投资者预期房地产价格及模型

近年来,为了平抑房地产价格持续上涨的势头,政府出台了一系列宏观调控政策,初见成效。但对于影响房地产价格上涨的原因仍需要做进一步的探讨。由于在房地产价格上涨背后,升值预期是一个推动力;因此,本文将从消费者的市场预期出发,具体分析房地产上涨的原因,并提出相关建议。

文章通过建立房地产价格波动模型对典型房地产市场1995年～2006年房地产价格异常波动状况进行了测定。计算结果表明:实际利率变动率、人口增长率与均衡因素对房地产价格波动影响显著,人均可支配收入增长率和成本指数对房地产指数影响相对较弱。从各变量对房地产价格波动影响力度来看,实际利率变化最强、成本指数影响力度最小。

房地产板块跌破投资者眼镜——本周a股市场走强，海外市场也止跌企稳。沪深300收于2508.73点，一周涨4.09%。成交大幅萎缩，上海市场从前一周的5048亿下降到3921亿元；深圳市场由2600亿减少到2112亿。

建立了一个随机条件下房地产价格的离散化模型,对以盈利为目的的房地产买卖投资时机决策问题进行建模研究,给出最优买入卖出的停时分析及相应的最优报酬函数.

建立了一个随机条件下房地产价格的离散化模型,对以盈利为目的的房地产买卖投资时机决策问题进行建模研究,给出最优买入卖出的停时分析及相应的最优报酬函数。

基于adf单位根检验,协整理论,svar模型等计量经济学理论,以利率变动对西安市房地产价格传导机制为研究对象,采用实证分析的方法进行研究,揭示了西安市房地产价格对名义利率和实际利率变动的响应及其各自的影响作用关系。结果表明:名义利率对西安市房地产价格的短期和长期波动都有着正向影响,而实际利率在短期内对房地产价格具有抑制作用,长期波动有着正向影响,但是波动性不如名义利率。

组合预测理论与建模技术对于信息不完备的复杂经济系统有一定的实用性,鉴于房地产价格的复杂性和非线性的特征,利用成都房地产价格的历史数据,分别采用改进的灰色预测模型、rbf神经网络模型建立了成都房地产价格的单项预测模型,并对单项预测模型的优缺点进行了比较分析。采用标准差法进行权重分配,将两个模型进行组合,建立了成都房地产价格的组合预测模型。运用该模型对成都未来5年的房地产价格进行了预测。

特征价格理论主要由lancaster的偏好理论和rosen的特征市场均衡模型两部分构成。通过对国外文献的梳理,本文将特征价格模型的发展分为四个阶段,同时介绍了特征价格模型在房地产领域的广泛应用,并进行了评述

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。

文章建立了一个计量经济模型对房地产市场价格泡沫进行了研究。首先选取了6个变量作为模型的解释变量,然后利用我国2001-2003年三年间全国除西藏外的30个省级行政区的相关数据共90对进行回归,在经过检验后,采取了一个模型,据此来预测以后年份的房地产价格泡沫。从预测的结果来看,模型回归结果基本令人满意。

gis作为大数据时代的重要组成部分，正以前所未有的速度向前发展。如何利用gis技术以及房地产估价的专业技术，使之很好的结合起来，成为房地产估价信息产业化建设的高效辅助工具，从而为估价数据管理提供全面、及时、准确和客观的技术支撑，已成为估价数据管理信息化建设的主要目标。本文主要介绍gis（地理信息系统）在房地产批量评估工作的其中一个应用实例，希望为同行提供一些启发。

地理信息科学是在卫星遥感（rs）、全球定位系统（gps）、地理信息系统（gis）、数字传输网络等一系列现代信息技术高度集成，以及信息科学与地球系统科学交叉的基础之上所形成的科学体系。地理信息是指直接或间接与地球上的空间位置有关的信息，又常称为空间信息。

特征价格模型是房地产领域有效的评估和分析工具,将其与gis技术结合起来,可以充分利用二者的优势,给评估人员提供决策帮助。在特征价格模型和gis理论的基础上,通过多个案例的数据收集,建立了西安市住宅价格模型。以topmapdesktop6桌面地理信息系统作为gis实现平台,对部分楼盘的物业价格、小区环境、交通条件等特征数据进行了专题图分析,研究了基于gis的特征价格模型的具体应用方法。

近年来,为了平抑房地产价格持续上涨的势头,政府出台了一系列宏观调控政策进行调控,尽管初见成效,但是,对于影响房地产价格上涨的原因仍需要进一步的探讨。由于在飞涨的房地产价格背后,升值预期是一个推动力;因此,本文将从消费者的市场预期角度,来分析一下房地产上涨的原因,并提出几点意见。

本文研究了货币政策在房地产市场中的传导途径,同时考察了货币政策中的货币渠道和信贷渠道,并将市场参与者的预期纳入到研究模型中,通过理论分析和实证检验我们发现:市场参与者预期是影响房地产价格的重要因素;在货币政策中,货币渠道的影响要比信贷渠道更为显著;房地产市场价格的波动对居民其他消费的挤出效应要大于财富效应,居民消费增长具有自身的规律,较难受到外部政策冲击的影响;存款准备金率是调控商业银行信贷投放总量的有效工具;货币政策和市场预期容易形成闭环联系,在经济景气期容易形成泡沫,因此要坚持货币政策的纪律性,促使形成稳定预期。总而言之,在考虑理性预期条件,基于凯恩斯需求管理理论的货币政策效果受到影响和制约,需要加强供给侧的改革。

传统理论认为市场价格是供求决定的,但在中国房地产市场上,这一认知显然是被颠覆的。根据房地产市场的特性,本文认为,较之其他市场,理性预期因素在房地产市场价格决定中起到了重要作用。本文从理性预期的基本理论出发,通过相关文献回顾和讨论,探讨影响消费者理性预期的相关因素,以及各方基于理性预期的博弈模式,并进行了相关政策和实证方面的探索。

预期因素对房地产价格波动有着重要影响,本文从理性预期的概念出发,探讨了理性预期通过改变房地产需求和供给进而影响房地产价格,分析了我国现阶段影响理性预期的因素。

近几年社会经济的发展下推动了房地产产业的进步,但是从全国各个地区房价分析,呈现出逐年上升的趋势,严重影响了整个房地产市场的稳定性。为进一步缓解这一局面,政府部门针对性的提出相关政策,虽然有所成就但是却无法从根本上真正平抑房地产价格上升的局面。故此,本文主要从消费者的理性预期进行分析,探究消费者理性预期对房地产价格所造成的影响,并提出相关建议与措施。

境外房地产投资逐渐成为国内机构投资者的重要资产配置渠道。在所有投资者中,个人投资者与企业投资者起步较早,机构投资者尚处萌芽阶段,但由于其资金特点、投资需求与政策松绑,从而显现出巨大市场空间,尤其保险资金将成为生力军。机构投资者更适用于搭建直接与间接投资的组合模式,但仍需谨慎面对投资管理能力、境外政治经济文化差异、国内政策约束等风险。

改革开放以来,随着中国经济的快速发展,房地产行业作为国家经济的支柱产业之一,其发展备受瞩目,本文回顾了国内外学者关于房地产价格泡沫产生的原因主要包括投机,银行信贷支持,金融系统过度支持,总结了相关的分析模型,分析房地产价格泡沫的危害,应对房地产泡沫的解决措施。

房地产行业的发展状况是关系国计民生的重要问题。随着我国社会主义市场经济的快速发展,国内房地产市场不断升温,本文针对房地产价格与城市化率、住房保障规模等影响因素进行研究,通过主成分分析法确定影响房地产价格的主要影响因素,在此基础上通过多元线性回归分析建立房地产价格与主要影响因素之间线性关系模型,并通过逐步回归分析对此模型进行优化。本文最后在模型改进推广中,提出了通过计算残差减小误差的方法。

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。