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房地产价格影响因素研究_基于probit模型的视角

经济研究导刊

ECONOMIC RESEARCH GUIDE

总第134期2011年第24期Serial No .134

No .24，2011一、引言及文献述评

近些年来，中国房地产市场快速发展，房地产价格也是急剧上涨，并吸引了大量的投资者，房地产因此也成为了国民经济的基础性、先导性产业，房地产行业直接或间接影响到了60多个行业，但是少数城市房地产价格的快速上涨也导致了一些家庭的购房困难，直接影响到了国民经济的健康发展，不利于社会的和谐稳定。政府先后也出台了一系列的宏观调控政策以调控房价，但却收效甚微，未能取得预期的效果，因此深入分析影响中国房地产价格的影响因素，实证探讨房地产行业，具有很强的现实意义。

经济学的经典理论认为，居民消费水平与其收入密切相关，从生命周期的角度来规划消费支出，家庭的资产配置将对消费产生影响。在世界范围内，

住房也被越来越多的人作为一项重要的家庭资产来配置。20世纪90年代以后，各国学者就开始采用宏观经济模型来研究房价的变化，他们得出宏观经济变量在一定程度上可以解释房价波动的结论。国外

代表性的有以美国四大城市从1970年第一季度至1986年第三季度的数据为样本，并采用时间序列截面分析的方法，得出房价和成年人口比例、人均收入以及随后若干年的价格变化呈正相关关系。国内也有不少对此做出研究的，危冠元从八个方面阐述了影响房地产价格的经济因素，有房地产供求因素，社会因素，人口因素，房地产投机因素等。王金明、高铁梅利用变参数模型对中国房地产市场的需求与供给函数进行了动态分析，认为收入是影响需求的主要因素，房价是影响供给的主要因素，因此将房地产价格控制在合理的范围是保证房地产发展的根本前提。于淼也认为，

房地产的供不应求导致了价格的不断上扬，并作出了预测，他认为，在国家宏观调控的大背景下，房价在短时间内小幅上涨，在长期内上涨趋势不会过快。

二、房地产销售价格的实证分析

在对房地产的发展情况简单了解的基础上，本文从《中国统计年鉴》和中经网产业数据库选取了2009年中国31个省市（除去香港、台湾、澳门）的相关数据作为样本来分析房地产

价格的主要影响因素，相应的变量名称及具体含义（见表1）。

收稿日期：2011-05-28

作者简介：周葛亮（1988-），男，江苏徐州人，硕士研究生，从事宏观经济学与计量经济学研究。

房地产价格影响因素研究

———基于probit 模型的视角

周葛亮

（南京大学，南京210093）

摘要：通过选取2009年中国31个省市（除去香港、台湾、澳门）的相关数据作为样本，利用probit 模型实证分析了房地产价格的主要影响因素，最后得到居民储蓄额与城镇人口数均与房地产销售价格呈显著正相关的关系。

关键词：房地产价格；probit ；实证分析中图分类号：F293.3

文献标志码：A

文章编号：1673-291X （2011）24-0153-02

变量名称（单位）

变量含义被解释变量

y 元每平方米商品房销售价格解释变量

X1万元教育经费

亿元城乡居民储蓄存款X3万人城镇人口数X4万平方米商品房销售面积X5

居民消费价格指数

表1变量名称及含义

表1中各省市教育经费的投入会使得当地教育质量的上升，从而使得学生的人数增多，增加了人口流动，但是具体教育经费与商品房价格之间的相关性不明。城乡居民储蓄存

款越多说明居民有能力购买房产，但是是否与商品房销售价格有很强的相关性则不清楚。城镇人口数越多则往往会对商品房的需求越大，但是还要考虑到当地商品房供给因素的影

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Dependent Variable:Y

M ethod:M L -Binary Probit (Quadratic hill climbing)Date:05/02/11Time:13:19Sample:131

Included observations:31

Convergence achieved after 6iterations

Covariance matrix computed using second derivatives

Variable Coefficient Std.Error z-Statistic

Prob.C -5.127067 2.445829-2.0962490.0361LOG(x2) 4.058758 1.582631 2.5645650.0103LOG(x3) 4.207083 1.774702-2.370586

0.0178M cFadden R-squared 0.412275M ean dependent var 0.258065S.D.dependent var 0.444803S.E.of regression 0.338447Akaike info criterion 0.864757Sum squared resid 3.207292Schwarz criterion 1.003530Log likelihood

-10.40373Hannan-Quinn criter.0.909994Restr.log likelihood -17.70170LR statistic 14.59594Avg.log likelihood

-0.335604

Prob

（LR statistic ）0.000677Obs with Dep=023Total obs

Obs with Dep=18

响。商品房销售面积和居民消费价格指数与商品房销售价格是否具有相关性都不清楚。

对于被解释变量只取两个不同值的情形，本文采取二元选择probit 模型进行回归，模型形式为y i =β0*x 1i +β1*x 2i +β2*x 3i +β3*x 4i +β4*x 51+εi ，其中，y i 为二元选择变量，即y i =1，

（y>4681）0，（y>4681!）

（其中，4681为从中经网产业数据库得到的全国商品房的平均价格）。即可以理解为大于全国均价的为高房价取1，小于全国均价的低房价取0。

为消除掉单位不同的影响，本文首先对他们取对数，再使用Eviews 软件进行回归分析，并删去回归检验不显著的解释变量，回归估计结果（见表2）：

表2

由表2可知，回归得到居民储蓄存款与房地产销售价格呈显著正相关，城镇居民数与房地产价格负相关的关系。我们可知居民储蓄存款越多，其家庭富余财产就越为充足，在有购房能力的前提下，面对火热的房地产市场也有能力加入到买房大军中来，因此会在需求方面对房地产价格有了正相关的影响。对于实证得到的城镇人口数对房地产销售价格呈正相关关系，符合我们的主观认知。因为城镇人口数越多，会推动对商品房的需求，从而会引起商品房房价的上涨。比如东南沿海一带，经济发达且人口密集，房价是一升再升，而新疆内蒙古一带地广人稀（城镇人口少），房价则相对来说比较低。

对于其他解释变量如教育经费的投入、商品房销售面积、居民消费价格指数因为其p 值检验没通过因而被剔除，但并不能说明其对房地产价格没有影响，在进行逐个回归时，均显示出对房地产价格或正或负的相关关系，或是由于其中存在的多重共线性因素，或是由于所得数据的局限性使得在模型中对房价的影响不显著。

三、结论与政策建议

用城镇居民储蓄额的增加可以用来反映人民生活水平的提高，进而可以反映居民住房消费能力的提高，同时也使居民有了改善居住水平的愿望，这样就刺激了对房地产的需求，从而在一定程度上推动了房价的上涨。房地产的需求主体是人，一般而言，人密度高的地区，对房地产的需求相应增加，因此导致房地产价格水平趋高；且由于人口密度高，促进了商业、服务业、娱乐和旅游观光等事业的发展，从而也会推动房地产价格上升。

但是房地产价格的提升也给城市居民都来了沉重的负担，比如中国一些大城市，像北京、上海、杭州等的房价已经相当于甚至高于美国中等城市的房价，因此很有必要抑制房价的过度增长。

相对于房产的需求，政府可以加大房屋的供给，就像政府在推广的“经济适用房”的建设，房屋供给的增多会在一定程度上抑制房价的上涨。对于居民储蓄额的增加，政府可以增加炒房者的成本，来抑制房地产的投机需求。政府也可以在各方面支持“卫星城”的建立，这样可以缓解城区的人口压力，减少对城区房产的需求。政府也可以适当加强公共产品的供给，比如改善交通可以使购房者有更多的选择，而不是全部集中于主城区。

参考文献：

[1]周泽辉，赵娜.中国商业银行开设网络银行的决策行为研究[J].中国物价，2011，(2).[2]姜茜娅，许莹.中国房地产价格影响因素实证分析[J].大众商务，2010，(8).

[3]高波，王辉龙.长三角房地产波动与居民消费的实证分析[J].工业经济研究，2011，(1).[4]高铁梅.计量经济分析方法与建模———Eviews 应用及实例[M].北京：清华大学出版社，2009.[责任编辑陈凤雪]

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中国城镇化对房地产价格影响分析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/8618272351.html, 中国城镇化对房地产价格影响分析作者：邝山来源：《智富时代》2017年第04期【摘要】本文通过分析房地产住宅价格的影响因素，对我国城镇化进展对于住宅市场价格的影响进行深入探讨，并通过设定不同类型的情形进行仿真模拟，本文认为当城镇人口增长率较高时，对住宅价格的促进作用最大，而在土地城镇化及产业城镇化较为领先的时候，住宅价格提高的幅度最小。本文建议，如果政府制定相关政策时，可以相应提高土地供给，同时加快产业升级，提高第三产业在国民经济中的地位，另一方面，减少城乡收入差距，提高农村居民的生活质量，避免过多人口涌入城市，减少住房的刚性需求，从而降低房地产价格。【关键词】城镇化；房地产价格；城镇化一、引言随着我国城镇化进程的不断发展，城镇化对房地产价格的影响已逐渐引起学者们的广泛关注。部分学者认为城镇化与房地产价格之间呈现出显著的相关关系：于守华[1]（2013）和刘娟[2]（2014）分别运用VAR模型分析我国城镇化进程与房地产价格之间的关系并得到类似的结论，认为城镇化发展是房地产价格的格兰杰原因，同时二者存在长期的均衡关系；曾江辉[3]（2010）、和程利敏[4]（2013）则通过简单多元线性回归对二者进行研究，并认为城镇化发展与房地产价格之间存在显著的正相关关系；而罗良文[5]（2015）实证分析了不同地区中不同方面城镇化对房地产价格的影响，最终认为人口城镇化在中、西部地区对房价影响显著，对东部地区不显著；另一方面，也有部分学者认为城镇化发展与房地产价格之间并没有显著的相关关系：黄庆华[6]（2014）认为城镇化对房地产价格变动影响并不显著；董正信[7]（2013）发现住房价格对城镇化水平显著影响，而城镇化发展水平对住房价格不具有显著影响。可见城镇化发展对房地产价格的影响尚未形成统一的结论，城镇化是一系列经济社会变量组合变化的过程，这一过程包括人口城镇化、产业城镇化以及土地城镇化等诸多方面。本文构造城镇化对房地产价格影响的完整系统结构，分析出城镇化各个方面对于房地产价格的影响关系，并对房地产价格的变化趋势进行预测。通过仿真方案设定，针对我国城镇化进程中不同方面的非均衡发展特点对房价进行预测并比较，从而为政府推动城镇化进程提供决策依据。二、模型构造（一）方程构建本文所构建的房地产市场系统动力学模型中涉及的主要系统方程如下列各式所示：（1）土地购置面积=INTEG

房地产价格影响因素(一)

房地产价格影响因素(一) (一)单项选择题 (每题的备选答案中只有一个最符合题意) 1. 当人口数量增加时，对房地产的需求就会，房地产价格也就会上涨；当人口数量减少时，对房地产的需求就会，房地产价格也就会下落。 A.增加，增加 B.减少，减少 C.减少，增加 D.增加，减少答案：D 2. 在影响房地产价格的各种因素中，“城市化”属于。 A.社会因素 B.环境因素 C.人口因素 D.行政因素答案：A 3. 下列情况中会导致房地产价格上升的是。 A.上调贷款利率 B.收紧房地产开发贷款 C.开征房地产持有环节的税收 D.增加土地供应答案：B

4. 房地产的区位优劣，主要是看其交通、周围环境景观、公共服务设施的完备程度。 A．别墅B．商业C．居住D．T~A世答案：C 5. 是指在一定时期内因迁入和迁出因素的消长导致的人口数量增加或减少，即迁入人数与迁出人数的净差值。 A.人口机械增长 B.人口自然增长 C.人口净增长 D.人口负增长答案：A 6. 人们常用距离来衡量房地产区位的好坏。下列距离越来越受重视的是。 A.空间直线距离 B.交通路线距离 C.交通时间距离 D.经济距离答案：D 7. 下列房地产影响因素中不属于个别因素的是。 A.基础设施 B.位置 C.土地形状 D.规模答案：A

8. 《中华人民共和国民法通则》第79条规定：“所有人不明的埋藏物、隐藏物，归所有。” A.国家 B.集体 C.发现人 D.土地使用者答案：A 9. 增加房地产保有环节的税收会使房地产价格下降，对收益性房地产来说，开征会减少房地产净收益，从而会直接导致房地产价格下降。 A.房产税 B.契税 C.营业税 D.土地增值税答案：A 10. 一般地说，地上一层的价格或租金最高，其他层的价格或租金较低，一般不到地上一层价格或租金的。 A.20% B.30% C.60% D.80% 答案：C 11. 土地用途、容积率、建筑高度等影响属于房地产价值影响因素中的。 A.配套设施建设的限制

房地产开发项目成本分析

房地产开发项目成本分析一、房地产经营成本预测分析成本预测是根据成本的历史资料，从成本的发展趋势或影响成本的因素变化情况对未来成本水平的定量描述和逻辑推理。成本预测是企业经济预测的重要内容，是企业成本分析的重要组成部分，是企业对其经济活动实观事前控制管理的重要手段。成本预测对于企业经营决策起着决定性作用。成本预测方法很多。从成本预测的进行时间上来划分，可分为先期成本预测和期中成本预测两类。先期成本预测所谓先期成本预测分析，就是在编制成本计划以前的目标成本预测。一般来说，先期成本预测包括两方面内容。其一是新项目开发前的成本预测，如新的土地开发项目、新的综合开发项目，在进行可行性研究时，必须依据具体条件和开发内容预测出项目的开发成本，以便根据销售收入估算出项目的收益，为项目决策或项目开发方案的选择提供重要依据。新项目开发前的成本预测大多是按定额或历史资料分科目进行估算的。其二是企业在编制生产财务计划前，对计划期成本水平（分科目成本或总成本）的测算。这种预测过程实际上就是测算成本指标与分析各种因素对成本的影响程度的过程，也是拟定成本降低措施，挖掘成本潜力的过程。这’且主要介绍第二项内容，即编制企业生产财务计划前的成本水平预测。关于开发项目的成本预测留待以后讨论。从方法论的角度而言，成本预测又可按其是否主要依赖于数学模型分为定性预测和定量预测两类。定性预测是利用直观材料，凭借预测者个人的主观判断和推理的能力，对未来成本状况进行的预测分析。定性预测法是我国常用的传统分析法，特别在资料数据缺乏，环境条件复杂的中长期成本预测中，或是宏观、中观的经济预测中，多用此法。但定性预测法在很大程度上受制于预测者的主观判断，其客观性、正确性自然受极大影响。定量预测依据数据资料，采用数学模型，由数据的运算结果对未来作出估计。只要原在台数据正确，采用的数学模型正确，预测的结果就有很高的可信度。因而，房地产业的成本预测分析应尽可能采用定量预测方法。房地产业的经营成本也和其他的商品经营成本一样，按成本额的大小与经营工程量的关系分为固定成本和变动成本两类。固定成本是在一定范围内不随工程量变化而变化的。相对稳定的成本。变动成本则是随着工程量的变化而变化的成本，如房地产开发中的建筑工程费，就属于变动成本。开发工程量越大，建筑工程费就越高。显然，房地产企业的固定成本是相对稳定的，每年不会有较大的变动。只要设法分离出企业的固定成本和变动成本率（变动成本随工程数量变化的比例），就可根据企业计划期的开发工程量计划或房大经营计划，预测出成本总额。因而，房地产业的先期成本预测关键就是固定成本与变动成本的分离。（1）固定成本与变动成本的分离实际工作中常用的分离方法主要有如下两类。 ①费用分解法即按成本项目的性质逐项归类的分离方法。如房地产开发中的管理费、配套设施费、固定资产折旧费属固定成本。建筑工程费、征地拆迁费、场地平整费等属变动成本。房地产租赁经营中的折旧费、房屋维修费、税金等属变动成本；管理费则属固定成本。费用分解法一般都是按上一年度的成本实际发生值进行逐项归类分解，准确度较高，能客观地反映真实情况，但计算麻烦，一般在预测分析中用得不多。 ②统计分析法当无法获得成本实际发生值的项目分类资料，或是预测结果的精度要求不十分高时，可利用本企业过去的工程量与成本额对应数据历史资料，采用统计分析法分离固定成本与变动成本。常用的统计分析法有高低点分析法和回归分析法两类。 A．高低点分析法高低点分析法就是取历史资料中工程数量最高和最低两个时期的成本数据

基于特征价格模型(HPM)的房地产评估研究综述

基于特征价格模型(HPM)的房地产评估研究综述-行政管理基于特征价格模型(HPM)的房地产评估研究综述王娟娟毛博（中南财经政法大学工商管理学院湖北·武汉）摘要：我国“十三五”规划明确指出要加快经济社会各领域信息化，加强重要信息系统的建设，同时房地产产业亟需稳定发展。因此数理统计模型在房地产应用的研究可以提高房地产评估的精准度和满足房地产批量评估的需求。房地产的准确估价对推动房地产价格正常化、保障房地产公平交易、建立健康的房地产市场有着非常重要的意义。房地产基于计算机辅助的自动批量评估不但可以提高房地产批量评估的效率，也可以促进房地产评估的信息化进程。本文以发展的比较成熟的特征价格模型(HPM)在房地产中应用为主题做文献综述。介绍了HPM如何应用于房地产评估，并对模型的指标、模型形式、模型检验方法的选择和改进进行了讨论。接着就HPM在房地产评估中的应用和未来研究方向进行了阐述，分别从对接计算机应用技术、实现房地产产业信息化，将模糊数学、神经网络模型、层次分析法、主成分分析法等数学统计模型在HPM进行应用，非住宅类型的房地产价值的评估三个方面进行新的研究。关键词：房地产评估；特征价格模型；批量评估一、引言 2015年10月，我国“十三五”规划出台，其中明确指出加强土地、财税、金融政策调节、加快住房系统建设，完善符合国情的住房体制机制和政策体系、合理引导住房需求；加强市场监督，规范房地产市场秩序，抑制投机需求，促进房地产产业平稳健康发展。同时，规划也强调全面提高信息化水平，推动信

息化和工业化深度融合，加快经济社会各领域信息化。加强重要信息系统建设，强化地理、人口、金融、税收、统计等基础信息资源开发利用。房地产的准确估价对推动房地产价格正常化、保障房地产公平交易、建立健康的房地产市场有着非常重要的意义。特征价格模型HPM( Hedonic Price Model)是一种通过特征价格来反映产品或者服务价格的模型。而房地产作为一种异质性的商品，由于各个房地产所对应的特征数量以及组合方式各不相同，房地产价格就会体现不同程度上的差异。因此使用HPM对房地产进行估值能够更加精准的算出其房地产商品的隐含价格，有利于提高房地产评估的精准程度。随着国内的房地产税全面征收，房地产批量评估的需求越来越大，如何更高效，更准确的进行房地产的批量评估是评估界急需考虑的一个问题。目前，国外已经有了基于计算机辅助自动评估CAMA( Computer-assisted Mass Appraisal)和地理信息系统GIS( Geographic Infor-mation System)的房地产批量评估的方法。但是在CAMA中所使用的评估方法仍然有其局限性，而HPM 的引入值得考虑。一方面，随着大数据时代的到来，房地产评估的信息化为HPM 在房地产评估中的应用提供了坚实的基础；另一方面，HPM在房地产批量评估中的应用不但可以规范评估的标准、简便操作，而且也提高了批量评估的精确性。该研究也对房地产税的推行和征收起到一定的积极作用。因此，基于HPM的房地产评估研究对我国的房地产行业将起到突出的作用。一是利于房地产的准确估价，促进房地产产业稳定发展。二是将房地产价格影响因素特征系统化、房地产评估批量化以及房地产评估过程的信息化，利于房地产行业信息化建设步伐，为行业提供信息支撑。三是基于HPM在房地产评估的系统性的评估信息化，有利于加强市场监督，规范房地产市场秩序，抑制投机

房地产价格影响因素分析

房地产几个影响因素分析郑莹（建筑工程学院，10工管本、20100550124）摘要：近年来,中国的房地产市场牵动着全社会的神经，房地产价格一直居高不下，住房问题一直是老百姓重点关注的问题。房地产市场目前虽然仍旧处于发展的上升期，经济的增长迅速强烈的刺激着中国房地产市场的需求与供给，本文主要阐述影响我国房地产价格因素。我国部分地区如北京,上海房价飞涨,房地产业发展,大到影响市场交易能否顺利进行,国土资源能否得到充分利用,小到影响城市居民能否安居乐业。房地产是我国转变经济增长方式过渡时期的重要支柱性产业，分析房地产价格的上涨原因，有助于对防止价格上涨的控制进行研究，使房地产价格健康长效发展。关键词：房地产价格原因一、房地产开发成本与费用价格影响房地产开发的每一个过程都会对房地产的价格形成影响，影响房地产价格的因素，有土地交易价格、财政政策、货币政策和物价水平，水费等因素，也有城市地理位置、城市设施、环境状况等区位因素。每一种影响因素在不同的地区、不同的房地产业发展阶段所表现出来的影响力大小是各不一样的。房地产开发流程示图1 （一）土地作为生产四要素之一的土地这种稀缺资源，土地交易价格在房地产产业中占有很大的比重，土地交易价格是指房地产开发商或建设单位在进行商品房开发之前，为取得土地使用权而实际支付的价格，土地使用权的获取有土地使用权出让、土地使用权转让、土地使用权划拨、土地合作四种方式。根据使用性质的不同又可分为居民住宅用地、工业用地、商业旅游

和娱乐用地及用于建造办公、教育、医疗科研、服务用房等其他综合用地四部分。由于房地产具有不可移动性，这一特性导致了房地产价格因土地资源相对稀缺程度的不同而存在很大差异。例如在农村和城市土地的使用价格就完全不一样，即使是建筑质量在同一档次的房地产，其价格也会因为房地产所处区位地段的不同而存在明显差异。（二）前期开发工程费前期开发工程费，前期开发工程费主要包括征用土地的拆迁安置费、勘察设计费、项目论证费，在中国还有“三通一平”基础设施建设费等。“三通一平”指临时施工道路、施工用电、施工用水的配置和平整施工场地。招投标费用；基础设施建设费（建造小区内的道路、供水、供电、排污、排水、照明、通讯、绿化、环境卫生等的建设费用。）；公共配套设施准设费（建造小区内的非营业性的公共配套设施的建设费用。）。这些费用一旦上涨房价就会跟着上涨。（三）建筑安装工程费建筑安装工程费，建筑安装工程费是指房地产建筑的造价，是房地产格的主要组成部分。它由主体工程费、附属工程费、配套工程费和室外工程费构成。这些费用占项目总费用的大部分，但是这部分费用早在开发前期就已经决定的，属于投资大但影响的工程费。而且不同工程这部分的费用相差不会太大，主要有相关材料供应市场和人才市场决定。（四）项目开发管理费项目开发管理费，开发管理费由房地产开发企业的职工工资支出、广告费和办公费构成。这部分费用影响和不会很大。（五）利润和税金房地产开发企业的利润和税金，由市场定价的商品房，房地产开发企业的利润率是不固定的，它取决于企业的经营管理水平。而我国对于由政府定价的安居房、解困房等，利润率则限定在5％以内。税金包含房地产交易的契税和房地产开发企业的所得税等。二、风险因素除了上述成本与费用构成的影响，同时还受到其他很多因素的影响，而这些因素又是重要的影响因素往往是房地产开发项目的风险所在：（一）社会因素社会因素包括社会治安状况、人口密度、家庭结构、消费心理等。例如，人口密度高的地方对住房需求多，价格也就较高；家庭结构趋于小型化增加了家庭单位数量，从而引起住房需求的增加，也会抬高住房的价格。人们消费心理的变化也影响着房地产的设计和开发建设，当人们消费心理倾向于经济实用型的时候，房地产的设计和开发都会以降低成本和售价为目标。当人们消费心理趋于舒适方便时，房地产开发则注重功能的完善和居住环境的美化。虽然这可能会增加开发成本，但同时也提高了售价。在开发商和消费者之间存在着需求与供给的关系，二者共同决定市场价格，而这只要一个因素发生变化市场的房价就会变化以达到新的平衡。（二）政治因素政治因素是指会对房地产价格产生影响的政策法规，包括宏观房地产价格政策、税收政

中国房地产价格与宏观经济波动_基于PVAR模型的研究

中国房地产价格与宏观经济波动 ——基于PVAR 模型的研究* 李颖胡日东 *本文得到教育部科学技术研究重点项目（项目号：209148）、国家软科学研究计划（2008GXS5D130）和福建省数量经济学研究生教育创新基地的联合资助。内容提要房地产价格和宏观经济波动之间存在密切的关系。本文基于我国1999—2008年31个省市的面板数据，利用PVAR 模型对我国房地产价格和宏观经济波动之间的关系进行了实证分析。结果表明，我国的房地产价格和GDP 之间存在着双向的互动关系，既相互拉动又相互牵制。通过本文的分析发现，房地产价格的波动受宏观经济的影响更显著一些，房地产价格受宏观经济支持，宏观经济的运行状况对房地产价格的涨跌起到了决定性作用。关键词房地产价格宏观经济波动面板向量自回归模型一、引言由美国次贷危机引发的国际金融危机，使世界金融体系乃至整个经济遭受自大萧条以来最严重的创伤。金德尔伯格（2000）的研究表明，从17世纪至20世纪90年代初期，全球范围内42次重要的经济与金融危机中有21次左右都与房价的暴涨与暴跌有关。房地产业是国民经济的基础性、先导性、支柱性行业，房价的大起大落势必会给国家的经济发展和社会发展带来冲击。近年来，我国房地产业得到了迅速发展，各个地区的房价不断攀上新高，其中北京、上海、杭州、深圳等大城市的房价上涨尤为迅速。至此，房价持续上涨已经成为全社会关注的热点，房地产价格的变化和宏观经济波动之间的关系也成为各界普遍关心的问题。从国外的文献来看，大部分的经济学者对于房地产价格与宏观经济关系的实证研究，主要侧重于从均衡理论、收入假说等经济理论的角度出发。Demary （2009）利用结构向量自回归（Structural Vector Autoregressive,简称SVAR ）模型研究了10个OECD 国家房地产价格与通货膨胀率、产出及利率的关系,指出货币冲击与产出冲击对房地产价格有影响,另一方面房地产价格冲击对宏观经济主要变量也有一定的作用。近年来我国经济学界对房地产行业的相关研究也日渐增多。梁云芳、高铁梅、贺书平（2006）利用协整分析和HP 滤波，计算出房地产均衡价格水平，通过房地产价格偏离均衡价格的波动状态，得出我国房地产市场价格的偏离只是受部分地区影响的结论。从国内的文献来看，在大多数研究的模型中,经济增长均是外生变量,研究者没有建立经济增长和房价变化的互动模型,也没有指出经济增长引起房价变化的具体原因和传导路径。有鉴于此，本文的不同之处在于采用面板数据向量自回归（PVAR ）的计量方法，把所有变量均视作内生，真实反映出各变量之间的互动关系；同时面板VAR 的方法能够分解出各个冲击对变量的影响，从而得到排除其他因素干扰的影响因子，分析出我国宏观经济和房地产价格之间的“纯粹”关系。运用面板数据进行实证研究，不仅可以扩大样本量，而且可以增加自由度，减少自变量间多重共线性的影响。我国不同地区受宏观经济政策和住房制度改革的影响基本同步，运用我国各省市的数据分析，能在一定程度上揭示房地产价格与宏观经济

房地产行业建造成本分析及常用经验数据

房地产行业建造成本分析及常用经验数据一、人工单价模板：19-23元/平米（粘灰面）砼：38-41元/立，钢筋：310-420元/吨，或者10-13元2 砌筑：55-70元/立。抹灰：7-15元/平米（不扣除门窗洞口，不包括脚手架搭拆）面砖粘贴182. 室内地面砖（600*600）15元/平米，踢脚线：3元/米，室内墙砖：25元/平米（包括倒角）楼梯间石材：28元/平米，踏步板磨边：10元/米。石膏板吊顶：20元（平棚）铝扣板吊项：25元/平米，蹲台隔断：120-300元/蹭位。大白乳胶漆：6元/平米。外墙砖：43元/平米，外墙干挂蘑菇石：50元/平米。屋面挂瓦：13元/平米。水暖：9元/平米（建筑面积）电气照明部分：6元/平米。木工：18-24元/平米（粘灰面），木工35-50元2，架子工5.5元2 ，二、房地产建筑成本（按建筑平方米算） 1、桩基工程（如有）：70~100元/平方米； 2、钢筋：4075平方米（多层含量较低、高层含量较高），合160~300元/平方米； 3、砼：0.3~0.5立方/平方米（多层含量较低、高层含量较高)，合100~165元/平方米； 4、砌体工程：60~120元/平方米（多层含量较高、高层含量较低)； 5、抹灰工程：25~40元/平方米； 6、外墙工程（包括保温）：50~100元/平方米（以一般涂料为标准，如为石材或幕墙，则可能高达300~1000元/平方米； 7、室内水电安装工程（含消防）：60~120元/平方米（按小区档次，多层略低一些）； 8、屋面工程：15~30元/平方米（多层含量较高、高层含量较低)； 9、门窗工程（不含进户门）：每平方米建筑面积门窗面积约为0.25~0.5平方米(与设计及是否高档很大关系,高档的比例较大),造价90~300元/平方米，一般为90~150元/平方米，如采用高档铝合金门窗，则可能达到300元/平方米； 10、土方、进户门、烟道及公共部位装饰工程：30~150元/平方米（与小区档次高低关系很大，档次越高，造价越高）； 11、地下室（如有）：增加造价40~100元/平方米（多层含量较高、高层含量较低)； 12、电梯工程（如有）：40~200元/平方米，与电梯的档次、电梯设置的多少及楼层的多少有很大关系，一般工程约为100元/平方米； 13、人工费：130~200元/平方米； 14、室外配套工程：30~300元/平方米，一般约为70~100元/平方米； 15、模板、支撑、脚手架工程（成本）：70~150元/平方米；

房地产价格定位分析及项目定价的方法

房地产项目定价的方法定价方法，是企业为了在目标市场上实现定价目标，而给产品制定的一个基本价格或浮动范围的方法。虽然影响产品价格的因素很多，但是企业在制定价格时主要是考虑产品的成本、市场需求和竞争情况。产品成本规定了价格的最底基数，而竞争者价格和替代品价格则提供了企业在制定其价格时必须考虑的参照系。在实际定价过程中企业往往侧重于对价格产生重要影响的一个或几个因素来选定定价方法。房地产企业的定价方法通常有成本导向定价、需求导向定价、竞争导向定价和可比楼盘量化定价法三类。一、成本导向定价成本导向定价是以成本为中心，是一种按卖方意图定价的方法。其基本思路是：在定价时，首先考虑收回企业在生产经营中投入的全部成本，然后加上一定的利润。成本导向定价主要由成本加成定价法、目标利率定价法和销售加成定

价法三种方法构成。（一）、成本加成定价方法这是一种最简单的定价方法，就是在单位产品成本的基础上，加上一定比例的预期利润作为产品的售价。售价与成本之间的差额即为利润。这里所指的成本，包含了税金。由于利润的多少是按成本的一定比例计算的，习惯上将这种比例称为“几成”，因此这种方法被称为成本加成定价法。它的计算公司为：单位产品价格：单位产品成本X（1+加成率）加成率=由于利润的多少是按成本的一定比例计算的。列如，某房地产企业开发某一楼盘，每平方米的开发成本为2000元，加成率为15%则该楼盘每平方米售价：2000X（1+15%）=2300（元）这种方法的优点是计算方便，因为确定成本要比确定需求容易得多，定价时着眼于成本，企业可以简化定价工作，也不必经常依据需求情况而作调整。在市场环境诸因素基本稳定的情况下，采用这种方法可保证房地产企业获得正常的利润，从而可以保障企业经营的正常进行。

供求关系对房地产价格的影响分析

供求关系对房地产价格的影响分析摘要随着我国经济的快速发展，房地产业对国民经济的基础作用、先导作用和支柱作用日益突出，商品房作为房地产中最主要的组成部分，其发展、变化和运行情况直接影响整个房地产行业的发展，进而影响着国民经济的运行和国民的生活质量。近几年来，我国大部分大中城市的房地产价格达到了相当的高位，并且呈现出持续上涨之势，严重超过了我国绝大多数国民的心理承受能力和实际购买力，对此，我国的房地产价格亟需进行调控和抑制，以稳定房地产市场。房地产价格持续快速上涨的主要原因是商品房的供需失衡，因此，本论文选择商品房的供给与需求为研究对象，再根据一般供求定理，利用计量经济学知识和EViews运行软件，通过从中国统计局收集到的样本数据，引入房地产价格与商品房供给，房地产价格与商品房需求的关系模型，并通过经济学检验、变量的拟合优度、回归方程的显着性和异方差性检验等方法来验证模型的正确性。根据房地产价格与商品房供给和需求模型的研究分析结果，结合目前我国房地产市场的发展现状和存在的问题，为我国抑制房价持续上涨、稳定房地产市场提出几点合理的政策性建议。关键词房地产价格；供需失衡；模型分析；政策性建议

The Analysis on the Impact of Supply and Demand on Real Estate Price Abstract With China's rapid economic development, the role of the real estate industry on the basis of the national economy, the leading role and pillar increasingly prominent role in commercial real estate as the most important component of its development, change, and directly affect the operation of the entire real estate industry, thereby affecting the operation of the national economy and the people's quality of life. In recent years, most of our cities real estate prices reached a fairly high level, and showing a rising trend, the vast majority of our citizens seriously than mental capacity and the actual purchasing power, which, China's real estate prices urgent need for regulation and suppression, to stabilize the real estate market. Real estate prices continued to rise rapidly mainly due to real estate supply and demand imbalance, therefore, this paper choose housing supply and demand as the research object, according to the general supply and demand theory, knowledge and use of econometric software EViews runs through the collection from the Chinese Bureau of Statistics to sample data, the introduction of real estate prices and housing supply, housing prices and housing demand relationship model, and through econometric testing, goodness of fit variables, the significance of the regression equation and heteroscedasticity tests and other methods to validate the model correctness. According to real estate prices and the housing supply and demand model of analysis results, combined with the current development status of China's real estate market and problems for China to curb housing prices continued to rise, stabilize the real estate market to make a few sensible policy recommendations. Keywords Real estate prices；Supply and demand imbalance；Model analysis；Policy recommendations.

房地产价格的影响因素

2．2．4我国房地产价格变化分析中国房地产市场在新中国成立后，由于房屋非商品化的政策，房地产市场基本萎缩。改革开放后，随着土地使用制度改革和住房制度的改革，中国房地产市场逐步恢复和兴起。同时也取得了飞速发展。 1992年后，房地产开发开始成为我国经济发展的一大热点。1992年房地产开发投资高达761亿元，比上年增长了117％，1993年又增长了115％。1992年，全国土地出让2．2万公顷，为上年的1l倍。这一时期，我国房地产价格出现了飞涨。资料显示，1992年6月，海南省的住房价格比上一年同期上涨了100％。在高利润的诱惑下，银行、企业、个人大量资金涌向房地产，导致了投资结构失衡．这段时间的价格飞涨，很大程度上是由于在地方利益的驱动下，不少地方政府滥设开发区，超计划批地，且多已划拨及协议方式出让，形成了一股圈地浪潮，导致不少投机资本流入房地产业，使房地产价格猛涨。1993年下半年政府开始采取宏观调控措施，控制固定资产投资规模，调整投资结果，规范房地产市场行为。是的房地产市场明显紧缩，投资增速明显放慢，房地产价格渐趋稳定。 1998年7月，随着国务院关于停止住房实物福利分配的决定，房地产价格开始稳定增长。这两年房地产的繁荣主要是由供给推动，重点是靠单位集团购买的强大需求，由于供给增长速度太快，需求根本赶不上，出现了积压，泡沫产生的速度非常快。2000年后，由于地价的飞速上涨，房地产价格开始迅速上涨。其中尤其以北京上海更为突出。这其中有一部分是由于北京申办2008年奥运会的成功和上海2010年世博会的申办成功，使得各界对北京上海的高看一线，认为这两个城市潜力大，加大了对这两个城市的投资，导致了一定的投机在内。 3．2房地产价格影响因素房地产的具体市场价格是由众多因素相互作用形成的。在这些因素之中，有的仅直接影响到某一具体房地产的价格，有的则在总体上影响某地区、某类房地产的价格水平。后者即为影响房地产价格的～般因素，前者则成为形成房地产价格的个别因素及区域因素。现将房地产价格影响因素分为下列几类：①自身因素； ②环境因素；@人口因素；④经济因素；⑤社会因素；⑥行政因素；⑦国际因素； ⑧心理因素【4】。 3．2．1自身因素房地产自身状况的好坏，直接关系到其价格的高低。所谓自身因素，是指那些反映房地产本身的实物，权益和区位状况的因素。 (1)位置 17人们的生活和生产等各种活动，都对房地产的位置有要求。房地产位置的优劣直接影响其所有者或使用者的生活满足程度、经济收益或社会影响。关于房地产有句名言：第一是区位，第二是区位，第三还是区位。尽管位置不能代表房地产的一切，但这句话说明了位置对房地产的重要性。房地产位置优劣的形成，一是先天的自然条件，二是后天的人工影响。在实际估价中，关键是要弄清楚什么样的位置为优，什么样的位置为劣。房地产位置优劣的判定标准虽然因不同的用途而有所差异，但在一般情况下，凡是位于或接近人们经济活动的中心、要道的通口，行人较多、交通流量较大位置的房地产，价格一般较高：反之，处于闭塞街巷、郊区僻野的房地产，价格一般较低。房地产的位置有自然地理位置与社会经济位置之别。房地产的自然地理位置虽然固定不变，但其社会经济位置却会发

房地产行业成本分析及常用经验数据

房地产行业建造成本分析及常用经验数据模板：19-23元/平米（粘灰面）砼：38-41元/立，钢筋：310-420元/吨，或者10-13元/m2 砌筑：55-70元/立。抹灰：7-15元/平米（不扣除门窗洞口，不包括脚手架搭拆）面砖粘贴18/m2. 室内地面砖（600*600）15元/平米，踢脚线：3元/米，室内墙砖：25元/平米（包括倒角）楼梯间石材：28元/平米，踏步板磨边：10元/米。石膏板吊顶：20元（平棚）铝扣板吊项：25元/平米，蹲台隔断：120-300元/蹭位。大白乳胶漆：6元/平米。外墙砖：43元/平米，外墙干挂蘑菇石：50元/平米。屋面挂瓦：13元/平米。水暖：9元/平米（建筑面积）电气照明部分：6元/平米。木工：18-24元/平米（粘灰面），木工35-50元/m2，

架子工5.5元/m2 ，房地产建筑成本（按建筑平方米算） 1、桩基工程（如有）：70~100元/平方米； 2、钢筋：40~75KG/平方米（多层含量较低、高层含量较高），合160~300元/平方米； 3、砼：0.3~0.5立方/平方米（多层含量较低、高层含量较高)，合100~165元/平方米； 4、砌体工程：60~120元/平方米（多层含量较高、高层含量较低)； 5、抹灰工程：25~40元/平方米； 6、外墙工程（包括保温）：50~100元/平方米（以一般涂料为标准，如为石材或幕墙，则可能高达300~1000元/平方米； 7、室内水电安装工程（含消防）：60~120元/平方米（按小区档次，多层略低一些）； 8、屋面工程：15~30元/平方米（多层含量较高、高层含量较低)； 9、门窗工程（不含进户门）：每平方米建筑面积门窗面积约为0.25~0.5平方米(与设计及是否高档很大关系,高档的比例较大),造价90~300元/平方米，一般为90~150元/平方米，如采用高档铝合金门窗，则可能达到300元/平方米； 10、土方、进户门、烟道及公共部位装饰工程：30~150元/平方米（与小区档次高低关系很大，档次越高，造价越高）； 11、地下室（如有）：增加造价40~100元/平方米（多层含量较高、高层含量较低)；

房地产价格影响因素分析研究论文(共5篇)

房地产价格影响因素分析研究论文（共5篇）第1篇：我国房地产价格的影响因素分析自1998年实施城镇住房制度改革以来，我国房地产市场取得突飞猛进的发展，房地产业在我国国民经济中占有举足轻重的地位，2016年房地产开发投资更是高达100847亿元，对GDP增长贡献率提升至78%。这些对于提高人民生活水平、改善人民居住条件，推动城市化进程起到了极大地推动作用。然而，房地产市场在促进经济发展的同时，也带来了诸多问题：高昂房价超出居民消费水平，“房奴”成为一大社会现象；房地产空置率迅速增长；房地产投资过度；一些城市房地产结构矛盾突出；高价房产易加大贫富差距等。房价的过快上涨既波及社会的稳定又危害国民经济的健康发展，成为我国公众关注的焦点。因此，研究影响房地产价格的因素并分析这些因素的影响程度，对于稳定我国房地产价格具有重要的意义。一、理论模型由于传统的结构性模型不能明确给出变量之间的动态关系，而且

当变量为非平稳时，会带来严重的伪回归问题。因此，本文采用向量自回归模型对我国房地产价格的影响因素进行分析。VAR模型是1980年由西姆斯最先提出，基于数据的统计性质，把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的向量自回归模型；VAR模型作为一种非结构性的模型，主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击，冲击的大小、正负及持续的时间。VAR理论模型如下： Yt=A1Yt|1+…+ApYt|p+BXt+εt 其中，Yt为k维内生变量向量，Xt是d维外生变量向量，矩阵A1，…，Ap为要被估计的系数矩阵，t为样本个数，P为滞后阶数，ε为k维冲击向量。在VAR模型中，将房地产价格（P）作为被解释变量，将国内生产总值（GDP）、货币供应量（M2）、存款基准利率（BDR）、贷款基准利率（LOAN）、城镇居民可支配收入（INC）、居民消费价格指数（CPI）和商品房销售面积（SA）作为解释变量。

关于影响房地产价格的宏观因素分析

关于影响房地产价格的宏观因素分析论文关键词:四象限模型　房地产价格　宏观因素　实证检验论文摘要：加强对房地产市场的监管是目前我国政府宏观调控的重点。上海市作为我国集贸易、金融、信息中心为一体的综合性城市,宏观因素对房地产价格带来的影响尤为明显。本文基于四象限模型理论对1998～2006年上海市的经济基本面数据进行分析,并运用Eviews5.1软件对其中的时间序列数据进行相关检验,得出影响房地产价格的宏观因素。住宅是居民的基本生活需求。1998年以前,我国已经有了房地产市场。1988年政府提出了土地市场化的运作,但是当初所做的市场化不是纯粹意义的市场化,有很多的项目、市场主要是涉外的,比如涉外公寓等。自1998年以来,我国开始实行住房市场化改革,这也是房地产市场的开端,从这时候房地产市场才开始发展,并成为当今社会的一个热点问题。房地产业的发展可以有效地刺激经济增长、促进社会的稳定和发展,而居住水平的提高和住宅建设成就已成为衡量国家进步和社会发展的重要标志之一。商品房综合质量不断改进,人民的居住条件和居住环境有了较大改善,人们的生活质量和水平因此得到了大幅提高。上海房地产业的发展从上世纪九十年代初期开始启动,房地产市场经历了发展、上升、高峰、下降、低潮的过程,期间产生了一些问题,例如:市场秩序混乱、住宅空置率上升、住宅价格差异扩大等。住宅价格变化和住宅市场的发展,一直是上海市政府关注的焦点,为解决房地产市场的问题曾经出台了一系列的政策,以维持上海房地产市场的健康发展,但如何保持上海房地产市场的繁荣,稳定上海房地产市场的价格,仍然还在探索之中,因此研究房地产市场价格的宏观市场影响因素,有着重要的现实与理论意义。一、现实层面宏观调控政策的特点 1、加快住房保障体系建设。2007年住房保障政策的主要特点是将住房保障的重点由经济适用房调整为廉租房,由中低收入者调整为低收入者。

中国房地产价格影响因素分析. 论文

中国房地产价格影响因素分析摘要作为国家的支柱产业,房地产业的稳定与发展关乎国计民生。虽然从全国总体来看,房地产市场保持健康、快速发展态势,供求基本平衡,但部分地区仍然存在房价上涨过快、住宅供给结构不合理等问题。要解决这些问题,使中国房地产市场保持持续健康发展,国家的宏观经济政策对房地产价格的调节作用显得非常重要。而要进行有效调控,得首先识别在各种因素中,到底哪些因素能对房地产价格有影响,哪些因素对房地产价格的影响力强,哪些对房地产价格的影响力稍弱等问题。本文介绍了房地产价格一些基本知识,以及房地产价格的特性,并且从定性角度说明了房地产价格的影响因素,包括:自身因素、环境因素、人口因素、经济因素、社会因素、行政因素、国际因素、心理因素。并把这些因素具体的分类为需求因素、供给因素和其它因素。关键词住宅价格; 商品房市场; 影响因素; 实证研究 1 房地产价格的特性房地产包括土地、建筑物、和其它地上定着物三个部分，同时又是实物、权益和区位三者的综合体。房地产的特性主要取决于土地的特性，是以土地的特性为基础的。从房地产估价和把握房地产价值的角度来看，房地产主要有不可移动、独一无二、寿命长久、供给有限、价值量大、流动性差、用途多样、相互影响、易受限制和保值增值十个特性。房地产的特性决定了其价格不同于一般的商品，与一般物价相比，房地产价格有其自身的特性：（1）价格的基础及表示方式不同。房地产具有不可移动性，可转移的并非是房地产本身，而是该房地产的权利和收益。因此，房地产价格是房地产权利和收益的购买价格。其表示方式也是多种多样的，除了价格表示外，还可以用租金表示。（2）形成的时间不同。一般商品价格可以标准化，有比较完整的市场，价格形成时间短且比较容易。房地产个别差异大，缺乏完整统一的市场，价格是在过去甚至将来的长期影响下形成的，价格形成时间长且相对比较困难，评估时必须根据房地产自身的特点和市场状况，进行具体分析。（3）房地产价格实质上是房地产权益的价格。房地产由于其不可移动性，在交易中可以转移的不是其实物，而是其所有权、使用权或其他权益。故房地产估价与对房地产权益的调查、了解和分析有密切的关系。（4）房地产价格主要由需求决定，并具有明显的地区性和个别性。房地产的供给有限，且由于它的位置固定，在一定区域内又具有垄断性，所以难以形成统一的全国市场价格。另外，在同一地区城市内，房地产位置的差别决定了房地产价格难以标准化，个别性明显。（5）市场结构不同。房地产市场是不完全市场，需求对价格的影响很大，形成的房地产价格受主观因素的影响也很大。同时，由于房地产的稀缺性，其价格上升的速度要远远高于一般性商品。综上，房地产价格是由其效用、相对稀缺性及有效需求三者互相作用、相互影响所形成的。而这些因素又难以定量，且经常处于变动之中，房地产评估