而这些项目又有很多是难以量化的指标，因此我们采用了城市居民年人均收入刻画生活标准。房屋的价格应该满足本市居民的居住需要，于是这部分我们没有引入投资等市场因素。 三、数学模型的建立及求解 （一）模型假设：引起房地产市场波动的因素有很多，居民收入、供求比例、空置率、货币政策、建设成本、国家政策和人口结构及变化趋势等众多因素。我们从中提取重要因素对次要因素作出如下假设： 1、城市消费状况用人均收入来代替。 2、忽略消费成本如交通费用、物业费用、停车费用等对住房价格的影响。 3、在同一地区房价为销售均价，没有街道区域差异。

我对中国房价未来走势的看法(精)

我对中国房价未来走势的看法 前两天与李钟琴先生争论中国房价的未来走势，一言难尽，故此决定写一篇短文(本人主要研究不是房地产，只能说说感觉)。 我的一个朋友最近在美国给他儿子买了套房子（位于德州达拉斯，二层小楼200多平米），花了25万，他本来带去30万，省下了5万，问我买点什么股票，我说你买BRT（一个房地产REIT）吧，虽然目前没有分红，但我认为三年后上涨一倍问题不大。 许多国人可能认为美国已经衰落了，但我不这样认为。我认为美国已经没有什么问题了，几年后如果美国重新显示出巨大的力量，我奉劝诸位不要露出惊讶的表情。简单地说，对于美国这样的国家，每一次经济危机都是一次机体的自我更新，活下来的都是身强体壮的。08年美国房地产业的崩溃，并不一定是一件出人意料的事，我请大家注意，伯南克曾经说过：处理泡沫的结果比处理泡沫要容易得多。这句话是很耐人寻味的。在美国房地产大跌时，美联储并没有去干预它的走势，这至少表明了他们的一种态度：他们不怕房价下跌。他们能够承受房价下跌所导致的结果。 在讨论目前国内房价走势之前，我先说说我知道的以前的一个情况：1994年时，上海城区的房价已经是1万左右了，这个价格维持到2000年时，发生了变动，不是向上，而是大跌了50%，跌到5000（没错，每平米5000块。北京的房价虽然明的没降，但6折7折也是有的），半年后就涨上去了，自此之后就一直大涨小回，直到现在。为什么2000年会有那么一次下跌，简单地说：开发商撑了几年之后，实在撑不下去，断头了，而当时的经济情况好得很，承受的起。 2008年底，受美国经济危机的影响，我国的房价也开始下跌，最明显的是深圳，说它出现跳楼的情况也不为过。但诡异的是，这种情况没有维持几个月，房价掉头又向上了(四万亿的资金注入，有多少去了房地产业？)。还没死呢，怎么又还魂了？ 房价下跌的影响有多大呢？大家可看以下两个方面： 1。2009年，北京、上海的财政收入分别为2000亿和2500亿，卖地收入分别为922亿和992亿。卖地收入已占财政收入中很大的一块。 2．据abcde网友提供的数据,我国房地产总量有84万亿之巨，如果房价下跌30%（如美国那样），则房地产上的财富损失为28万亿，平均每人2万，实际上的损失肯定不止于此，连锁效应之下，结局如何已经无法估计。

(市场分析)房价市场分析报告(优质)

（市场分析）房价市场分析报 告

前言 研究目的：本报告对成都市2010年1-6月一手住宅市场和二手住宅市场进行调查统计，一方面通过分析和对比住宅市场的供应、成交及价格等基本情况，旨在了解成 都市住宅市场发展的整体趋势；另一方面就各区域对市场做进一步对比分析， 旨在了解各区域市场发展情况及走势。 统计时间：2010年1月1日—2010年6月30日。 统计范围：成都市主城区房地产市场。 市中心：一环路以内 城东：建设路－二仙桥路－成华大道－龙潭寺龙兴路至府河 城南：府河至高升桥－佳灵路－成双大道 城西：高升桥－佳灵路－成双大道至营门口路－茶店子路－金牛 大道－金泉路 城北：营门口路－茶店子路－金牛大道－金泉路至解放路－昭觉 寺南路－将军碑路

统计方法：一手住宅数据根据公开开盘项目销售部的楼书、现场说辞、销控表、广告、报刊、相关网站、房地产相关单位公布的数据和现场、电话采访。

前言 研究目的：本报告对成都市2011年1-6月一手住宅市场和二手住宅市场进行调查统计，一方面通过分析和对比住宅市场的供应、成交及价格等基本情况，旨在了解成都市住宅市场发展的整 体趋势；另一方面就各区域对市场做进一步对比分析，旨在了解各区域市场发展情况及走 势。 统计时间：2011年1月1日—2011年6月30日 统计范围：成都市主城区房地产市场 市中心：二环路以内 城东：府青路－昭觉寺横路－青龙路－锦江 城南：武侯大道－锦江 城西：武侯大道－营门口路－茶店子路－金牛大道－金泉路 城北：营门口路－茶店子路－金牛大道－金泉路－府青路－昭觉寺南路－青龙路 成都五近郊房地产市场：双流、温江、郫县、新都、龙泉 统计对象：成都主城区和五近郊一手住宅在售项目和二手住宅成交数据。 统计方法：一手住宅数据根据公开开盘项目销售部的楼书、现场说辞、销控表、广告、报刊、相关网站、房地产相关单位公布的数据和现场、电话采访。

房价上涨的原因及今后几年的变化趋势分析

房价上涨的原因及今后几年的变化趋势分析中国统计信息网电:近几年来，在各方面因素的带动下，房地产价格呈现快速上涨、逐年攀升的态势。到2004年，全国商品房和商品住宅平均销售价格分别上涨14.4%和15.2%，是1998年以来的最高水平。房价的快速上涨制约了普通居民居住权益的实现，既影响国民经济的健康发展，也波及到社会的稳定，成为社会各界关注的焦点问题。面对这种形势，国务院连续出台了一系列稳定房价的政策措施。那么，这一轮房价快速上涨的内在原因何在,各项调控措施出台后，房价又将向何处发展,本文试就这些问题做一简要的分析。一、近几年房价上涨的主要原因导致近几年房价快速上涨的因素是多方面的，有经济快速发展下的合理因素，也有利益驱动下的投机行为;有住房消费观念的影响，也有深层次的制度制约。这些因素的共同作用，最终体现为房地产市场供求关系的过度失衡。 (一)房价快速上涨是房地产市场需求过度旺盛的结果。从理论上讲，房价的上涨或下跌，其根本的动因都是由供求关系所决定的。在当前，又主要表现在房地产市场的需求过度旺盛上。城镇住房商品化改革导致了住房市场有效需求的快速增加。1998年，国务院下发了《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，实施了积极的税收政策和住房金融政策，鼓励居民 welding on a pipe iron, if it is necessary to weld on the device should be consent of the designer's permission; D) when operating in electric welding, gas welding, isolation shall take the necessary measures to prevent damage to the cables, meters and other equipment at the bottom; E) in paint ... Security guard officers; I) after the installation of the equipment, shall promptly notify the follow-up process, construction units and the

中国房地产现状分析

目录： 一．了解房地产 (2) 二．我国房地产的发展历程 (2) 三．我国房价走势 (3) 四．房地产现状成因分析 (4) 五．对我国房地产的未来预期 (5) 六．报告总结 (5)

一、了解房地产 房地产是指土地、建筑及固着在土地、建筑物上不可分离的部分，房地产由于其位置固定、不可移动，因而往往又被称之为不动产。它分三种存在形式： （1）单纯的土地，如一块无建筑物的城市空地； （2）单纯的建筑物，如在特定的情况下，把地上建筑物单独看待时； （3）土地与建筑物结合的“房地”，如把建筑物和其坐落的土地作为一个整体来考虑，这也就是说，土地和建筑既有各自独立的特质内容，又是一个密不可分的整体，不论土地和建筑物是以独立的形式存在或以结合的形式存在，都属于房地产，是房地产的一个部分。 房地产业：是从事土地和房屋开发经营的行业，属于第三产业。 二、我国房地产的发展历程 我国房地产业在计划经济时代曾经一度销声匿迹，被福利化的单位住房供应制度所取代。自从20世纪80年代房地产业重新兴起，90年代进入快速发展时期以来，我国住房分配和供应体制都发生了根本性的变化，全国房地产开发投资也得到了迅猛的发展。据统计，自从1992年以来，我国房地产开发投资累计已超过五万亿元，年均增长20%以上；城镇人均居住面积由1992年以前的8平方米，提高到了现在的20平方米。 八十年代以前，没有人公开地把房地产看成商品，更不会把它作为商品来买卖。它自然就不会形成产业。党的十一届三中全会以来，在经济体制改革的带动下，房地产业，这一亿万价值的巨大商品开始起动，开始流通。 1998年-2007年中国商品房销售面积和销售额平均每年增长24.3%，销售额年均增长33.2%，但在2008年，中国房地产市场全面萎缩，房地产交易量和房价齐跌。2008年全年总计商品房销售面积下跌19.7%，销售额下跌20.1%，十年来首次出现年度房价下跌。但2009年后，房地产市场开始反弹，量价齐升，房地产业反弹，泡沫再度出现。部分城市的房价增长过快，大型城市的销售价格，租金以及房价收入比出现不平衡，开发商高价抢购土地，购地价格已严重偏离合理水平，呈现泡沫化。目前房地产市场的泡沫主要是大城市的局部性泡沫，但是今后可能向二级城市扩散。如果泡沫破裂，有可能引发金融危机。短期内随着房地产的活跃，房价较低的中小型城市将面临上涨压力，但是长期来看中国房价仍面临下调压力。 三、我国房价走势 这是我们找到的我国2013年6月~2014年6月的一手房指数环比数据以及走势图：

房价的影响因素分析报告及预测模型

房价的影响因素分析及预测模型 ——基于北京市相关数据的实证研究 摘要 房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见： 问题一，建立影响房价的指标体系，利用SPSS16.0软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：居民家庭人均收入，房地产开发投资额,北京市生产总值，经济适用房销售价格，人均住宅建筑面积，新增保障性住房面积。 问题二，建立逐步回归模型，根据SPSS16.0软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。建立多元回归分析模型，由SPSS16.0软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为： 。 问题三，建立曲线估计模型，通过SPSS16.0软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为5.14%，说明预测效果良好。利用MATLAB7.0软件运行得到各指标及房价在

2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。 问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。 最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。 关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合 一、问题重述 1.1问题的背景及条件 俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。同时，随着改革开放以来我国经济的高速发展，人民生活质量得到了极大提高，对住房质量、住房环境、小区配套服务等的要求也随之不断提高。近十年来我国一些城镇的商品房价格上涨过快，过高的房价使城镇却中低收入者无力购买住房,为了社会持续稳定的发展,政府一直出台各种文件，从宏观层面对房地产市场进行调控。但由于各部门配合不协调，加上恶意炒房的炒家操作，房地产的价格在过去的几年时间里快速地上涨，房价成了各种社会矛盾的焦点。 近几年来，保障房建设正在加速推进,中共中央政治局常委、国务院副总理李克强在全国保障性安居工程工作会上强调，要认真贯彻落实党中央、国务院的决策部署，大规模实施保障性安居工程，加大投入，完善机制，公平分配，保质保

房地产价格走势分析

房地产价格走势分析 篇一：房地产价格走势分析 房地产价格走势分析 最近，参加了几次关于房地产方面的座谈会，包括政府、开发商和金融机构人员都有参与。很久没更新了，考虑到有不少朋友关心这个话题，故把一次口头发言的内容整理一下，讨论的题目是“中国房地产价格的走势”，没有什么新观点，大家参考参考吧。 首先，看房地产问题，不能只看数据，只看政策，必须了解政策出台的背景和趋势，国内为什么很多专家成为“砖家”甚至“叫兽”？除了立场问题，可能更多的是视角问题，分析经济金融问题，不能局限于金融经济领域，要有全球和全国性的视野，否则很难看清大势，只能是被各种互相矛盾的信息所迷惑。具体到房价问题，同样需要从国际局势、国内局势和行业特征三个方面来分析。 从国际局势看，世界主要经济体日子都不好过，经济“坏”，社会“乱”，上街的、烧车的、杀人的都来了。有人认为这是刺激政策退出后对正常增长的回归，有人认为是面临更深的危机，这个不讨论。但可以肯定的是，随着美国财政危机、欧洲债务危机的进一步暴露，政治层面不说，但说明其增长模式，包括中国以牺牲环境、高投入的增长模式都难以为继，而这种模式的调整需要相当长的时间，并最终导致世界格局的大变，这是历史性的变化。我们“有幸”生活在一个大变革的时代。 黑道老大——美国霸权的核心是美元的霸权，目前世界各国激烈搏弈的背后都有这方面的因素，而美欧资本要转移危机，必须通过金融手段来洗劫全球特别是新兴经济体，大家最熟悉的是所谓热钱问题，那么热钱主要去向是哪里？就是楼市、股市，有个数据，去年进入中国楼市的热前约在600亿美元。长话短说，那么为了让热钱凉下来，决策层不可能让中国的楼市有什么好的机会，房地产行业再也不可能过“热”，也就是说价格上升空间没有理由乐观。 从国内层面看。首先，高房价、高物价引发的民众不满，拆迁引发的群体事件等等，不仅仅是民生问题，而是影响到了社会稳定，是涉及到政权合法性的政治问题，CPI居高不下，房价不能再加一把火了！其次，中国物价难控的核心是货币太多了，存量全球第一，即使现在所谓货币政策从紧，但2009、2010包括今年的社会融资总量差别不大，都接近20万亿，解决这个问题的办法在哪里？埋钱！以前是股市、住宅，现在是商用房了。所以，房地产价格是要严控的，商用房可以继续疯狂一下，不过价格太高特别是租金，也是会影响实体经济尤其是服务业发展的。 从行业上看。房地产行业已经不再定位为主导行业了，虽然这个行业链条长，带动作用大，但是都是些高能耗、高污染、低端的产业，影响经济结构调整战略、制约消费，并对实体经济产生了明显的“挤出效应”，即使今年上半年，房地产投资仍然增长了35%，岂能持续？何况大规模保障房建设也能起到替代作用，所以房地产行业从政策层面上的好日子已经一去不复返了。 综合以上分析，中国房地产行业黄金期已过，价格上涨空间很小。但是，另一方面，在中国城市化进程远未完成，土地财政依旧的大背景下，房地产价格不可能大幅下降乃至崩溃，小康同学说过，中国银行业可以承受50%的房价下降，这乐观了，因为银行业除了直接的房

2020年中国房价分析

2020年中国房价分析 一.深证房价为何会大幅上涨 炒房客的理由很简单，经济越差，房价越要涨。不涨房价，怎么拉动房地产？不拉动房地产，怎么刺激经济？现在经济那么差，要保GDP，不拉房价是不可能的。这就是本轮炒房的底层逻辑。这个逻辑在过去20年都是对的，但这一次却是错的。 银行把国家发放的中小微企业专项补贴贷款拿去炒房，是不得已而为之。理由很简单，这笔钱就算再低息，甚至国家贴息贴到零，那也是要还的，本金是一分钱不能少的。这年头谁都可以注册公司，找个注册公司一手包办，花费才一千多块，如果你能再多花点钱，还能有专业公司帮你包装，业务流水啥的全都有，和正经公司毫无区别。事成之后如何把钱从公账里转出来，别人也有全套方案。所以就凭一张破营业执照，你就想空口白牙的从银行贷走几十万几百万？别逗了，万一你不还钱，签字的放贷员是要负责任的。我才不信你的流水，也没兴趣听你吹业务，不想知道你是不是下一个马云，更不相信你所谓的个人还款承诺。想贷款可以，拿抵押物来，我只认抵押物，哪怕你不还款，我拍卖抵押物好歹还能拿回一点钱。深圳有很多公司，但有抵押物的还真没几个，大家连办公室都是租的，有些公司恨不能连电脑和桌椅都租，哪来的抵押物。公司没抵押物，但老板您有房子啊，您拿房子来抵押就可以了，这样我就放心了。银行是放心了，但老板不放心啊。我开个公司，贷款给员工发工资，却要把个人的房产都压上去，万一经济不行，那不仅公司破产，一家老小都要流离失所。这事我不干，银行你爱找谁找谁去。款放不出去，银行也急了，上面有任务必须完成啊。于是放贷员就找老板们商量，这样，你以你公司的名义，用你个人的房产做抵押把钱贷出来，至于这些钱你拿去干嘛，我们不管，走个形式就行了。老板您想想，这可是国家贴息的贷款啊，超低息甚至免息，不要白不要啊，你去买房贷款还得5%呢。老板一想，是哦，这么便宜的贷款不要白不要，贷了！至于贷出来干嘛，当然是买房了。中国的房地产市场早就沸腾了，很多人不是不想买，是买不起。有多少钱，就买多少房，根本不管什么房租比，也不管什么价值中枢。狂热的人类曾经愿意花1万金币去买一颗破郁金香，何况房子。现在房价上不去，只不过是因为大家手里没钱了而已，国家管控了贷款的流向。如今贷款被开了一个口子，深圳房价当然要涨。而且买了房，老板们就有更多的房产可以抵押了，可以拿到更多的贷款。生生不息，源源不断，只需要换几个人的名义就行了。这可是贴息贷款，利息低到让人发指，近乎于不要利息。从某种意义上，有些炒房客甚至会认为这种贴息贷款的出现，是国家要拉房地产的一个标志。再加上经济越差的时候国家一般都会拉房价刺激经济的历史规律，炒房客们立刻就兴奋了。拿1亿的房子，炒房客利用这种规则，给他长一点的时间多走几遍流程，完全可以凭空再买10亿甚至更多的房产。撑死胆大的，饿死胆小的，过去20年里胆大的都发财了。如果不是国家紧急下令禁止，深圳的房价，翻倍都不夸张，那些炒房客真的做得到这种奇迹。深圳的房价起来之后，其他城市的房价也跟着蠢蠢欲动，因为企业贷是全国性的，很多地方的炒房客只不过来没来得及发现这个漏洞而已。但其实，深圳的企业贷失控，这是一个工作小失误而已，并不代表国家要放松对房价的管控。 二.过去国家为何扶持房地产行业 国家拉房地产的最大原因，是因为中国人太爱储蓄了，太多的钱放在银行里沉睡。这些钱拿出来建设国家，你好我好大家好，所有人的收入都在上涨。但百

2020年房价走势研究分析

2020年房价走势研究分析 1、经济发展的关键核心要素，是资本+科技，而这两个因素其实对应同一个东西——劳动剩余。 用微观层面举例子，如果一个工厂，把劳动产出全部都分掉，是没法发展的，工厂需要有研发人员来提升效率，工厂需要购入新的设备来提升产能。所以，本质上相当于工人把自己的劳动剩余的一部分让渡出来，用于供养可能暂时没有产出的研发人员；同样的道理，购买新设备的资本也是来源于工人的一部分劳动剩余。 记住这个结论，经济要发展，当前劳动者就必须要让渡一部分劳动剩余。 劳动剩余越多，则对发展越有利，劳动剩余越少，则对发展越不利。 2、经济发展的成果，并不是每个人都能享受到，而且，经济发展的成果，每个人享受到的程度并不相同，于是问题来了，有的人不愿意让渡劳动剩余咋办？动用国家力量强行获取？恭喜你，每个统治者都想过这种方法。强取当然可以拿到任何你想要的的

比例，但又一个问题来，劳动者的能动性下降了咋办？ 最极端的情况，你要是想100%都要拿走，那我干脆就不干了，你毛都拿不到。如何在基本保持劳动者能动性的情况下，尽可能多的积累劳动剩余，是一个大课题。 3、建国后，新中国一穷二白，纯农业国家，如何完成积累，如何发展工业？ 大道理谁都懂，但真到了要每个人交出劳动剩余的时候，谈何容易。如果直接价税，则会打击生产积极性，并且当时全国绝大多数人口是农民，农业税征收自古都是不容易的事情。 于是，重点方向放到了如何提高企业利润上面来，企业有利润才能完成积累，才能再投资，才能不断发展壮大。如何提高利润呢？ 1）提高收入； 2）降低成本。 如何提高收入？ 国家直接赋予企业垄断地位，而为了确保企业有了利润之后能够继续再投资而不是挥霍掉，并且防止投资的方向不是国家想要的，于是国家全面接管各大企业。这就是垄断国企的来源。

浅谈中国房价问题

浅谈中国房价问题 如今我们购买的房屋是商品房，言之商品房，首先得承认它首先是个商品，对于一个商品的定价，首先我们要考虑到其成本价，对于房屋来说，就是它的建筑成本以及土地成本，这是决定房价的基础。其次是开发商的利益和政府的规费，这些费用都是比较有弹性的，开发商和政府都会从自身利益出发定义其中价格。还有市场供求关系、老百姓的收入水平高低、市场的竞争。从长期来看，这些规律的调节必然使房价趋向于均衡价格，大体符合价值。 但是如今房价出现了过高的情况，随着国家经济发展不错，加入了WTO，申奥成功，世博会的开办和上海近几年来的发展趋势良好，大量外来人员的涌入，对于住房的需求增加，人们觉得房价上涨是迟早问题，有钱的个人也出现了想买房增值的做法，加上开发商、地方政府、地方媒体、金融机构等形成利益集团进行各种宣传鼓吹，都会导致房价的上涨。 房价永远是牵动着吗，老百姓与媒体神经的话题。俗话说，衣食住行是老百姓的几样大事，其中之一“住”指的就是人们的住房问题。对于咱中国人来说，有一个属于自己的“窝”更加意义非凡，房子对于中国的老百姓来说已经不止是房子这么简单，更是一种心理意义上的港湾。可是近年来房价不断上涨，并且这个问题并没有得到有效的解决，过高的房价给广大购房居民带来很大的生活压力。以下仅是我个人对于这个问题的一些看法和观点。 一、决定商品房价格的因素 房地产行业是一个比较复杂的行业，涉及的相关行业很多，对经济的带动作用很强。一般来说房价要与本国的经济发展水平、居民收入水平相适应，超前或落后都不是好现象，都会对国家的经济和社会稳定造成一定的影响，所以对房价的合理性行进分析，采取有效的措施控制房价是非常必要的。 分析房价问题，首先不能脱离我国的市场经济体制，总所周知，我国现实行的市社会主义市场经济体制。也就是说价格是由市场形成、市场机制调节的。虽然房地产商可以对房价进行自主定位，但是还是得服从市场，不能任意决定房价的涨幅跌落。因为政府会通过宏观调控来影响房价，主要是通过财政政策、货币政策、产业政策等间接手段影响房价，也不能直接决定房价。 如今我们购买的房屋是商品房，言之商品房，首先得承认它首先是个商品，对于一个商品的定价，首先我们要考虑到其成本价啊，对于房屋来说，就是它的建筑成本以及土地成本，就是买一块地皮的价钱和从这块地上将房子盖起来的费用，其中也包含人工和材料的费用。这是决定房价的基础。其次是开发商的利益和政府的规费，这些费用都是比较有弹性的，开发商和政府都会从自身利益出发定义其中价格。举个例子，如果开发商向银行贷款将建筑工程继续下去，那么，他就要相应地付给银行一定的利息，开发商在对房子定价上也会考虑到这一点，所以房价又会被无形中提高了。 除了以上这些对于房价起到直接影响的因素之外，还有几个因素也会间接影响到房价。首先是市场供求关系，学过一点经济学的都知道，一样商品出现供大于求时，价格会相应下降，当供不应求时，价格必然会上涨，并且房价始终围绕房屋价值上下波动。其次，老百姓的收入水平高低也会影响到市场需求，既而影响到房价。再次就是市场的竞争。房产开发商之间的互相竞争也会对房价产生影响，当竞争激烈时，就会抑制房价。同样如果购房者之间进行竞争时，就会抬高房价。

中国房价上涨分析资料

中国房价上涨分析

用经济学原理分析中国房价上涨现象 在所有有关民生类的问题中，居高不下的房价一直是近年来人们热切关注的话题，虽然，近期我国的房价在限购限贷、房产税等政策的影响下有所回落，但对房价的调控不容放松警惕。影响我国房价上涨的因素是多方面的。从需求层面看，城镇化、居民收入和婚龄人口是长期影响因素；从供给层面看，土地供应是长期影响因素；货币供应量对房地产市场的短期需求和短期供给均形成重要影响。要彻底整治房地产市场，宏观调控必须从需求和供给两方面持续发力，引导房价“回落”到合理区间。事实上，由城镇化、居民收入提高和婚龄人口增加所引致的住宅需求是自然的、健康的，宏观调控的治理重点是货币超发所带来的虚假需求、投机需求和房产商捂盘行为。下面本文将从以下几个方面探析中国房价上涨的原因。 一、需求拉高价格 人口的高速增长、资本和劳动力向中心城市流动。人口的阶段性快速增长，居民收入的阶段性积累，使住房需求集中释放，导致房价持续上涨。基于我国“人多地少，人多房少的”基本国情，从而在客观上导致了我国整体房价的不断上涨。资本和劳动力向中心城市流动，是导致这些城市房价上涨的重要原因。中国的人口数量与结构决定着住房高增长的需求。中国人口数量的增长让中国不得不进行大规模的住房生产。中国的人口结构也决定着家庭分裂的速度。中国的家庭人口平均数已从1990年的3.96人/户下降到了2008年的2.96人/户，并在不断的下降中。正是因为70年代之后的高生育率决定的，80—90后的家庭分裂速度在不断加速，这种加速会延续大约至少十年。中国的城市家庭新增户数从2000年的约700多万户上升到2008年的约1100多万户。而每年市场化竣工的住房大约只有500多万套，仅能满足不到一半新增家庭的需求。 二、供给抬高价格

中国未来房价趋势分析报告

中国未来房价趋势分析报告 专业：环境工程 学生姓名：李林宽 学号：061400115 完成时间：2015年6月14日

中国未来房价趋势分析 当今社会，随着社会的发展，房价问题已成了一个普遍的问题，而房地产市场的供给和需求的高度层次性和差别性由于人口、环境、文化、教育、经济等因素的影响，房地产市场在各个区域间的需求情况各不相同，从而造就了房价问题。 中国的房价，自1998年房地产市场化改革后，一路上涨。特别是2005年后，房价更是猛涨，因此造成了如今的“买房困难”、“房奴”等一系列问题。而要在目前的社会趋势上来对未来房价趋势做出分析首先就得了解我国高房价 的秘密。 中国房价如今一直居高不下，让人闻房散胆。首先，决定房价高低的是人口经济聚集结构。说到房价，多数专家和评论员都忽略一个决定房价高低的最基本因素，那就是人口经济聚集结构问题。有人说中国人口多，耕地少，所以房价高。其实这是非常错误的。如果13亿中国人都居住在农村，或者说哪怕是有26亿中国人但都居住在农村，无论如何房价也高不起来。相反，哪怕中国只有一亿人，若80%以上都聚集在北京上海两大城市，那中国房价一定很高。俄罗斯人口稀少，人均耕地很多，且人口数量从1992年就一直在减少，那莫斯科为什么房价也高呢？一个最基本原因就是俄罗斯人口尤其是富人一直在向莫斯科等大城市 聚集。中国人均耕地面积1.4亩，农业出口大国荷兰人均耕地面积仅为0.84亩，那荷兰为什么不疯狂的高房价呢？原因就在于荷兰等欧美国家中小城市和小城 镇发展的很好，人口没有过于向少数大城市拥挤。在一个区域内，如果用于居住的房子相对较少而用于工商业的地产很多，那必然有许多工作人口去竞争少量住房导致此处房价较高且居住空间狭小；相反，如果在一个区域内，用于居住的房子相对过剩，那房价就不会一直很高。所以，我认为人口经济的聚集结构是决定房价高低的基础性因素。 其次，中国高房价的另一个因素就是贫富差距过大、低工资和低社会保障。由于贫富差距过大，富人集中了过多财富，他们就有钱买贵房子，况且他们可以不在乎房价，所以只有他们才可以把房价拉的那么高。另外，由于贫富差距过大和低工资，占人口绝大多数的普通民众购买力就低，加之社会保障不足，他们更不敢消费，由此导致中国内需不足、产能过剩和产业利润低（除房地产外），继