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1998至2008房屋租赁价格指数

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1998年-2008年房地产业的发展史(doc17页)

1998年-2008年房地产业的发展史(doc17页)

1998年——2008年房产发展史第一部分宏观调控政策的根源与目的第二部分历年来宏观调控政策思路2.1 宏观调控溯源2.2 2003年——确立房地产业为“支柱产业”2.3 2004年——旨在“规范”房地产市场2.4 2005年——调控在摸索中前进2.5 2006年——方向偏颇，“一边调控一边涨”2.6 2007年——转变思路调整方向2.7 2008年——调控力度继续加强第三部分回顾与展望第四部分房地产重大政策解读4.1 2003年中国人民银行文件4.2 2003年国务院文件4.3 2004年国土资源部、监察部联合文件4.4 2004年央行宣布上调存贷款利率4.5 2005年央行取消住房贷款优惠利率4.6 2005年房地产税改革4.7 2005年国务院出台八点意见4.8 2005年七部委文件4.9 2005年银监会文件4.10 2005年国税总局通知4.11 2006年央行上调贷款利率4.12 2006年国六条出台4.13 2006年国务院政策4.14 2006年国税总局政策4.15 2006年建设部联合发改委、国家工商行政管理总局下发通知4.16 2006年建设部文件4.17 2006年国税总局通知4.18 2006年国土资源局政策正式施行4.19 2006年央行调整基准利率4.20 2006年建设部文件4.21 2006年房地产市场整顿4.22 2007年建设部、央行联合文件4.23 2007年通过《物权法》4.24 2007年央行首度次加息4.25 2007年央行再次加息4.26 2007年央行第三次加息4.27 2007年国发〔2007〕24号4.28 2007年央行第四次加息4.29 2007年央行年内第五次加息4.30 2007年央行出台新政4.31 2007年央行年内第九次上调存款准备金率4.32 2007年国土资源部、财政部、中国人民银行联合文件4.33 2008年国务院办公厅通知第一部分、宏观调控政策的根源与目的国家进行宏观调控的根本目的是使国民经济总量平衡，经济稳定增长。

北京房地产价格指数(1998-2008年)

北京房地产价格指数(1998-2008年)

100.2 100.2 100.1 100.3 100.3 100.1 98.7 98.3 99.8 99.7 91.9 100.6 99.2 98.5 100.4 87.3 95.8 100.0 91.9
100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 99.5 98.7 98.8 99.9 98.7 97.3 97.2 100.4 166.6 199.4 97.0 96.0
300.0 280.0 260.0
260.0
2000 2001 2002 2003 2004
100.2 100.2 100.2 100.8 103.3
99.6 100.9 101.2 101.5 105.3 112.5 122.4 136.4 149.3
164.1 205.9 221.6 240.4 248.6 254.6 262.0 269.0 273.9
180.0 160.0 140.0 120.0 100.0 240.0 220.0 200.0
2005 107.2 2006 112.8 2007 123.4 2008 137.7 资料来源：北京市统计年鉴整理得出 *以1998年价格作为100
260.0 240.0 220.0 200.0 180.0 160.0 140.0 120.0 100.0 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
102.5 102.2 104.8 103.5 101.3 103.7 103.9 104.3 100.0 105.2 101.7 101.2 103.3 103.4 106.4 93.8 100.8 102.6
103.8 103.7 105.0 104.4 103.2 106.9 106.6 107.1 100.0 108.2 106.3 102.4 109.4 102.4 103.1 97.8 102.7 100.0 105.5 100.5 100.6 100.1 100.0

我国房价波动原因及趋势分析

我国房价波动原因及趋势分析

我国房价波动原因及趋势分析一、我国城市房价近年出现了非正常性波动自1998—2007年来房价出现了大幅度的上涨，上涨的势头一直在持续，尽管在国家紧缩“银根”和“地根”等多种宏观调控措施的作用下，房价有所调整，但整体房价仍然是涨声依旧，表现得扑朔迷离，通过分析和对比发现我国房价有以下特点:（一）我国房价上涨幅度较大，上涨速度较快根据分析的需要对近年来的房价数据进行了搜集，得到统计图图1-12000-2007年全国房价水平及涨幅①从统计图可以看出，从2000年到2007年，我国房价持续上涨，根据中宏数据库的数据显示，2003年至2007年我国房屋平均销售价格涨幅分别为4.8%、17.8%、14%、6.3%和12.6%，房价波动幅度较大。

尤其是2004年、2005年和2007年的涨幅还超过了两位数，全国房价也从2000年不到1000元/平方米的价格上涨到如今的4000元/平方米左右。

①图中数据来源于中宏数据库总体来说，近年来房价出现了较大的波动，房价波动不正常，这种不正常具体表现在以下方面：1.房价涨幅与GDP涨幅不协调当房价的上涨幅度远高于GDP的增长幅度，房价明显高于其内在价值时，表明房价与国民经济发展水平不相协调，房地产出现价格泡沫并诱发房地产业呈现过热状况。

从搜集到的国外房价与GDP的关系图可以看出在西方发达国家GDP 的增长都高于房价的增长，有的年份增长图1-22000-2007年美国GDP和房价指数变化①图1-32000-2007年英国GDP和房价指数变化②①来源于佐思网房地产业研究报告②来源于佐思网房地产业研究报告相当，很少出现房价涨幅高于GDP增长的情况，并且，房价的上涨幅度与GDP 的增长的呈现出较高的相关性。

而从我国来看，我国的房价增长的速度一般都高与GDP的增长（如图1-4所示），这与国外相反。

另外，我国的房价增长速度波动较大，特别是近年来，从上图可以看出，2004年出现了大幅的上涨，2005、2006年出现下跌，2008年还有超过GDP增长的势头。

我国房价的短期动态与长期均衡

我国房价的短期动态与长期均衡

Φ -1.208 -1.203 -1.176 -0.854 -0.723 -0.566 -0.341
standard errors 0.376 0.299 0.293 0.282 0.194 0.184 0.133
注：由于篇幅所限，表 2 中只列出 Φ>0、Φ<-1 和其它 4 个城市的 Φ 值及其标准误差。
收入数据取自 70 个大中城市的统计年鉴和国民经济和社会发展 年调整幅度为 67%。另外,Hausman test 值为 3.62,其 P-value 值
统计公报，或所属各省的统计年鉴和年鉴，同时查阅了当地新闻 为 0.06,这一结果确保了在本文中使用 PMG 估计法的合理性。从
报道。
各城市来看④，误差纠正系数不全部为负，范围为-1.269~0.121。70
全国商品房住宅价格从 1998 年的 1854 元/平方米①升至 2010 年 8 月的 4711 元/平方米②。房价持续 13 年的增长势头还 会延续吗？房价该跌？不该跌？温家宝总理在 2010 年夏季达沃斯 论坛开幕致辞中指出：稳定房价是政府的重要职责。当前中国的 房价稳定吗？房价偏离其基础价值吗？“2009 年年末，全国中外资 金融机构人民币个人住房贷款余额达 4.4 万亿元，同比增长 47.9%。个人住房贷款在各项贷款中的占比为 11.0%。（中国人民 银行货币政策分析小组，2010）。”Koetter and Poghosyan (2010) 认为，房价偏离其基本价值会冲击银行业的稳定。房价持续的上 涨提高了抵押品的价值，从而降低了银行风险；但，房价急剧上涨 后随后可能出现的大幅价格下跌，增加了借款人的到期不能偿付 债务的可能性，又加大了银行的风险。决策者不能因为降房价会 使银行陷入困境，引发中国式的次贷危机，就怕降房价，让它一直 涨上去。银行也不能因为房地产价格不跌，就始终会将房地产信 贷作为一项优质信贷业务来大力发展。本文使用我国 70 个大中 城市 1998 年至 2008 年的年度 面 板 数 据 ， 运 用 混 合 组 均 值 ( Pooled Mean Group,下称 PMG)估计法，分析房价的决定因素，试 图回答我国房价是否偏离其基础价值这一问题，以利于决策。

ARIMA模型在房屋销售价格指数预测中的应用及SAS实现

ARIMA模型在房屋销售价格指数预测中的应用及SAS实现
ˆa2 为残差方差的 其中 r = p + q 为模型的参数个数，σ 极大似然估计, L 是模型的极大似然值. BIC 准则也称为 chwarz 信息准则(SIC), 其定义 如下: BIC( p, q) = −2ln[ L] + ln( N ) r ≈ ˆa2 ) + ln( N ) r + 常数. N ln(σ
收稿日期： 2010-04-27 作者简介：孙淑珍 (1960-), 女 , 教授 , 研究方向为概率论与数理统计 .
2
湖 南 文 理 学 院 学 报（自 然 科 学 版）
2010 年
ARIMA(p, d, q)模型[3]：
⎧Φ ( B )∇d xt = Θ ( B ) εt , ⎪ 2 ⎨ E ( εt ) = 0, Var ( εt ) = σ t , E ( εs εt ) = 0, s ≠ t , ⎪ Ex ε = 0, ∀s < t. ⎩ s t
ˆa2 会下降，当达到 纵坐标画出残差方差图. 开始时 σ ˆa2 停止下降转为平缓甚 阶数的真值后会逐渐平稳. σ
或者:
ˆa2 ] + r ln( N ) / N . BIC( p, q) = ln[σ
选取不同的 p, q 及模型参数， 对 {εt } 进行拟合， 并计算该模型的 AIC 和 BIC 值， 然后改变模型阶数 和参数， 使 AIC 和 BIC 达到极小值的模型为最佳模 型. 1.2.3 模型参数估计 a. AR(p)模型的最小二乘估计. 这里假设 d1 , d 2 , , d p 为自回归系数 φ1 , φ2 , , φp 的估计，则有残差 ε j 的估计为:
运用统计分析软件(SAS)对房屋销售价格指数历史 数据的内部挖掘和分析，得出了精确的预测模型 . 同时预测了 2009 年 1 季度到 4 季度的房屋销售价格 指数.

2000～2008年上海市房地产价格指数

2000～2008年上海市房地产价格指数

2000～2008年上海市房地产价格指数（以上年价格为100）本条内容在以下年鉴中被提到新闻发布：中国年鉴网发布日期：2009年8月23日浏览量：1552000～2008年上海市房地产价格指数（以上年价格为100）资料来源：《上海统计年鉴2009》类别2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008房屋销售价格指数 98.6 104.4 107.3 120.1 115.9 109.7 98.7 103.4 105.9 新建房 98.5 101.8 108.2 120.5 115.8 109.2 97.0 103.1 105.3 住宅 98.5 102.1 108.7 121.4 115.8 109.2 96.8 103.4 105.7 非住宅 98.2 98.3 103.8 111.7 116.1 108.5 98.6 102.1 103.9 二手房 99.1 110.8 105.7 121.6 117.5 110.6 101.8 103.8 106.8 房屋租赁价格指数 95.8 104.9 99.0 102.1 105.5 103.6 104.0 105.1 104.6 住宅 104.1 107.4 100.0 101.2 101.3 103.3 102.3 106.5 104.2 办公楼 87.6 98.6 99.3 105.2 106.9 106.4 103.8 104.5 105.6 商业营业用房 103.6 107.2 97.0 98.9 107.3 101.0 106.1 105.8 104.9 其他 92.3 118.8 102.0 103.6 105.0 101.4 101.1 101.5 100.0 土地交易价格指数 91.9 97.2 106.3 115.1 120.3 106.9 101.2 107.8 107.9 # 居住用地 86.3 92.2 111.0 122.2 129.4 105.4 99.5 104.4 106.9 工业用地 93.3 91.6 90.3 101.5 101.4 103.7 102.9 113.8 107.3 注：本表数据由国家统计局上海调查总队提供。

中国近几年房地产价格变动分析


图4各年全国商品房供需状况比较
（2）房地产需求分析
从长期看，中国房地产的需求很大程度上由中国城镇化得进程决定的。近年中国房地产市场火爆与中国城镇化水平的不断提高密不可分。根据中国国家统计局的数据表1，列示了1990—2006年中国城镇化水平变化程度的变化率高达17.49%，根据世界银行的统计，这一数字也高达13.9%，远高于世界平均水平6.16%。城市化水平的不断提高，使得房地产市场的需求量保持了旺盛状态。但从2006年数据来看，中国城镇化水平仍然高于实际平均水平，预计未来5-10年中国的城镇化率仍将不断提高，这从根本上决定了未来中国房地产市场的需求仍将保持旺盛的状态。
图7.房屋租赁价格指数与销售价格指数比较（数据来源：中经网产业数据库）
4.5通货膨胀
通货膨胀率对房价有一定的影响，在通货膨胀率较高的年份，货币贬值快，通常会鼓励人们把资金投资于不动产，从而拉动房地产需求，这对房价有一定的推动作用。从图8我们不难发现2007年我国通货膨胀指数达到了1997年以后的历史最高水平，这在很大程度上鼓励中国老百姓更多地投资房地产。因此，从这个因素来看，中国在未来几年的房价仍然会高速增长。另一方面，通货膨胀必然促进生活用品支出增加，从相反方面，高通货膨胀率会降低居民购买力，从而降低房地产购买价格。综合考虑，通货膨胀对中国房价走势的影响有限。
图8.往年通货膨胀率与销售价格增长率%(数据来源：搜数网)
4.6房地产企业景气程度和企业家信心
房价会不会涨、值不值得投资很大程度上取决于人们心里预期，而判断人们的预期往往凭借两个指标，即房地产企业景气指数和房地产企业家信心指数。我国编制的企业景气指数在0—200点的范围内上下波动，指数大于100表示经济处于上升、繁荣的景气状态。反之，经济处于衰退、萧条的不景气状态。企业家指数是根据企业家对企业外部市场经济环境与宏观经济环境的感受与信心。这两个指标实际上反映整个社会对房地产行业的发展前景的预期。同图9历年个季度房地产企业景气指数和房地产企业家信心指数。在2004年达到最高，也就是房价增长最快的一年。进入2008年以来，房地产企业景气指数与房地产企业家信心指数锐降。从这一指标来看，有些房地产企业很可能会迫于经营压力而降低房价。这种心理层面的变化往往给国家经济带来严重的经济后果。一旦人们预期发生变化，常常会如“羊群效应”所描述的那样采取几乎一致的行动，投机者疯狂抛售楼盘，购房者“持观望态度”，这对房地产业形成致命打击。

中国历年居民消费价格指数(CPI)

全国同比增减1996年1月109-12.171996年2月109.3-10.71996年3月109.8-9.481996年4月109.7-9.111996年5月108.9-9.481996年6月108.6-8.121996年7月108.3-7.21996年8月108.1-5.591996年9月107.4-5.121996年10月107-4.551996年11月106.9-3.871996年12月107-2.821997年1月105.9-2.841997年2月105.6-3.391997年3月104-5.281997年4月103.2-5.931997年5月102.8-5.61997年6月102.8-5.341997年7月102.7-5.171997年8月101.9-5.741997年9月101.8-5.211997年10月101.5-5.141997年11月101.1-5.431997年12月100.4-6.171998年1月100.3-5.291998年2月99.9-5.41998年3月100.7-3.171998年4月99.7-3.391998年5月99-3.71998年6月98.7-3.991998年7月98.6-3.991998年8月98.6-3.241998年9月98.5-3.241998年10月98.9-2.561998年11月98.8-2.271998年12月99-1.391999年1月98.8-1.51999年2月98.7-1.21999年3月98.2-2.481999年4月97.8-1.911999年5月97.8-1.211999年6月97.9-0.811999年7月98.601999年8月98.70.1数据日期↓去年同月=100点1999年12月990 2000年1月99.8 1.01 2000年2月100.7 2.03 2000年3月99.8 1.63 2000年4月99.7 1.94 2000年5月100.1 2.35 2000年6月100.5 2.66 2000年7月100.5 1.93 2000年8月100.3 1.62 2000年9月1000.81 2000年10月1000.6 2000年11月101.3 2.22 2000年12月101.5 2.53 2001年1月101.2 1.4 2001年2月100-0.7 2001年3月100.81 2001年4月101.6 1.91 2001年5月101.7 1.6 2001年6月101.40.9 2001年7月101.51 2001年8月1010.7 2001年9月99.9-0.1 2001年10月100.20.2 2001年11月99.7-1.58 2001年12月99.7-1.77 2002年1月99-2.17 2002年2月1000 2002年3月99.2-1.59 2002年4月98.7-2.85 2002年5月98.9-2.75 2002年6月99.2-2.17 2002年7月99.1-2.36 2002年8月99.3-1.68 2002年9月99.3-0.6 2002年10月99.2-1 2002年11月99.3-0.4 2002年12月99.6-0.1 2003年1月100.4 1.41 2003年2月100.20.2 2003年3月100.9 1.71 2003年4月101 2.33 2003年5月100.7 1.82 2003年6月100.3 1.11 2003年7月100.5 1.412003年11月103 3.73 2003年12月103.2 3.61 2004年1月103.2 2.79 2004年2月102.1 1.9 2004年3月103 2.08 2004年4月103.8 2.77 2004年5月104.4 3.67 2004年6月105 4.69 2004年7月105.3 4.78 2004年8月105.3 4.36 2004年9月105.2 4.06 2004年10月104.3 2.46 2004年11月102.8-0.19 2004年12月102.4-0.78 2005年1月101.9-1.26 2005年2月103.9 1.76 2005年3月102.7-0.29 2005年4月101.8-1.93 2005年5月101.8-2.49 2005年6月101.6-3.24 2005年7月101.8-3.32 2005年8月101.3-3.8 2005年9月100.9-4.09 2005年10月101.2-2.97 2005年11月101.3-1.46 2005年12月101.6-0.78 2006年1月101.90 2006年2月100.9-2.89 2006年3月100.8-1.85 2006年4月101.2-0.59 2006年5月101.4-0.39 2006年6月101.5-0.1 2006年7月101-0.79 2006年9月101.50.59 2006年10月101.40.2 2006年11月101.90.59 2006年12月102.8 1.18 2007年1月102.20.29 2007年2月102.7 1.78 2007年3月103.3 2.48 2007年4月103 1.78 2007年5月103.4 1.97 2007年6月104.4 2.86 2007年7月105.6 4.552007年11月106.9 4.91 2007年12月106.5 3.6 2008年1月107.1 4.79 2008年2月108.7 5.84 2008年3月108.3 4.84 2008年4月108.5 5.34 2008年5月107.7 4.16 2008年6月107.1 2.59 2008年7月106.30.66 2008年8月104.9-1.5 2008年9月104.6-1.51 2008年10月104-2.35 2008年11月102.4-4.21 2008年12月101.2-4.98 2009年1月101-5.7 2009年2月98.4-9.48 2009年3月98.8-8.77 2009年4月98.5-9.22 2009年5月98.6-8.45 2009年6月98.3-8.22 2009年7月98.2-7.62 2009年8月98.8-5.82 2009年9月99.2-5.16 2009年10月99.5-4.33 2009年11月100.6-1.76 2009年12月101.90.69 2010年1月101.50.5 2010年2月102.7 4.37 2010年3月102.4 3.64 2010年4月102.8 4.37 2010年5月103.1 4.56 2010年6月102.9 4.68 2010年7月103.3 5.19 2010年8月103.5 4.76 2010年9月103.6 4.44 2010年10月104.4 4.92 1992年12月108.8 4.11 1992年11月108.2 3.64 1992年10月107.9 2.96 1992年9月107.5 2.87 1992年8月105.80.86 1992年7月105.20.48 1992年6月104.80.38 1992年5月104.7 1.061992年1月105.5 3.23 1991年12月104.50.19 1991年11月104.40.68 1991年10月104.8 1.65 1991年9月104.5 1.55 1991年8月104.9 2.34 1991年7月104.7 3.56 1991年6月104.4 3.26 1991年5月103.60.88 1991年4月101.3-1.84 1991年3月101.6-1.74 1991年2月101-3.26 1991年1月102.2-2.01 1990年12月104.3-1990年11月103.7-1990年10月103.1-1990年9月102.9-1990年8月102.5-1990年7月101.1-1990年6月101.1-1990年5月102.7-1990年4月103.2-1990年3月103.4-1990年2月104.4-1990年1月104.3-。

房地产价格指数是怎样计算的

ＤＡＴＡ　ＭＡＧＡＺＩＮＥ３７什么是房地产价格指数从定义上来讲，房地产价格指数是反映一定时期房地产价格变动程度和趋势的相对数，它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。

１９９８年，根据国家统计局的统一部署，包括北京、上海在内的３５个城市正式开始按季度编制房地产价格指数。

２００５年７月扩大到７０个调查城市，并按月编制和对外公布价格指数。

房地产价格指数的计算方法根据国家统计局《房地产价格统计调查方案》的要求，房地产价格指数的汇总计算要通过以下４个步骤完成：抽选调查样本房地产价格调查采用重点调查和典型调查相结合的方法。

在选择调查样本时要充分考虑其代表性并兼顾各种房屋类型，如调查的商品房中包括经济适用房、普通住宅、高档住宅（别墅、公寓）、写字楼、商业用房；选择的调查样本要均匀分布于所调查地区的范围内，其营业额应占本地区全部房地产企业营业总额的７０％以上。

目前北京这一比例达到８１％，超过了国家统计局对调查样本数量的要求，保证了调查样本的代表性。

权数（比重）的确定根据国家制度的要求，房地产价格指数的取得是采用固定权数加权平均的计算方法。

权数一般用上一年全市房屋的销售额推算。

如将商品房、二手房的销售额占全市房屋总销售额的比重作为这两类房屋的权数。

（权数每年更新一次。

）采集价格房屋是个体差异性非常大的特殊商品。

一套房子的价值，不仅取决于其直接包含的面积大小、房型结构、建筑材料等内部因素，更在于其所处地段位置、小区环境、配套设施等外部因素。

同样面积和结构的房子，仅仅因为地段的不同，价值也许会相差数倍。

因此，在考察房屋的价格变化时，就要遵循同质可比的原则，所谓同质，就是选择同一区域、同一地段同样建材和结构的房子，剔除品质变化对价格的影响，反映真正的市场需求变化引发价格产生的波动，传达正确的市场信号。

价格指数的计算在取得了全部调查企业的销售价格资料后，首先计算各调查样本的涨幅，即个体指数，再采取由下到上逐级汇总的方法汇总出房屋销售价格总指数。

通货膨胀与房价的关系研究

通货膨胀和房地产价格关系的研究摘要追求物价稳定是一国宏观经济的主要目标之一。

自20世纪80年代以来，世界主要国家和地区的通货膨胀得到有效控制，两位数的通货膨胀很少见，但频繁的资产价格波动，以及其间由于市场崩盘所引发的系统性金融危机和经济衰退，如美国此次由房地产价格下跌引发的次级债危机进而导致全球金融危机和经济危机，使得各国深入研究资产价格波动所传达的信息，并思考应对之道。

自1998年我国住房制度货币化改革以来，在过去的10多年，我国的房地产市场正在经历高速的增长和深远的转变，在银行住房抵押贷款等业务的推动下，我国房地产市场得到迅猛发展，目前房地产业已经成为国民经济的一个重要支柱产业。

然而，房地产价格的不断上涨，带来了经济增长的同时也带来了一系列的问题，如物价上涨。

因此，研究房地产价格波动与通货膨胀之间的影响关系，将有助于深化理论界对金融稳定和物价稳定的认识。

第一章引言1.1研究背景与意义1998年国务院发出《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，我国开始停止住房实物分配，逐步实行住房分配货币化的措施。

从此我国房地产市场迅猛发展，在商业银行开办住房抵押贷款等业务的推动下，步入了新一轮的繁荣期。

房地产开发投资规模的增长速度一直高于固定资产投资的增速，大约以每年平均超过加%的速度增长，同时房地产销售总额也以每年超出27%的速度增长。

部分地区出现房地产投资增幅过高，房地产价格上涨过快，低价住宅供不应求。

据统计资料显示，到2007年，全国商品房销售价格为3864元比1998年全国平均价格2063元上涨了87.3%。

从下图1可以看出，从1998年开始我们房价一直在上涨，特别是进入2003年后全国房价处于飞速上升阶段。

图1:1997年一2007年中国商品房年销售价格走势图进入2008年后在美国次级债危机和全球金融风暴的进一步影响下，以及我国政府为了防范过高的房地产价格对经济的影响，调控房地产市场，使得房地产我国房地产价格波动与通货膨胀相关关系的研究价格有所下降，但是房地产价格仍然是处于高位运行阶段。

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