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房地产价格
包括绪论、土地价格、房产价格、城市房地产交易市场等6章内容。
王彦主编
关键词:房地产
“双支柱”政策框架、跨境资本流动与房地产价格调控
2025年
在中国城镇居民家庭资产中,住房资产占比近70%。随着金融双向开放程度的提升及跨境资本进入房地产市场政策的放宽,探究房地产价格调控政策效果是否受跨境资本流动影响愈发重要。为此,采用2011—2021年中国31个省份的平衡面板数据作为样本,实证分析“双支柱”政策框架对房地产价格调控的有效性及跨境资本流动对政策调控的调节作用。实证结果显示,第一,宏观审慎政策能增强货币政策对房地产价格的负向调节,弥补货币政策在调控房地产价格方面的不足,且该政策效果呈现区域异质性。第二,跨境资本流动对“双支柱”政策框架调控效果产生影响,并具有非对称性特征。
王千红石晓艺
关键词:跨境资本流动房地产价格
房地产价格改进企业投资偏好了吗?——基于抵押渠道效应与成本效应的机制分析
2025年
以2008—2022年中国A股非房地产上市公司为样本并匹配地级市的房地产价格,通过实证分析发现:(1)房地产价格上涨阻碍了企业投资规模的增长,该结论通过了内生性检验和稳健性检验。(2)在机制分析中,验证了房地产价格上涨通过抵押渠道效应提高了企业投资规模,通过成本效应降低了企业投资规模两大传导路径。(3)异质性分析进一步发现:一线城市的企业投资规模与房地产价格正相关,非一线城市则相反;制造型企业投资规模受到房地产价格上涨的负面影响较小,但国有企业和非国有企业投资规模均与房地产价格负相关。
王柏杰陈胜
关键词:房地产价格
基于麻雀搜索优化SVR模型的房地产价格研究被引量:2
2024年
为解决传统经济指标作为房价影响因素的数据获取滞后性问题以及机器学习模型在预测房价时存在的参数选取不确定性问题,文中以网络搜索数据作为房价指数解释变量,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)建立SSA-SVR(Support Vector Regression)模型对SVR的惩罚因子C和RBF(Radical Basic Function)核函数的参数g进行优化。将SSA-SVR模型与PSO(Particle Swarm Optimization)-SVR、GA(Genetic Algorithm)-SVR、WOA(Whale Optimization Algorithm)-SVR、GS(Grid Search)-SVR以及基准SVR进行对比,SSA-SVR的相关系数(0.99)、均方根误差(6.71)、平均绝对误差(5.24)、均方误差(45.13)以及平均绝对百分比误差(0.26%)均优于其他5种模型。结果表明,麻雀搜索算法优化的SVR模型在房价预测方面具有更好的全局寻优能力,可以提高模型的预测准确度和预测能力。
兰瑞杰孟维高耿进强
关键词:参数不确定性房地产价格指数房价预测
房地产价格波动对系统性金融风险的影响研究
房地产在我国宏观经济结构以及金融安全领域占据重要地位,由于其规模庞大且与金融市场高度关联,被视为我国现阶段金融风险方面最大的“灰犀牛”。房地产市场价格的变化直接牵动着金融市场的神经,因此,必须强化对房地产市场的金融管理与...
崔晶
关键词:房地产价格系统性金融风险
房地产价格影响因素分析
2024年
近三年,受“三道红线”、地缘政治、中美贸易战以及疫情等多方面影响,房地产价格目前出 现了超跌现象,房地产行业出现了重大调整,也较大阻碍了我国经济的全面强劲复苏。研究表明,房地产 价格受到商品价值、供求关系以及价格预期的影响。为了促进房地产市场平稳健康发展,助力经济全面复 苏,应及时采取必要措施:一是加大宏观调控政策力度,刺激经济强力复苏;二是全面快速落实一系列房 地产维稳政策;三是进一步放松限购等购房政策;四是引导建立合理房地产价格预期。
雷自宁
关键词:房地产价格价格预期
房地产价格波动和货币政策的关系探析
2024年
随着全球经济一体化,房地产行业快速崛起,对经济发展具有推动作用,并占据国家市场 经济的重要份额。自 2008 年次贷危机后,房地产市场价格变动受到广泛关注,各国学者、政府及货币 当局纷纷研究其效应。我国房地产市场发展迅速,房价持续上涨已成为常态,但国家对房价的控制已对 其产生显著影响。因此,研究金融政策对房地产市场价格的反馈和影响,对实现中央银行在房地产和宏 观经济中的政策目标至关重要。本论文旨在通过理论分析和月度数据验证,探讨不同金融政策对房地产 价格的影响,并提出有助于制定金融政策的建议。
刘风
关键词:房地产货币
浅议如何在风险视角下加强房地产价格评估管理
2024年
在当前房地产行业发展速度减缓的形势下,房地产价格评估作为经济活动中的重要环节,为市场参与者提供了关键的信息和决策依据。房地产价格评估不仅关系到房地产交易的公平性和合理性,还对金融风险的防控、税收征管以及城市规划等方面产生深远影响。然而,在当前复杂多变的市场环境下,房地产价格评估面临诸多风险,如市场风险、技术风险、职业道德风险等,导致评估结果失真,进而引发一系列经济和社会问题。文章从风险视角出发,深入探讨加强房地产价格评估管理的有效途径,旨在为评估机构和从业人员提供有益的参考和指导,以促进房地产价格评估行业的规范化、专业化和科学化发展。
肖光忠
关键词:房地产价格评估
我国房地产价格波动对系统性金融风险动态影响研究
2024年
2021年以后,我国的房地产市场开始发生转变,整个房地产市场出现了量价双跌,即销售额和销售面积双双下跌。房地产行业与金融业高度关联,涉及主体众多,房地产金融体系又以商业银行为主,房价的不正常的下跌往往加速金融风险出现与暴漏。基于此,本文对系统性金融风险传导渠道进行研究,构建向量自回归分析模型,深入探讨了房价的波动是如何动态地影响系统性金融风险的。通过脉冲响应图确认了房价波动在系统性金融风险生成过程中所占据的核心位置。最后,基于实证结果和风险的传导机制,提出相应的政策确保房地产稳定发展。After 2021, China’s real estate market began to undergo a transformation, and the entire real estate market experienced a double decline in quantity and price, with both sales revenue and sales area falling. The real estate industry is highly related to the financial industry, involving numerous entities, and the real estate financial system is mainly composed of commercial banks. Abnormal declines in housing prices often accelerate the emergence and leakage of financial risks. Based on this, this article studies the transmission channels of systemic financial risks, constructs a vector autoregressive analysis model, and deeply explores how fluctuations in housing prices dynamically affect systemic financial risks. The core position of housing price fluctuations in the process of systemic financial risk generation was confirmed through impulse response diagrams. Finally, based on empirical results and the transmission mechanism of risks, corresponding policies are proposed to ensure the stable development of the real estate industry.
张凌炜
关键词:系统性金融风险VAR模型
关于影响房地产价格的动态因子模型研究
2024年
基于主成分分析,通过预设的经济和金融变量,本文构建一个动态因子模型对深圳房地产价格结构变化进行实证检验。研究发现,在样本期内解释房地产价格波动因子的权重发生变化,且近几年的变化尤为显著,动态因子模型随时间推移仍能得出较好的解释效果。
王童韩俊宇
关键词:房地产价格主成分分析动态因子模型

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胡修府
作品数:29被引量:8H指数:1
供职机构:中华人民共和国国家统计局
研究主题:房地产价格 季度 房地产市场 土地交易价格 房屋销售
周建军
作品数:186被引量:888H指数:15
供职机构:湘潭大学商学院
研究主题:房价 醚类化合物 凝胶化 锂离子电池 可逆性
郭娜
作品数:43被引量:473H指数:9
供职机构:天津财经大学
研究主题:房地产价格 货币政策 老龄化 面板协整 有向无环图
李秀婷
作品数:54被引量:407H指数:13
供职机构:中国科学院
研究主题:房地产价格 房地产市场 房地产 系统动力学 预警
董纪昌
作品数:116被引量:970H指数:16
供职机构:中国科学院
研究主题:房地产 房地产价格 房地产市场 实证研究 房价