我国房地产行业问题研究

madio

题目我国房地产行业问题研究
摘要
  F3 I8 T6 e) g8 {$ a针对房地产行业问题，本文将其主要归纳为四个方面来进行研究：
问题1，如何建立房地产行业需求和供给模型来反映该行业市场供需状况；
问题2，如何建立有效的房地产行业定价模型对未来房价走向进行预测；
' Y8 ?4 y, M& e$ u: M8 |问题3，如何建立模型对房地产行业与其他国民经济行业关联度以及其自身
发展态势进行研究；
问题4，如何建立房地产行业可持续发展模型对其自身发展进行跟踪研究。
为了解决上述问题，本文首先考虑我国房地产市场存在地区差异性，利用地
" v2 t- u2 P: R3 q! z) D理加权回归方法分别建立需求与供给模型，在其求解基础上，基于VAR 模型分
区域建立了房地产定价模型，用于对房地产市场定价进行合理预测。然后，分别
4 }1 f4 q& e" Z# {3 j1 Z从国民经济核算角度和计量经济学角度对房地产行业关联度和发展态势建立了
投入产出模型和固定效应的变系数面板数据模型。最后，本文基于熵值法建立综
合评价模型对天津市房地产行业的可持续发展性进行了研究和探讨。
本文的亮点和创新之处在于：第一，充分考虑我国房地产市场存在区域发展
不平衡性，建立了基于地理加权回归方法的需求和供给模型，此种空间计量方法
较为新颖，且模型结果具有较强的政策参考性；第二，在研究房地产行业关联度
8 C* S' I6 ^0 D和发展态势时，我们采用了国民经济核算和计量经济学两套方法，可以进行对比
& G6 M( b# E2 p$ {  ?. p分析；第三，采用基于熵值法的综合评价模型来评价房地产行业的可持续发展性，
" ?* D2 l# U, D" p+ n2 x; b以熵值法赋权避免了主观性，模型结果更加可靠。
针对问题1，首先对影响房地产行业需求和供给的变量进行空间异质性和空
+ L( j! {1 u. N! y, s* T/ L5 r3 }) A间自相关性检验，在验证了空间自相关性存在的基础上，利用地理加权回归
+ R5 h8 ^) \8 f. n$ H; ?, f（GWR）方法建立了需求模型和供给模型，运用Matlab 编程求解，此方法分省
2
0 o& K. r" v( M) [5 i3 Q0 u) L份研究房地产市场的需求和供给，充分考虑了房地产市场地区差异性，模型结果
显示我国有必要实行差异化的贷款利率政策，进一步完善土地交易市场机制，培
6 t" s) x6 n) ?养理性投资人等。然后，利用需求和供给模型求解的结果，我们对房地产行业进
行分层聚类分析，进而将我国房地产行业划分为东、中、西三类，为下文建立分
区域的房地产定价模型做了有力的铺垫。
针对问题2，我们基于问题1 对房地产市场的划分结果，采用了计量经济学
中的向量自回归模型分东、中、西三个区域进行建模和预测，其中引入了脉冲响
应分析和方差分解，不但考虑了各变量整体对房价的综合影响，更通过脉冲图形
% Z& @% v2 V' }0 f3 f清晰地反映了单个变量变动对房价的作用，以西部地区的货币供应量对房价的影
6 L% V/ P9 u% Q8 ?( O3 d, z) n1 ?响为例，其滞后一期的货币供应量发生1 个单位的正向变动，房价发生0.85 个
7 d6 \2 }0 r- z' ]单位的正向变动。
针对问题3，分别采用了投入产出模型和固定效应的变系数面板数据模型来
' |/ o: c% x3 G8 ^研究房地产行业关联度和发展态势，通过对比分析二者的模型结果，我们发现，
* B; ^( j. A9 o4 i3 |5 j0 u* k房地产行业与金融业、租赁和商务服务业、建筑业存在显著关联度，如根据固定
效应的变系数面板数据模型结果，可知房地产行业增加值每提高1%，将带动金
融业增加值的1.35%的有利变动。
. G3 q7 G% w; J5 v针对问题4，本文富有创新性的采用基于熵值法的综合评价方法对天津市的
) j' }$ k# u* m8 e$ f$ q+ y房地产行业的可持续发展进行研究，研究结果表明2005 以来，由于美国次贷危
机对该行业造成的冲击，房地产行业分别于2006 年出现了一次向下运行的拐点，
而在政府积极宏观调控政策的作用下，房地产行业于2008 年出现了一次向上运
行的拐点，这也告诉我们，建立健全房地产行业的对抗外部突发因素干扰的机制
; o8 `/ G4 L* p( s9 x  x. U$ q9 s对于房地产行业的可持续发展显得十分必要。
: P8 f$ O/ H& O- _, c+ @5 g' I关键字地理加权回归VAR 模型投入产出模型固定效应模型熵值法
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2012-9-15 09:14 上传

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我是你欧巴

好开森！！！

郎来了

非常好，学习了，谢谢

jmdx2006

下载学习了，谢谢

苏小阳

好好好好好好好好哈哈哈

苏小阳

哈哈哈好好好好好好好好哈哈哈