影响房价因素的计量分析

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影响房价因素的计量分析

作者：叶校均冯银仙邓敏宁

来源：《经营者》2015年第09期

摘要近年来，我国政府相继出台了许多调控房价的政策，但帮助见微，效果不佳。如何制定合理的调控房价政策，了解房价形成的机制至关重要。本文借鉴已往学者的研究，在构建模型上选取国内生产总值等常规因素外，也考虑了房地产开发的成本用计量分析的方法，实证考察房价及其相关影响因素，并就此提出房价调控政策。

关键词房地产房价国内生产总值税收银行贷款利率检验

一、问题提出

拥有自己的房子向来都被视为中国人视为安居乐业的基础。因此，房屋价格的涨跌将深刻地影响着人们生活水平质量的高低。为了针对日前居高不下的房价提出合理的调控政策，研究房价形成的机制和影响因素，将有利于更好地推动国家经济的健康发展。

二、文献综述

崔光灿（2002）对我国房地产价格与宏观经济互动关系实证研究中将影响房地产价格波动的因素分为社会经济基础因素和非基础性因素两大类，应用了GMM方法和OLS方法对31个城市的面板数据进行了计量分析，并得出结论宏观经济波动会明显影响房地产价格的波动，尤其是利率和通货膨胀的影响非常显著。[1]

王文斌（2010）通过一系列的数学推导得出，人们对经济的预期增长率会影响房价的高低，并且指出在理性预期条件下，市场冲击不会造成周期性的循环模式。仅仅存在一次价额过高以及一次由此导致的建设高峰。[2]

三、基本理论

西方经济学对于价格机制和居民消费已经有许多知名的理论，下面是其中主要研究理论假说：第一，价格机制。第二，凯恩斯关于实际利率与投资的观点。第三，财政政策和货币政策。

四、数据整理和模型设定

（一）影响因素的选择

本文主要将房价的影响因素分为宏观和微观因素，微观因素主要为影响房价供给因素。因此，本文在对计量模型的设计中，选取的被解释变量为商品房平均销售价格（元/平方米）；

房地产影响因素分析 (2)

东岳论丛 { ．．加 ，． 论当前影响房价地因素及变动趋势 李立李永辉 (青岛科技大学经济与管理学院，山东青岛) [关键词】房价构成；房地产市场；房价变化趋势 [摘要】房地产价格是由多种要素决定地，除土地费用、建安费用等项费用外，房地产价格与国家地经济 政策，居民地收入水平和经济发展地景气度等因素地变化也有重要地关联性.随着住房买方市场地逐步形 成，房价地走势在未来几年中将呈现若干与从前不同地特．最. 【中图分类号】· [文献标识码】[文章编号]—{}——文档来自于网络搜索 房价作为房地产商利润地直接来源和商品房购买者 地直接付出，牵动着房地产市场上买卖双方地神经，尤其 是在我国住房制度实施商品化改革之后，它更加成为～个 社会广泛关注地问题.本文由房价基本构成要素地剖析 人手，拟对其宏观和微观两个不同层面上地影响因素，以 及未来一个时期地变动方向谈一点自己地看法. 一、房价地基本构成要素 房地产价格是由多种要素决定地.就其一般属性来 说，它通常包括六个重要构成要素. (一)土地费用 土地费用地高低对房价有直接影响.据北京、上海、 武汉、南京、长春、大连等城市测算，土地费用约占总房价 地％.其中，普通住宅价格中土地费用地比重一般要 高于公寓、商用住宅等.由于很长一个时期.我国地土地 出让制度不够透明(％以上地属协议出让)，土地资源分 配中人为性因素较大，导致商品房价格长期处于一种与市 场规则背离地不规则状态之中.目前，我国土地出让制度 改革已开始着手.在北京、青岛等市，土地已通过透明地 市场招标形式成功出让，这一举措对规范房地产价格起到 了积极地保障作用. (二)建安费 建安费(又称建安工程费)是建筑过程中地房屋建设 费用，大部分与房屋质量直接挂钩，约占房屋总价地 ％.建安费通常是刚性地，不可能有太多地节省，否则 房屋质量便会打折扣.但随着新型建材行业地发展，各种 新材料地应用使房屋建设费用地构成发生了重大变化. 伴随房屋质量地提高，建安费在房屋总价格中所占地比重 正在悄悄地发生变化，大量高品质建筑材料地使用会对房 价地构成产生重要地影响.

影响房地产市场的因素有

影响房地产市场的因素有： (1)城市产业结构影响市场。 随着城市社会经济的发展及产业结构比重的变化，各类房地产的市场需求也会发生变化。例如某城市的第二产业发展很快，这时厂房的需求量就会增大。当该城市产业结构比重向第三产业倾斜时，办公用房和商业用房的需求量也会增大，而这时厂房的需求量就会减少。对于这类房产的投资，一方面要有预见性，另一方面要把握好时机。 (2)政策变化影响市场需求。 房地产政策的变化，常常会给房地产经营带来商机。例如1998年，国家公布取消福利分房，实施货币分房的政策后，商品住宅市场需求量猛升，同时也刺激了市场价格的上涨。 (3)城市经济发展与旧城改造带来的需求变化。 城市建设的发展不断给房地产投资带来商机，房地产经纪人可利用对这些变化的预见，为房地产投资者提供旧房投资参考性建议，低价买旧房，以待获取高价拆迁赔偿。这方面的投资虽有商机，但也有风险，应当注意两个问题：一是投资的旧房最好是商品房，这样较容易获得正常的赔偿；二是如果投资旧房不是商品房，就要看当地政府的政策规定对旧房拆迁是否有利，如果赔偿过低会导致投资失败。 (4)经济发展进度与周期对市场需求的影响。 房地产经纪人在帮助投资者进行房地产买卖投资时，应当关注当地经济发展的进度与周期变化。一般来说，经济发展周期处于低谷是购进的好时机，当经济发展进入高潮时是卖出的好时机。经济发展快速增长，会刺激房价不断攀升，如果提前入市买进，房价高涨时卖出，投资就成功；但如果在房价处于高峰时期购人房地产，投资被套牢的可能性就很大。 (5)城市土地供应对市场需求变化的影响。 房地产买卖投资入市的时机与城市土地供应量的大小也有一定的关系。当土地供应量过大时，一手楼的市场供应量也相应过大。在这样的情况下，可供购买的一手楼新产品也多，选择余地大，二手楼的短期投资买卖也就相应难做。但有时一手楼市场也可能会因市场供过于求，而出现滞销，有的开发商会因银行逼债而急需资金回笼，降价抛售，投资者也可乘低吸呐。

计量经济学论文 关于影响就业人数因素的计量分析

计量经济学论文计量经济学论文 ——关于影响就业人数因素的计量分析 一、问题的提出 就业是民生之本，是人民改善生活的基本前提和基本途径。中国有近13亿人口，是世界上人口最多的国家。在中国，解决就业问题任务繁重、艰巨、紧迫。 中国劳动年龄人口众多，国民教育水平较低，就业矛盾十分突出。主要表现在：劳动力供求总量矛盾和就业结构性矛盾同时并存，城镇就业压力加大和农村富余劳动力向非农领域转移速度加快同时出现，新成长劳动力就业和失业人员再就业问题相互交织。 中国的劳动力供给具有刘易斯所提出的无限劳动供给的特征，所以解决就业问题对中国政府来说是一个艰巨的任务。自90年代后期，中国的就业形势就一直比较严峻。农村剩余劳动力压力加大是另一个严峻问题。目前全国迁移人口超过亿，农村劳动力转移的规模和速度都在加大。以上现象说明了中国目前的就业形势严峻，解决中国的就业问题对中国政府对人民福利都是至关重要的，所以本文旨在研究一些对就业存在较大影响作用的因素，建立计量模型，测算这些因素的作用。 二、模型设定 影响就业人数的因素有很多，我们主要考虑一下变量国内生产总值、财政支出、平均工资水平。 （一）国内生产总值 GDP每增长1%就可以为我国创造近100万个就业岗位，又由于经济稳定增长同充分就业同样都是我们所追求的宏观经济目标，所以如果保证每年的经济快速增长以创造更多的就业岗位是我们最希望看到的结果，所以如何保证经济的可持续发展是我们十分关注的问题。 （二）财政支出 增加财政支出即是实行积极的财政政策，它可以拉动经济增长，增加政府投资，创造新的就业岗位。 但是靠财政支出拉动经济增长也会带来负面效应，我国从98年以来一直实行积极的

从微观经济学角度分析影响房价的因素

从微观经济学角度分析影响房价的因素摘要：本学期，学习了经济学的一些相关知识，主要是微观经济学方面的内容，通过学习对经济学有了一个初步的了解。房价关系着和影响着每个家庭，房价是个备受关注的问题。所以本次课程论文就谈一谈从微观经济学角度分析影响房价的因素。 关键词:供需、消费者博弈机制 一、供需影响着房价 1. 住房供给影响房价。这里主要从供给结构来谈。我国居民人均 居住面积与其它国家尤其是发达国家的人均居住面积相比，仍存在很大的差距，绝对住房供给水平并不高，供给方面存在结构不合理的问题，存在空置。这里引入空置这一概念。空置一词来源于西方，指建筑物的整体或部分未得到使用，处于等待出租状态或者出售状态。由此可见，空置一方面表明房屋未被使用，另一方面还意味着所有权人准备将房屋出租或者出售，只有两方面都满足的房屋才是空置房屋。否则，不能称其为空置。空置也是一种供给，且：供给=需求+空置率。空置率是指某一时刻空置房屋面积占房屋总面积的比率。当市场交易以买卖为主且购买者就是房屋将来的实际使用者时，使用者注重的是房屋的服务功能，价格直接体现了使用者对房屋的支付意愿。从卖方角度看，面临的

主要问题是能否及时将房屋销售出去，因为销售时间越长，市场价格变化的可能性越大，价格风险不断增加；同时，空置期越长，管理的费用就越高。因此，在预计销售时间较长时，卖方为了减少风险就可能降低销售价格；相反，空置面积减少，购买者增加时，卖方就有可能提高价格。 2. 土地的供给影响房价。土地的供给总量影响着房地产产品供应 总量。土地供给就是可供利用的土地的数量，分为自然供给和经济供给。所谓土地的经济供给，就是指在自然供给的基础上，经过开发，可为人类直接用于生产，生活等各种用途的土地的数量。 土地供给是房地产市场基础，土地供给假如是被储备、闲置或者是被蓄意囤积，那么土地供给量只能部分转化为房地产市场的供给。所以这里所说的土地供给总量为有效供给总量。土地供给总量对房地产市场有着两方面的影响：一方面是影响房地产产品的供给总量；另一方面是影响生产和预期。但影响力的时效不同，对房地产产品供给的影响，由于房地产开发周期的原因，要在1～2年之内才能显现出来，但对投资和消费的影响却是当期的。由于房、地的紧密关系，土地供给量与房地产增量有着密切关系，土地供给量是房地产增量的基础，他们之间的关系由容积率来反映。 设房地产增量为QR，土地供给量为QL，容积率为F，则有QR=F×QL。则当容积率不变时，土地供给量与房地产增量呈线性正相关关系。容积率越大，单位面积土地上的建筑容量，即建筑面积就越大。以今年一季度为例，1-3月，全国房地产开发企业完成土地

影响美国房价水平的因素分析--孙瑞晨

影响美国房价水平的因素分析： --分位数回归方法 孙瑞晨 摘要：本文利用分位数回归方法研究了房屋的各种因素对于其售价的影响，结果表明不同因素对于房屋售价的影响随着所考察的分位数不同而变化，得到不同因素对于房屋价格的影响更全面的描述。 关键词：房屋价格；不同因素；分位数回归 一、问题的提出 房价一直是最近十几年的热点问题，一般认为影响房屋价格的因素分为以下几个方面。第一，房屋的自身属性，主要包括房屋年龄、燃气状况、景观等。第二，房屋所处的地段等级是影响房屋价格的重要因素，另外还包括小区内部以及周边环境、管理和各种配套设施情况，交通条件等客观外部因素。三是市场大环境和消费者心理因素。主要包括经济状况、房地产市场行情及市场供求状况等。 可以看出，与房屋有关的各种因素对房价的影响是复杂的、为了更准确的描述房屋属性对于其售价的影响，受到国外一些研究的启发，我们利用分位数回归方法对房屋价格数据进行建模分析，并与通常采用的普通最小二乘线性回归模型进行了比较。定量分析的结果在一定程度上印证了经验的定性分析，并发现了房屋属性对售价影响的一些具体特征，每种因素对于价格的影响可随着所考察的分位数不同而变化。 二、文献综述 目前国内关于房价的研究分析比较多，但利用分位数回归的还比较少。王朝等[2013]通过建立基于Bootstrap估计的面板数据分位数回归模型，解释了随着房价的提高，恩格尔系数对房价的弹性变化最为明显，但是人均GDP增幅变化不明显，人均收入的提高对房价的改变微不足道，单靠提高工资难以解决消费者购房问题。 高风伟等[2016]从条件均值角度和分位数回归角度对房价的几种影响因素进行了回归分析，研究发现：人口密度是影响房价的最主要因素，且在不同分位点上影响程度各不相同：人均可支配收入对房价的影响在各分位点上影响相差不大。 林海波等[2016]对移民、房价和经济增长的相互关系进行实证检验，讨论移民教育程度和房价之间的关系，进行分位数面板分析，结论表明：房价上涨没有表现出对于大学生的阻碍作用，教育改进和创业努力可能让高学历移民更加适应

对影响北京市房价重要因素的实证分析

Emergence and Transfer of Wealth 财富涌现与流转, 2017, 7(3), 49-56 Published Online September 2017 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/955069689.html,/journal/etw https://https://www.sodocs.net/doc/955069689.html,/10.12677/etw.2017.73008 An Empirical Analysis on the Factors Affecting the Housing Price in Beijing Yutian Jia, Yuping Lan International Business Department, Beijing Normal University Zhuhai Campus, Zhuhai Guangdong Received: Jul. 24th, 2017; accepted: Aug. 2nd, 2017; published: Aug. 9th, 2017 Abstract It is obviously that the housing price in Beijing is never falling. The housing price in Beijing that lots of people cannot afford is at the top ten from all over the world. The dates of the resident pop-ulation, GDP and housing completion area that are collected are used for analyzing the factors that influence the housing price in Beijing. EVIEWS is used to make a multivariable linear regression model that will analyze the factors, and provide some reasonable advice for government invest-ment and home buyer. Keywords Housing Price, Resident Population, Real GDP, Housing Completion Area 对影响北京市房价重要因素的实证分析 贾雨田，蓝裕平 北京师范大学珠海分校国际商学部，广东珠海 收稿日期：2017年7月24日；录用日期：2017年8月2日；发布日期：2017年8月9日 摘要 众所周知，北京的房价一直都是“高歌猛进”，居高不下，如今已入选在全球房价排行榜第十名，令很多购房者望而却步。为了分析当前影响北京房地产价格的主要因素，本文搜集了2000年至2015年间的年末常住人口、人均生产总值、住宅房屋竣工面积等相关数据，建立多元线性回归模型并运用EVIEWS 计量经济软件对此进行研究，为政府投资购房者提供合理化建议。

影响房价的因素与意义

探寻影响房价因素与意义 南京大学金陵学院 12营销 引言 改革开放以来，经济发展，人民收入提高，生活水平的不断改善。与此同时，物价水平也随之不断提升，但是由此也带来许多问题，住房成为居民普遍的关注。本文以江苏省为例，粗略分析影响房价的内外部因素，以及可能遏制房价上涨的措施。 正文 下面是江苏省从1999年始至2011年的农村和城市居民收支水平图表。

由上图表可见，近十年来居民收入普遍增长，总体呈上升趋势,这种上升的趋势，使得江苏省全体居民的购买力空前的巨大。但是，对于“居民收入增加是房价上涨的首要原因。”这种观点，是无法不赞同的。 江苏省农村居民人均住房面积（单位平方米/人） 从近些年来看，至少到2011年为止，农村人均住房需求并没有疯狂增长，假设平均一户家庭有4口人，人均住房面积增长了15平方米，一户总需求为60平方米，需求并没有打到必要去新购置一所60平方米的住宅的阶段。并且，从上面江苏城乡人均收入，并结合江苏省储蓄存款年底总余额/常住人口有EXCEL所得结果。 江苏省年底总存款余额

江苏省常住人口 江苏省年底人均储蓄额 由上述表格得2011年江苏省人均储蓄余额仅为3万余元，虽然2013储蓄额必然会有大幅上涨，但中国的经济增长并没有全部均衡地转化为所有居民的收入，收入分配更多的是上向部分人群的集中。再从房价来看，这么低的人均储蓄额，意味着大部分中低收入居民并没有能力承担购房费用。此外，鉴于中国人热衷于储蓄的习惯和不乐于超前消费的心理并未彻底改变，总而言之，收入提高根本不会是引起房价疯狂上涨的首要原因。 江苏省近十年各类房屋平均销售价格

在狂热的房价下，有很多居民感叹买不起房，也有很多居民贷款也要购置房产。改革开放至今三十多年，一部分房子自然需要更新换代，而人均住宅需要并没有那么高。原先，房子还很便宜，而且到处都是售楼处，也不缺房子，但一眨眼房子卖得比什么都贵。很显然，居民并不是自发存在如此狂热的置房需求的，至少在买房热之前没有那么多人热衷于抢购房产，在当时可以说这种需求是隐性的。如此大量的购房需求是如何陡然间被激发的，这是个值得深思的问题。 当宏观经济保持高速增长时，房价会随经济的增长而自然增长。但从商标可见，2004年开始，江苏省房价突然暴涨。04年4月，国土资源部、国家监察部联合颁发《关于继续开展经营性土地使用权招标拍卖挂牌出让情况执法监察工作的通知》。该《通知》规定，2004年8月31日是协议出让经营性土地使用权的最后期限，之后所有土地不得再协议出让。同时规定，已经获得土地的开发商，如果尚未付足土地出让金的，必须在8月31日前补交齐全。补交后方能办理土地证或再行转让，否则国家收回土地。这就意味着土地供给的方式改变了，严重缩减了市场土地供给量。供给减少，地价上涨。在股市连续暴跌的情况下，投资渠道减少，投机商们把目光投向了房地产。在房地产商不顾社会责任的推波助澜下，以及其它各种外界因素的共同作用下，房价只涨不跌。 中央政府虽然早就开始对房地产和固定资产投资过热产生警惕，2003年开始出台土地、税收、信贷、市场规范等方面的系列措施对住房市场进行调整，2007年实施了更加密集的直接针对房价的组合调控，但由于多种经济变量之间的相互矛盾和制约，使得政策找不到合理的平衡点。以江苏省商品房销售所占江苏省GDP比例为例（见下面图表），政府会如果大力度调控，导致房地产市场大幅度下跌，则可能引起银行坏账和已经贷款购买住房的消费者的名义财富的缩水，或者给汇率带来更大的升值压力，所以政策力度一直都比较温和，导致房价一直在调控，从未被降下。

GDP影响因素的计量分析

GDP影响因素的计量分析 一、问题的提出 国家统计局25日发布2009年国民经济和社会发展统计公报，称中国去年全面落实应对国际金融危机的一揽子计划和政策措施，国民经济形势总体回升向好，各项社会事业取得新的进展。初步核算，全年国内生产总值335353亿元，比上年增长8.7%，增速比2008年回落0 9个百分点。在金融危机下，我们实现了“保八”的目标，我们需要对过去进行分析，需要对未来进行预测，在此我写下了GDP的影响因素的计量分析，分析各种因素对GDP的影响，希望在将来对GDP的增长有启示作用。 二、理论的分析 GDP即英文（gross domestic product）的缩写，也就是国内生产总值。它是对一国（地区）经济在核算期内所有常住单位生产的最终产品总量的度量，常常被看成显示一个国家（地区）经济状况的一个重要指标。生产过程中的新增加值，包括劳动者新创造的价值和固定资产的磨损价值，但不包含生产过程中作为中间投入的价值；在实物构成上，是当期生产的最终产品，包含用于消费、积累及净出口的产品，但不包含各种被其他部门消耗的中间产品。GDP的测算有三种方法：生产法：GDP＝∑各产业部门的总产出－∑各产业部门的中间消耗：收入法：GDP＝∑各产业部门劳动者报酬＋∑各产业部门固定资产折旧＋∑各产业部门生产税净额＋∑各产业部门营业利润；支出法：GDP＝总消费＋总投资＋净出口。 中国外贸依存度高，出口和投资一直是经济增长的重要拉动力量，而消费则长期无法得到提升。这些年，中国经济的外贸依存度一直在60%以上；净出口占GDP的比重长期高于10%，投资占GDP的比重长期高于50%，消费占GDP的比重则长期低于40%。 本文用支出法来分析消费，投资，净出口对GDP的影响。 三、模型设定与检验 一、数据及处理 从《中国统计年鉴》得出如下数据，Y表示GDP（亿元），X1表示国内生产总值（亿元），X2表示城镇居民家庭人均可支配收入（元），X3表示价格定基指数（1978年=100）。

房地产销售地影响因素分析报告

房地产销售的影响因素分析 随着我国房地产市场的发展，房地产业在国民经济中的作用日益突出，而房地产市场几经发展高峰后，也迎来新一轮的宏观调控。在新形势下，房地产销售的项目由过去的“皇帝女儿不愁嫁”的风光时代转入了一个消费更加理性，销售更需技巧的阶段。房地产企业需要在及时、准确、广泛地了解和掌握市场信息的基础上，科学地分析影响项目销售的各种因素，在此基础上制定和组织实施各项销售计划、策略，并对其进行严格控制，最终实现企业的销售目标。以下是对有关因素的简要分析。 一、影响房地产销售的宏观因素 影响房地产销售的宏观因素主要来自于项目营销直接环境的巨大社会力量，如自然、人口、经济、科技、政治法律及社会文化环境等。其中自然环境、区域经济与政治法律的作用力表现更为直接与明显。 1.自然环境因素 在房地产销售过程中，自然环境对房地产销售的影响非常重要，它可以给商品销售带来机会，也可以对商品销售造成威胁。这里，自然环境主要指房地产商品所处的地理位置以及能够影响该商品销售过程的自然资源、生态环境等因素。包括楼盘所在地段的自然条件、人文条件和各种配套设施条件等。自然条件是指房地产周围的空气和水源质量、清洁度、噪音污染程度及自然景观等；配套设施

条件是人们对土地投资的物化体现，包括交通运输、给排水、供电和邮电通讯设施，服务于居民的日常生活。 现代社会随着生活水平的不断提高，人们越来越讲求生活质量，对居住环境的关注也日益增强。据一份调查资料显示：消费者在置业消费过程中环境因素已成为消费者购房时的首要考虑条件，排在前几位的因素主要是：环境68%、总价格62.1%、户型41.7%、物业管理37.9%。。显然，消费者对环境关注程度明显高于对其他因素的关注。 2.区域经济因素 区域经济因素包括社会经济繁荣程度、房地产市场的完善度和活跃度、供求关系、金融市场、货币价值、物价、工资及就业率、科学技术等因素。市场不仅是由消费者构成的，还需要具有相当的购买力才能开形成一个完整的市场。随着中国经济的高增长，人民实际收不断增加，但市场经济的发展又使各阶层人员收差距拉大，导致不同收阶层的不同购买力与不同购房倾向。区域经济发展水平的高低不仅直接影响居民家庭收入的高低，左右着房地产业的发展态势，还制约着整个房地产经济的发展和房地产价格水平，对房地产业的发展及楼盘的销售起到催化剂的作用。例如，我国东部地区房地产价格升幅明显高于西部地区，这是因为我国东部地区经济相对发达，经济因素刺激了人们置房消费的欲望，从而带动了楼盘热销。

最新影响我国国内生产总值因素的计量分析

影响我国国内生产总值因素的计量分析

国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府购买之间计量分析 摘要：本文选取影响我国国内生产总值的三个因素，即外商直接投资、净出口、政府购买，建立线性计量回归模型，分析它们与GDP之间的数量关系，并对模型进行检验，从而能够对我国经济发展提供一定的指导性建议。 关键词：国内生产总值；外商直接投资；净出口；这个服购买；模型；经济一、引言： GDP即国内生产总值是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。在经济学中，常用GDP来做为衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标，这也是目前各个国家和地区常采用的衡量手段。GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因此它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。 一般来说，国内生产总值共有四个不同的组成部分，其中包括消费、私人投资、政府支出和净出口额。用公式表示为：GDP = CA + I + CB + X 式中：CA为消费、I为私人投资、 CB为政府支出、X为净出口额。 影响GDP的因素很多。消费水平的提高能够通过乘数效应，提高极大地带动经济的增长；但消费水平与边际消费倾向和收入之间存在线性关系，由于边际消费倾向在短期内可以认为是固定的，因此，消费水平在某一时期是由收入水平即经济发展水平决定的。

因此，本文研究影响经济发展的因素时，旨在分析外商直接投资、净出口、政府支出对GDP的实证影响。 改革开放以来，外商直接投资、进出口和政府购买明显增加，与之相对应的是GDP总量也迅速得到增加。在经济发展的过程中，我国在经济贸易方面不断对外开放，同时，我国的经济的发展状态呈效好的趋势。对外贸易的适度增长和政府购买的增加是经济发展的重要影响因素之一，因为对外贸易的增长，为我国带来了大量的外汇的收入，从而促进了我国GDP的增长，促进我国经济的发展。 本文以1985-2007年国内生产总值、外商直接投资、净出口、政府支出数据为样本，利用Eviews软件进行回归分析，研究国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府购买之间的关系，并对回归模型进行分析、检验。 二、外商直接投资、净出口、政府购买与国内生产总值的相关性分析 创建一个时间范围为1985-2007年的表格，然后创建四个序列对象，分别命名为GDP（国内生产总值）、x1（外商直接投资）、x2（净出口）、x3（政府支出）。如下图所示： 表1 我国国内生产总值、实际外商投资、净出口和政府支出情况 年份国内生产总值（亿元）外商直接投资(亿美元) 净出口（亿美元）政府支出（亿元 ） 1985 9016 19.56 -11.4 2004.25 1986 10275.2 22.44 -19 2232.1 1987 12058.6 23.14 -149 2458.3 1988 15042.8 31.94 23.1 2658.36 1989 16992.3 33.93 53.2 2879 1990 18667.8 34.87 87.4 3083.59 1991 21781.5 43.66 81.2 3386.62

2020年从微观经济学角度分析影响房价的因素

作者：非成败 作品编号：92032155GZ5702241547853215475102 时间：2020.12.13 从微观经济学角度分析影响房价的因素 摘要：房价关系着和影响着每个家庭，房价是个备受关注的问题，本文从微观经济学角度出发，从供需、消费者和博弈机制三个方面来分析影响房价的因素。 关键词：房价供需消费者博弈机制 一、供需影响着房价 1.住房供给影响房价。这里主要从供给结构来谈。我国居民人均居 住面积与其它国家尤其是发达国家的人均居住面积相比，仍存在很大的差距，绝对住房供给水平并不高，供给方面存在结构不合理的问题，存在空置。这里引入空置这一概念。①空置一词来源于西方，指建筑物的整体或部分未得到使用，处于等待出租状态或者出售状态。由此可见，空置一方面表明房屋未被使用，另一方面还意味着所有权人准备将房屋出租或者出售，只有两方面都满足的房屋才是空置房屋。否则，不能称其为空置。空置也是一种供给，且：供给=需求+空置率。空置率是指某一时刻空置房屋面积占房屋总面积的比率。当市场交易以买卖为主且购买者就是房屋将来的实际使用者时，使用者注重的是房屋的服务功能，价格直接体现了使用者对房屋的支付意愿。从卖方角度看，面临的

主要问题是能否及时将房屋销售出去，因为销售时间越长，市场价格变化的可能性越大，价格风险不断增加；同时，空置期越长，管理的费用就越高。因此，在预计销售时间较长时，卖方为了减少风险就可能降低销售价格；相反，空置面积减少，购买者增加时，卖方就有可能提高价格。 2.土地的供给影响房价。土地的供给总量影响着房地产产品供应总 量。土地供给就是可供利用的土地的数量，分为自然供给和经济供给。所谓土地的经济供给，就是指在自然供给的基础上，经过开发，可为人类直接用于生产，生活等各种用途的土地的数量。 土地供给是房地产市场基础，土地供给假如是被储备、闲置或者是被蓄意囤积，那么土地供给量只能部分转化为房地产市场的供给。所以这里所说的土地供给总量为有效供给总量。土地供给总量对房地产市场有着两方面的影响：一方面是影响房地产产品的供给总量；另一方面是影响生产和预期。但影响力的时效不同，对房地产产品供给的影响，由于房地产开发周期的原因，要在1～2年之内才能显现出来，但对投资和消费的影响却是当期的。由于房、地的紧密关系，土地供给量与房地产增量有着密切关系，土地供给量是房地产增量的基础，他们之间的关系由容积率来反映。 设房地产增量为QR，土地供给量为QL，容积率为F，则有QR=F×QL。 则当容积率不变时，土地供给量与房地产增量呈线性正相关关系。

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

地区GDP影响因素的计量分析-期末作业

影响地区生产总值因素的计量分析 经贸学院孟毅201201370 一、选题背景 （一）、选题意义与原因 地区生产总值是指一定时期（通常是一年）一个地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被认为是衡量经济状况的最佳指标。它和国民生产总值的概念类似，在核算方法也存在相似之处。 国内生产总值（GDP）的核算方法有3中。即生产法、收入法和支出法。其各部分项目的加总即构成了GDP总量。同样，地区生产总值也是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终结果。也可以通过这三种方法加总核算。 然而构成地区生产总值的项目众多，为了更好地了解和把握地区的经济发展状况，从而制定相关政策指导地区经济更好、更快发展，预测地区经济发展趋势和产业发展趋势，确定影响地区经济发展的因素极为重要。 这就是选题的意义和原因。 （二）、被解释变量与解释变量的选择 被解释变量为地区生产总值。 这里选取了3个解释变量。分别为：分地区货物出口额、分地区普通高校授予学位数、分地区城乡居民人民币储蓄存款。 下面分别阐明解释变量对被解释变量的影响过程与方向： 1.货物出口额 我国是贸易大国，货物出口会对地区经济有着促进作用。 2.普通高校授予学位数 大学城的建立会带来土地补偿效应、乘数效应和消费效应。同时大学生可以促进科技产业的发展、旅游业的发展，拉动消费、促进生产，就业人员的素质也相应提高。故对地区生产总值有提升作用。 3.城乡居民人民币储蓄存款 储蓄存款是投资的重要来源，也反映了居民的收入。投资和收入都可以促进生产的发展，所以方向是正向的。 二、数据收集和整理 所有数据均来自中华人民共和国国家统计局官方网站https://www.sodocs.net/doc/955069689.html,/tjsj/ndsj/。选取了中国31个省市（不含港澳台）2009年至2012年的相关数据。面板数据如附件所示。 三、数据描述性分析 （一）、散点图 1. RGDP与deposit

计量经济学论文房价影响因素的实证分析

计量经济学论文房价影响因素的实证分析 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

我国房价影响因素的实证分析 【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。 【关键词】房价 Eviews回归分析 一、引言 住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。 二、文献综述 近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。沈悦、刘洪玉(2004)认为如果房地产价格的上涨只是投机造成,缺乏相应的经济基础支持,这种价格上涨会向市场发出错误的信号,造成房地产市场和经济的虚假繁荣[3]。关于房地产市场的调控方式,梁云芳,高铁梅(2006)通过实证认为我国房地产市场只存在局部泡沫,通过利率来调控房地产市场,成效不大,但是信贷规模的变化对房地产

房地产影响因素分析

房地产影响因素分析 （背景）2002年以来，我国商品房销售额大幅攀升 地产开发和城市基础设施投资的新一轮高速增长。通过产业链的传递，进而又拉动钢材、有色金属、建材、石化等生产资料价格的快速上涨，刺激这些生产资料部门产能投资的成倍扩张，最后导致全社会固定资产投资规模过大、增速过快情况的出现。房价过快上涨在推动投资增长过快的同时，已经成为抑制消费的重要因素。 房地产价格本身呈自然上涨趋势，房价中长期趋势总是看涨。随着我国经济发展，居民可支配收入提高，民间资金雄厚，大量资金需要寻找投资渠道，而股票市场等投资渠道目前又处于低迷状态，这是房地产投资需求不断扩大的经济背景。强劲的CPI上涨说明当前的房价上涨并非孤立，是有其宏观经济背景的。宏观调控能否有效防止局部行业过热出现反弹，其中的关键就是要继续加强和完善对房地产业的调控。 （引言）国际上关于房地产有一种普遍的观点：人均收入超过1000美元，房地产市场呈现高速发展阶段。欧美等发达国家基本都经历了这样一个阶段。我们这篇论文，主要探讨房地产影响因素分析，主要从人均收入对房地产长期发展的影响阐述。 年份 X1 X2 X3 Y 1990 2551.736 1510.16 222 704.3319 1991 1111.236 1700.6 233.3 786.1935 1992 590.5998 2026.6 253.4 994.6555 1993 2897.019 2577.4 294.2 1291.456 1994 3532.471 3496.2 367.8 1408.639

1995 3983.081 4282.95 429.6 1590.863 1996 4071.181 4838.9 467.4 1806.399 1997 3527.536 5160.3 481.9 1997.161 1998 2966.057 5425.1 479 2062.569 1999 2818.805 5854 472.8 2052.6 2000 2674.264 6279.98 476.6 2111.617 2001 2830.688 6859.6 479.9 2169.719 2002 2906.16 7702.8 475.1 2250.177 2003 3011.424 8472.2 479.4 2359.499 2004 3441.62 9421.6 495.2 2713.878 X1=建材成本（元/平方米）X2=居民人均收入（元）X3=物价指数Y=房地产价格（元/平方米） 初定模型：Y=c+a1*x1 +a2*x2 +a3*x3+et Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/05 Time: 23:04 Sample: 1990 2004 Included observations: 15 Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. X3 2.537578 0.590422 4.297908 0.0013 X2 0.146495 0.020968 6.986568 0.0000 X1 -0.01801 6 0.035019 -0.514447 0.6171 C 33.20929 118.2747 0.280781 0.7841 R-squared 0.983094 Mean dependent var 1753.31 7 Adjusted R-squared 0.978483 S.D. dependent var 600.953 6 S.E. of regression 88.15143 Akaike info criterion 12.0191 7 Sum squared resid 85477.42 Schwarz criterion 12.2079 8 Log likelihood -86.1437 6 F-statistic 213.218 6 Durbin-Watson stat 1.504263 Prob(F-statistic) 0.00000

影响房价七大因素分析

影响房价的七大因素分析 一、重庆人口因素对住房的影响 1997——2008年城镇人口增长数与新增住宅面积 1997——2008年城镇人口增长数与新增住宅面积趋势图 从表中可以看出，人口数量的增长敢不上住房面积的增长，因为人均住房面积也在不断的加大，人口的增长只是加速城市化的进程而间接影响房价。 人口结构；

图中可看出，从2004年开始，供需开始失衡，按照人均居住面积和城镇增长人数求得的实际需要面积与住宅商品房的销售面积开始分化，即供过于求，但房价依然上涨，显然重庆2004年后开始有大量热钱投资于房地产，致使二套房的增多。其中07年最为火热，08年有趋于平衡的走势。因此城镇新增人口加大了住房的需求从而推高房价，但在热钱涌动的投资时代，供需平衡只是决定房价的走势因素之一。 二、重庆城市化率的需求 重庆1996—2008年城镇化率

根据国外的经验，城市化的进程需要四个阶段： 1、农村进入城市：一般情况下，城市人口低于50%时，人口迁移以农村迁入城 市为主。 2、小城市进入大城市：当城市人口超过50%之后，人口迁移以城市的相互移动 为主，这一阶段的基本特征是：小城市迁入大城市为主，农村迁入小城市填补小城市迁出后的空白。 3、大城市郊区化：当城市人口超过70%后，人口迁移以大城市城区人口迁入大 城市郊区为主，而且数量巨大。但事实上，早在人口超过50%的时候，大城市就开始了郊区化的进程。 4、郊区城市化，形成大都市圈。这一阶段的基本特征是郊区功能开始由居住拓 展到工商业，郊区成为中小型城市，与原来的城市城区形成互补，随着交通的完善和成本的降低，城市与农村融合形成大都市圈。 从图中看，截止2008年，城区的城镇化率为49.99%，基本完成农村向小城市的过度，开始建设大城市的步伐。 在重庆被确定为全国五大中心城市，成为特大城市，那么城镇化率要达到70%才合适，按照以前的城市化进程来计算的话，还需新增城镇人口567.8万人，重庆现在城镇人口是1419.09万人，实际住宅面积为30137.40万平方米，按照全国人均住宅面积28平方米计算，重庆还要建15898.4万平方米，根据目前重庆每年新增住宅面积3000万平方米的快速进程，需要5年多时间，在这五年时间，重庆将迎来供需两旺的局面，房价上涨也成自然。

中国GDP的影响因素计量分析

GDP影响因素的计量分析 内容摘要：本文运用统计分析方法和计量经济分析方法,建立国内生产总值模型。通过计量软件对模型进行OLS参数估计,得到模型的数学方程，说明了全国固定资产投资总额、出口总额、社会消费品零售总额、总人口数这些指标对国内生产总值的影响，从回归的结果看，上诉四个因素对国内生产总值的影响不一，根据计量规则，剔除了一些不合规则的因变量，最终做出模型并提出了相关建议。 关键词：国内生产总值经济分析参数估计计量建模出口销售额 国内生产总值（GDP）是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果, 即所有常住机构单位或产业部门一定时期内生产的可供最终使用的产品和劳务的价值。影响国内生产总值的因素很多，这里只选取四个指标进行计量建模分析。GDP是一个颇为全面的经济指标，不仅能够全面反映全社会经济活动的总规模, 也是评价经济形势的重要综合指标。本文以1988年至2008年的数据为标准, 分析了影响我国国内生产总值的一些因素，并根据计量建模结果分析影响因素的意义以及提出部分建议。 一、数据及变量选择 从《中国统计年鉴》得出如下数据，Y表示GDP（亿元），X1表示固定资产投资总额（亿元），X2表示出口总额（万元），X3表示社会消费品零售总额（万元），X4表示人口总数。 年份国内生产总值固定投资出口总额消费总额总人口数1988 15042.82301 4446.59 279193 7440 111026 1989 16992.31911 4137.73 304657 8101.4 112704 1990 18667.82238 4449.29 416107 8300.1 114333 1991 21781.49941 5508.8 552774 9415.6 115823 1992 26923.47645 7854.98 444894.4 10993.7 117171 1993 35333.92471 12457.88 435144.96 14270.4 118517 1994 48197.85644 16370.33 876213.94 18622.9 119850 1995 60793.72921 20019.26 1133587.65 23613.8 121121 1996 71176.59165 22974.03 1027968.29 28360.2 122389 1997 78973.035 24941.11 1066616 31252.9 123626 1998 84402.27977 28406.17 983816 33378.1 124761 1999 89677.05475 29854.71 934720.92 35647.9 125786 2000 99214.55431 32917.73 1236518.64 39105.7 126743 2001 109655.1706 37213.49 1419864.26 43055.4 127627 2002 120332.6893 43499.91 1754333 48135.9 128453 2003 135822.7561 55566.61 2467779.48 52516.3 129227 2004 159878.3379 70477.43 3457810.8 59501 129988 2005 183217.4 88773.61 4131243.21 67176.6 130756 2006 211923.5 109998.16 5289240.28 76410 131448 2007 257305.6 137323.9381 6424771.04 89210 132129 2008 300670 172828.3998 7504743.46 108479.4 132802