《商品房价格波动问题研究开题报告文献综述4300字》

S市商品房价格波动影响因素研究开题报告文献综述1.结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述（综述末列写出参考文献目录）：文献综述1.1国外研究现状国外学者较早地开始研究商品住房价格问题，且研究更加深入和系统，文献众多，并取得了许多相关成果。17世纪末，土地价格和极差租金概念开始出现在人们的视野中，从而打开了房地产市场研究的帷幕。大量科学研究人员从不同角度和与之相关的土地资源对房地产进行分析。当时有两种主流思想被认可，一个是现代资本主义的土地经济理论，另一个是马克思代表的马克思主义土地经济理论。这些理论成果的出现为房地产市场发展的相关理论研究奠定了基础[1]。著名的经济学家Raudall认为，1987年房价上涨的主要原因是通货膨胀。因此，当发生通货膨胀时，社会总需求大于社会总供应，人们对商品住房的需求将相应增加，反之亦然[2]。Wheaton于1990年对美国商品住宅市场进行了实证研究。研究表明，房地产本身具有投资商品和消费商品的双重属性。通过对美国商品住宅市场实际数据的实证分析，发现市场价格波动的真正原因是消费因素，而不是投资因素。而且这个消费因素将与经济周期的变化密切相关，因此商品房市场的变化更接近经济周期的波动[3]。格茨曼（Goetzmann）在1999年的研究发现，欧美金融市场的动荡也将影响亚洲市场，并发现英美证券收益率与商品房收益率之间具有很强的协同作用。其他国家和世界经济环境的发展将导致国内房地产市场的变化[4]。除了市场本身的自我调节之外，对商品房的调节还有政府的宏观调控。Kauko在2003年发现，政府的宏观调控有时不能有效地抑制房价的上涨，反而过度的监管或不符合实际情况的监管将导致商品房销售价格上涨。在宏观调控中，土地政策直接关系到商品房产业的发展和完善。商品住房的价格和质量与该国的土地政策密切相关[5]。2011年，Andre使用香港1997年至1998年的相关数据对香港的住宅商品住房进行了研究和分析，进行了实证研究，结果发现，消费者在购买商品住房时倾向于选择在该地区享有良好声誉的房地产开发商。他们甚至愿意为每平方英尺多支付416港币。这充分表明，人们对房地产开发商的评价也影响着商品房的销售价格[6]。YZhang等人在2015年利用我国2002年至2013年的省级数据研究了人口红利对房地产价格的影响。使用PVAR模型和脉冲响应函数（IRF）进行分析，研究表明，人口红利的变化可能会导致房地产价格的波动。人口红利不仅可以直接影响房价，而且可以在房地产贷款机构等中介机构的帮助下间接影响房价[7]。OhmanPeter和YazdanfarDarush在2018年的研究中探讨了银行贷款与房价之间的Granger因果关系。通过基于向量误差修正模型的Granger因果关系检验，分析了包含2005年9月至2013年10月的房屋价格、银行贷款、消费者价格指数和抵押贷款利率的月度时间序列数据，得出住房价格和银行贷款是协的结果[8]。SatishMohan和AlanHutson在2019年的研究中使用了统计分析方法来定量分析原油价格，消费物价指数（CPI），30年期抵押贷款利率（IR），失业率（UR）和道琼斯工业平均指数（DJIA）随着时间的推移，这五项主要宏观经济指标对房价的影响。此外，住房价格通过住房价格指数（HPI）进行衡量，并被视为会影响自身的变量。通过矢量自回归统计模型分析，使用美国纽约阿默斯特镇的实际房屋销售价格（1999-2008年）和宏观经济指标的时间序列数据（2000-2017年），得出30年期抵押贷款利率和住房价格指数对住房价格的影响在统计学上是显著的，抵押贷款利率影响最大，其次是失业率，其次是道琼斯工业平均指数和消费物价指数[9]。1.2国内研究现状与国外一些国家相比，我国房地产市场的研究起步较晚，理论研究的成果还相对较少。但是，它在过去十年中发展迅速，并取得了明显的进步。我国这个领域的大多数研究都集中在价格变化上。林斗明在1998年指出，房价的变化可能与自然，社会和经济有关。自然条件主要包括气候条件，土地质量和供应数量；在社会方面，主要是人口规模，社会保障程度，经济制度，城市化水平，土地改革，住房政策等；经济方面主要是：国民经济发展状况，居民收入水平和商品价格水平等等[10]。2006年，张涛等人在消费者效用最大化假设的基础上对住房抵押贷款、房地产均衡价格，资产收益之间的关系进行了研究。从研究的结果来看，前两项指标之间存在明显的正相关关系。如果住房按揭贷款的利率在一定程度上进行提高，那么房地产的价格会受到束缚，从而不会持续上涨[11]。2008年，肖本华研究了我国的信贷扩张情况对房价上涨的影响，研究过程中采用了格兰杰因果关系进行分析，结果发现，中国的信贷扩张会促进房价的上涨[12]。2009年，孔煜研究了金融信贷和房价之间的关系，研究过程中采用了联立方程式。最终发现，两者之间确实存在联系[13]。2013年，王敏和黄灌选择了我国大中城市商品房的相关纵向数据，构建了数据模型。他们从我国的宏观调控出发，在社会因素和经济状况保持不变的情况下，分析并研究了我国的商品房限购政策和房地产开发商要支付的房地产税对于房地产价格的影响。实证分析表明，商品住房的限购政策可以在实施初期有效地控制房价，但从长远来看，它并不能有效地控制房价；房地产税的征收也是如此，在短期内看起来可以降低我国的房地产价格，但对长期房价来说可能发挥的影响效果也并不明显[14]。2016年，牛雪贾、沐年国选取了2006年3月至2015年5月上海的房价、银行贷款利率、土地价格、CPI、商品房完工面积和货币供应量作为解释变量，并通过建立VAR模型来分析影响房价的因素[15]。2016年，张延和张静对我国30个地区的面板数据进行了IV-2SLS回归，研究和分析结果表明，城市化进程的加快推动了住房价格的上涨，城市化率与住房价格呈正相关[16]。2019年，陈继东从宏观和微观两个方面入手，宏观指标包括GDP（国内生产总值）、制造业采购经理人指数、无风险利率和M2变动率。微观指标包括商品房代理销售存量、房地产开工量、商品房存销比、人均可支配收入、收入比和销租比。使用蒙特卡洛方法对样本数据进行采样并对数据执行线性回归分析。房地产开工量，存销比和租售比是影响商品住宅价格短期波动的因素，宏观经济运作和流动性与商品房价格呈现出的相关性较强[17]。2019年，戴正本收集了1995年至2016年的安徽省房地产数据，并对其进行了多元回归。选择的解释变量是地区生产总值，住宅销售面积和城镇人口面积。通过实证研究，发现这三个变量与房屋售价呈正相关[18]。国内对商品房价格的影响因素研究主要是从商品房涉及的主体层次出发，包括的主要是消费者，房地产开发商和政府这三个主体。在此基础上，一些学者还将结合住房本身的特点，如空间固定性、耐久性、投资属性等，对住房市场进行更深入的探讨，试图寻求到影响中国住房价格变化的因素。1.3研究现状评述综上，国内外的许多学者对影响房地产价格因素已经有了很深入的研究，这为本文研究开展提供了很大帮助，但就目前而言，我国房地产行业的发展还不是特别成熟，一系列问题层出不穷：房价上涨过快、投资增幅过高、结构不合理、供求不平衡等等。我们知道无论是人民、企业还是政府都对房价的预测及影响房价的因素格外关注，所以能否准确预测房价对房地产的研究相当关键。于此，本文将在国内学者研究的基础上，以S市为例，通过灰色预测模型对影响商品房价格的因素进行回归分析，希望找到影响S市房价波动的真正原因，为制定调控房价政策做出贡献。参考文献：[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]ÖhmanPeter,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.房地产商品属性及市场影响因素[J].经济管理者.1998，（5）：24-25[11]张涛，龚六堂，卜永祥.资产回报、住房按揭贷款与房地产均衡价格[J].金融研究，2006（02）：1-11.[12]肖本华.偏低定价、贷款放宽与房地产价格——基于PW模型的中美比较及启示[J].国际金融研究，2008（05）：52-58.[13]孔煜.金融政策与房地产市场发展[J].经济论坛，2009（01）：50-51.[14]王敏，黄滢.限购和房产税对房价的影响——基于长期动态均衡的分析[J]．世界经济，2013，（01）：141-159.[15]牛雪贾，沐年国.基于VAR模型对商品房价格影响因素的实证分析——以上海市房价为例[J].科技和产业，2016，16（06）：107-111.[16]张延，张静.广义估计方程在纵向资料中的应用[J].现代预防医学，2016（05）：707-708.[17]陈继东.基于蒙特卡罗算法的商品房价格影响因素研究[J].山西经济管理干部学院学报，2019（01）：55-58.[18]戴正本.商品房价格影响因素的模型构建与实证分析——以安徽省为例[J].中国商论，2019（04）：200-202.2.本课题要研究或解决的问题、预期目标和拟采用的研究手段（途径）：2.1主要研究问题房价问题是关系国计民生的一个基本问题，它是经济社会发展状况的直观反映。疫情之后，关于房价的浮动更是剧烈，所以本文是基于稳定S的房价问题来研究的。2.2预期目标能够对于稳定S房价提出一些针对性意见。2.3论文提纲1.引言1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.3研究内容以及方法2.S市商品房发展现状及其变动趋势2.1商品房的相关概念2.2S市房地产行业现状2.3S市房地产行业的走势2.4商品房市场的宏观调控政策的实行3.S市商品房价格影响因素的定性分析3.1供给方面的影响因素3.1.1商品房建设投资完成额3.1.2商品房竣工面积3.1.3商品房开发企业数量3.2需求方面的影响因素3.2.1人口数量3.2.2人均可支配收入3.2.3居民居住消费价格指数3.3宏观调控方面的因素3.3.1货币供应量3.3.2贷款利率4.S市商品房价格影响因素的定量分析4.1指标的选取4.2基于灰色关联分析模型4.3基于VAR模型4.4对两种模型结果的总结5.S市房价的预测5.1基于灰色预测的GM（1,1）模型5.2基于BP神经网络5.3两种模型结果的比较