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时间:2018-07-09
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1、房产市场研究述评自从1998年住房体制改革以来,中国的房地产行业迅猛发展,房价持续走高。房屋作为关系国计民生的重要商品,具有消费与投资双重属性,在我国经济腾飞过程中起的作用也显得尤为重要。因此,许多地方政府依赖于房地产的繁荣程度来提高地方政绩,以此推动的持续增长的房价给居民的正常生活带来巨大压力。国家统计局的数据显示2003-2008年六年间,大中城市房屋销售价格分别较上年上涨了4.8%、9.7%、7.6%、5.5%、7.6%和6.5%,2009年增长率有所下降,为1.5%,而到了2010年,又回升为6.4%。 为此,很多学者对房地产市场进行了各种层面的探讨,运用不同的方法对房地产市场的现状
2、进行了分析并对其趋势进行了预测。 一、房产市场现状分析与趋势预测 不同学者对房产市场现状分析与趋势预测的侧重点各有不同,方法也各有千秋,这些方法对其他学者研究房产市场发展趋势有很大的启发意义。 刘纪学、汪成豪(2010)提出:由于全球经济复苏还不明朗,宏观政策还有不确定性,房地产市场走势仍存在不少变数。文章从市场供需角度出发,筛选了居民购房能力、土地供给制度、通货膨胀预期、上游产品价格、宏观调控政策以及城市化新趋势等影响2010年房地产市场的主要因素,并加以分析。通过对国内外经济形势的分析以及模型测算,得出2010年我国房价基本稳定,房地产投资和供给较快增长的结论。同时,在文章的最后,从
3、“完善房地产市场管理机制”、“改进房地产市场调控手段”及“遏制投机和防范房价泡沫”等方面给出了一系列比较切实可行的政策调控建议。 尹伯成(2010)首先分析了楼市过热对社会可能产生的负面影响以及造成这种过热现象的深层原因。他认为未来房市的走势短期内取决于两大因素:一是政策调控,二是通胀预期。从目前情况看,2010年可能出现比较温和的也许不超过5%的通货膨胀。由于楼市调控方向对头,政策力度不小,责任相当明确,预期房市走势年内会比较平稳,还很可能出现稳中有调的局面。然而由于大量人口进入城市对住房产生巨大需求,因此中长期来看,房价还将趋于上涨。 柳冬、王雯�(2009)首先根据国内
4、外各种研究,分析出kalman滤波方法对房价趋势预测的精度最高。随后他们结合当前我国房地产市场的热点问题,应用多因素回归、状态空间模型及Kalman滤波等方法,对我国房地产价格走势进行预测;进而通过对房地产价格波动影响因素和时变性分析,得出对全国房地产市场走势的预期。由于金融危机后宏观经济不确定性增大,他们认为,2009年中期全国房地产价格指数将保持震荡下行趋势,全国房地产市场整体依然趋冷,本轮市场回调底部尚不明朗。而实际上2009年房屋销售价格指数相对较低,与的预测在一定程度上比较接近。 于洪芹、王美露、周思远(2010)用聚类分析的方法对城市房地产市场价格趋势进行预测。运用房价水平、人均
5、GDP、平均工资水平、人均可支配收入、人均消费支出和CPI指数六个指标进行实证分析,将这些经济指标较为接近的城市归为一类。用SPSS完成运算步骤给出聚类分析结果,将我国大中城市分为四组,分别进行现状分析并预测同组城市的房产市场走势。 二、房价、经济与政策 随着楼市发展日趋异常,政府挥动了宏观调控的大棒,试图将房价稳定在经济健康发展所能承受的范围内。随着经济的发展,房价是如何变化的?两者之间的相互作用机制究竟如何?政府又会出台哪些政策对楼市进行干预?针对这些疑问,国内与国外都有相关研究。 JohnM・Quigley(1999)将注意力集中在两个方面来研究房地产市场以及实体经济
6、。即:实体经济中的基本面因素能够预测房产趋势吗?房产市场的外源趋势能够影响实体经济基本面吗?对于第一个问题,他认为经济基本面无法很好地解释大部分房产价格的短期变化。而对于第二个问题,他并未给出一个明确答复,留下一个较有争议的话题,他认为,20世纪90年代后期,亚洲房地产市场的泡沫对国家及区域经济条件也产生了实质性的影响。 李炎荦(2010)分别从计量与实验经济学角度探讨房产价格。在计量方面,从供需平衡角度设定变量,通过检验变量之间的线性相关性,不断筛选剔除多余变量,使得最终模型中只包含可支配收入与一个虚拟变量,得出了较为可靠的实证检验结果,表明居民可支配收入每上升1%将导致商品房单价上涨0.
7、51%。在实验经济学方面,分别设置“真实繁荣”与“虚假繁荣”两个场景,模拟开发商与居民消费者之间的博弈收益矩阵,得出不同经济状况下两者的均衡行动策略。然而,不管是从计量还是实验经济学角度来看,房地产开发商和购房者都应当理性地对房地产市场作出正确的判断和决策。 傅东平(2010)分析了中国当前房价不断走高的原因,特别强调了超宽松的货币政策、房产市场供需失衡、通胀预期、以及土地财政政策四个方面。认为
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