房地产价格的研究Word下载.docx

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四、模型假设：

1．理想的房地产价格是在市场机制作用下，由房地产市场活动参与者即开发者、经营者、中介服务者、物业治理者和居户本着公平、自愿、公布的原则而达成的市场价格，非市场机制作用下所形成的住宅福利价、折扣价、标准价、成本价及廉租屋租赁价格等不是本文的研究对象。

2．房地产价格的成因要紧是住宅所在地段的区位条件、住宅的环境条件、出行方便度、建筑物安全卫生因子、商业服务业繁华程度、市政基础设施的完善程度和住宅的朝向，外观等因素。

事实上，这些成因及其重要性的高低不是永恒不变的，它随都市规模、时刻、城乡差距的不同而有差异。

而关于本文，我们只研究近十几年的房地产价格趋性，因而，在此忽略成因的变化阻碍。

五、模型的建立和求解：

1．问题一的求解

我们查阅有关资料得到，我国银行房屋贷款利率如下：

个人住房公积金贷款利率:

年份

月份

月利率

年利率

个人住房公积金贷款

15

180

0.003825

0.0459

个人住房商业贷款

0.004793

0.05751

（数据来源：

:

//ehomeday）

等额本息还款方式是在还款期内，每月偿还同等数额的贷款（包括本金和利息），如此由于每月的还款额固定，能够有打算地操纵家庭收入的支出，也便于每个家庭依照自己的收入情形，确定还贷能力。

"

等额本金法”的每个月归还的本金是不变的，每个月还款额是变动的。

等额本息还款方式是在还款期内，每月偿还同等数额的贷款（包括本金和利息），如此由于每月的还款额固定，能够有打算地操纵家庭收入的支出，也便于每个家庭依照自己的收入情形，确定还贷能力

等额本金还款方式是将本金每月等额偿还，然后依照剩余本金运算利息，因此初期由于本金较多，将支付较多的利息，从而使还款额在初期较多，而在随后的时刻每月递减。

等额本息还款法：

每月应还金额：

a*[i*（1+i）^n]/[（1+i）^n-1]

注：

a贷款本金i贷款月利率n贷款月数

等额本金还款法：

每月应还本金：

a/n

每月应还利息：

an*i

a贷款本金i贷款月利率n贷款月数an第n个月贷款剩余本金，a1=a,a2=a-a/n,a3=2-2*a/n...以次类推。

（1）将有关数据带入公式，可求得

等额本息

每月还款额

累计利息

1848

92468

1994

118761

等额本金

第一个月还款额

每月递减

2251.33

5.1

83079

2483.53

6.39

104093.1

（2）提早还贷没有次数的限制，能够一次全部还清，也可部分归还贷款，关于部分还贷的借款者，能够选择两种方式：

一是减少每月还款额，还款期限不变；

另一种是缩短还款期限，每月还款额不变。

假如借款人的收入不断增加，能够选择缩短贷款期限的还款方式，尽早实现无债一身轻的愿望。

假如收入没有太大增加，能够采取减少还款额，还款期限不变的方式，如此会减轻还款压力。

小王选择还款期限不变，则至2005年5月，依据等额本息还款，小王的贷款余额为227,824.47元；

还款20000元后，贷款余额为207，824.47元；

依据等额本金还款，小王的贷款余额为221,333.38元；

还款20000元后，贷款余额为201,333.38元；

运算得：

还款期不变

提早还款后第一个月还贷

节约利息

等额本息

1818.2

9568

2163.4

5.74

9407

（3）依照以上分析能够看出，等额本金还款与等额本息比较，能够大幅度地减少利息的支出，提早还款也能够为贷款人节约大笔开销，且越早还款节约约多，因此在以上情形下，小王能够选择等额本金还款的方法，同时在每年年初去银行办理提早还款业务，节约利息，降低还款压力。

2．问题二的建模与求解

阻碍房地产价格形成的因素是复杂和多变的，既有房地产开发过程中所投入的物化劳动，也有区位因素、建筑质量及装修条件等。

面对房价的阻碍，采纳因子分析法进行都市房地产价格的多指标定量分析，目的在于研究形成房地产价格的众多因素指标的内部关系，找出少数公共因子，再现它们之间的内在联系，并确定各因素在新的因子中的相对重要程度，为合理地评估房地产价格奠定基础。

指标的选取因素指标的选取，直截了当关系到能否较为全面、真实并客观地反映商品住宅的价格属性和价格水平。

在不同的地区、不同的市场类型及不同的经济技术政策水平下，商品住宅价格的成因会有差异。

为便于分析，遵循以下原则选择住房价格成因指标，即

———明显地阻碍商品住宅价格的指标；

———选取明显阻碍商品住房租金的指标；

———选取明显阻碍商品住房存量和住宅服务量高低的指标；

———选取能反映凝集在商品住宅上社会必要劳动量的指标；

———便于对指标进行定量化处理；

———能表达样本之间商品住宅价格的差异。

本文选取23个住宅小区样本的市场供求圈为同一都市，市场供求因素即可作为一常数，对所有的样本房价产生相同的阻碍，因此不再将其作为独立因素指标进行分析!

依照指标选取原则，提出了15个指标作为刻划都市商品住宅价格成因的原始指标，即与住宅小区相邻道路车流量X1,公汽线路数X2，给排水保证度X3，供电保证度X4，环境质量评分X5，距火车站距离X6,距汽车站距离X7,距市级商服中心距离X8,住宅朝向X9,绿地率X10,建筑质量X11，采光度X12，临街类型X13，建筑外装修X14及地段等级X15.

第一，进行因素指标的定量化：

各样本15个原始指标中，车流量、公汽线路数、水电保证度、环境质量评分、各种距离、绿化率、采光度及地段等级都依照实地调查而直截了当猎取各种指标值。

住宅朝向X9以朝南为1；

朝南向西偏1°

扣减1%，向西偏10°

扣减10%,指标值即为0.9；

住宅朝南向东偏1°

扣减0.5%，向东偏10°

扣减5%，指标值即为0.95.建筑质量指标X11,以优良为9；

合格为7,临街类型指标X13以小区临生活型干道为1;

临混合型道路为0.9；

临交通型干道为0.7；

临支路为0.5建筑外装修指标X14=外装修材料及施工价格／100。

其次，进行主导因素分析：

以试点都市23个住宅小区为样本，测得各小区15个指标值原始数据标准化为排除各种指标值量纲不同对分析结果的阻碍，可对原始数据采纳

标准化处理，得到已标准化后的数据

=（

-

）/δ

.其中

；

运算各阻碍因素的相关矩阵

.

.

即

，其中

为第j个住宅属性指标与第k个住宅属性指标之间的相关系数。

分析特点值采纳数值运算技术得到R阵的非负特点值

从表1能够看出，当给定的阈值为90%时，应选择7个因子作为商品住宅价格评估的主导因子，它们涵盖了所有原始信息的90%以上。

然而，它们由何种因素指标所阻碍，对此问

题，还需对因子荷载阵施行正交旋转。

主导因子分析

为明确主导因子的内涵，需寻求出主导因子受哪几个原始指标的要紧阻碍；

每个原始因素指标对何主导因子具有高载荷。

为此，采纳Kaiser提出的Varimax法，经方差最大正交旋转求取满足简单结构原则的因子荷载阵（表2）。

从表2能够找出主导因子与原始因素指标间的相关关系，第一主导因子要紧由变量X15，X6，X7和X2所决定。

X15是一个综合性指标，表示住宅所处地段的区位条件，X6,X7和X12差不多上表示住宅对外交通和市内交通区位条件的重要指标，即可认为第一主导因子为住宅的区位因子，其信息负载占全部变量的24.5%，占7个主导因子的27%.

第二主导因子要紧由绿地率X10和环境质量评分X5所决定.这两个原始指标皆是反映住宅所处小区环境条件的指标，即可知第二主导因子为住宅的环境因子，其信息负载占全部原始信息的15%，占7个主导因子的17%

第三主导因子要紧由临街类型X13和道路车流量X1所决定，为居民出行因子，其信息负载占原有信息的11.7%，占7个主导因子的13%

第四主导因子由建筑质量X11和建筑采光度X12所决定.这两个因素与建筑施工技术水平、施工组织及建筑布局状况所规定，且与住房的安全和采光通风等生理要求息息相关。

可认为该因子为建筑安全卫生因子，其信息负载占全部原始信息的11.9%，占7个主导因子的12%.

第五主导因子要紧由距商服中心距离X8所决定，为住宅的商服繁华度因子，所载信息量是原信息量的10.1%，占7个主导因子的11%。

第六主导因子要紧由供电保证度X4和给排水保证度X3所决定.这两因素集中反映住宅所在地区市政基础设施的完善程度，为市政设施因子，信息负载量占原始信息量的9.7%，占7个主导因子的11%。

第七主导因子中，住宅的朝向X9和住宅的外装修因素指标X14所起的作用最显著.住宅朝向与日照的时刻、太阳辐射的强度、地势、主导水向等因素有关；

住宅外装修与建筑物外部美观、防水及居户的视觉享受紧密相关，故定义为住宅朝向外观因子，信息负载量占全部负载量的8%，占7个主导因子的9%。

以上主导因素中，依照信息负载的高低显示了我国都市商品住宅价格受住宅所处地段的区位条件和住宅的环境优劣条件所操纵，而都市商品住宅建筑外观、朝向及市政设施状况对住宅价格所起的作用不大。

同时，房地产作为商品及实物资产的性质为人们提供使用功能,并表达为社会财宝；

其表现为金融资产的某些特点,为投资者提供了投资选择,使金融资产多了一个品种,在成熟的经济社会中,房地产已被视为一个重要的投资工具,投资者能够通过房地产投资来为自己的金融资产带来增值和利润,并可通过房地产的交易及中介,代理机构实现资产转换目的。

因此，在实际分析房地产的价格时，不能忽视由供求关系而产生的房地产投机行为，下面，我们就房地产的投机行为对房价的阻碍进行了建模与分析。

房地产泡沫是一种复杂的经济现象。

为了测度房地产泡沫的大小,确保研究重点以及幸免遗漏重要说明变量,我们将建立更一样、具有可操作性的模型。

具体内容为:

第一,选取参数值在参数选取方面,选择居民可支配收入,银行信贷利率以及房地产价格的实际增长率为回来参数。

居民的可支配收入在一定程度上代表了居民对房产这种消费品的消费能力,也能够认为是居民对房产的消费需求。

银行的信贷利率则反映了金融对房地产业进展的支持程度,同时也代表着我国经济冷热程度以及政府对房地产业进展的支持程度。

房地产价格的实际增长率代表了房地产业自身的进展速度。

第二,建立经济计量模型,运算参数值。

将诸如非理性等其他阻碍房地产价格的因素归入常参数,据此建立回来方程Pt=a0+a1Yt+a2It+a3gt+ut

（1）其中Yt为本期居民可支配收入,It为本期一年期贷款利率,gt为本期房地产价格的实际增长率。

由于房地产市场存在着大量的正反馈交易,即投资者依照资产过去价格的趋势而不是事实上际价格进行交易,能够假设正反馈交易决定了房地产市场以后需求的变化。

因此,能够把本期的房地产价格的实际增长率看作是下期房地产价格的预期增长率,从而能够建立另一个回来方程Pt=a0+a1Yt+a2It+a3gt-1+ut

（2）方程

（2）反映人们的投机预期阻碍下的本期房地产价格。

第三,依照参数值运算投机度。

通过回来,运算出在排除其他因素阻碍下,本期房地产的实际增长率与本期房地产价格的偏相关系数R03.12和本期房地产价格预期增长率与本期房地产价格的偏相关系数r03.12,将二者的比值定义为房地产的投机度θ。

即θ=r03.12/R03.12。

依照国际上的公认标准,投机度θ大于0.4时,即存在着较为明显的房地产泡沫。

我们对1990年的海南房地产泡沫进行回忆。

1990年,海南省房地产市场刚刚形成规模,到了1993年和1994年,房地产价格竟分别增长了14和13倍。

1995年,当这股挟带着庞大泡沫的经济狂潮尘埃落定时,全国有800多亿的资产就像“烂尾楼”一样被钉在这片土地上。

现在就用投机度模型来检验当时海南房产泡沫时期的投机泡沫程度。

海南房产泡沫测度指标见表3所示。

先对数据进行第一次回来分析,立即人均可支配收入,一年期贷款利率,房地产实际增长率都当作当期变量,得出回来结果为

Pt=-13176.02+5.723Yt+602.236It+5.837gt-1　　F=541352

（2523.983）　（0.531）　（203.602）　（2.584）

依照偏相关矩阵求出R03.12=0.8349,再把x3作为一期滞后变量进行回来，得Pt=-40548.87+11.014Yt+2796.909It-23.433gt-1　F=14.988

（28158）（4.160）（2402.428）（21.112）

　由偏相关矩阵得r03.12=0.746,最终的投机度为θ=r03.12/R03.12=0.8935,远远超过了戒备线0.4的水平,因此存在着明显的房地产泡沫。

同时，对上海房地产泡沫投机度测定从1999年底上海房市走出低谷至今，能够说一直保持飙升的态势,不管是房地产开发的投资额,依旧新开工、竣工以及销售面积,都以较高的速度增长。

各类物业的销售价格也是节节攀升,依照有关统计,中房上海综合指数由1999年11月的692点上升到2005年3月的1496点,涨幅之大、势头之猛是显而易见的。

那个地点用投机度测度模型来测定上海房产的投机泡沫程度。

上海房地产泡沫投机度测定指标见表4所示

　首次回来后得Pt=1234.239+0.20882Yt-59.72776It+42.05616gt　　F=188.6043

（440.9144）（0.028024）（26.94867）（5.33）

R03.12=0.9845

第二次回来得Pt=-1552.397+0.452709Yt-42.47168It-13.32347gt-1　　F=16.19843

（2047.579）（0.126686）（100.0494）（28.20565）

r03.12=0.4158

　　最终投机度为θ=r03.12/R03.12=0.4223。

由此可见由于上海房地产开发供过于求,房价涨幅偏大,经济泡沫成分渐增。

事实上,从2003年1月开始,上海房地产价格开始疯狂上涨,年涨幅超过20%。

而在此前的三年,房价年上涨率分别为3%、8%和13%。

据统计2005年第一季度,中心城区商品房单价差不多上升到16000元以上,全市3月份商品房成交均价是每平方米12000元,比1月份上涨了8%。

目前,在国家打压房地产投机、实行“房贷新政的宏观调控形势下,上海房地产价格依旧保持上涨惯性,连续高位攀升,并创出了近期来月度涨幅新记录。

最后，本文分析了全国范畴房地产泡沫投机度的测度对全国范畴内的房地产业是否存在投机泡沫进行了测度。

一次回来分析,得出回来结果为

Pt=918.271+0.192Yt+15.926It-10.533gt　　F=61.837

（405.096）（0.044）（25.533）（7.077）F0.01=12.06

　一次回来后x3的系数为负,说明房地产价格的实际增长率为负值时,房地产的价格上升,这符合需求理论。

当价格降低时,人们会增加对房产的消费从而导致房产价格的回升,而在房产价格加速上涨时,人们会减少本期房产消费,房产价格就又会有所回落。

由偏相关矩阵得R03.12=0.49423。

二次回来得

Pt=917.327+0.184Yt+18.058It-0.187gt-1　F=99.837

（247.327）（0.0259）（16.881）（4.332）F0.01=12.06

　现在x3的系数由负数变成了正数,这说明随着房地产价格的预期增长率的提高,房地产价格也升高。

这符合人们的投机预期心理;

假如人们预期下一期的房地产价格会以更高的增长率增长就会增加本期对房地产的消费,一些投机商也会趁机加入,购置房产,以便到下期房地产价格高涨时售出,赚取其中的差价。

这确实是房地产的投机活动,也就会造成房地产的泡沫。

由运算可知r03.12=0.07568,因此θ=r03.12/R03.12=0.1538。

由运算结果可知我国1996～2004年的房地产平均投机度为θ=0.1538,距离戒备线还有一定距离。

因此能够得出如下结论:

中国房地产业投机度整体处于正常水平,房地产市场虽有局部泡沫（如上海等）,但尚未显现全局性投机泡沫。

我们认为这一结论差不多符合当前中国房地产市场运行状况。

3．问题三的分析

1.此举会增加房地产开发的投资利息，从而使房价上涨。

由于现在购买房地产（专门是商品住宅）普遍采取贷款方式付款，因此利率上升会减少房地产需求，从而使得供需失调，造成住房积压，而高利率大大增加了房地产开发商的负担，迫使他们缩短运营周期，打击了囤积土地和房产的行为，从而抑制了投机行为。

2.此举将提高房地产行业的进入门槛，减少房地产企业的数量。

从商品房供给方面看，加息造成的资金成本提高对房地产行业的阻碍最为关键。

目前房地产开发企业上市直截了当融资的依旧少数，多数开发企业依旧要紧依靠商业银行贷款实现间接融资，因此利率的变动导致企业的财务成本增大，对企业资金成本和利润阻碍比较大。

财务成本增加，还可能增加开发商资金周转的困难，加息使得资金链显现问题的概率进一步增加。

此外，还有可能迫使开发企业加快项目开发周转期，有可能会减少盈利空间，降低价格，以规避项目建设、增加土地储备的风险。

3.此举将促使企业优胜劣汰，有助于提高房地产企业的质量。

有数据显示，关于中、大型的房地产企业，贷款利率提高27个基点带来公司营运成本的增加为0.2%；

利率水平提高27个基点，带来20年期按揭贷款按等额还款法运算的月还款额增加仅为2.27%，按递减还款法运算的月还款额增加仅为1.8%.就长远来说，央行加息关于一些实力不强的小公司，或者是投机性投资的项目公司，假如其资金过于依靠银行贷款，项目运作就会受到重创，甚至被迫停工。

因此能够推测，贷款利率提高将会使那些以投机为目的，经营不善的房地产企业感受到更大的经营压力，促成行业新一轮的结构优化和调整，使行业集中度进一步提高。

综上，国家提高房地产贷款利率和二手房转贷限制将会有效的挤压房地产行业的泡沫，规范房地产行业的经济行为，提高行业的整体竞争力，打击房地产投机，真正为老百姓提供买得起的住房。

4．问题四、五的分析推测和评判

房地产投机活动的形成有其内外自身和治理体制上的因素,而假如房地产投机一旦进展到失控对社会的危害性将会是极大的。

因此,采取一定的有效措施来防止过度的房地产投机活动时是十分必要的,它将对房地产投机的抑制起到立竿见影的作用。

有效地抑制投机性应该从两个角度动身，一是通过房地产指令性政策，挤压出目前过多的投机性需求，是治标的过程；

二是通过完善市场制度来预防市场中过度投机的发生，是治本的过程。

但目前宏观调控暴露出来的局限性，首要的任务是完善现有的房地产政策。

（一）完善房地产政策

1、土地政策

　　土地政策抑制投机需求的作用表达在两个市场：

地市和房市。

从土地市场上来看，土地新政关于遏制土地投机的作用是毋庸置疑的。

废止土地出让协议，实行“招拍挂”，是土地治理制度的庞大进步，在土地市场规范化的同时，遏制开发商“圈而不开”投机的作用也逐步显现。

2、税收政策

　　房地产投机活动是通过房地产产权的流转环节来猎取其超额利润的。

明显,税收政策在这方面是最有效的经济手段。

在实践中，我国对房地产增值税的征收偏低,因此房地产增值税应与投机活动的程度与强度挂钩，具体为:

房地产增值税应与房地产购置与转售的期限、转手的频繁程度等相关联。

假如房地产投机者在短期内转售房产或者一定时期内某房产转售频率过高，则应对该房产征收高额的房地产增值税，以此来抑制房地产投机者的投机行为。

此外，在原有房地产税种的基础上，应该增设新税种———空房税。

所谓空房税，顾名思义确实是对空有住房所征收的税。

而空房税应与高于该房产同一地段同一时期的租金,这是因为:

假如空房税低于租金，投机者还能够将该房产用于出租，所得租金抵消空房税之后还有盈余。

也确实是说，空房税假如开征过低则不能有效地抑制房地产投机，而空房税与该房地产地租金相当的话则失去了开征此税种地意义了，因此空房税的额度应该高于该房产所取得的租金。

3、货币政策

　　货币政策运用于抑制房地产投机活动上要紧表达在银行贷款额限制及利率的调整上。

该政策一样与国家的宏观调控联系起来，因为从行业的特点来看，房地产业是一个具有高度综合性和高度关联性的行业。

房地产的综合性表达在它是横跨生产、流通和消费