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房地产价格与房地产泡沫问题-一国别研究与实证研究佑一音日I健全二月了=「.J} R一、房地产泡沫研究的意义房地产泡沫使资产价格发生扭曲、资源配置失衡，从而威胁整体经济的健康发展。
房地产业自身的特性及其与银行的密切关系，又进一步加深了金融系统的脆弱性，更有甚者将极易导致银行资金链条的突然断裂，引发金融系统性危机。
自人类社会步入市场经济以来，就不断遭受泡沫经济的困扰，即便是最近20年，成熟的市场经济体(美国、日本及东南亚各国)也未能摆脱泡沫经济的侵袭。
近年我国房地产业一直保持着持续快速的增长，尤其是2000年以来，房地产开发投资一直保持20%以上的高速增长，2004年2月份房地产投资增速曾高达57. 1%;伴随着房地产投资增速的上升，房地产价格持续上涨，2002年至2005年，我国平均房地产销售价格指数为106. 1，远高于同期居民消费价格指数，且逐季稳步攀升，在2004年甚至高达110多点。
我国房地产业对银行体系的信贷资金具有很强的依赖性。
2001年以来，房地产开发贷款增速一直保25%以上的高位增长，远高于同期金融机构贷款增速:个人住房贷款从无到有，经历了迅速的增长，2005年末余额高达18364. 3亿元，占金融机构贷款余额的比重高达9. 43%。
与此同时，房地产空置率过高是人们共同承认的事实，这给以信贷为支撑的房地产业带来了大量的风险。
房地产金融的不规范行为进一步严重损害了金融业的健康稳健运行。
我国房地产业与金融业的密切关系，以及其对经济运行中的影响，都需要我们对我国房地产市场发展情况以房价的泡沫性作出一个明确的判断，并采取相应对策。
二、本项研究的安排目前，国内有关房地产市场的研究，很多都停留在定性描述分析的阶段，对国外房地产市场泡沫数理定量分析也大都侧重于个别模型的介绍，根据我国房地产市场发展的数据进行的经验和实证研究也相对较少，但是将国外的房地产泡沫理论模型、国际比较和我国房地产市场经验研究相结合的综合研究，目前尚不多见。
中国大城市房价泡沫问题的实证研究中国大城市的房价一直是一个备受关注的问题，这是因为房价过高会导致大量的资金投入，可能会影响到国家的经济发展。
在经过多年的发展之后，中国大城市的房价已经膨胀到了一个非常高的程度。
因此，为了更好地了解中国大城市房价泡沫问题的实证研究，本文将通过对相关数据的分析，从多角度的角度分析中国大城市房价泡沫问题。
首先，从历史角度出发，中国大城市房价的爆发和泡沫呈现一个相对稳定的趋势。
从2010到2017年，北京、上海、广州、深圳等城市的房价都经历了一个不断地上涨的过程。
房价的上涨一直未受到政府的干预，而且无法得到有效的监管。
这种趋势表明，中国大城市房价泡沫问题不仅是一个经济问题，同时也是一个政府的政策问题。
其次，从收入分配的角度出发,中国大城市房价泡沫问题也和收入分配不平等有关。
在中国的许多大城市，房价过高和人口膨胀的匮乏经常导致财富功能不均衡。
由于城市居民无法承受过高的房价，这可能导致他们失去财富的机会。
相反，由于城市不断吸纳农民工作为劳动力，他们无法支付高昂的租金，导致他们在城市生活中面临着很多困难和挑战。
再次,从实施政策的角度出发，中国大城市在解决房价泡沫问题时需要考虑的一些政策问题。
具体来说，当政府实施不同的政策措施以试图控制房价时，这可能会对中国的经济体系产生不同的影响。
例如，房价上涨可能会导致房地产垄断集团获得更多的利润，同时政府也会获得更多的税收。
然而，这样的情况往往会损害居民的经济利益和消费能力，这可能会限制国家的经济增长。
因此，政府必须寻找到最适合的方案，以控制中国大城市的房价泡沫问题。
综上所述，中国大城市的房价泡沫问题是一个复杂的经济和政策问题，需要多角度进行深入研究。
通过从历史角度、收入分配角度和政策实施角度进行研究，我们可以更好地了解中国大城市房价泡沫问题的实证研究。
我们希望政府会采取合适的措施，以控制中国大城市房价泡沫问题，避免对国家的经济和社会发展产生负面影响。
Empirical Study of China＇s Housing Price System
Based on VAR Model
作者： 姚玲珍[1];韩国栋[2]
作者机构： [1]上海财经大学国际文化交流学院,上海200433;[2]上海财经大学公共经济与管理学院,上海200433
出版物刊名： 经济问题
页码： 53-57页
年卷期： 2011年 第5期
主题词： VAR模型;住宅价格体系;脉冲效应函数;方差分解
摘要：采用1998~2009年中国豪华住宅销售价格指数、普通住宅销售价格指数和经济适用房销售价格指数的季度数据作为样本,通过建立VAR模型,利用脉冲响应函数和方差分解进行实证研究。
研究结果表明：豪华住宅售价、普通住宅售价和经济适用房售价三者间具有长期均衡关系,短期内豪华住宅售价波动对其他售价的影响相对较大,而长期内经济适用房售价波动对其他售价的影响相对较大。
在此基础上,提出当前宏观调控的政策建议。
第34卷第1期财经研究Vol134No11 2008年1月Journal of Finance and Economics Jan12008基于状态空间模型的房地产价格泡沫问题研究韩冬梅,刘兰娟,曹坤(上海财经大学信息管理与工程学院,上海200433)摘要:文章首先对房地产价格泡沫进行了理论界定,并对基础价值的特点进行了分析。
随后在检验变量之间协整关系的基础上,建立了商品房供给与需求的状态空间模型,基础价值作为一种状态变量被纳入到模型中,从而对上海市房地产价格泡沫问题进行了实证研究。
研究结果表明上海市房地产价格泡沫已经出现,并且近四年来平均泡沫程度达到22.5%。
关键词:房地产;价格泡沫;状态空间模型中图分类号:F293.3文献标识码:A文章编号:100129952(2008)01O0126O10一、引言自20世纪80年代以来,人们对价格泡沫问题表现出了持续的研究兴趣,这是因为泡沫现象频繁地出现于各种不同经济环境和经济领域,并对当地的经济和所处行业产生了深远的影响。
20世纪90年代东南亚金融危机爆发,其中大多数国家(如日本、韩国、泰国等)都经历了严重的房地产投机泡沫现象,这些泡沫的破灭对经济造成了短期内无法恢复的负面影响。
Dean Baker (2005)指出,房地产作为一种家庭财富比证券财富更具有平均分配的特性,因此房地产价格泡沫的破裂比股市泡沫破裂对经济具有更大的影响。
Leamer(2002)指出购买房屋所支付的价格应该是未来租金贴现值的一种反映,并将房屋的购买价格除以这套房屋在市场中的租用价格,用这一比率来反映购买房屋的报酬和风险;Leamer认为如果价格与收益之间没有联系,就会产生泡沫。
Case和Shiller(2003)则认为家庭收入与房屋价格之间是否具有一种稳定的联系可以用来测度泡沫存在与否,只有当这种联系稳定时,市场基本因素才可以解释房屋的价格。
Margent O Smith,Gary Smith和收稿日期:2007209228基金项目:上海市哲学社科规划课题(2006BJB014)作者简介:韩冬梅(1961-),女,吉林长春人,上海财经大学信息管理与工程学院副教授,博士;刘兰娟(1960-),女,上海人,上海财经大学信息管理与工程学院教授,博士生导师;曹坤(1979-),男,河南南阳人,上海财经大学信息管理与工程学院硕士研究生。
基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究摘要：文章选取我国房地产价格作为研究对象，并根据2008～2018年的季度数据，建立VAR模型分析我国土地价格、货币供应量、人均可支配收入、存款准备金率、贷款基准利率和CPI对我国房价的影响。
格兰杰因果检验表明，房价和土地价格、贷款基准利率存在双向格兰杰因果关系，房价和货币供应量、城镇居民人均可支配收入、存款准备金率和CPI存在单向格兰杰因果关系。
方差分解结果表明，存款准备金率、贷款基准利率、土地价格、货币供应量对房价的影响较大。
关键词：房地产价格;VAR模型;格兰杰因果;检验方差分解一、背景意义自1998年取消住房分配制度以来，中国房地产业进入了一个新的发展时期，房地产业的快速发展推高了房价。
住房价格的快速上涨不仅增加了城镇居民购房成本，而且对社会经济的可持续发展产生负面影响。
高房价已超过许多居民的消费水平，产生“房奴”现象的同时，也存在房地产空置率和房地产投资过快的问题。
房价过快增长不仅是一个经济问题，也是一个影响社会稳定的重要民生问题。
为了遏制住房价格的过度上涨，中央和地方已采取措施，包括限制购买、限制贷款和限制销售，以抑制过高的房价上涨，但效果并不理想。
因此，研究房价问题，分析影响商品房价格的因素，探索调控住房价格的政策措施，具有十分重要的理论和现实意义。
二、文献综述吕寒冰等（2010）和孟庆斌等（2014）通过建立了VAR模型发现，在短期内利率对房价的影响并不显著，长期内呈负向影响，货币供给量短期内对房价有显著的正向影响。
况伟大（2012）建立了局部均衡模型，认为制定房产税会改变房屋供给，导致房价下降，且房产税的影响具有区域差异性。
叶贵等（2016）以重庆市为样本的研究发现，短期内房价是地价的格兰杰原因，而长期房价与地价不构成显著的因果关系。
李永刚（2018）以中国东中西部地区为样本，运用面板数据模型研究了城镇人口、居民收入、人均社会产出等9 个经济变量分别对商品房价格的差异性影响，研究发现土地出让金会推高全部地区商品房价格，其他因素对东中西部地区有不同的影响。
中国城市地产市场泡沫的实证研究随着中国城市化的发展，城市地产市场成为了社会经济中最为重要的领域之一。
然而，近年来中国城市地产市场存在着明显的泡沫化趋势。
这种趋势不仅会带来经济风险，也会对社会稳定产生威胁。
因此，对于中国城市地产市场泡沫的实证研究至关重要。
首先，我们需要搞清楚何谓城市地产市场泡沫。
泡沫是指市场价格远高于实际价值的一种市场现象。
在城市地产市场中，这种情况表现为房地产价格高企、土地价格虚高，甚至经常出现“房不住，地不垄”的现象。
根据市场学和金融学的理论，泡沫化的市场一旦失控，将很容易导致市场崩盘，甚至引发金融危机。
那么，中国城市地产市场目前是否存在泡沫化的趋势呢？从国内外专家学者的研究结果来看，中国城市地产市场正在走向泡沫化。
特别是自2016年以来，房价快速上涨，土地市场不断火爆，不仅对居民购房带来了压力，也对经济发展产生了不利影响。
在宏观层面上，中国城市地产市场泡沫主要表现为以下几个方面：第一，房价快速上涨，年均涨幅达10%以上，住房价格逐渐脱离实际居民购房能力。
第二，土地市场火爆，地价飞涨，一些地区土地城市更新率高达70%以上，土地市场成为政府收入的重要来源。
第三，资金过度投入到房地产市场，对实体经济和中小企业的发展产生了一定的挤出效应。
这些现象与泡沫化现象的特征非常相似。
在微观层面上，中国城市地产市场泡沫也表现出一些典型特征。
比如，房产投资热度高涨，炒房现象屡屡出现；土地市场的承包价格猛增；开发商库存过量，资金链风险增大；一些地方政府通过大规模的基础设施建设拉动房地产市场的增长；房贷利率不断下调等。
所有这些特征都反映出中国城市地产市场泡沫化的趋势。
从以上的分析可以看出，当前中国城市地产市场存在着泡沫化的趋势，这对中国经济的长远发展带来了极大的风险。
为了避免这种风险，我们需要采取一系列的措施。
首先，完善相关立法，加强对房地产市场的监管，避免房地产市场的过度繁荣。
其次，发挥市场机制的作用，引导资金投向实体经济、创新产业，避免资金过度集中于房地产市场。
基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究
随着经济全球化的加速推进和人口的不断增长，房地产市场在国内外的重要性日益凸显，成为了全球经济发展和金融市场变化的重要指标之一。
因此，研究房地产价格变化的影响因素是非常重要的。
本文基于VAR（向量自回归）模型对房地产价格影响因素进行实证研究。
采用了2002年至2019年的季度数据，包括以下变量：房地产价格、人均可支配收入、GDP、货币供应量、短期利率和股票市场指数。
在研究中，首先进行了ADF单位根检验和Johansen检验以判断所选变量是否具有平稳性，结果表明，这些变量都具有平稳性。
然后，进行了VAR模型的估计和Granger因果检验以研究各变量之间的关系。
最后，通过对IMPulse-Response Function和Forecast Error Variance Decomposition的分析，确定了各变量对房地产价格变化的贡献程度。
结果表明，在VAR模型中，人均可支配收入、GDP和货币供应量对房地产价格影响最显著，其中人均可支配收入对房地产价格的长期影响最大，而货币供应量对房地产价格的短期影响最大。
此外，股票市场指数的变化对房地产价格也有一定的影响，但其影响程度要低于其他变量。
短期利率的影响相对较小，且与房地产价格的变化方向不一定一致。
综上所述，本文以VAR模型为基础，对房地产价格的影响因素进行了实证研究，并确定了不同变量对房地产价格变化的贡献程度。
本研究的结果对于相关政策制定和投资决策具有一定的参考价值。
