对房价影响因素的研究论文

一、看未来价格走向，计算土地拍卖成交价二、看区域房产升值，研究周边新房价格 三、注意规避“拆迁”风险，房龄决定二手房价格 四、评估房产本身品质，判断其保值底线

我国房地产价格影响因素研究摘要：房地产价格的影响因素可以从宏观和微观两个层面进行考察，本文研究发现居民可支配收入与房价关系不大，推动我国房价快速上涨的主要因素是人民币升值及其预期和房价前期增长率，利率对房价则会产生显著抑制作用。汇率机制并没有显著变化，对房价上涨起到了支持，而利率作为宏观经济指标对于房地产价格指数的影响作用在不同的时期具有不同的表现效力。关键词：房地产价格；宏观经济变量；Panel-date模型一、引言及相关研究2003年以来，我国各地区房地产价格均出现了不同程度的上涨，2003至2005年全国房屋销售价格指数分别为 ，和（相比于去年同期）。2005年全国房价平均上涨，其中有19个地区房价涨幅超过了全国水平，有26个省市房价的涨幅超过了两位数。2005年7月21日，我国开始实行汇改，这一政策的实施结束了人民币盯住美元10年的历史，人民币兑美元汇率不断升值，一定程度上对中国房地产市场带来直接或间接的影响。在此之前，市场对人民币升值的预期效应早已传递到了中国的房地产市场。海内外大量资金进入我国房地产市场，房价更是如脱缰野马，一路飙升。原文链接：房地产价格波动影响因素文献综述近年来，房地产投资过热，房价的快速上涨已经影响到人们生活水平的提高和国家金融的安全。房价上涨过快不仅关系到一个城市的发展和金融的安全，更关系到普通老百姓的生活成本。为了抑制房价的过快上涨，进一步规范房地产市场，以确保房地产快速且健康地发展，国家自2003年以来出台大量的政策对房地产市场进行调控，事实表明，国家一刀切的宏观调控所取得的效果并不理想。由于房地产自身开发的周期性、房地产产品的不可移动性和房地产产品消费的地域性，使得房地产业的发展具有明显的地区特征。故单个城市对房价调控则力不从心。以此为背景，我们尝试对该领域内主要贡献者的观点进行归纳，并梳理其理论逻辑，力求从另一个侧面去理解房价上涨，进而理解我国房价上涨的实质。本文期望能为人们进一步寻求上述问题的答案提供一些有益的视角。一、国外的相关研究房地产价格是指房地产市场上供需双方所形成的价格。房地产作为一种特殊商品，产品周期长、供应缺乏弹性、涉及的产业链长，同时对金融的依赖性高、受政策的影响大，因此房地产价格的波动就受到了各种因素的影响。国外的房地产市场化进程进行的比较早，同时市场化程度也比较高。房价问题的重要性和房地产价格的敏感性吸引了大量学者和公众的广泛关注，从国外研究文献来看，对房地产价格影响因素的研究主要集中在以下两个方面：1、形成均衡价格的动力因素；2、供需因素对房地产价格影响的实证分析。原文链接：房地产价格影响因素浅析自2000年市场复苏后，上海市的住房价格进入新一轮波动周期中的上涨阶段。虽然前期因受到国家宏观调控的影响，房价较阶段性高点已有所回落且目前处在一种较稳定的盘整状态，但是从当前影响市场供需和房价决定的基本因素和结构性变革考察，上海市的房价运行整体上仍然处在上升周期中，并没有显示出步入衰退阶段的迹象，就此而言，目前的市场形势反映出上海住房市场在宏观调控后成功实现了软着陆，房价正通过盘整方式来等待基本因素的赶超。于是，认识前一阶段房价变动的成因和未来的变化趋势，仍必须立足于住房的现状与发展阶段、经济与收入增长、人口结构等主要基本因素和宏观层次上的金融制度改革、住房制度改革、土地制度改革等重大结构性变革。原文链接：对影响我国房地产价格因素的研究[摘要]：近年来，我国房地产价格持续攀升，其原因是多方面的。各地区快速经济增长是引起我国近些年来房地产价格快速上升的主要动力；大量FDI流入房地产、国内贷款的快速增加和建筑成本的上升也是我国房地产价格快速上升的重要原因；而人口和土地成本对房地产价格影响则相对较小。文章最后针对各因素对我国房地产价格上涨的影响提出了一些建议。[关键词]：房地产价格；影响因素；外商直接投资一、引言自1998年房改以来。我国房地产业进入了快速发展通道，房地产业的蓬勃兴起为我国国民经济的高速增长做出了巨大贡献，但在房地产业快速发展的同时也带来了房地产价格的飞速上升。根据统计局的统计资料显示，在2006年，全国商品房平均售价达到了3367元/平方米，比1999年上涨了64％，年平均上涨了9％以上。房地产价格的快速上涨，已经成为我国经济运行中的突出问题，也成为影响整个国民经济持续、快速、健康发展的一个不稳定因素。房价的上涨引起了广大人民群众的关注，一定程度上波及到社会经济生活的稳定，成为社会各界关注的热点问题。在这种形势下，中国政府采取了一系列措施。例如，连续的提高对房地产市场贷款利率，提高房贷首付，以及采取更为激烈的手段——提高银行存款准备金率，其目的就是为了抑制房地产价格上涨过快。原文链接：

房地产专升本毕业论文1.房地产经济走向：目前重庆，武汉，杭州等经济受到国家政策的打压房产的价格开始回落。2.房地产上市公司业绩的影响因素实证研究：房地产企业业绩影响因素研究现状运用线性回归的方法，选取流动负债率和长期负债率、有息融资率和无息融资率、长期借款率和短期借款率分别作为资本结构的衡量指标，而将总资产贡献率和总资产利润率分别作为公司业绩的衡量指标。研究结果表明:总体来看，各项指标相关性不显著，但是就所有指标而言，正负相关的倾向还是比较明显的。就这一实证结果，本文结合我国房地产行业的实际情况，分别从房地产行业所处的阶段特征、政策面的影响以及公司治理结构方面进行了分析。运用数据包络分析(DEA)模型评价房地产上市公司绩效，关注房地产上市公司的经营效率、管理效率及资本配置总体效率的价值评判标准，以我国房地产业23家具有代表性的房地产上市公司为研究对象，通过设立多输入和多输出的指标进行综合评价，找出相对有效的行业标杆，同时分析行业整体和单个公司的资源配置效率，并提出了优化资源配置和提高房地产上市公司绩效的途径。从我国上市公司绩效影响因素及货币政策、物价变动与绩效相关性的一般理论思考出发，揭示出了我国上市公司绩效受国家宏观政策影响的理论依据。(严格意义上来说绩效评价体系包括业绩目标、业绩辅导和业绩评价。但是现在一般都模糊了这种概念，把两者视为一样)从MM理论出发，引进货币传导机制理论和两权分离的相关理论，得出房地产这个行业的所有绩效指标都与货币政策、CP工存在一定相关性。得到物价上涨会对房地产这个行业的经济绩效产生一定的负面影响，国家的宏观政策对地产行业影响甚微的结论。分析比较了目前上市公司经营业绩评价的主要方法，并剖析其存在的不足之处，在此基础上引入因子分析模型，并构建评价上市公司经营业绩的指标体系，然后应用该模型对我国房地产上市公司经营业绩做实证研究，最后得出研究结论，并指出了由于会计信息失真等因素的存在，使得该研究方法存在一些局限性，从而在一定程度上影响了研究结果的现实指导意义。《我国房地产上市公司经营业绩实证研究》选取GDP作为衡量经济发展的数据支持，以房地产开发投资完成额作为房地产行业发展的适合量度，运用协整分析方法对我国房地产行业与经济增长之间的动态均衡关系作相关研究。结论是:房地产行业发展状况对当前GDP变动的影响并不是很显著，我国房地产行业的发展与经济增长之间不存在明显的因果关系。认为人民币升值通过两种途径对不同行业产生影响。一是因人民币升值所导致的资本成本和收入的提升，将在长时期内改变我国的经济结构，重新赋予行业不同的成长速度，并使不同行业的企业业绩出现分化。二是人民币升值在短期内改变行业内企业的资产、负债、收入、成本等账面价值，通过外汇折算差异影响其经营业绩。最后认为人民币升值将使房地产行业受益。而从理论分析的角度得出人民币升值对房地产行业的影响有利好、利空两方面。利空影响:货币持续过度升值会导致经济减速(因为FDI下降、净出口下降)，外资需要下降，从而使房地产需求下降并会导致通胀水平下降，从而使房地产价格涨速下降。利好影响:第一，升值预期导致外资对房地产的投资需求加大。货币升值预期会导致外资的涌入，并大量投资到房地产上。从而增加房地产投资需求，推高房价，这是货币升值过程中必然发生的;第二，收入效应及财富效应导致国内房地产需求增加。张敏利用理论结合模型回归分析研究了股权结构的三个关键因素(股权集中度、股权属性及股权流通性)与公司治理绩效的关系。得到结论(1)房地产行业的股权集中度低于市场平均水平，而且股东之间的力量比较均衡，大多数公司的股权结构都呈现出多元共治的局面，并且第一大股东控股比例与公司绩效没有明显关系。(2)分析股权控制类型时，发现国有控股企业与法人控股企业、流通股主导型企业的公司绩效都没有明显的差别。(3)国有股比重、流通股比重与经营绩效没有显著相关关系。而法人股比重与公司绩效有着显著负相关关系。(4)控股股东相对控制权越大，公司绩效越差。采用单位根检验、协整分析、误差修正模型以及Granger因果关系检验等现代经济学计量方法，对湖北省房地产业的发展与经济增长的关系进行实证研究。发现湖北省经济增长是房地产业发展的Granger原因，经济的快速增长带动了房地产经济的发展，反之房地产投资对经济拉动作用却不显著。介绍房地产开发投资与GDP关系的研究方法，并通过近十年来浙江省房地产开发投资对GDP增长的贡献和贡献率进行分析，以反映房地产市场发育程度及经济增长的稳定性和风险性。应用协整分析、误差修正模型技术以及Granger因果分析对我国房地产价格与GDP之间的关系进行了实证分析。实证结果表明:我国的房地产价格与GDP之间存在长期稳定的动态均衡关系;无论长期还是短期，我国的GDP波动都是房地产价格波动的Granger原因，GDP的走势对于房地产价格的涨跌起着决定性的影响，GDP的波动有助于预测房地产价格的走势;短期内经济的过热容易引起房地产价格的过快增长。利用误差修正模型对三者关系进行计量分析，得出协整关系的结论。定量结果表明，GDP、FDI对房地产价格有正向的推动作用，但GDP是主要影响因素。这个结果基本排除了境外“热钱”对房地产市场的冲击威胁假说。选取一系列房地产价格指标与宏观经济指标进行研究分析，总体看，我国房地产价格趋于合理，居民的住房购买能力逐渐加强。房地产价格的增长速度已经受到来自其他价格指数增长缓慢的压力，开始进入调整阶段;随着城镇居民可支配收入的逐渐提高，房价收入比不断降低，居民的购房能力逐步提高。在相当长的一段时间内，对房地产的需求仍将维持在一个较高的水平。房地产价格是基于宏观经济发展水平的平台上的，一旦价格增长过快，超过国民经济和社会发展的承受能力和消化能力，将带来非常严重的后果;但价格下降，也会对国民经济的发展带来一定的负面影响，并不是越低越好。从资本结构、股权结构、公司规模和公司风险等四个方面选取了可能影响企业盈利能力的多个指标变量运用因子模型进行了实证分析，但在财务指标的选取上，只是建立在规范研究的基础上，对影响经营业绩的变量只局限于财务指标本身，一些与经营业绩有重大因果关系的变量未选人，比如说国家的产业政策、宏观经济条件、公司管理者的能力、职工的技能水平等等因此此文使用因子分析方法对我国房地产上市公司经营业绩的分析在实际指导方面的作用有所下降。从房地产市场的过度需求、产业结构不合理、法律法规不完善、政府的执行效率有待完善、地产信息不对称、人民币升值等方面进行了理论分析，并提出一些建议。建立我国近年来房地产价格宏观经济影响因素的线性模型，选取6个宏观经济指标作为方程初始导入自变量，与房地产价格进行初步多元线性回归分析，以解决自变量之间多重共线性问题;进而选取出两个自变量与房地产价格建立多元线性回归方程，并对回归结果进行分析在一个简单的局部均衡模型基础上，利用1999一2003年全国31个省市的房地产市场的面板数据分析了中国房地产市场结构和价格问题。从房地产价值的自然增长、市场供求关系和心理预期三个方面探讨了房价波动的构成、机制和影响因素，并提出了相应的房价调控对策。运用2001一2003年中国上市公司年报中披露的分行业信息，研究了房地产类上市公司多元化水平与财务绩效和企业价值之间的关系。实证结果表明，多元化水平与财务绩效之间存在显著的负相关，但是与用托宾Q衡量的公司价值之间不存在显著的相关性。针对我国目前房地产泡沫膨胀可能波及金融安全的现状，提出了如何优化房地产业资本结构的问题，并根据2000一2002年深沪两地A股房地产上市公司资料，对我国房地产企业上市公司的资产负债率与公司规模、经营业绩之间的相关关系以及资本结构效应进行了实证分析，并提出相关的建议。论文从影响企业的绪论硕一七论文外部因素入手，分析外部因素对公司绩效的影响程度。结合我国的物价变动、货币政策与对上市公司的绩效的相关性进行实证性分析。并运用了实证分析法中的OSL分析法，得到上面的结论。这些结论可以帮助企业在我国当前的形势下如何提高自身的绩效与价值。可以为上市公司在物价变动时和当前货币政策条件如何利用财务杠杆来提高企业的绩效的目的提供帮助。通过聚类分析找出我国房地产上市公司的差距大小，并将其归为几类，以此总结出影响房地产上市公司盈利能力的因素所在，并提出企业发展对策和政策建议。论文由六章组成，本研究所采用聚类分析方法，具体分为两个步骤，首先，在不明确房地产上市公司能够分为几类的情况下，为避免主观误差，采用系统聚类的方式，从SPSS输出的树状图直观的看出不同公司之间的距离;在此基础上，确定分为几类，然后采用快速聚类的方式，将房地产上市公司分类，找出房地产上市公司的特点和共性。从房地产价格的相关理论出发，主要从房地产需求、房地产供给、房地产金融和房地产宏观调控等角度对影响房价的因素展开分析。以房地产统计数据为基础，采用计量经济学方法和统计分析方法，主要从实证角度分析各因素对房价的影响。首先，分析房地产需求各因素对房价的影响，明确了城镇住房制度改革、居民可支配收入增加、城市化、房地产投机和人民币升值预期等因素导致的房地产需求扩张是房价上涨的首要因素。随后，从房屋建造成本、土地价格等角度分析供给因素对房价的影响，并以北京、上海和武汉三城市为例分析了房价和地价的关系。接下来，以房地产开发投资来源及构成为基础，分析了房地产金融对房价的影响，指出个人住房贷款推动了房价的上涨。未完……

影响房价的因素你可以看这篇论文。汤庆园,徐伟,艾福利.基于地理加权回归的上海市房价空间分异及其影响因子研究[J].经济地理,2012,32(02):52-58.摘要：利用上海市外环以内2010年12月1014个小区的平均房价数据,通过构建地理加权回归模型,并与基于全局最小二乘法(OLS)进行比较,揭示上海小区房价的空间分异和不同影响因子的影响。研究发现,每增加或减少一个单位各影响因子对房价的影响大小依次为:建成时间,到CBD距离,绿化率,到公园距离,距地铁站距离,距超市距离和距学校距离。同时,地理加权回归分解成局部参数估计优于OLS提供的全局参数估计,它可以深刻的揭示出房价和空间影响因子之间复杂的关系,而且可视化的工具可以用地图的形式更详细的呈现出城市房价的整体景观,这些都是传统OLS无法比拟的。