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正文內(nèi)容

北京房地產(chǎn)市場供求規(guī)律和價格機(jī)制作用的實證研究(編輯修改稿)

2025-07-25 09:22 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 三者均為一階單整序列,可以對這三個序列做協(xié)整分析。采用Johansen方法對三個序列進(jìn)行協(xié)整檢驗,檢驗結(jié)果拒絕了所有的原假設(shè),說明三個序列之間存在協(xié)整關(guān)系,表明模型選取的三個變量之間存在著長期均衡的關(guān)系。在Eviews中定義狀態(tài)空間模型,用文本表示如下:@signal inv = c(1) + sv1*rate + sv2*priceh+ [var = exp(c(2))]@state sv1 = sv1(1)@state sv2 = sv2(1)模型估計結(jié)果如表1所示。表1 北京房地產(chǎn)供給函數(shù)變參數(shù)模型估計結(jié)果CoefficientStd. ErrorzStatisticProb.C(1)C(2)Final StateRoot MSEzStatisticProb.SV1SV2Log likelihoodAkaike info criterionParameters2Schwarz criterionDiffuse priors2HannanQuinn criter.得到相應(yīng)狀態(tài)空間模型: (4’)μt = μt1 (5’)λt = λt1 (6’)(1)北京房地產(chǎn)供給利率彈性的動態(tài)變化分析在狀態(tài)空間模型中通過濾波產(chǎn)生狀態(tài)序列,μt為變參數(shù)序列,代表貸款利率的彈性。貸款利率對數(shù)的曲線圖1描述了房地產(chǎn)供給利率彈性動態(tài)變化??傮w來看,利率彈性在1左右,即上調(diào)或下調(diào)利率1%,房地產(chǎn)開發(fā)商會減少或增加1%的投資總額。在1997年以前,房地產(chǎn)供給的利率彈性波動較大,而后波動的幅度一直較小。圖1顯示,1992年和1993年的利率彈性較大,主要因為房地產(chǎn)業(yè)處于起步階段,所以房地產(chǎn)供給對利率變化相對敏感。1995年利率彈性最小,表明該年北京房地產(chǎn)供給對利率最不敏感。%,北京市房地產(chǎn)投資總額同比卻增加了2倍多。1994年中國出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)過熱,通貨膨脹明顯,政府采用加息抑制生產(chǎn)活動,使得當(dāng)年的通貨膨脹率有所回落,加之1995年的利率是多年以來最高的一年,利率上調(diào)空間有限,所以房地產(chǎn)開發(fā)商對利率下調(diào)的預(yù)期使得房地產(chǎn)投資總額增加。其次,商品房銷售均價經(jīng)過調(diào)整后又顯現(xiàn)出上升趨勢,房地產(chǎn)投資總額增加也跟房地產(chǎn)開發(fā)商對未來房價預(yù)期樂觀態(tài)度有很大關(guān)系。1996年的利率彈性最大,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于臨近幾年。實際上,這一年利率下調(diào)和房價上漲幅度都不小,按理房地產(chǎn)供給應(yīng)該大幅增加,但真實數(shù)據(jù)并不支持這一點,所以我們判斷模型得出的這一年利率彈性可能失真,主要原因是因為1995年房地產(chǎn)投資同比上期大幅增加,需要此后的幾年進(jìn)行消化,從房地產(chǎn)投資走勢圖可以看出1996年和1997年房地產(chǎn)投資總額比1995年有所下降。1997年至1999年,利率彈性較小,房地產(chǎn)供給對利率變動不敏感,雖然經(jīng)過幾次下調(diào)利率,但房地產(chǎn)投資相對平穩(wěn),主要原因有二,一是1997年亞洲金融危機(jī),國內(nèi)經(jīng)濟(jì)雖然沒有受到太大影響,但貨幣政策作用大打折扣,二是這幾年北京房地產(chǎn)價格較高,房地產(chǎn)開發(fā)商的預(yù)期收益下降。圖1 供給函數(shù)中利率彈性曲線 圖2 供給函數(shù)中價格彈性曲線(2)北京房地產(chǎn)供給價格彈性的動態(tài)變化分析變參數(shù)序列λt代表房屋銷售價格對數(shù)的曲線如圖2所示,刻畫了供給函數(shù)中價格彈性的動態(tài)變化。結(jié)果表明價格彈性相比利率彈性大,說明房價是影響房地產(chǎn)開發(fā)商是否增加投資的主要因素。只要價格高,利潤空間大,房地產(chǎn)商就愿意擴(kuò)大投資規(guī)模,增加房地產(chǎn)供給。在當(dāng)前商品房價格偏高的經(jīng)濟(jì)背景下,較大的價格彈性也會帶來很多的問題,會驅(qū)使大批投資涌入房地產(chǎn)市場;預(yù)期房屋價格上升的投機(jī)者進(jìn)行投資性購房,炒買炒賣使得房價進(jìn)一步攀升,最終必然形成房地產(chǎn)泡沫。由于中低收入水平的居民很難支付目前的高價格,而高收入者逐漸擁有了住房,有效需求將減少,加上存在數(shù)以億計平方米積壓商品房,房地產(chǎn)市場“有價無市”必然導(dǎo)致房屋價格向真實價值回,擠壓泡沫。但壓縮泡沫可能并不會帶來房地產(chǎn)市場的衰退,相反,價格的回落將使得潛在需求轉(zhuǎn)變?yōu)橛行枨?。然而,如果現(xiàn)階段開發(fā)商不注重供求結(jié)構(gòu),不切實際地大量建造高檔住宅,將會出現(xiàn)另外的情況。由此可見,只有調(diào)整供給結(jié)構(gòu),提供人們需要的商品住宅,并將價格調(diào)控在合理的區(qū)間,才能創(chuàng)造出巨大有效需求,使房地產(chǎn)業(yè)蓬勃地健康發(fā)展,避免產(chǎn)生泡沫和浪費(fèi)資源,為國民經(jīng)濟(jì)快速、穩(wěn)定增長貢獻(xiàn)力量,最終提高人民的生活質(zhì)量。168。 北京房地產(chǎn)需求函數(shù)的可變參數(shù)模型估計結(jié)果及分析通過協(xié)整分析來檢驗變量之間是否存在長期均衡關(guān)系。單位根檢驗結(jié)果表明利率對數(shù)序列、商品房均價對數(shù)序列、商品房銷售面積和居民可支配收入四個變量均為一階單整序列,滿足協(xié)整分析的條件。同樣使用Johansen協(xié)整檢驗方法,檢驗結(jié)果表明,四個變量存在協(xié)整關(guān)系,說明模型的變量之間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。在Eviews中定義狀態(tài)空間模型,用文本表示如下:@signal sales = c(1) + sv1*rate + sv2*priceh + sv3*inc + [var = exp(c(2))]@state sv1 = sv1(1)@state sv2 = sv2(1)@state sv3 = sv3(1)模型估計結(jié)果如表2所示。表2 北京房地產(chǎn)需求函數(shù)變參數(shù)模型估計結(jié)果CoefficientStd. ErrorzStatisticProb.C(1)C(2)Final Stat
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