我国经济增长对房价影响的非线性实证研究
发布时间：2021-09-03 11:25
改革开放以来,中国经济一直保持中高速的发展态势,GDP总量已位居全球第二,居民收入有了较大幅度的提高,人民生活质量有了明显的改善。以此同时,我国的房地产业也取得了快速发展,人们的居住条件和环境不断得到提升。然而,伴随着经济的快速增长,我国房价反复出现增长过快的势头,特别是在一些一、二线城市,对人们的生活带来了巨大的压力。如何稳定我国房价已经变成了当前全社会亟需解决的热点问题。因此如何通过计量模型准确的研究经济增长对房价的影响具有重要的现实意义。论文的主要研究内容包括:首先介绍了研究背景及其意义、国内外文献综述、研究的方法、理论基础和可能的创新点;其次,通过描述性统计方法介绍了我国经济发展和房地产市场发展现状以及两者的互动关系;第三,基于全国GDP和房价数据,通过建立马尔科夫区制转换模型考察了经济增长与房价的非线性机制转换关系;第四,基于全国35个大中城市2002-2015年相应指标的面板数据,通过非参数面板模型,考察了GDP、年末总人口、城市居民储蓄年末余额、人均可支配收入、商品房销售面积、竣工房屋面积和房地产投资水平等要素对房价的影响非线性关系,得出各要素系数关于各变量的逐点估计变化...
【文章来源】：福建师范大学福建省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
998年至2016年全国GOP与房价的变化趋势
第三节城市经济增长与房价关系的描述性统计分析??１９９８年以来，经济增长快速发展，使得ＧＤＰ年均增长率较高，而各地区的商??品房平均价格也呈现上涨的趋势，但是由于地区的经济、人口数量等因素的不同房??价差异较大。如下表２．２为２００２年和２０１５年３５个大中城市ＧＤＰ和房价，可以看??出２００２年全国商品房平均价格为２２５０元，３５个城市中超过全国平均水平的有１７??个城市，２０１５年３５个大中城市中商品房平均价格超过全国商品房平均价格的城市??达到了?２３个，其中北京、上海、深圳、厦门、杭州这几个城市房价较高，分别高??出全国平均水平?２３３．２０％、２０８．４１％、３９９．６９％、１３７．３５％、１１２．３２％，其对应的?ＧＤＰ??水平分别为?２３０１４．５９?亿元、２５１２３．４５?亿元、１７５０２．８６?亿元、３４６６．０３?亿元、１００５０．２１??亿元，占全国ＧＤＰ的比重为３．３４％、３．６５％、２．５４％、０．５０％、１．４６％，而价格最低??的为银川４９４７元／Ｖ，是房价最高的深圳的０．１５倍，其地区生产总值占国内生产总??值的０．２２％。通过这些数据对比分析可以看出房价较高的城市其ＧＤＰ发展水平也较??高，说明城市经济増长与房价之间有相互影响关系。我们可以看出我国商品房平均??价格在３５个大中城市中差距较大，像北京、上海、深圳、厦门、杭州等东部沿海??
整方法得到季节调整后的单季度和商品房平均价格，分别用ＧＤＰ和Ｐｒ／ｃｅ表??７Ｊｎ?〇??图３．１展现了?ＧＤ尸和商品房价格变化，房价存在一些小的波动范围，从总体上??来看，两者大致呈现出同样的增长趋势。??ｇｄｐ／亿元??２５００００?????１００００??２０００００?＾＾＾?８０００??１５００００?６０００??１０００００?＿＿？一一二４０００??５００００??—?二??．?２０００??０?０??ｒｏｒｓｊｒＳ＾ｒｏｆＮｒＨ＾－ｍｒＭｒＨＴ＾ｒｏｆＭＴＨ＾ｒｍｒｓｊｒＨ＾ｔｒｏｆＮＴＨｒｔｒｏ??ｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉ??ｏｏｃｒ＞ｏｏ？Ｈｆ＞ｊｒｏｍ?时?ｍｕＤ?①?ｒ＾ｏｏｃｎｃｒｖＯｄｃ＇ｊｒＭｃｏ?灯?ＬＨｉｎｖｏ??（Ｊ＾ＣｎＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯ＇Ｈ＇ｉ－ＩｒＨｒＨｔＨｒＨｒＨＴＨｔＨ??ＣＴ＾＜Ｔ？０００００００００００００００００００００００??ｔＨ＜Ｈ（Ｎｒ＜４（ＮｒＮｉｒＭ（ＮｒＭｒＮｉｆＭ＜ＮｒｖｉｒＮｒＭｒｓｉｒｓｉｒＭ（Ｎ（Ｎｒ＼ｊｒｖｉ（Ｎ（Ｎ＜Ｎ???ＧＤＰ??ＰＲＩＣＥ??图３．１?１９９８年３季度至２０１７年３季度全国ＧＤＰ和Ｐｒｉｃｅ的变化趋势图??－１９－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于面板分位数回归模型的收入、利率对房价的影响关系研究[J]. 张所地,范新英. 数理统计与管理. 2015(06)
[2]房地产经济波动的影响因素分析及对策研究[J]. 郑淑琴. 学术论坛. 2014(10)
[3]房价上涨与经济增长的退耦分析[J]. 徐晶. 管理世界. 2013(09)
[4]房价波动的空间效应:估计方法与我国实证[J]. 谭政勋,周利. 数理统计与管理. 2013(03)
[5]房地产价格、居民消费与经济波动关系研究——基于35个大中城市数据的BEKK模型分析[J]. 蔡英玉,宫旭,孙涛. 西部金融. 2012(03)
[6]房价影响因素与地区房价差异分析——基于30个省会城市的截面数据[J]. 肖磊,肖佳文,辜佳新,李丽. 经济研究导刊. 2011(35)
[7]我国房地产价格波动的宏观经济效应研究[J]. 高东胜. 统计与决策. 2011(19)
[8]利率影响房价的有效性分析——基于FAVAR模型[J]. 沈悦,周奎省,李善燊. 经济科学. 2011(01)
[9]预期收入、收益率和房价波动——基于35个城市动态面板模型的研究[J]. 张亚丽,梁云芳,高铁梅. 财贸经济. 2011(01)
[10]预期、投机与中国城市房价波动[J]. 况伟大. 经济研究. 2010(09)
本文编号：3381026
【文章来源】：福建师范大学福建省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
998年至2016年全国GOP与房价的变化趋势
第三节城市经济增长与房价关系的描述性统计分析??１９９８年以来，经济增长快速发展，使得ＧＤＰ年均增长率较高，而各地区的商??品房平均价格也呈现上涨的趋势，但是由于地区的经济、人口数量等因素的不同房??价差异较大。如下表２．２为２００２年和２０１５年３５个大中城市ＧＤＰ和房价，可以看??出２００２年全国商品房平均价格为２２５０元，３５个城市中超过全国平均水平的有１７??个城市，２０１５年３５个大中城市中商品房平均价格超过全国商品房平均价格的城市??达到了?２３个，其中北京、上海、深圳、厦门、杭州这几个城市房价较高，分别高??出全国平均水平?２３３．２０％、２０８．４１％、３９９．６９％、１３７．３５％、１１２．３２％，其对应的?ＧＤＰ??水平分别为?２３０１４．５９?亿元、２５１２３．４５?亿元、１７５０２．８６?亿元、３４６６．０３?亿元、１００５０．２１??亿元，占全国ＧＤＰ的比重为３．３４％、３．６５％、２．５４％、０．５０％、１．４６％，而价格最低??的为银川４９４７元／Ｖ，是房价最高的深圳的０．１５倍，其地区生产总值占国内生产总??值的０．２２％。通过这些数据对比分析可以看出房价较高的城市其ＧＤＰ发展水平也较??高，说明城市经济増长与房价之间有相互影响关系。我们可以看出我国商品房平均??价格在３５个大中城市中差距较大，像北京、上海、深圳、厦门、杭州等东部沿海??
整方法得到季节调整后的单季度和商品房平均价格，分别用ＧＤＰ和Ｐｒ／ｃｅ表??７Ｊｎ?〇??图３．１展现了?ＧＤ尸和商品房价格变化，房价存在一些小的波动范围，从总体上??来看，两者大致呈现出同样的增长趋势。??ｇｄｐ／亿元??２５００００?????１００００??２０００００?＾＾＾?８０００??１５００００?６０００??１０００００?＿＿？一一二４０００??５００００??—?二??．?２０００??０?０??ｒｏｒｓｊｒＳ＾ｒｏｆＮｒＨ＾－ｍｒＭｒＨＴ＾ｒｏｆＭＴＨ＾ｒｍｒｓｊｒＨ＾ｔｒｏｆＮＴＨｒｔｒｏ??ｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉｉ??ｏｏｃｒ＞ｏｏ？Ｈｆ＞ｊｒｏｍ?时?ｍｕＤ?①?ｒ＾ｏｏｃｎｃｒｖＯｄｃ＇ｊｒＭｃｏ?灯?ＬＨｉｎｖｏ??（Ｊ＾ＣｎＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯ＇Ｈ＇ｉ－ＩｒＨｒＨｔＨｒＨｒＨＴＨｔＨ??ＣＴ＾＜Ｔ？０００００００００００００００００００００００??ｔＨ＜Ｈ（Ｎｒ＜４（ＮｒＮｉｒＭ（ＮｒＭｒＮｉｆＭ＜ＮｒｖｉｒＮｒＭｒｓｉｒｓｉｒＭ（Ｎ（Ｎｒ＼ｊｒｖｉ（Ｎ（Ｎ＜Ｎ???ＧＤＰ??ＰＲＩＣＥ??图３．１?１９９８年３季度至２０１７年３季度全国ＧＤＰ和Ｐｒｉｃｅ的变化趋势图??－１９－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于面板分位数回归模型的收入、利率对房价的影响关系研究[J]. 张所地,范新英. 数理统计与管理. 2015(06)
[2]房地产经济波动的影响因素分析及对策研究[J]. 郑淑琴. 学术论坛. 2014(10)
[3]房价上涨与经济增长的退耦分析[J]. 徐晶. 管理世界. 2013(09)
[4]房价波动的空间效应:估计方法与我国实证[J]. 谭政勋,周利. 数理统计与管理. 2013(03)
[5]房地产价格、居民消费与经济波动关系研究——基于35个大中城市数据的BEKK模型分析[J]. 蔡英玉,宫旭,孙涛. 西部金融. 2012(03)
[6]房价影响因素与地区房价差异分析——基于30个省会城市的截面数据[J]. 肖磊,肖佳文,辜佳新,李丽. 经济研究导刊. 2011(35)
[7]我国房地产价格波动的宏观经济效应研究[J]. 高东胜. 统计与决策. 2011(19)
[8]利率影响房价的有效性分析——基于FAVAR模型[J]. 沈悦,周奎省,李善燊. 经济科学. 2011(01)
[9]预期收入、收益率和房价波动——基于35个城市动态面板模型的研究[J]. 张亚丽,梁云芳,高铁梅. 财贸经济. 2011(01)
[10]预期、投机与中国城市房价波动[J]. 况伟大. 经济研究. 2010(09)
本文编号：3381026
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