房地产价格指数编制以上海房地产价格指数编制为例

合作经济与科技!""#$!% &’(’)*+,-./*&’0’1234&.*0&* 56 宏观经济 的转轨机制在于：通过汇率的贬值，使得 本国产品在外国市场上变得相对便宜， 外国产品在本国市场上相对昂贵，这将 诱发本国居民将需求由外国产品转向本 国的进口替代品，从而减少进口需求；同 时还刺激外国居民减少对自己国内产品 的需求，增强对贬值国出口品的需求，这 些将对企业的投资决策产生直接的影 响，从而使这些企业对劳动力需求发生 变化。从许多国家特别是一些发展中国 家的实践来看，本币贬值肯定会有利于 促进本国商品的出口，同时抑制外国商 品的进口。我国也有很多学者对此进行 了研究，结果表明，适度的本币贬值可以 促进本国的就业。俞乔认为，人民币贬值 有利于扩大就业，他估计人民币贬值 789:5"9可以增加!8"万;87"

房地产价格指数(estatepriceindex,epi)是反映房地产价格变动趋势和变动程度的相对数。它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。房地产价格指数的种类:房屋销售价格指数;房屋租赁价格指数;土地交易价格指数。这三套指数的计算方法相似,均采用由下到上逐级汇总的方法。

一、什么是房地产价格指数房地产价格指数是动态反映房地产价格变动趋势和变动程度的相对数。它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度,对于市场行情的波动具有直接、及时的表现力。房地产价格指数也是一种"纯价格指数",即价格指数只反映由市场供求变化和货币购买力所引起的价格变化,而剔除由于房地产质量等其他因素改变而引起的价格变化。这就要求用于比较

统计与决策!""#年第$$期（总第$%&期） 一、房地产价格指数编制方法的基本思路 流行的房地产价格指数的编制方法种类虽 多，但其遵循的思路大致可分为两种： （一）直接应用价格指数理论 一般的价格指数模型为：!"!#$%&!#&%& 直接应用价格指数模型来编制房地产指数 常用的方法有中位数价格法、加权平均法。中位 数价格法就是模型中的价格采用中位数价格，使 编制的指数较能反映房地产市场价格变动的集 中趋势，避免受房地产市场价格中的极端值的影 响。加权平均法是以报告期房地产实际交易价格 与基期实际交易价格相比作为指数，加权的目的 一方面是可以将大量的交易项目加总；另一方面 也可以在一定程度上降低房地产品质差异及房 地产市场结构变动对指数带来的影响。这种方法 是国内现有的房地产指数采用的常用方法。 （二）应用特征

特征价格法(hedonicmethod)是将房地产价格变动中的质量特征因素进行分解,以显现出各项特征的隐含价格。并从价格的总变动中逐项剔除质量特征变动的影响,达到仅仅反映纯价格变动的目的。本文通过双重imputation过程估计缺失价格和剔除异常值的影响,解决了可比性问题,并增强了hedonic模型的稳定性。

[硕士]城市房地产价格指数编制方法分析及探索——【学位年度】2007　　【摘要】　　本文综述了房地产价格指数的几种编制方法，以“中房指数”、“国房指数”为例分析了我国现有地产价格指数编制中存在的问题，最后结合我国的房地产市场的发展实际提出运用特...

目前，国内存在多种不同的房地产价格指数，各种房地产价格指数编制方法由于其计算方法与所需数据的不同而各有优劣，适用于不同的房地产市场情况、信息收集与发布状况。中国国土辽阔，各地区的自然条件和社会经济状况差异很大，房地产市场情况也存在明显差别，在此情况下，各城市所适用的房价指数是不同的。但现实中，房价指数和真实房价变化不一致的情况显示了我国存在着混用、滥用房价指数的现象。在此形势下，各城市应如何选取适用的房价指数编制方法，采用何种指数，如何编制以使其及时、准确地反映房地产的“纯价格”变动情况，成为有待深究的紧迫问题。

由于房地产业特有的性质，计算普通商品价格指数的方法很难直接用于房地产的价格指数编制。目前各地在编制房地产价格指数时大多采用拉氏指数公式，即仍采用一般商品价格指数的计算方式，由于房地产的个别性，用此公式计算出的价格指数很难反映城市房地产市场的真实供求关系，从而失去意义。

当今互联网的宠儿无疑是大数据。而随着大数据的扑面而来，传统的统计指数编制的采样途径、方式以及样本代表性等面临挑战是必然的，同时也要庆幸的是大数据能为人们指出了一条通往数据本真的道路。众所周知，价格指数最早产生于18世纪的欧洲，起源于物价指数。

在房地产市场中,房地产价格指数对于投资者,消费者和政府来说都是一种很重要的市场信息.文章对国外流行的几种房地产价格指数编制理论进行了评述,以“中房指数”和“国房指数”为例分析了我国现有房地产指数在编制方法上存在的缺陷,并提出使之完善的若干建议.

本文通过对房地产价格的构成进分析,从理论角度简要概述了市场上影响房地产价格的因素及其传导关系,并从实证角度定量分析了工业生产者价格指数与房地产价格指数的相关性,证明这种相关性是存在的并且具有从房地产价格指数向工业生产者价格指数的传导关系。

住房是人们最基本的生活需要之一,但是与居民生活有关的反映物价变动的居民消费价格指数却没有将房地产价格纳入其中。是否应将房地产价格纳入居民消费价格指数在学术界争论不一。文章首先运用适合于小样本情况下的小样本因果关系检验,然后考察二者之间的协整关系,并在此基础上建立了长短期的误差修正模型,最后得出结论:不必将房地产价格纳入cpi,但在研究通货膨胀时不可不虑。

本文通过对房地产价格的构成进分析,从理论角度简要概述了市场上影响房地产价格的因素及其传导关系,并从实证角度定量分析了工业生产者价格指数与房地产价格指数的相关性,证明这种相关性是存在的并且具有从房地产价格指数向工业生产者价格指数的传导关系。

房地产价格指数是反映房地产价格变动趋势和变动程度的相对数,通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。文章对房地产价格指数编制及其国内外房地产价格指数现状进行探析,分别阐述了国外主要的房地产价格指数及其编制方法,介绍了国内主要的房地产价格指数,并从不同角度对比分析了国内外房地产价格指数,最后,指出了编制我国房地产价格指数的趋势,以寻求适合我国国情的房地产价格指数编制的基本技术路线。

本文就我国房地产价格指数编制进行了探讨。分析了我国目前房地产价格指数存在指标不完善,未能消除异质性,时间差较长等问题。认为在改进房地产价格指数编制时应当从数据选取、编制方法、模型选用等方面进行改进。

房地产价格指数是反映房地产价格水平的晴雨表,在经济生活中具有重要的指导作用。本文对国内外几种主要的房地产价格指数进行了分析与对比,指出国内外房地产价格指数存在编制方法、样本选取和反映信息三个方面的不同,提出我国应结合国内具体情况,吸收重置销售法等合理思想、政府与企业联合研制指数等建议。

全面考察了现阶段国内外编制房地产价格指数常用的四种指数理论,并对这四种理论的优缺点进行了对比。从全国和各地方房地产价格指数中挑选比较有影响的中房指数和全国70个大中城市房地产价格指数作为研究的对象。从指数内容、数据来源和指数计算模型三个方面对两种房地产价格指数进行比较。在以上研究的基础上,探索构建云南省房地产价格指数系统及编制方法。

本文建立了中国房地产价格指数的投机度模型,区分了房地产价格增长的价值和泡沫成分,动态刻画了一个由基本面增长、泡沫推动及价格的价值回归等因素共同作用形成的完整房地产价格周期,定量地研究了现阶段我国房地产的泡沫度及其发展趋势,得出了我国房地产市场泡沫成分对货币流动性高度敏感的结论。通过稳定性测试,我们定量分析了货币政策回归\"稳健\"对房地产市场可能带来的冲击,并对地方政府、商业银行及监管部门提供了建议。

针对房屋销售价格指数时间序列特征问题,应用r/s分析法探讨房价波动的长记忆特征。以二线城市哈尔滨为例做了实证研究(样本区间为2001年-2012年),计算得到hurst指数。结果表明:哈尔滨房屋销售价格具有明显的长记忆性特征,目前房价对未来房价有很大的影响,这对房地产投资风险的预测有重要的现实意义。

国家发展计划委员会、国家统计局近日联合发布了1998年第一季度全国35个大中城市房地产价格指数。这是我国首次编制并向社会发布房地产价格指数。此次发布的第一季度房地产价格指数分为三类,包括土地出让价格指数、房屋销售价格指数和房屋租赁价格指数。全国土地出让价格指数为101.7,

本文简要介绍了arma模型的理论知识，并针对1998年1季度到2006年3季度的房地产价格指数的季度数据进行了实证分析，然后运用所建模型对2006年四季度以及2007年一季度的房地产价格指数做了预测，并给出精度误差值，收到了很好的效果，所以模型具有一定的参考价值。

基于神经网络房地产价格指数的预测研究——研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向...