我国房地产市场的蛛网模型构建

我国房地产市场的蛛网模型构建作者：周艳，ZHOUYan作者单位：湖南信息职业技术学院,湖南,长沙,410001刊名：邵阳学院学报（社会科学版）英文刊名：JOURNALOFSHAOYANGUNIVERSITY年，卷(期)：2009，8(1)被引用次数：0次参考文献(3条)1.高鸿业西方经济学20002.王军.杨富春蛛网模型收敛的一些充要条件[期刊论文]-经济数学2006(04)3.刘广智用蛛网模型分析市场经济趋于稳定的条件[期刊论文]-大连轻工业学院学报1999(04)相似文献(10条)1.学位论文周艳我国房地产市场供求与房价关系的实证研究2008房地产业目前已经成为一个重要的经济产业，而房地产价格是房地产业最敏感的因素，房价是否合理关系到房地产业的健康发展。房价又是由供求关系决定的，要研究房价就必须从供求入手。因而，研究房价的供求形成机制和其影响因素，并针对目前房地产市场上出现的问题，提出一些微观建议，具有一定的理论和现实意义。本文从研究房地产市场上的供给和需求的特点及影响因素入手，分析了房地产市场上的供给和需求有别于其它市场的特点；通过计量分析，利用时间序列数据构建了近几年我国房地产市场的供给和需求曲线，研究了我国房地产市场需求量、供给量与价格和利率水平的关系，进而利用价格在偏离均衡后的实际波动趋势建立了房地产市场上的蛛网模型，在实证上证明了我国的房地产市场处于非均衡状态，具有一定的新意和说服力；然后根据我国历年的房地产价格指数，通过各类数据与工资、收入等的比较研究，对我国目前供求决定下的房地产价格走势进行了分析，得出了目前我国房地产市场供不应求，导致房价构成不尽合理，并一路走高的结论，并指出了我国房地产价格的特点；讨论了几种重要的通过影响供求机制间接影响房价的因素，指出其影响过程和机埋，分析说明了我国房地产价格在近年来一路飙升的原因，接着提出了治理目前房地产市场供求失衡的对策，指出要平抑房地产价格，使房地产市场趋于均衡，需要政府和个人的共同努力。最后得出结论，认为调节供求，稳定房地产价格是目前国家最首要的工作。2.学位论文卞骏超我国房地产泡沫问题研究2007自2000年开始，我国房地产价格不断上扬、投资性购房大量增加，房地产是否出现泡沫引起了广泛的关注。本文首先界定房地产泡沫的概念，分析房地产泡沫的一般表现形式、形成原因、运行机理以及危害。在利用大量相关数据对我国房地产市场的现状进行了初步的分析以后，利用蛛网模型对我国房地产市场的价格传导机制进行分析，其结果表明价格传导机制不稳定，呈现正反馈式的发散特征，反映了我国房地产存在一定的泡沫。其次，本文从房地产业与国民经济的互动发展角度出发，选取生产、交易、消费、金融四个层面的指标，结合功效系数法构建了一个理论框架，并用以分析从1994年这一景气反转点开始到2005年这一区间我国的房地产泡沫的预警问题。通过预警分析，判定我国房地产泡沫处于警戒区域，需要给予充分的关注。紧接着在文章讨论了我国房地产泡沫产生的原因，指出我国房地产市场上供需结构不对称，发展结构失衡，投机性需求过旺，土地市场的秩序混乱，房地产信贷过度扩张等原因导致了我国现阶段的房地产泡沫的存在。最后，论文指出：由于我国房地产泡沫还处于警戒区，因此泡沫治理应力求泡沫自动收缩到安全区域而不是泡沫破裂。具体措施包括：调整市场供应结构；积极发展房地产二级市场；完善相关土地政策；提高房地产投机炒作的成本；建立健全房地产金融体系等。3.学位论文邹娟房地产周期波动研究——以上海房地产市场为例2004近十几年来，国内房地产业经历了一个从萌芽起步到发展壮大的增长过程。但这个增长过程并不是平稳的增长过程，而是波动性的增长，针对这种波动现象，本文研究了房地产周期理论，对这一理论的研究，不仅具有理论意义，更具有实际意义。本文以上海房地产市场为例，运用房地产周期理论，研究了房地产市场的波动情况。本文研究的主要内容是房地产市场是否存在着周期性的波动，其波动的规律又如何，影响房地产市场波动的因素，房地产市场的发展趋势又是怎样的昵?这是本文研究的主要内容，针对这些，作者以上海房地产市场为例，对其房地产市场进行了实证分析，重点讨论了其市场的供给与需求情况，并对其价格的波动情况做了相应的研究。在研究房地产市场的周期波动时，本文主要采用了经济周期理论、房地产经济周期理论、扩散指数理论、影响房地产周期波动的内部传导机制—价格机制即供求关系，和房地产业的景气循环理论等相关理论对上海房地产市场进行了实证分析。在研究中，主要运用了扩散指数理论方法描绘出上海房地产周期波动的曲线图；而在对上海房地产的供给与需求的实证分析中，主要采用了多元线性回归的分析方法，模拟出了其需求和供给的表达式，在分析了需求与供给的基础上，又分析了房地产价格的波动情况，并利用价格蛛网模型对其进行了分析；而对上海房地产周期波动趋势的分析，主要采用的是景气状态划分的方法。通过对上海房地产周期波动的实证研究，得出了上海房地产业存在着周期波动，并描绘出其波动的曲线图；在对上海房地产供给与需求的分析中得出，上海房地产的价格蛛网模型是发散型模式震荡运行，即蛛网模型不收敛，房地产市场的供求关系中的价格传导机制并不稳定，呈现出正反馈式的发散特征的结论；同时，通过对波动趋势的研究，得出上海房地产业在近几年内仍将保持发展的趋势，但发展的速度将减慢的结论。本文结合对上海房地产市场波动的实证研究，及其相关结论，得出房地产市场的发展并非是一帆风顺的，存在着明显的周期性波动，且中国的房地产市场在近几年内仍将保持发展的趋势的结论。4.学位论文曹英长沙市房地产的价格波动与预测研究2007伴随着住房制度改革，我国房地产和住宅业在不太长的时间里，经历了四次投资开发热潮。而每次开发热潮都引发了商品房价格的快速上涨和社会各界的强烈关注。近几年来，我国房地产业走出了多年的调整期，呈现持续繁荣的状态，并已成为区域经济的新增长点和消费热点。随着全国二线城市近年来的飞速发展，长沙作为泛珠三角经济发展战略的重头城市，经济的快速增长推动了房地产业的完善和繁荣。在20余年的发展历程中，长沙市房地产业显现出了它独有的特点，在国家政策的宏观调控下，长沙房地产市场秩序日渐完善，但市场还不是一个有效的市场，还存在许多问题，而各种问题最终可表现为价格的波动。目前对长沙市商品房价格的波动及预测的研究还不多。本文试图在这方面做一些有益的尝试。全文共分六章：第一章就国内外关于房地产价格波动和预测的研究成果进行系统的考察，阐述论文的选题背景和现实意义；第二章系统地分析长沙市房地产业的发展阶段，并对其发展作深入的统计分析；第三章分析影响长沙市房地产价格的主要因素；第四章建立反映房地产价格波动的指标体系，从不同角度利用计量经济学方法构建价格波动的运行模型-蛛网模型、房地产价格波动影响因素的多元线性回归模型、协整模型、脉冲响应函数，并以此对长沙市房地产价格的波动进行实证研究；第五章分别构建ARIMA、GM(1,1)和ARIMA-GANN模型，对长沙市房地产价格进行预测。第六章就全文做全面的小结，对今后长沙房地产业的发展提出合理的建议。本文主要结论和创新点：(1)科学的设置了反映长沙市房地产价格波动的指标体系；(2)从不同角度构建反映长沙市房地产价格波动的计量经济模型，并进行实证分析，研究了影响长沙市房地产价格的主要因素及各因素对价格的影响程度；(3)在ARIMA、GM(1,1)模型基础上，综合人工神经网络理论构建了新的ARIMA-GANN模型，对长沙市房地产价格进预测，结果表明ARIMA-GANN模型的预测精度最高。本文的研究结果对于进一步研究其它城市住宅价格与其影响因素之间的关系及价格预测，具有一定的参考价值。未来的研究还可从指标体系的优化、模型函数形式的选择、样本数据扩展以及结合城市化规模等方面加以改进，使研究结果具有更加广泛的指导意义。5.学位论文曹英长沙市房地产研究2007伴随着住房制度改革，我国房地产和住宅业在不太长的时间里，经历了四次投资开发热潮。而每次开发热潮都引发了商品房价格的快速上涨和社会各界的强烈关注。近几年来，我国房地产业走出了多年的调整期，呈现持续繁荣的状态，并已成为区域经济的新增长点和消费热点。随着全国二线城市近年来的飞速发展，长沙作为泛珠三角经济发展战略的重头城市，经济的快速增长推动了房地产业的完善和繁荣。在20余年的发展历程中，长沙市房地产业显现出了它独有的特点，在国家政策的宏观调控下，长沙房地产市场秩序日渐完善，但市场还不是一个有效的市场，还存在许多问题，而各种问题最终可表现为价格的波动。目前对长沙市商品房价格的波动及预测的研究还不多。本文试图在这方面做一些有益的尝试。全文共分六章。第一章，就国内外关于房地产价格波动和预测的研究成果进行系统的考察，阐述论文的选题背景和现实意义。第二章，系统地分析长沙市房地产业的发展阶段，并对其发展作深入的统计分析。第三章，分析影响长沙市房地产价格的主要因素。第四章，建立反映房地产价格波动的指标体系，从不同角度利用计量经济学方法构建价格波动的运行模型－蛛网模型、房地产价格波动影响因素的多元线性回归模型、协整模型、脉冲响应函数，并以此对长沙市房地产价格的波动进行实证研究。第五章，分别构建ARIMA、GM(1,1)和ARIMA-GANN模型，对长沙市房地产价格进行预测。第六章就全文做全面的小结，对今后长沙房地产业的发展提出合理的建议。主要结论和创新点：1.科学的设置了反映长沙市房地产价格波动的指标体系；2.从不同角度构建反映长沙市房地产价格波动的计量经济模型，并进行实证分析，研究了影响长沙市房地产价格的主要因素及各因素对价格的影响程度；3.在ARIMA、GM(1,1)模型基础上，综合人工神经网络理论构建了新的ARIMA-GANN模型，对长沙市房地产价格进预测，结果表明ARIMA-GANN模型的预测精度最高。本文的研究结果对进一步研究其它城市住宅价格与其影响因素之间的关系及价格趋势，具有一定的参考价值。未来的研究还可从指标体系的优化、模型函数形式的选择、样本数据扩展以及结合长沙市城市化规模等方面加以改进，使研究结果具有更加广泛的指导意义。6.学位论文高风基于指标法衡量南京房地产市场泡沫度的研究20082003年起，南京房地产行业又开始经历一场新的高潮，房地产的增加值占GDP的比重急剧增加，2004年达到14.1％。同时房价不断上升，投资性购房大量增加。本文以房地产市场有无泡沫及泡沫产生的原因及治理展开研究，重点研究泡沫的度量。文章首先对泡沫和泡沫经济的定义和本质做出了区别。然后根据泡沫的度量将其分为安全区、警戒区、危险区、严重危险区。其次，文章还对南京房地产市场是否存在泡沫的一些观点进行了总结。认为南京房地产市场存在泡沫，但是没有到泡沫经济那样严重，根据在于房地产投资占GDP的份额较高，有明显的非理性投资；房价攀升太快，超出了居民的长期支付能力；投资性购房比重紧邻国际警戒线；与此同时居民消费依然旺盛，消费预期没有什么根本变化。第三，论文建立了南京房地产市场泡沫的动态自回归检验模型、反映南京房地产价格传导机制的蛛网模型。自回归检验模型结果显示，自回归系数λ的值已经达到2.516％，明显高与1.8％的临界值，房地产市场泡沫已经形成；蛛网模型的结果则表明房地产价格传导机制不稳定，呈现正反馈式的发散特征，反映了南京房地产泡沫的膨胀。第四，论文建立了衡量南京房地产泡沫度的指标体系和计算方法，把泡沫分为安全区(0泡沫度1)、警戒区(1泡沫度2)、危险区(2泡沫度3)、严重危险区(3泡沫度)四个阶段，并计算出南京房地产的泡沫指数为1.8，已经在警戒区了，开始靠近危险区。第五，论文讨论了南京房地产市场产生泡沫的原因。认为南京房地产泡沫产生的原因在于宏观经济环境、制度因素和微观因素三方面的综合。最后，文章指出：南京的房地产泡沫还处于警戒区，因此泡沫治理要控制而不是打压，使泡沫自动收缩到安全的区域。7.学位论文高杰房地产泡沫生成机理与动因分析——兼对上海市房地产市场的实证分析2006本文以上海房地产市场