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城市住房市场差异与房价连锁反应——以35个大中城市为例张凌;田传浩
【期刊名称】《浙江大学学报（工学版）》
【年(卷),期】2010(044)001
【摘要】将35个城市按所在地理位置,划分为华东、中部、西部、东北、华北和华南6个地区,建立城市和全国的房价缩约方程,分析人均可支配收入、建设成本、金融机构法定贷款利率和广义货币供应量对城市或全国平均住房价格的影响.以各城市房价与全国平均房价的比值为因变量,构建面板协整和误差修正模型.长期协整关系的成立以及误差修正模型的系数差异,表明我国各地区之间存在弱的房价连锁反应现象:在长期,除华东地区外各地区房价与全国平均房价的比值没有随时间增长的趋势,具有回复到稳定均衡关系的倾向;而在短期,各地区房价变化对全国性因素变动有不同反应.华东地区的房价对全国收入、利率变化有更快的反应.
【总页数】6页(P197-202)
【作者】张凌;田传浩
【作者单位】浙江大学,土木工程学系,浙江,杭州,310058;浙江大学,公共管理学院,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】F293.3
【相关文献】
1.住房空置的区域差异及对房价的影响——基于35个大中城市的实证 [J], 杨巧;陈诚;宛昆
2.资源集中、人口集聚与城市房价差异研究r——基于35个大中城市面板数据的实证分析 [J], 周爱民;彭俊华;许桂华
3.住房空置的区域差异及对房价的影响——基于35个大中城市的实证 [J], 杨巧陈诚宛昆;
4.土地供给管制与城市住房价格
——基于35个大中城市的实证研究 [J], 任宇航
5.城市住房价格空间关联模式及其形成机理——以我国35个大中城市为例 [J], 张建;汪应宏;彭山桂
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2019年第18卷第20期产业与科技论坛CPI、PPI对商品房屋造价的影响———基于河南省最近十年数据的实证研究□许露超刘庆瑞【内容摘要】本文利用河南省2008 2017年最近十年的时间序列数据，运用多元线性回归模型研究CPI（居民消费价格指数）和PPI（工业品出厂价格指数）对商品房屋造价的影响，发现CPI和PPI解释了商品房屋造价的98.67%，其中CPI对商品房屋造价的影响比PPI对商品房屋造价的影响显著。
因此，建议把CPI和PPI控制在一个合理科学的范围内，以有效控制商品房屋造价过快上涨。
【关键词】居民消费；价格指数；工业品；出厂价格指数；商品房屋造价【作者简介】许露超，刘庆瑞；郑州大学旅游管理学院硕士研究生；研究方向：土地资源管理一、引言住房需求是人们最基本的生活需求之一，是在当前工业化城镇化迅速推进过程中人民群众最直接最关心的民生领域之一［1］。
随着住房市场化改革的逐步推进，住房消费支出成了人们消费支出的重要组成部分，住房相关问题是人们关注的焦点之一，房价相关问题更是焦点中的焦点。
成本对商品市场价格有着极重要的影响，商品房屋的造价对商品房屋的市场价格也是有着至关重要的影响。
CPI是居民消费价格指数（consumer price index）的简称，反映了普通居民家庭一般所购买的消费品和服务项目价格水平的变动情况。
它是在特定时段内度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，被当做反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况的宏观经济指标，它的变动率在一定程度上反映了通货膨胀或紧缩的程度，在整个国民经济价格体系中具有重要的地位。
CPI对所有的物价指数都有影响，理论上对商品房屋造价当然也会产生重要影响。
生产价格指数（Producer Price Index，PPI）是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数，是反映某一时期生产领域价格变动情况的重要经济指标，也是制定有关经济政策和国民经济核算的重要依据。
房地产市场的价格波动原因房地产市场作为一个重要的经济部门，其价格波动对经济发展和社会稳定具有重要影响。
不同时间段和不同地区的房地产市场，其价格波动原因可能存在差异。
本文将从供需关系、宏观调控政策、金融环境和市场预期等方面探讨房地产市场价格波动的原因。
一、供需关系供需关系是影响房地产市场价格波动的重要因素之一。
当房地产市场供给增加而需求减少时，价格往往会下跌；反之，当供给减少而需求增加时，价格则会上涨。
供给的增加可能源自于新建住宅的增加、老旧房屋的改建或市场库存的释放等。
而需求的增减则与人口增长、城镇化进程、宏观经济条件以及购房者的购买力等多种因素相关。
供需关系对房地产市场价格波动产生了直接影响。
二、宏观调控政策宏观调控政策是指政府通过宏观经济手段对房地产市场进行调控的行为。
政府通过调整货币政策、税收政策、土地供应政策等手段，影响购房者的购买力、投资者的投资意愿以及开发商的开发行为，进而对价格波动产生影响。
例如，政府加息、提高首付款比例、限制购房数量等举措都会对房价形成一定的制约，使得房地产市场价格趋于稳定。
反之，政府给予购房者税收优惠、降低贷款利率等政策则会对价格波动形成一定的促进。
三、金融环境金融环境对房地产市场价格波动起着重要作用。
银行信贷政策的松紧程度、贷款利率的高低、货币供应量的波动等都会对购房者的购房意愿和能力产生影响，从而对房价产生间接影响。
当金融环境宽松时，购房者贷款容易，购房需求增加，价格上涨的压力较大；相反，当金融环境收紧时，购房者贷款难度加大，购房需求减少，价格下跌的压力较大。
四、市场预期市场预期是指市场参与者根据对未来发展的判断和预期，在当下做出的行为决策。
市场参与者的预期会对房地产市场价格波动产生重要影响。
例如，如果市场参与者普遍预期房价会上涨，那么购房者会倾向于尽快购买房产，进而催升价格；反之，如果市场参与者普遍预期房价会下跌，购房者则会观望，导致价格下降。
市场预期的变动会对市场价格波动产生积极或消极的反馈。
基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素一、本文概述随着经济的发展和城市化进程的加快，房地产行业在中国经济中占据了举足轻重的地位。
房地产价格受到众多因素的影响，包括宏观经济因素、地理位置、基础设施、政策环境等。
为了更好地理解和预测房地产价格的变化，本文旨在通过多元线性回归分析方法，深入探究影响房地产价格的主要因素，并构建预测模型。
本文首先将对多元线性回归分析的基本原理和步骤进行简要介绍，为后续的研究提供理论基础。
随后，将详细阐述房地产价格影响因素的选择原则和方法，确保所选因素能够全面、客观地反映房地产市场的实际情况。
在数据收集和处理方面，本文将采用权威、可靠的数据来源，并对数据进行预处理，以保证分析结果的准确性。
通过多元线性回归分析，本文将揭示各影响因素对房地产价格的贡献程度，以及它们之间的相互作用关系。
在此基础上，本文将构建房地产价格预测模型，并对其进行验证和评估。
将提出相应的政策建议和措施，以期为政府、企业和投资者提供有益的参考和借鉴。
本文的研究不仅有助于深入理解房地产市场的运行规律，还可以为房地产市场的健康发展提供科学支持，具有重要的理论价值和实践意义。
二、文献综述在房地产市场中，价格的形成与变动受到众多因素的影响，这一点已得到了广泛的学术关注。
早期的研究主要集中在单一因素对房地产价格的影响，如地理位置、经济指标、政策调整等。
然而，随着研究的深入，学者们开始意识到单一因素的研究方法可能无法全面揭示房地产价格变动的内在机制。
因此，越来越多的研究开始关注多个因素的综合影响，并尝试使用多元线性回归分析方法进行实证研究。
在多元线性回归分析的框架下，学者们对房地产价格影响因素的研究取得了丰富的成果。
一方面，经济因素如经济增长率、通货膨胀率、利率等被证实对房地产价格有显著影响。
经济增长率和通货膨胀率的上升通常会导致房地产价格上涨，而利率的变动则会对房地产价格产生反向影响。
另一方面，社会因素如人口增长、家庭结构、教育水平等也对房地产价格产生不可忽视的影响。
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房价是影响一个城市房地产市场的重要指标之一、它受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、政策因素和市场因素等。
本文将从这些方面进行房价的影响因素分析，并构建相应的预测模型来预测北京市的房价。
一、宏观经济因素宏观经济因素是房价的重要决定因素之一，包括经济增长、通货膨胀率、利率水平和人口增长等。
经济增长是房价上涨的基础，经济增长意味着人们的收入水平提高，购买力增强，从而推动了房价的上涨。
通货膨胀率的上升会导致货币贬值，进而推高了房价。
利率水平的变化也会直接影响房价，当利率上升时，购买房产的成本也会增加，从而抑制了房价的上涨。
人口增长也会对房价产生影响，当人口持续增长时，对住房的需求也会增加，从而推动了房价的上涨。
二、政策因素政策因素是影响房价的关键因素之一、政府的相关政策措施对房价具有重大的影响。
例如，房地产调控政策的出台会直接影响房价的波动。
当政府采取严格的调控政策时，会抑制投资投机需求，从而稳定房价。
另外，政府还会出台土地供应政策、建筑规划政策等，这些政策也会直接或间接地影响着房价的波动。
三、市场因素市场因素也是影响房价的重要因素之一，包括供需关系、市场预期和交易成本等。
供需关系是房价波动的基础，当供大于求时，房价会下降；当需大于供时，房价会上涨。
市场预期也会对房价产生影响，市场预期房价上涨时，会促使购房者提前购买，从而推高了房价。
交易成本的变动也会对房价产生影响，例如涉及房地产的税费、手续费等，这些成本的减少会刺激购房需求，从而推高了房价。
基于以上分析，我们可以构建一个预测模型来预测北京市的房价。
首先，我们可以收集并整理相应的数据，包括历史房价数据、宏观经济数据、政策数据和市场数据等。
然后，我们可以利用回归分析的方法来构建预测模型。
以房价为因变量，宏观经济数据、政策数据和市场数据为自变量，利用历史数据进行回归分析，得到回归方程。
最后，我们可以利用该回归方程来进行房价的预测。
房地产市场价格波动房地产市场是一个金融与实体经济相结合的重要领域，在现代经济中扮演着举足轻重的角色。
然而，房地产市场的价格波动一直是人们关注的焦点。
本文将探讨房地产市场价格波动的原因、影响因素以及未来发展趋势。
一、价格波动的原因1. 宏观经济因素宏观经济因素是导致房地产市场价格波动的主要原因之一。
经济周期的波动、货币政策调控以及产业结构的变动都会对房地产市场的供求关系产生影响。
例如，经济增长放缓会导致购房需求减少，从而使房价下跌。
2. 政策调控因素政策调控也是价格波动的重要原因。
不同国家和地区的政府对于房地产市场都会采取不同的调控措施，如限购政策、贷款政策等。
这些政策的调整会直接影响到房价水平和交易活动，从而引起价格的波动。
3. 土地供应与开发周期土地供应与开发周期也是房地产价格波动的因素之一。
当土地供应有限时，开发商会增加开发速度以满足市场需求，从而推高房价。
相反，土地供应过剩时，开发商为了避免库存积压，可能会降低房价进行促销。
二、价格波动的影响因素1. 经济风险房地产价格波动对经济风险有着直接的影响。
当房价上涨过快并超过市场承受能力时，房地产市场就存在着泡沫化的风险。
一旦泡沫破裂，将对金融体系和实体经济产生重大冲击。
2. 消费者购买力与信心房地产市场价格波动也会直接影响到消费者的购买力和信心。
当房价上涨时，消费者购买力下降，购房成本增加，可能会抑制购房欲望。
相反，当房价下跌时，消费者可能会觉得购房成本较低，从而增加购房的意愿。
3. 房地产市场稳定性价格波动会直接影响到房地产市场的稳定性。
价格的大幅波动会引起市场信心的动荡，投资者可能会撤离市场，从而加剧市场的不稳定性。
在不稳定的市场环境下，房地产市场的发展也会受到限制。
三、未来发展趋势房地产市场价格波动是一种常态，但未来的发展趋势将受到多种因素的影响。
1. 供求关系的平衡供求关系是决定房地产市场价格的重要因素。
未来，随着城镇化进程的推进，人口流动和迁徙将影响到房地产市场的供求关系。
本科毕业论文福建省房地产市场价格影响因素分析及预测学生姓名：学院：经济学院系：计划统计系专业：统计学（投资决策分析方向）年级：学号：指导教师（校内）：职称：讲师指导教师（校外）：职称：福建省房地产市场价格影响因素分析及预测[摘要]经过十多年的发展，房地产业已经成为我国国民经济重要的支柱产业，它迅猛发展的势头备受世人瞩目。
近年来，房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，超过了经济总体增长水平。
因此对城市房地产价格问题的研究引起了学术界、企业、政府和媒体的高度重视。
是什么因素导致了商品房价格的持续、快速增长？本文以福建省房地产市场为例，就福建省房地产市场价格的影响因素进行定性分析和回归分析，并对福建省的房价进行了预测。
目的在于对福建省房地产市场价格的影响因素形成全面、客观的认识，并为房地产市场的各个参与者的决策提供参考。
[关键词]房地产价格；房价影响因素；回归分析The analysis and predictions of the real estate market price in FujianAbstract: The real estate industry has become an important pillar industry of China afterthe development in the past decade. Its high-speed development has attracted worldwide attention. In the recent years, the real estate price rose rapidly. Especially in some regions, the housing price goes up sharply and its rate has far exceeded the increasing rate of the overall economy. Therefore, the problem of housing price incurs the high attentions of the academic circles, enterprises, governments and public opinions. What’s the factor that cause the real estate price keeps on rising so fast? In this paper, we took the real estate market in Fujian Province as an example, carried on qualitative analysis and regression analysis for factors affecting real estate market price, and estimated the housing price in Fujian. The purpose of this paper is to find out the extraordinary factor to influence the market price in Fujian Province, and provide references for the decisions of each participant of the real estate market.Keywords: The real estate market price Factors affecting price Regression analysis目录一、引言 (1)（一）研究的背景与意义 (1)（二）研究内容与方法 (2)二、房地产价格的相关研究回顾 (2)（一）房地产价格的基本概念 (2)（二）国内外研究的文献综述 (3)三、福建省房地产价格影响因素的定性分析 (4)（一）房地产价格影响因素概述 (4)（二）福建省房地产价格的影响因素分析 (6)四、福建省房地产价格影响因素的定量分析 (10)（一）指标的选择 (10)（二）各变量之间的相互关系 (12)（三）模型估计 (13)（四）模型评价 (15)（五）房价预测 (16)五、结论 (19)（一）实证结果小结 (19)（二）稳定房价的相关政策建议 (19)参考文献 (21)一、引言（一）研究的背景与意义房地产业是国民经济的一个重要产业，是国民经济的基本承载体。
论文：经济波动与经济增长：来自中国的经验证据内容提要经济波动与经济增长之间关系的理论研究存在巨大分歧意味着经验研究的必要性，但是针对两者之间关系的经验研究却没有得出一致的结论，基于中国区域经济数据的经验研究更是难以见到。
本文利用中国省级数据，构造了29个横截面数据模型和21个面板数据模型，对二者关系进行了较为细致的检验。
结果发现，在中国，经济波动同经济增长之间存在显著的负相关关系。
本文的结论对于探讨经济波动的福利成本等相关研究具有重要意义，同时对于政府进行宏观调控也具有一定参考价值。
关键词经济波动经济增长横截面数据模型面板数据模型abstract：different economic theories have different points of view about the relationship between economic volatility and economic growth. this means that the empirical research in this field is extremely necessary. however, some empirical papers did not draw the same conclusion. the empirical research based on chinese regional data still by far cannot be found. this paper studies the relationship between economic volatility and economic growth by using chinese province-level data and constructing 29 cross-sectional data models and 21 panel data models. the result shows that economic volatility and economic growth in china is negative correlation. this conclusion is important for further researching welfare cost of economic volatility. at the same time, this conclusion also provides some valuable policy implications.key words：economic volatility；economic growth；cross-sectional data model；panel data model一引言宏观经济学的一个长期传统是将经济波动与经济增长隔离开进行研究[ 例如乘数/加速模型能够由于投资在高水平和低水平替换而产生周期行为，导致总需求和产出的相应调整，但仍未能解释趋势性的增长。
