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上海市房地产价格分布和泡沫度研究.docx
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1、上海市房地产价格分布和泡沬度研究摘要本文主要研究了上海市房地产的分布和泡沬程度,在从各大房地产网站搜集和整理大量数据的基础上进行了如下研究:首先是对上海房价进行拟合,看其服从怎样的分布;其次是把空间经济学的知识应用到上海房地产市场,利用经纬度画出等高线,看一下房价在空间上是如何分布的;最后以野口悠纪雄的土地价格模型为基础,引入了人口增长率、CW增长率、可支配收入增长率和GDP增长率等供需因素对房地产价格的影响,建立新的房地产定价模型。进一步采用模型计算上海房地产的无泡沫价格,与实际收集到的房地产价格数据进行比较,并计算出泡沫程度。本文还根据其他学者对房地产周期的划分,并结合各年份房地产的相关政
2、策,对房地产泡沫程度划分的合理性进行解释.通过实证研究我们发现:(1)上海市的房地产价格分布总体上服从幂率分布。(2)上海市房地产价格在空间上呈现多中心的特点,并且房价与其距离中心地段的距离成反比例关系。(3)上海市房地产的泡沫度在2004年至2010年大致上表现出上升的趋势。2004年至2006年属于轻微泡沫年份,2007年以后进入了严重泡沫期,并且在2005年和2010年这两年房地产泡沫程度都有所回落。关键词:幂率分布;空间分布;房地产泡沫;收益还原法;市场供需第II页华东理工大学硕士学位论文The Research of Shanghai Real Estate Price Distri
3、bution and Foam DegreeAbstractThe article mainly studies Shanghai real estate distribution and foam degree。 We collectand sort large quantities of data from the real estate website and do the following research:Firstly, Shanghai house price is fitted and see its distribution form. Secondly, we make
4、thespatial economics apply to the shanghai real estate market and draw contour by latitude andlongitude to see the distribution of house prices in space. Finally, Based on Yekou Youjixiongland price model, we introduce the supply and demand factors including population growthrate, real estate invest
5、ment rate, CPI growth rate, disposable income growth rate, GDP growthrate and et al,which have influence on real estate price, and establish a new real estate pricingmodel。 Furthermore, we calculate foamless price of Shanghai real estate using this model, andmake a comparison between foamless price
6、and actual market price to calculate the foamdegree. Finally, based on other scholars opinion about the real estate cycle division andrelated real estate policy published every year, we give a rational explanation about thedivision of the real estate bubble。Through the empirical research we found: (
7、1) Shanghai real estate price distributionobeys power -law distribution。 (2) Shanghai real estate prices show the characteristic of manycenters, and the house prices and its distance from the center have inversely proportionalrelationship. (3) Shanghai real estate bubble degrees display the rising t
8、rend from 2004 to2010。 It belongs to mild foam age from 2004 to 2006, it is into the serious bubble period after2007, and the real estate bubble falls in 2005 and 2010。Keywords: Powerlaw; Spatial distribution; Real estate bubble; Income approach method;Market supply and demand华东理工大学硕士学位论文第III页目录第1章绪
9、论11。1研究的背景和意义11.2研究的目的与方法11。2。1研究目的11。2。2研究方法21。3论文的创新点及不足之处2第2章与本文相关的理论和研究综述52.1房价分布相关理论52.1.1幂律分布的概念52。1.2幂律分布参数值的估计52。1。3幂律分布的检验62.1。4房地产市场的空间分布研究72。2泡沫概念的划分82。2。1国内和国外学者中比较有代表性的观点82。2。2泡沫的含义92。2。3 房地产泡沫的含义92。3房地产泡沫的检验方法102。3。1统汁检验法102。3。2理论价格法102.3。3指I不112。4本章小结11第3章上海房地产价格的分布123.1上海房价分布形态123。2上
10、海房价的中叫分布特点143。3木帘小结19第4章上海房地产的发展走势214.1上海房地产的发展走势214.2本章小结24第5章上海房地产定价模型和泡沫度实证分析265。1 房地产定价模型265.1。1 定价模彻265。2模型实证研究285。3房地产泡沫度分析335.4结泶分析4让议345。4.120002010年h海房地产价格泡沫杓度分析345.4.2泡沫度的分界345。4.3政策让议36第IV页华东理工大学硕士学位论文5。5 本章结论37第6章研究结论与不足38参考文献39m m 4i攻读硕士学位期间论文42华东理工大学硕士学位论文第1页第1章绪论1。1研究的背景和意义如今越来越多的人开始研
11、究房地产行业,尤其是居住房问题,因为住房是人民生活的保障,是人民安居乐业的基本条件。房地产行业的发展关系着整个国民经济的发展,其发展可以带动相关行业的发展。房地产行业作为国民经济的重要支柱,与经济发展有着直接的重大关系,促进房地产市场稳定健康发展,有利于保持国民经济平稳较快增长,因此,上至国家,地方政府,下至居民,百姓都高度重视房地产市场动向,时刻关注房地产市场变化。房地产市场中存在的突出问题,极大地牵动着国家及时采取一系列调控措施,以确保房地产市场的稳定发展.1998年后随着我国住房制度改革的深入,城乡居民可支配收入水平的提高,居民住房消费观念发生变化,住房消费开始有效启动,房地产行业已经蓬
12、勃发展起来。房地产市场的发展,在不断完善城市功能,改善居民居住条件的同时,也促进了国民经济的发展。在19982007年这十年间,房地产行业出现了较大的增长幅度,但由于2008年受国际金融危机和经济周期性变化等因素的影响,房地产行业增长的幅度大为减弱.在经过2009年一年的调整后,房地产行业又呈现了比较好的景象,可是最近一向报道显示北京市由于房价过高,大量的外来务工人员由于买不起房子而纷纷离开,我们知道北京的经济发展在很大程度上依赖于外来务工人员,他们的离开势必影响到经济的发展,上海亦是如此.因此,有效控制房价,保证房地产行业的健康有序发展显得尤为重要.本文通过拟合优度的方法研究上海房地产价格的
13、分布形态;利用经讳度坐标画出房地产价格等值线,从而结合距离、商圈等信息研究房地产价格的空间分布特点;以收益还原法为基础,将野口悠纪雄在土地上的模型运用到房地产交易的整个过程,并结合上海的实际情况,把市场供需因素对房地产价格的影响也考虑到模型中去.采用因子分析对供需指标进行处理,进而计算出泡沫程度。这些都旨在为政府有效控制房价提供建议,使房地产行业健康有序的发展,为国民经济创造出更多的价值。1。2研究的目的与方法1。2。1 研究目的本文分为两部分,对房地产价格分布和近几年发展走势的研究主要是为了分析房地产发展的现状和特点;进一步地,根据上海房地产市场的特点,把野口悠纪雄的地价泡沫模型应用于房地产
14、市场,建立了符合上海特点的地价泡沫模型,从而计算出泡沫度。通过对影响因素的分析,以实现为有效控制房价的目的。本文的研究目的是为了回答以下几个问题:(1)上海市房地产价格是如何分布的?第2页华东理工大学硕士学位论文(2)上海市房地产价格的空间分布有什么特点?(3)影响上海市房价产价格的因素有哪些?(4)上海房地产的泡沫度到底有多大?1. 2. 2 研究方法为了保证本论文的研究结果的科学性和严谨性,在实证分析的过程中主要用到以下几种研究方法:(1)定性分析的方法.在对上海房价空间分布特点进行分析时,利用经综度坐标计算出房价距离中心地带的距离,从而分析距离市中心远近对房价的影响,并且结合商业圈对其价
15、格分布进行描述性分析;在研究上海房地产市场走势时,通过研究1994年-2010年住宅投资额、住房销售面积、存量房交易情况和住宅交易价格等指标的发展趋势进而分析未来房价的走势时也用到了定性分析的方法。(2)定量分析的方法。在研究房地产价格分布时,用到了幂率拟合和拟合优度检验;在研究房地产泡沫度时,通过建立房地产泡沫模型,从量化的角度来分析土地价格、人口增长率、建筑成本、CPI增长率、可支配收入增长率和GDP增长率等指标对于房价的波动影响,这些都用到了定量分析的方法。1。3论文的创新点及不足之处本文在借鉴前人研究的基础上,有如下创新点:(1)本文的数据是一手的材料.本文的上海市房地产数据都来自各大
16、房地产网站(安居客,搜房网等)的挂牌交易价格,其数据为自2010年5月开始到2011年7月截止的时间点数据。(2)提出了我国房地产价格的一种新的分布形式。关于房价的幕律分布一般国外研究的比较多,国内来说相对较少,而且相对来说国外的房价大都很好的服从这一分布;本文把此种方法应用与中国房地产市场中比较有代表性的城市上海,并研究各个区的房价是否也服从这一分布形态。(3)本文把野口悠纪雄的地价泡沫模型应用于中国房地产市场,并根据上海市房地产的特点,提出了房地产泡沫模型.我们根据房地产的建造成本、人工成本等加之合理的收益来确定房地产的基础价格,为政府制定合理的房价提供参考,并根据实际价格与理论价格的差从
17、而计算泡沫程度.本文也存在如下的不足之处:(1)研究上海市房价的分布的时候,由于是从各大交易网站上获得的一手信息,当把数据根据地址分到各个区的时候,有的区的数据比较少,在研究其分布时可能会出现统计上的偏差.如上海市崇明区只有200多个数据点,而像浦东新区有多大40000多个点.令一方面,网站本身公布的信息就不是很全面,加之网站编排信息的不一样等情况致使下载的数据出现信息不全,因此很难用理论的模型对房价空间分布形态的影响因素进行分析.本文只是描述性的对其进行了分析。华东理工大学硕士学位论文第3页(2)研究房地产的泡沫模型时,虽然在对指标进行选取的过程中,考虑到政策的问题,但由于每年的政策无法做到
18、科学的量化,所以在本文的模型中没有用到政策对房价的影响,只是对结果结合每年的政策进行分析.(3)本文提出的房地产定价模型中的税率和收益率只是个大致的估计,但对于具体一套房子而言,如果能给出模型中需要的具体数据,我们就能给出比较合理的定价.1。4论文结构论文共分为六个章节,每个章节的内容如下:第一章,绪论。主要介绍了与论文研究相关的背景,研究房地产市场的目的和本文中研究房地产市场时用到的相关理论与方法。在这一部分中我们也指出了论文的创新点和不足之处,以便以后进一步研究时明确哪些方法可以借鉴,哪些内容需要改善。在本章节的最后介绍了本文撰写的大致框架结构。第二章,与本文相关的理论和研究综述。在这一部
19、分中我们介绍了与本论文研究相关的理论知识,在研究房地产价格分布时用到了幂律分布的概念,幕律分布参数值的估计方法及其如何对其进行检验;在研究房价的空间分布时用到了一些空间经济学的知识;在研究房地产泡沫时涉及到了房地产泡沫的概念和相关检验房地产泡沫的方法,包括统计检验法,理论价格法和指标指示法。第三章、第四章和第五章开始进入了实证研究部分.第三章,对上海市房地产价格的分布进行实证研究。对上海市2011年7月的房价进行了研究,研究发现上海的房价经检验在1%的显著性水平下,在某一个跳跃点之上服从幂律分布并且求出了幕律指数;我们再进一步对各个区的房价分布特点进行分析发现上海各个区的房价也大致服从幂律分布
20、,这也与我们的设想相一致,进一步的我们对上海市2010年5月的房价和2011年7月的房价进行比较,发现2011年各个区的均价均低于2010年的水平,说明政府对房价的调控一直没有松解,并起到了一定的作用.在这一部分中我们还研究了房价的空间分布特点,大致表现为以市中心向外环房价依次降低的特点,并结合商业圈对各个区的房价进行分析。第四章,上海房价的发展走势.因为本文主要分析房地产市场中的住宅价格,因此本部分分析了近几年上海市住宅投资在总投资比重,上海市住宅梭工面积和销售面积以及上海市房价。分析发现自1994年-2010年上海市住宅投资额在总投资额中的比重不断上升,1994年2004年的住宅梭工面积和
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