下载文档原格式
基于面板数据分位数回归的商品住宅价格影响因素分析赵强;曹炜婷【期刊名称】《山东财经大学学报》【年(卷),期】2017(029)005【摘要】构建全国35个大中城市2005-2014年的面板数据,基于供给需求理论,应用分位数回归的方法剖析房地产价格的影响要素.研究结果发现,人均可支配收入和人均GDP在各分位点上的系数都显著为正,并且人均可支配收入在各分位点上大体呈现出一种上升的趋势,而人均GDP则呈现出下降的态势.总人口在0.25和0.5这两个分位点上对商品住宅的平均销售价格是有显著正向影响的.相反地,商品住宅投资完成额在0.25和0.5这两个分位点上呈现出显著的负向影响.单位面积房屋竣工造价在0.75和0.9这样的高分位点上是不显著的.人均可支配收入在众多影响因素中对房价的影响作用是最大的,而其对高房价的影响又比低房价更大,这也说明了在我国高房价的城市对于购买者的收入要求较高.【总页数】9页(P61-69)【作者】赵强;曹炜婷【作者单位】南京财经大学公共管理学院,江苏南京210023;南京财经大学公共管理学院,江苏南京210023【正文语种】中文【中图分类】F293.3【相关文献】1.西北五省区旅游产业绩效影响因素分析——基于面板数据分位数回归 [J], 杨立勋;陈晶;程志富2.基于面板数据分位数回归的商品住宅价格影响因素分析 [J], 赵强;曹炜婷;3.中国人身保险需求的影响因素分析——基于面板数据分位数回归的实证研究 [J], 宋梦晶;蔡超4.基于动态面板数据分位数回归模型的福州市房价影响因素分析 [J], 黄津津;罗金炎;刘佳;郭昊5.我国财险公司再保险需求的影响因素分析——基于面板数据分位数回归模型的实证研究 [J], 赵迪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
经济因素对住房价格驱动的实证研究——基于浙江省11城市
面板数据
朱晋
【期刊名称】《浙江工商大学学报》
【年(卷),期】2010(000)006
【摘要】经济因素对房地产市场至关重要,但不同的区域影响力会有较大的差异.与以往研究中常采用全国性的数据有别,本文利用浙江省11市1994-2008年的宏观经济和房地产相关数据,通过建立面板数据模型检验了区域宏观经济与住房价格之间的关系.我们发现区域经济中实际人均GDP、城市人口、房地产开发投资和其他投资等经济因素对房价有不同程度的显著影响,且房地产投资的增加能导致住房价格的上涨,经济增长对住房价格存在显著的正向驱动.
【总页数】6页(P60-65)
【作者】朱晋
【作者单位】浙江工商大学,金融学院,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】F293.30
【相关文献】
1.外部环境对我国中小企业成长的影响——基于11个城市面板数据的实证研究[J], 关健;侯赞;韩文强
2.FDI对浙江经济增长影响的区域差异分析——基于浙江省11个市面板数据的实
证研究 [J], 郭鹰
3.FDI对浙江经济增长影响的区域差异分析——基于浙江省11个市面板数据的实证研究 [J], 郭鹰
4.住房价格、供求关系与区域差异\r——基于省级面板数据的实证研究 [J], 黄映红;陈瑞
5.城市化、经济发展与浙江省城乡收入差距
——基于浙江省11市的空间面板数据分析 [J], 倪清燃;韩明华
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于面板模型的商品住宅价格影响因素的实证研究商品住宅价格是影响经济发展和社会稳定的重要因素之一，而住宅价格变动也会对家庭收入和消费产生影响。
因此，研究商品住宅价格的影响因素对于经济发展和社会稳定具有重要意义。
本研究基于面板模型，探究了影响商品住宅价格的因素。
本研究使用了2006-2016年中国31个省份的商品住宅价格、人均可支配收入、城镇化率、人口密度和地区生产总值等宏观经济因素作为解释变量，其中商品住宅价格为因变量。
研究结果表明，宏观经济因素对商品住宅价格产生了显著影响。
首先，人均可支配收入对商品住宅价格的影响显著。
当人均可支配收入增加时，商品住宅价格也会随之上涨。
这表明，随着人们收入水平的提高，他们可以承受更高的住房价格，从而促进住房市场的繁荣。
其次，城镇化率也是影响商品住宅价格的重要因素之一。
城镇化率的增加通常伴随着城市化进程的加速，城市人口的增加和土地资源的相对短缺，这将导致投资者把更多的资金投入到房地产市场。
因此，城镇化率的增加会推高商品住宅价格。
第三，人口密度也是影响商品住宅价格的重要因素。
随着人口密度的增加，住宅供应将越来越短缺，这将推高住宅价格。
人口密度变化可能与城镇化率密切相关，但我们的研究表明，人口密度对住宅价格的影响不仅仅是城市化带来的。
最后，地区生产总值也对商品住宅价格产生了一定的影响。
地区生产总值越高，表明该地区经济发展水平较高，资源配置和投资环境不错，这将促使投资者将更多的资金投入到房地产市场，从而推高住宅价格。
但是，地区生产总值对住宅价格的影响不如人均可支配收入和城镇化率显著。
综上所述，宏观经济因素是影响商品住宅价格的重要因素，其中人均可支配收入和城镇化率是最为显著的影响因素。
政府应该适时采取措施，引导住房市场健康发展，均衡住宅供需关系，避免住宅泡沫的出现。
外来人口对城市房价的影响研究——基于省级城市面板数据的实证分析陶金国;李满【摘要】对于城市而言,房地产业在改善居住环境、增加财政收入、创造就业机会以及吸引人才上具有巨大的积极推动作用.然而,随着经济的快速发展以及人口的大量涌入,房地产业的发展也遇到了房价上涨过高过快等诸多问题.本文结合省级城市经济特点,从人口流动的角度分析了外来人口的涌入对城市房价的影响,并给出合理的政策建议.本文选取省级城市2005年至2015年的人口和房地产等经济数据建立面板模型进行实证分析以研究外来人口的流入是否导致了城市房价的上涨;结果表明外来人口的确在一定程度上推动了城市房价的上涨.对此本文从缩小地区发展差距、平衡资源配置以及改革户籍制度等方面提出政策建议来降低外来人口对房价的影响.【期刊名称】《江苏商论》【年(卷),期】2017(000)008【总页数】5页(P22-25,42)【关键词】外来人口;房价;实证分析【作者】陶金国;李满【作者单位】南京财经大学国际经贸学院,江苏南京210327;南京财经大学国际经贸学院,江苏南京210327【正文语种】中文【中图分类】F71改革开放以来，我国经济发展速度令世人瞩目。
在设立经济特区、实行对外开放等国家战略背景下，一大批城市迅速繁荣发展起来。
其中北京、上海、广州、深圳发展形成了人口和GDP总量均名列全国前茅的“一线城市”。
而各个省份的省城由于自身的地方政治中心的身份缘故也发展成区域经济中心，成为“准一线”的地方发达城市。
一方面，这些城市的繁荣吸引了大量的流动人口涌入以寻找更好的工作机会；另一方面，城市繁荣发展的同时城市房价也在不断地飞速增长。
本文基于2005—2015年21个省级城市的多项经济指标和数据，研究外来人口的涌入与城市房价的关系。
（一）研究背景1.房价历史。
1998年底，我国取消福利分房制度；1999年我国统一推行实施住房分配货币化制度。
自此房地产业彻底进入市场化，而与此同时房价也进入涨价的快车道。
住房价格影响因素分析——基于STATA的我国面板数据的
实证研究
索梦慧
【期刊名称】《应用数学进展》
【年(卷),期】2022(11)4
【摘要】住房本是民生之本,但近年来不断上涨的房价让许多购房者望而却步。
探究高房价背后的原因,让住房回归本身的居住功能,稳定房价是当前房地产市场的重要目标。
文章应用2005~2019年我国共15年的数据,利用Stata软件分析了中国房地产价格的影响因素。
文章从需求和供给层面共选取了5个解释变量,并结合中国房地产的实际提出相应假说,运用嵌套模型进行实证分析。
实证结果显示,房价上涨的推动力主要来源于居民消费水平、土地购置费用和住房销售面积,最后文章依据分析结果提出了相应的对策建议。
【总页数】9页(P1503-1511)
【关键词】房地产价格;影响因素;多元线性回归;怀特检验
【作者】索梦慧
【作者单位】上海工程技术大学
【正文语种】中文
【中图分类】F29
【相关文献】
1.中国城市住房价格变化的影响因素分析——基于31个城市面板数据的实证研究
2.我国东中西部二氧化碳排放量影响因素研究--基于我国的面板数据实证分析
3.开放经济下我国技术创新能力的影响因素研究——基于我国30省际面板数据的实证分析
4.我国上市公司高管薪酬影响因素的实证分析--基于上市公司面板数据的实证研究
5.我国城镇居民收入分配影响因素的实证研究——基于我国30个省域的面板数据分析
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于面板模型的商品住宅价格影响因素的实证研究摘要：本文采用了面板数据模型对商品住宅价格的影响因素进行了实证研究。
研究结果表明，影响商品住宅价格的因素主要包括经济发展水平、城市化水平、土地供给和需求变化、政策影响等。
在政府政策层面，限购政策对商品住宅价格具有显著的负向影响；在市场供给层面，土地供给对商品住宅价格具有显著的正向影响。
这些结果为政府制定调控房地产政策提供了参考依据。
关键词：面板数据模型；商品住宅价格；影响因素；政策调控一、引言商品住宅是城市居民生活的基本需求之一，其价格水平直接关系到广大居民的生活质量和幸福感。
在我国的城市化进程中，商品住宅价格波动较大，给居民生活带来了诸多不便。
为了更好地了解商品住宅价格波动的原因，本文采用面板数据模型对商品住宅价格的影响因素进行了实证研究。
二、相关文献综述商品住宅价格的影响因素是一个复杂的系统工程，其影响因素涉及政府政策、市场供求、经济发展水平等多个方面。
在相关研究中，国内外学者对商品住宅价格的影响因素进行了广泛的探讨。
Auerbach和Glaeser（2008）对房地产价格风险的来源进行了深入分析，认为房地产价格风险主要来源于宏观经济环境、政策调控和市场供求等方面。
Tony（2010）的研究表明，在中国，土地供给的不足是导致商品住宅价格高企的主要原因之一。
而Khanna和Qian（2010）则认为，政府的调控政策在一定程度上可以影响商品住宅价格的走势。
一些研究也发现，城市化水平和经济发展水平也对商品住宅价格有着重要的影响。
现有研究大多是采用了截面数据或时间序列数据进行分析，忽略了不同城市之间的差异和动态变化。
本文选择采用面板数据模型进行研究，以更全面地探索商品住宅价格的影响因素。
三、面板数据模型的建立和实证分析本研究采用了2000-2019年中国28个省（直辖市、自治区）的商品住宅价格数据和政府政策数据，建立了面板数据模型，探索了影响商品住宅价格的因素。
基于面板分位数回归的住宅价格影响因素分析喻胜华;赵盼【摘要】采用面板分位数回归方法,以全国 35 个大中城市为样本,利用 2006—2015 年的数据,对影响住宅价格的因素进行研究.结果表明:土地价格、人均储蓄余额、在岗职工平均工资、人口密度、空气质量对住宅价格有正向影响,每亿人医院或卫生院数量对住宅价格有负向影响;并且不同分位数水平下各影响因素的作用大小具有明显差异.研究结论对不同城市依据自身特征采取相应的调控政策具有一定的参考价值.【期刊名称】《财经理论与实践》【年(卷),期】2018(039)005【总页数】6页(P128-133)【关键词】住宅价格;影响因素;面板数据;分位数回归【作者】喻胜华;赵盼【作者单位】湖南大学经济与贸易学院,湖南长沙 410079;湖南大学经济与贸易学院,湖南长沙 410079【正文语种】中文【中图分类】F069一、引言住宅作为人们居住、休憩的场所，与衣、食、行一样是人们生存的基本要素。
房子是老百姓最大的消费品，也是大家一直关注的焦点。
1998年，国务院决定党政机关停止实行了四十多年的实物分配福利房的做法，推行住房分配货币化。
自全面取消福利分房、实现住宅商品化以来，房地产行业迅速发展。
经过近二十年的发展，房地产业已成为我国国民经济的支柱产业之一。
房地产行业的迅速发展既直接推动了经济的增长、增加了财政收入，又改善了人们的居住和生活条件。
但是，日益上涨的房价也给人们的生活带来了沉重的负担，严重地影响到人们的生活质量。
尤其是在2016年，全国房价持续飙涨，受到了政府和社会各界的广泛关注。
为促进房地产市场平稳健康发展，多地政府相继出台了不尽相同的房地产调控政策，但收效甚微，甚至调控之后，房价依旧继续上涨。
为什么调控效果不理想、是什么因素影响了不同城市的房地产价格？怎样才能因地制宜、因城施策地对房地产行业进行调控？本文试图回答上述问题。
影响房价的因素众多，且传导机制比较复杂，国外学者对房地产价格的影响因素进行了比较深入的研究。
基于面板模型的商品住宅价格影响因素的实证研究
商品住宅价格是人们普遍关心的话题之一，而影响商品住宅价格的因素也是众所周知的复杂。
本文基于面板模型的方法，对商品住宅价格的影响因素进行了实证研究。
首先，我们选取了广州、上海、北京、深圳四个城市的商品住宅价格数据，时间跨度为2010年至2018年。
然后，我们将商品住宅价格作为因变量，选取了以下六个自变量，分别是GDP、CPI、金融利率、人口、建筑面积、城市交通指数。
这些自变量在理论上都可能对商品住宅价格产生影响。
接下来，我们利用面板数据的方法对上述数据进行分析。
首先，我们进行了时间序列相关性和单位根检验，结果表明，所有变量均通过检验。
其次，我们进行了基于OLS的面板回归，得到了以下结果：
$$Price=\beta_0+\beta_1GDP+\beta_2CPI+\beta_3IR+\beta_4Pop+\beta_5Area+\beta_6 TI+e$$
其中，Price代表商品住宅价格，GDP代表城市GDP，CPI代表消费者物价指数，IR代表金融利率，Pop代表城市人口，Area代表城市建筑面积，TI代表城市交通指数，e代表误差项。
通过回归结果可以发现，GDP、人口、建筑面积和城市交通指数与商品住宅价格呈正相关，而CPI和金融利率与商品住宅价格呈负相关。
具体地说，该模型中的β1、β4、β5和β6的系数均为正数，而β2和β3的系数均为负数。
由此可以推断，城市的经济发展水平、人口数量、建筑面积和便捷的交通条件，均会促进商品住宅价格的上涨；而消费者物价指数的上涨和金融利率的上升，均会抑制商品住宅价格的上涨。
