城市房地产价格异常波动的识别及其影响因素研究
发布时间：2021-03-26 23:44
控制城市房价波动在合理的区间,是坚决守住不发生区域性、系统性金融风险底线的关键,同时也是我国政府在经济领域长期面临的重大挑战。在我国房地产业已处于价格既不能涨更不能跌,既要去库存又要拉投资的困境下,关键问题不再是证明泡沫是否存在或多大,而是如何防止房价异常波动,因此,准确识别并有效控制房价的异常波动显得尤为关键。然而,现有文献结构中,驱动城市房价出现异常波动的研究视角鲜有涉及,类似研究也大多采用影响因素合成指标体系,存在一定的主观性与片面性。基于以上现实需求与理论背景,本文首先对房价异常波动进行了概念界定,阐明房价异常波动与价格波动、房价泡沫之间的区别。随后,在广泛阅读文献的基础上,将识别房价异常波动的方法归纳为峰谷检测三角法、动态均线偏移法与递归HP滤波法。同时基于我国35个大中城市2005年至2017年共计53个季度的新建住宅价格与二手住宅价格的定基比指数,识别并分析房价异常波动的整体特征、个体特征与空间特征,最后利用非参数检验与多元Logit模型探究了影响房价异常波动的关键因素。研究发现:（1）我国房价异常上涨时期主要集中于2009年、2013年与2016年,异常下跌时期主要集中...
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：114 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容与框架结构
1.2.1 研究内容
1.2.2 框架结构
1.3 主要创新点
2 基本理论与文献综述
2.1 价格异常波动的一般定义
2.2 房价异常波动的研究现状
2.2.1 国外研究现状
2.2.2 国内研究现状
2.3 房价波动关键影响因素
3 基于峰谷检测三角法的我国主要城市房价异常波动识别
3.1 数据来源与预处理
3.2 峰谷检测三角法简介
3.2.1 相关理论基础
3.2.2 识别具体步骤
3.3 新建住宅价格异常波动识别
3.3.1 整体波动特征
3.3.2 城市波动特征
3.3.3 空间扩散特征
3.4 二手住宅价格异常波动识别
3.4.1 整体波动特征
3.4.2 城市波动特征
3.4.3 空间扩散特征
4 基于动态均线偏移法的我国主要城市房价异常波动识别
4.1 动态均线偏移法简介
4.1.1 相关理论基础
4.1.2 识别具体步骤
4.2 新建住宅价格异常波动识别
4.2.1 整体波动特征
4.2.2 城市波动特征
4.2.3 空间扩散特征
4.3 二手住宅价格异常波动识别
4.3.1 整体波动特征
4.3.2 城市波动特征
4.3.3 空间扩散特征
5 基于递归HP滤波法的我国主要城市房价异常波动识别
5.1 递归HP滤波法简介
5.1.1 相关理论基础
5.1.2 识别具体步骤
5.2 新建住宅价格异常波动识别
5.2.1 整体波动特征
5.2.2 城市波动特征
5.2.3 空间扩散特征
5.3 二手住宅价格异常波动识别
5.3.1 整体波动特征
5.3.2 城市波动特征
5.3.3 空间扩散特征
6 城市房价异常波动识别结果分析与方法比较
6.1 新建住宅价格异常波动识别结果小结
6.2 二手住宅价格异常波动识别结果小结
6.3 三种异常波动识别方法优劣势小结
6.3.1 有效率与准确率对比
6.3.2 优劣势对比
7 影响城市房价异常波动的关键因素
7.1 理论分析与研究假设
7.1.1 房地产价格传导机制
7.1.2 变量选择与研究假设
7.2 模型构建与数据来源
7.2.1 MNL模型构建
7.2.2 数据来源说明
7.3 基于非参数检验的影响因素探析
7.3.1 Kruskal-Wallis检验原理
7.3.2 非参数检验结果
7.4 基于三元logit模型的影响因素探析
7.4.1 MNL模型估计结果
7.4.2 MNL模型边际效用
7.5 本章小结
8 研究结论与政策建议
8.1 研究结论
8.2 政策建议
8.3 研究不足与展望
参考文献
附录1 新建住宅与二手住宅价格季度指数原数值（上年同比=100）
附录2 新建住宅价格高峰与低谷异常期波动特性（峰谷检测三角法）
附录3 二手住宅价格高峰与低谷异常期波动特性（峰谷检测三角法）
附录4 35个城市新建住宅异常波动情况（峰谷检测三角法）
附录5 35个城市二手住宅异常波动情况（峰谷检测三角法）
附录6 35个城市新建住宅异常波动情况（动态均线偏移法）
附录7 35个城市二手住宅异常波动情况（动态均线偏移法）
附录8 35个城市新建住宅异常波动情况（递归HP滤波法）
附录9 35个城市二手住宅异常波动情况（递归HP滤波法）
附录10 one-sided HP filter
附录11 谱聚类分析算法
致谢
攻读学位期间参加的研究工作和获得的学术成果
本文编号：3102456
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：114 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容与框架结构
1.2.1 研究内容
1.2.2 框架结构
1.3 主要创新点
2 基本理论与文献综述
2.1 价格异常波动的一般定义
2.2 房价异常波动的研究现状
2.2.1 国外研究现状
2.2.2 国内研究现状
2.3 房价波动关键影响因素
3 基于峰谷检测三角法的我国主要城市房价异常波动识别
3.1 数据来源与预处理
3.2 峰谷检测三角法简介
3.2.1 相关理论基础
3.2.2 识别具体步骤
3.3 新建住宅价格异常波动识别
3.3.1 整体波动特征
3.3.2 城市波动特征
3.3.3 空间扩散特征
3.4 二手住宅价格异常波动识别
3.4.1 整体波动特征
3.4.2 城市波动特征
3.4.3 空间扩散特征
4 基于动态均线偏移法的我国主要城市房价异常波动识别
4.1 动态均线偏移法简介
4.1.1 相关理论基础
4.1.2 识别具体步骤
4.2 新建住宅价格异常波动识别
4.2.1 整体波动特征
4.2.2 城市波动特征
4.2.3 空间扩散特征
4.3 二手住宅价格异常波动识别
4.3.1 整体波动特征
4.3.2 城市波动特征
4.3.3 空间扩散特征
5 基于递归HP滤波法的我国主要城市房价异常波动识别
5.1 递归HP滤波法简介
5.1.1 相关理论基础
5.1.2 识别具体步骤
5.2 新建住宅价格异常波动识别
5.2.1 整体波动特征
5.2.2 城市波动特征
5.2.3 空间扩散特征
5.3 二手住宅价格异常波动识别
5.3.1 整体波动特征
5.3.2 城市波动特征
5.3.3 空间扩散特征
6 城市房价异常波动识别结果分析与方法比较
6.1 新建住宅价格异常波动识别结果小结
6.2 二手住宅价格异常波动识别结果小结
6.3 三种异常波动识别方法优劣势小结
6.3.1 有效率与准确率对比
6.3.2 优劣势对比
7 影响城市房价异常波动的关键因素
7.1 理论分析与研究假设
7.1.1 房地产价格传导机制
7.1.2 变量选择与研究假设
7.2 模型构建与数据来源
7.2.1 MNL模型构建
7.2.2 数据来源说明
7.3 基于非参数检验的影响因素探析
7.3.1 Kruskal-Wallis检验原理
7.3.2 非参数检验结果
7.4 基于三元logit模型的影响因素探析
7.4.1 MNL模型估计结果
7.4.2 MNL模型边际效用
7.5 本章小结
8 研究结论与政策建议
8.1 研究结论
8.2 政策建议
8.3 研究不足与展望
参考文献
附录1 新建住宅与二手住宅价格季度指数原数值（上年同比=100）
附录2 新建住宅价格高峰与低谷异常期波动特性（峰谷检测三角法）
附录3 二手住宅价格高峰与低谷异常期波动特性（峰谷检测三角法）
附录4 35个城市新建住宅异常波动情况（峰谷检测三角法）
附录5 35个城市二手住宅异常波动情况（峰谷检测三角法）
附录6 35个城市新建住宅异常波动情况（动态均线偏移法）
附录7 35个城市二手住宅异常波动情况（动态均线偏移法）
附录8 35个城市新建住宅异常波动情况（递归HP滤波法）
附录9 35个城市二手住宅异常波动情况（递归HP滤波法）
附录10 one-sided HP filter
附录11 谱聚类分析算法
致谢
攻读学位期间参加的研究工作和获得的学术成果
本文编号：3102456
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