导读:本文包含了住宅价格波动论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:住宅价格,波动,误差修正模型
住宅价格波动论文文献综述
张红,刘佳慧,李维娜[1]（2019）在《住宅价格波动及其影响因素的实证研究——基于误差修正模型》一文中研究指出采用2012-2017年我国35个大中城市住宅相关面板数据,主要研究在金融危机过后,我国住宅限购政策影响下的住宅市场价格变化。采用以新古典经济理论为框架的住宅供需均衡模型,梳理出相关指标并采用个体固定效应变截距方法进行估计。除此之外,利用误差修正法研究价格的趋势性运动。实证分析显示,我国住宅市场基本符合供需平衡。收入水平、地区人口数、土地成本、贷款利率、住宅空置率、城市建成区面积以及开发建设成本这些供需指标都对住宅价格的波动起到了显着作用。住宅实际价格相对于均衡价格的偏离以及均衡价格的变化也会显着地影响价格波动。(本文来源于《中国房地产》期刊2019年33期）
原丕业,王岐昌,张明[2]（2019）在《新型城镇化进程对城镇住宅价格波动的影响分析——以青岛市为例》一文中研究指出随着新型城镇化的不断推进以及城镇人口的快速增长,城镇住宅价格势必会受到一定的影响。本文以青岛市为例,运用系统动力学方法,从新型城镇化分解下的人口、经济、产业和土地等因素分析对城镇住宅价格的影响程度。结果表明:人口、经济、产业和土地等因素对住宅价格的影响都较为显着。最后,对如何抑制高涨的城镇住宅价格提出了几点建议。(本文来源于《工程经济》期刊2019年09期）
陈涛[3]（2018）在《上海商品住宅价格波动因素分析》一文中研究指出近年来,上海商品住宅价格波动较大。一般来说,不动产价格变化的影响因素主要有供求关系因素、政策因素、货币价值变化因素、心理预期因素等。笔者从这几个主要影响因素着手,尝试揭示不动产价格变化的原因。一、供求关系因素在市场经济中,当市场供求关系处于平衡状态时,商品的价格也处在稳定状态,一旦市场供求关系的平衡被打破,那么商品的价格也会随之发生变化。商品住宅的价格受到市场供求关系的影响会产生相应变化。(本文来源于《上海房地》期刊2018年06期）
宋明勇[4]（2017）在《住宅价格波动对商业银行信贷风险的影响研究》一文中研究指出进入21世纪以来,我国房地产市场呈现出快速发展的态势,其在我国经济发展中的地位也愈发重要。作为典型的资本密集型行业,一方面,房地产项目的开发、建设、销售等过程均需要大量的资金投入,其中大部分来自于银行信贷资金;另一方面,商业银行信贷也更多的通过个人住房贷款满足消费者的购房需求。因此,住宅价格波动与国家宏观经济政策、商业银行信贷之间有着密切联系,住宅价格的波动将会对商业银行信贷风险产生较大影响。近几年,我国住宅市场形式出现转变,大部分城市房价随政策导向持续波动。2017年7月14日在京召开的第五次全国金融工作会议明确提出叁项任务:“围绕服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革”。由于信贷政策是政府宏观调控政策的重要部分,因此,现阶段研究住宅价格波动对商业银行信贷风险以及宏观经济等因素的影响,并在此基础上对不同城市进行相关研究,对促进住宅市场健康发展、防范商业银行信贷风险、制定合理调控政策具有重要的现实意义与指导意义。本文由导论、理论基础、现状分析、影响机制、实证研究和结论建议等六个部分构成。导论包括住宅价格与商业银行信贷风险的相关研究背景和研究意义,国内外研究现状,研究方法以及可能的创新与不足等。第二部分是研究的理论基础,包括商品住宅和商业银行信贷风险的概念界定;住宅市场相关理论以及房地产价格波动影响商业银行信贷风险的理论基础等。第叁部分为我国住宅市场及价格、商业银行信贷风险的现状分析,选取商品住宅平均销售价格及增长率、国房景气指数、35个大中城市房价收入比等指标分析我国及大中城市的住宅价格波动情况,利用房地产开发贷款和个人住房贷款余额、商业银行不良贷款分布情况等指标来分析我国商业银行房地产信贷发放及商业银行信贷风险。第四部分分析了住宅价格波动对商业银行信贷风险的影响机制,包括住宅价格和银行信贷的关系及风险传导分析。现状分析表明:我国商品住宅价格波动受政府房地产宏观调控政策影响较大,住宅市场属于政策导向型市场;目前我国住宅市场已趋于平稳,如何维持住宅市场供需平衡是现阶段各方需要面对的问题。同时,商业银行信贷是住宅市场融资的主要渠道,住宅市场的发展和银行业密切相关,住宅市场的不景气会加剧商业银行的信贷风险;近几年我国不良贷款余额增长较快,且不良贷款率也在逐年上涨,防范商业银行信贷风险势在必行。第五部分为本文的实证研究,主要从两个角度展开:国家层面和城市层面。首先运用我国商业银行不良贷款率及住宅价格的时间序列数据,考虑宏观经济发展,通过构建VAR模型对我国住宅价格波动与商业银行信贷风险进行研究。进而,在前述分析基础上,利用我国35个大中城市的面板数据,对城市发展差异和地区差别效应进行研究。实证研究表明:从全国范围来看,商业银行不良贷款率与百城住宅价格、通货膨胀之间存在长期正向关系,与工业增加值、货币供应量、利率之间呈现反向关系。短期内,我国住宅市场的价格波动对商业银行信贷不良贷款率存在反向滞后影响,即当期住宅价格出现下跌时,会使得下一期的商业银行信贷风险加重。从我国35个大中城市总体来看:商品住宅价格与商业银行不良贷款率之间大多呈现反向关系,即住宅市场进入下行阶段时,商业银行的信贷风险将会随之加重。从一、二线城市来看,现阶段一线城市的经济发展和金融业发展较小依赖房地产市场拉动,而大多数二线城市银行业和住宅市场相关性更强,住宅市场的价格下跌将会引起商业银行信贷风险的急剧加重。文章最后为结论与建议。该部分在理论研究和实证分析的基础上,结合我国发展现状,从商业银行银行角度提出防范商业银行信贷风险的四点建议:把握贷款规模,优化信贷结构;加强贷款发放审查,提高风险管理水平;建立住宅市场风险预警机制;推进住房抵押贷款证券化。另外,由于住宅市场属于政策导向的行业,受国家宏观调控政策影响较大,因此政府应发挥自身引导和监管作用,促进住宅市场健康平稳发展,避免商业银行信贷风险可能引发的金融风险。(本文来源于《东北财经大学》期刊2017-11-01）
王波[5]（2016）在《轨道开通运营与住宅价格波动的实证研究——基于双重差分模型估计》一文中研究指出以重庆轨道3号线为例,采用2009年1月至2015年1月的面板数据,运用双重差分模型实证研究住宅价格与轨道开通运营的关系,研究发现轨道开通运营对沿线住宅价格影响是显着的。(本文来源于《重庆第二师范学院学报》期刊2016年03期）
曾晖[6]（2016）在《基于GARCH模型的珠叁角区域城市住宅价格波动研究》一文中研究指出为制定合理的房地产调控政策,以珠叁角区域中的广州、深圳和珠海为研究对象,采用多元GARCH模型对叁地住宅价格波动的特性以及城市间住宅价格波动的相关性进行研究.结果表明:广州和深圳住宅价格的波动具有明显的周期性,珠海住宅价格的波动周期性不明显;广州与深圳的住宅价格波动高度相关,除个别时间段外,珠海的住宅价格波动与广州和深圳的相关性很低;广州和深圳之间住宅价格波动无明显的溢出效应,但广州和深圳对珠海的住宅价格波动有溢出效应.(本文来源于《五邑大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
涂海涛[7]（2016）在《上海市住宅价格波动与泡沫研究》一文中研究指出随着经济发展与城市化的推进,许多城市的住宅价格经历了快速的上涨,引起了人们关于住宅市场泡沫化的担忧。泡沫的本质是价格的异常波动。研究住宅价格波动的影响因素有助于从源头上防治泡沫,而对泡沫的测度可以了解市场的泡沫程度。本文以房地产供求理论和预期理论为基础,建立包含两类市场参与者对两种投资品采取两种决策行为的住宅存量—流量模型来分析住宅价格波动的影响因素。在此基础上,将存量—流量模型转化为差分形式的计量模型,运用广义差分法和逐步回归法对1996-2013年上海市住宅价格波动的影响因素进行实证研究。并运用统计检验法和建立Ramsey模型对1996-2014年上海市住宅市场的泡沫情况进行测度。通过以上两方面的研究,得出以下主要结论:(1)总体上,1996-2013年上海市消费者在住宅市场以投资(包括消费)为主,没有普遍的房地产投机现象发生,但是,存在少数年份以投机为主的情况。(2)对1996-2013年上海市住宅价格波动有显着影响的因素按影响程度由高到低依次为:本年人口变化、上年住宅价格变化、上年股价变化、本年股价变化。其中,本年人口增加1%,本年住宅价格增长率提高11.76%。上年住宅价格提高1%,本年住宅价格增长率下降0.54%。上年股价提高1%,本年住宅价格增长率下降0.28%。本年股价提高1%,本年住宅价格增长率下降0.18%。(3)建设成本、利率、收入及其预期、基础设施投资等因素的变化对上海市1996-2013年住宅价格波动的影响不显着。(4)上海市住宅市场在1996-2014年的多数年份里没有呈现房地产泡沫现象。但是,在2003年、2004年和2009年出现房地产泡沫的可能性较高,其中,2009年出现房地产泡沫的可能性最高。最后,本文从调控房地产价格上涨预期和提高投机成本两个角度,提出了一些预防和治理房地产泡沫的政策建议。同时,指出本文的不足与研究展望。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2016-03-01）
金长宏,欧江徽[8]（2016）在《基于住宅地产价格波动的理论分析与实证研究》一文中研究指出住宅地产作为国内房地产业的支柱性物业,其价格的变化不仅仅受到市场经济体制的作用,同时也受到国家宏观经济形势及政府政策的影响。作者结合住宅地产历年的相关数据对国内住宅地产发展现状做出了分析和评价。分析结果显示,自2000年至2014年住宅地产的投资额、销售规模、市场价格水平均有较大幅度的提升;最后文章以国内住宅地产发展相对成熟的南京市为例,依据动态计量学模型对南京市住宅地产价格波动周期进行了研究。实证研究过程中通过建立影响住宅地产价格波动的长期均衡模型,指出了影响住宅地产价格波动的主要因素,同时研究结果表明南京市住宅地产价格波动的周期大致为4-5年。(本文来源于《武汉商学院学报》期刊2016年01期）
顾中洋[9]（2015）在《关中城市群住宅价格波动的联动效应研究》一文中研究指出我国各大中城市住宅市场价格高涨,房价一直是社会各界的热点话题。房地产住宅市场是区域性市场,各市场之间具有明显的异质性,但并不排斥各市场在空间上发生关联。对区域性住宅市场的空间关联效应进行科学的分析,对政府预测房价的走势以及调控住宅市场具有重要的理论意义和实践意义。本文在查阅了国内外区域住宅价格波动相关研究文献的基础上,以陕西省关中城市群作为研究样本,选取关中城市群中的五个城市1995年-2014年的普通商品住宅的房价数据为研究指标,借助Eviews7.2计量经济学软件构建商品住宅价格的向量自回归模型,首先运用单位根检验、协整检验、葛兰杰因果关系检验等方法检验城市间住宅价格的联动效应的存在,最后结合广义脉冲响应函数和方差分解重点来分析这种联动效应的强度。结果表明,关中城市群区域内不同城市的住宅价格变动具有很强的联动效应,西安市是在城市群中引发价格波动并对其他城市产生溢出效应的核心城市。通过本文研究,对关中城市群城市间商品住宅价格波动的联动效应作出定量的描述,进一步丰富西部地区房地产价格理论研究,为城市政府分析住宅市场价格变动趋势,制定差异化、优质化的市场调控政策,调控住宅市场稳定发展提供理论参考。(本文来源于《西安建筑科技大学》期刊2015-06-01）
陈效东[10]（2015）在《住宅房地产价格波动机制研究》一文中研究指出本文利用蛛网模型这一数学工具,从住宅房地产价格波动机制着手,构建了住宅房地产市场的供求关系传导机制模型,并以2003年至2012年的平均房价、年销售额、年投资额为数据源,对模型进行了实证研究。通过分析得出以下结论:中国住宅市场的价格传导机制并不稳定,呈现出正反馈式的发散特征,或者是处于一种不稳定的动态均衡中。另外,通过对房地产市场供求关系的分析,提出了稳定房地产市场的对策。(本文来源于《太原城市职业技术学院学报》期刊2015年05期）
住宅价格波动论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着新型城镇化的不断推进以及城镇人口的快速增长,城镇住宅价格势必会受到一定的影响。本文以青岛市为例,运用系统动力学方法,从新型城镇化分解下的人口、经济、产业和土地等因素分析对城镇住宅价格的影响程度。结果表明:人口、经济、产业和土地等因素对住宅价格的影响都较为显着。最后,对如何抑制高涨的城镇住宅价格提出了几点建议。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
住宅价格波动论文参考文献
[1].张红,刘佳慧,李维娜.住宅价格波动及其影响因素的实证研究——基于误差修正模型[J].中国房地产.2019
[2].原丕业,王岐昌,张明.新型城镇化进程对城镇住宅价格波动的影响分析——以青岛市为例[J].工程经济.2019
[3].陈涛.上海商品住宅价格波动因素分析[J].上海房地.2018
[4].宋明勇.住宅价格波动对商业银行信贷风险的影响研究[D].东北财经大学.2017
[5].王波.轨道开通运营与住宅价格波动的实证研究——基于双重差分模型估计[J].重庆第二师范学院学报.2016
[6].曾晖.基于GARCH模型的珠叁角区域城市住宅价格波动研究[J].五邑大学学报(自然科学版).2016
[7].涂海涛.上海市住宅价格波动与泡沫研究[D].浙江理工大学.2016
[8].金长宏,欧江徽.基于住宅地产价格波动的理论分析与实证研究[J].武汉商学院学报.2016
[9].顾中洋.关中城市群住宅价格波动的联动效应研究[D].西安建筑科技大学.2015
[10].陈效东.住宅房地产价格波动机制研究[J].太原城市职业技术学院学报.2015