《商品房價格波動問題研究開題報(bào)告文獻(xiàn)綜述4300字》

S市商品房價格波動影響因素研究開題報(bào)告文獻(xiàn)綜述1.結(jié)合畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）課題情況，根據(jù)所查閱的文獻(xiàn)資料，每人撰寫2000字左右的文獻(xiàn)綜述（綜述末列寫出參考文獻(xiàn)目錄）：文獻(xiàn)綜述1.1國外研究現(xiàn)狀國外學(xué)者較早地開始研究商品住房價格問題，且研究更加深入和系統(tǒng)，文獻(xiàn)眾多，并取得了許多相關(guān)成果。17世紀(jì)末，土地價格和極差租金概念開始出現(xiàn)在人們的視野中，從而打開了房地產(chǎn)市場研究的帷幕。大量科學(xué)研究人員從不同角度和與之相關(guān)的土地資源對房地產(chǎn)進(jìn)行分析。當(dāng)時有兩種主流思想被認(rèn)可，一個是現(xiàn)代資本主義的土地經(jīng)濟(jì)理論，另一個是馬克思代表的馬克思主義土地經(jīng)濟(jì)理論。這些理論成果的出現(xiàn)為房地產(chǎn)市場發(fā)展的相關(guān)理論研究奠定了基礎(chǔ)[1]。著名的經(jīng)濟(jì)學(xué)家Raudall認(rèn)為，1987年房價上漲的主要原因是通貨膨脹。因此，當(dāng)發(fā)生通貨膨脹時，社會總需求大于社會總供應(yīng)，人們對商品住房的需求將相應(yīng)增加，反之亦然[2]。Wheaton于1990年對美國商品住宅市場進(jìn)行了實(shí)證研究。研究表明，房地產(chǎn)本身具有投資商品和消費(fèi)商品的雙重屬性。通過對美國商品住宅市場實(shí)際數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)市場價格波動的真正原因是消費(fèi)因素，而不是投資因素。而且這個消費(fèi)因素將與經(jīng)濟(jì)周期的變化密切相關(guān)，因此商品房市場的變化更接近經(jīng)濟(jì)周期的波動[3]。格茨曼（Goetzmann）在1999年的研究發(fā)現(xiàn)，歐美金融市場的動蕩也將影響亞洲市場，并發(fā)現(xiàn)英美證券收益率與商品房收益率之間具有很強(qiáng)的協(xié)同作用。其他國家和世界經(jīng)濟(jì)環(huán)境的發(fā)展將導(dǎo)致國內(nèi)房地產(chǎn)市場的變化[4]。除了市場本身的自我調(diào)節(jié)之外，對商品房的調(diào)節(jié)還有政府的宏觀調(diào)控。Kauko在2003年發(fā)現(xiàn)，政府的宏觀調(diào)控有時不能有效地抑制房價的上漲，反而過度的監(jiān)管或不符合實(shí)際情況的監(jiān)管將導(dǎo)致商品房銷售價格上漲。在宏觀調(diào)控中，土地政策直接關(guān)系到商品房產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和完善。商品住房的價格和質(zhì)量與該國的土地政策密切相關(guān)[5]。2011年，Andre使用香港1997年至1998年的相關(guān)數(shù)據(jù)對香港的住宅商品住房進(jìn)行了研究和分析，進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者在購買商品住房時傾向于選擇在該地區(qū)享有良好聲譽(yù)的房地產(chǎn)開發(fā)商。他們甚至愿意為每平方英尺多支付416港幣。這充分表明，人們對房地產(chǎn)開發(fā)商的評價也影響著商品房的銷售價格[6]。YZhang等人在2015年利用我國2002年至2013年的省級數(shù)據(jù)研究了人口紅利對房地產(chǎn)價格的影響。使用PVAR模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）進(jìn)行分析，研究表明，人口紅利的變化可能會導(dǎo)致房地產(chǎn)價格的波動。人口紅利不僅可以直接影響房價，而且可以在房地產(chǎn)貸款機(jī)構(gòu)等中介機(jī)構(gòu)的幫助下間接影響房價[7]。OhmanPeter和YazdanfarDarush在2018年的研究中探討了銀行貸款與房價之間的Granger因果關(guān)系。通過基于向量誤差修正模型的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，分析了包含2005年9月至2013年10月的房屋價格、銀行貸款、消費(fèi)者價格指數(shù)和抵押貸款利率的月度時間序列數(shù)據(jù)，得出住房價格和銀行貸款是協(xié)的結(jié)果[8]。SatishMohan和AlanHutson在2019年的研究中使用了統(tǒng)計(jì)分析方法來定量分析原油價格，消費(fèi)物價指數(shù)（CPI），30年期抵押貸款利率（IR），失業(yè)率（UR）和道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)（DJIA）隨著時間的推移，這五項(xiàng)主要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對房價的影響。此外，住房價格通過住房價格指數(shù)（HPI）進(jìn)行衡量，并被視為會影響自身的變量。通過矢量自回歸統(tǒng)計(jì)模型分析，使用美國紐約阿默斯特鎮(zhèn)的實(shí)際房屋銷售價格（1999-2008年）和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的時間序列數(shù)據(jù)（2000-2017年），得出30年期抵押貸款利率和住房價格指數(shù)對住房價格的影響在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是顯著的，抵押貸款利率影響最大，其次是失業(yè)率，其次是道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)和消費(fèi)物價指數(shù)[9]。1.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀與國外一些國家相比，我國房地產(chǎn)市場的研究起步較晚，理論研究的成果還相對較少。但是，它在過去十年中發(fā)展迅速，并取得了明顯的進(jìn)步。我國這個領(lǐng)域的大多數(shù)研究都集中在價格變化上。林斗明在1998年指出，房價的變化可能與自然，社會和經(jīng)濟(jì)有關(guān)。自然條件主要包括氣候條件，土地質(zhì)量和供應(yīng)數(shù)量；在社會方面，主要是人口規(guī)模，社會保障程度，經(jīng)濟(jì)制度，城市化水平，土地改革，住房政策等；經(jīng)濟(jì)方面主要是：國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，居民收入水平和商品價格水平等等[10]。2006年，張濤等人在消費(fèi)者效用最大化假設(shè)的基礎(chǔ)上對住房抵押貸款、房地產(chǎn)均衡價格，資產(chǎn)收益之間的關(guān)系進(jìn)行了研究。從研究的結(jié)果來看，前兩項(xiàng)指標(biāo)之間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。如果住房按揭貸款的利率在一定程度上進(jìn)行提高，那么房地產(chǎn)的價格會受到束縛，從而不會持續(xù)上漲[11]。2008年，肖本華研究了我國的信貸擴(kuò)張情況對房價上漲的影響，研究過程中采用了格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國的信貸擴(kuò)張會促進(jìn)房價的上漲[12]。2009年，孔煜研究了金融信貸和房價之間的關(guān)系，研究過程中采用了聯(lián)立方程式。最終發(fā)現(xiàn)，兩者之間確實(shí)存在聯(lián)系[13]。2013年，王敏和黃灌選擇了我國大中城市商品房的相關(guān)縱向數(shù)據(jù)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)模型。他們從我國的宏觀調(diào)控出發(fā)，在社會因素和經(jīng)濟(jì)狀況保持不變的情況下，分析并研究了我國的商品房限購政策和房地產(chǎn)開發(fā)商要支付的房地產(chǎn)稅對于房地產(chǎn)價格的影響。實(shí)證分析表明，商品住房的限購政策可以在實(shí)施初期有效地控制房價，但從長遠(yuǎn)來看，它并不能有效地控制房價；房地產(chǎn)稅的征收也是如此，在短期內(nèi)看起來可以降低我國的房地產(chǎn)價格，但對長期房價來說可能發(fā)揮的影響效果也并不明顯[14]。2016年，牛雪賈、沐年國選取了2006年3月至2015年5月上海的房價、銀行貸款利率、土地價格、CPI、商品房完工面積和貨幣供應(yīng)量作為解釋變量，并通過建立VAR模型來分析影響房價的因素[15]。2016年，張延和張靜對我國30個地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了IV-2SLS回歸，研究和分析結(jié)果表明，城市化進(jìn)程的加快推動了住房價格的上漲，城市化率與住房價格呈正相關(guān)[16]。2019年，陳繼東從宏觀和微觀兩個方面入手，宏觀指標(biāo)包括GDP（國內(nèi)生產(chǎn)總值）、制造業(yè)采購經(jīng)理人指數(shù)、無風(fēng)險(xiǎn)利率和M2變動率。微觀指標(biāo)包括商品房代理銷售存量、房地產(chǎn)開工量、商品房存銷比、人均可支配收入、收入比和銷租比。使用蒙特卡洛方法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣并對數(shù)據(jù)執(zhí)行線性回歸分析。房地產(chǎn)開工量，存銷比和租售比是影響商品住宅價格短期波動的因素，宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)作和流動性與商品房價格呈現(xiàn)出的相關(guān)性較強(qiáng)[17]。2019年，戴正本收集了1995年至2016年的安徽省房地產(chǎn)數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行了多元回歸。選擇的解釋變量是地區(qū)生產(chǎn)總值，住宅銷售面積和城鎮(zhèn)人口面積。通過實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)這三個變量與房屋售價呈正相關(guān)[18]。國內(nèi)對商品房價格的影響因素研究主要是從商品房涉及的主體層次出發(fā)，包括的主要是消費(fèi)者，房地產(chǎn)開發(fā)商和政府這三個主體。在此基礎(chǔ)上，一些學(xué)者還將結(jié)合住房本身的特點(diǎn)，如空間固定性、耐久性、投資屬性等，對住房市場進(jìn)行更深入的探討，試圖尋求到影響中國住房價格變化的因素。1.3研究現(xiàn)狀評述綜上，國內(nèi)外的許多學(xué)者對影響房地產(chǎn)價格因素已經(jīng)有了很深入的研究，這為本文研究開展提供了很大幫助，但就目前而言，我國房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展還不是特別成熟，一系列問題層出不窮：房價上漲過快、投資增幅過高、結(jié)構(gòu)不合理、供求不平衡等等。我們知道無論是人民、企業(yè)還是政府都對房價的預(yù)測及影響房價的因素格外關(guān)注，所以能否準(zhǔn)確預(yù)測房價對房地產(chǎn)的研究相當(dāng)關(guān)鍵。于此，本文將在國內(nèi)學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，以S市為例，通過灰色預(yù)測模型對影響商品房價格的因素進(jìn)行回歸分析，希望找到影響S市房價波動的真正原因，為制定調(diào)控房價政策做出貢獻(xiàn)。參考文獻(xiàn)：[1]K.W.Chau,BryanD.MacGregor,GregoryM.Schwann.PricediscoveryintheHongKongrealestatemarket[J].JournalofPropertyResearch,2001,18(3).[2]Raduall,Johonston.ThePrinciplesLongmananFinancialServicesPublishing[J].IncChicagon,1987,5-35.[3]WheatonWC.Vacancy,SearchandPriceinaHousingMarketMatchingModel[J].JournalofPoliticalEconomy,1990,98(6):1270-92.[4]GoetzmannWN,JamesCui,GuoqiQian.SelectionofWorkingCorrelationStructureandBestModelinGEEAnalysesofLongitudinalData[J].CommunicationsinStatistics-SimulationandComputation,1999,36(5).[5]Kauko,HeChunbao,ZhangWei,ZengJunjie.Settingreasonablehousingpricebasedonfuzzymath[P].ConsumerElectronics,CommunicationsandNetworks(CECNet),2003InternationalConferenceon,2003.[6]Andre,Rodi,W.N.W.,Sedaralit,Z.,Mahamood,N.M.,Rasam,A.R.A.,Abdullah,M.I.,Idris,N.H..ResidentialrealestatepricingdecisionfactorsamongdevelopersinKlangValley,Malaysia[P].,2011.[7]YZhang,HuangTing,LiuHuangjin.Dynamicrelationshipbetweenrealestatepricesandinflationrate[P].,2015.[8]?hmanPeter,YazdanfarDarush.BanklendingandhousingpricesinSweden[J].InternationalJournalofHousingMarketsandAnalysis.2018,11(3):498-519.[9]SatishMohan,AlanHutson,IanMacDonald,ChungChunLin.Impactofmacroeconomicindicatorsonhousingprices[J].InternationalJournalofHousingMarketsandAnalysis.2019,12(6):1055-1071.[10]林斗明.房地產(chǎn)商品屬性及市場影響因素[J].經(jīng)濟(jì)管理者.1998，（5）：24-25[11]張濤，龔六堂，卜永祥.資產(chǎn)回報(bào)、住房按揭貸款與房地產(chǎn)均衡價格[J].金融研究，2006（02）：1-11.[12]肖本華.偏低定價、貸款放寬與房地產(chǎn)價格——基于PW模型的中美比較及啟示[J].國際金融研究，2008（05）：52-58.[13]孔煜.金融政策與房地產(chǎn)市場發(fā)展[J].經(jīng)濟(jì)論壇，2009（01）：50-51.[14]王敏，黃瀅.限購和房產(chǎn)稅對房價的影響——基于長期動態(tài)均衡的分析[J]．世界經(jīng)濟(jì)，2013，（01）：141-159.[15]牛雪賈，沐年國.基于VAR模型對商品房價格影響因素的實(shí)證分析——以上海市房價為例[J].科技和產(chǎn)業(yè)，2016，16（06）：107-111.[16]張延，張靜.廣義估計(jì)方程在縱向資料中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2016（05）：707-708.[17]陳繼東.基于蒙特卡羅算法的商品房價格影響因素研究[J].山西經(jīng)濟(jì)管理干部學(xué)院學(xué)報(bào)，2019（01）：55-58.[18]戴正本.商品房價格影響因素的模型構(gòu)建與實(shí)證分析——以安徽省為例[J].中國商論，2019（04）：200-202.2.本課題要研究或解決的問題、預(yù)期目標(biāo)和擬采用的研究手段（途徑）：2.1主要研究問題房價問題是關(guān)系國計(jì)民生的一個基本問題，它是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展?fàn)顩r的直觀反映。疫情之后，關(guān)于房價的浮動更是劇烈，所以本文是基于穩(wěn)定S的房價問題來研究的。2.2預(yù)期目標(biāo)能夠?qū)τ诜€(wěn)定S房價提出一些針對性意見。2.3論文提綱1.引言1.1研究背景及意義1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3研究內(nèi)容以及方法2.S市商品房發(fā)展現(xiàn)狀及其變動趨勢2.1商品房的相關(guān)概念2.2S市房地產(chǎn)行業(yè)現(xiàn)狀2.3S市房地產(chǎn)行業(yè)的走勢2.4商品房市場的宏觀調(diào)控政策的實(shí)行3.S市商品房價格影響因素的定性分析3.1供給方面的影響因素3.1.1商品房建設(shè)投資完成額3.1.2商品房竣工面積3.1.3商品房開發(fā)企業(yè)數(shù)量3.2需求方面的影響因素3.2.1人口數(shù)量3.2.2人均可支配收入3.2.3居民居住消費(fèi)價格指數(shù)3.3宏觀調(diào)控方面的因素3.3.1貨幣供應(yīng)量3.3.2貸款利率4.S市商品房價格影響因素的定量分析4.1指標(biāo)的選取4.2基于灰色關(guān)聯(lián)分析模型4.3基于VAR模型4.4對兩種模型結(jié)果的總結(jié)5.S市房價的預(yù)測5.1基于灰色預(yù)測的GM（1,1）模型5.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.3兩種模型結(jié)果的比較