导读:本文包含了住宅价格泡沫论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:住宅价格,理性泡沫,周期性泡沫,房价收入比
住宅价格泡沫论文文献综述
施昱年,李巍,丰雷[1]（2018）在《住宅价格周期性泡沫测度研究——基于马尔科夫转换模型的分析》一文中研究指出本文引入马尔科夫转换机制的ADF检验,辅以房价收入比检验,以北京市为例,对住宅价格、收入和贷款利率的周期波动关系进行分析,测算住宅价格泡沫的类型及发生时点。研究结果表明:(1)北京市住宅价格存在泡沫,且是周期性的,在某些时期理性泡沫规模较大,平均月度房价收入比高达26倍;在某些时期理性泡沫规模较小,平均月度房价收入比为24倍。(2)住宅价格理性泡沫规模较大的时期,利率仅小幅波动,信贷扩张对价格存在一定的支撑性。本文研究认为,收入与利率对周期性理性泡沫存在一定的支撑。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2018年07期）
张泽文[2]（2018）在《基于噪声交易的上海市商品住宅价格泡沫研究》一文中研究指出随着我国经济的快速发展,房地产行业发展迅猛。然而在房地产行业拉动经济发展的同时,针对房地产市场的投机热度也随之增加,尤其是近十年来,全国范围内住宅价格上涨明显,特别是北京、上海等重点城市。房价的上涨不仅关乎民生问题,更会引发社会问题并影响到金融等相关行业的发展。因此探究房价变化的规律和形成房价高涨的原因,有助于市场的规范和社会的运行。本文选取上海市2006-2016年间商品住宅价格作为研究对象,结合上海市商品住宅市场特征,运用指标分析法初步判断上海市商品住宅市场房地产泡沫的存在与否。通过计算房价收入比和房价增长率/GDP增长率指标,本文发现上海市房价增速过快,已超过人们正常收入水平额度。在此基础上,本文利用状态空间模型对房地产泡沫进行了进一步的定量研究,结果显示2006年至2016年以来上海市住宅市场一直存在泡沫,且2006-2008年泡沫度较小且为负向泡沫。2009年开始泡沫转为正向且在2015年开始加速膨胀,并呈现持续增长之势。为了进一步分析上海市商品住宅泡沫的形成机理,本文将噪声交易理论引入到住宅市场并建立了噪声交易模型,从而分析得到了房地产泡沫关于噪声预期的因果关系式,将探究非理性房地产泡沫形成问题转换为产生噪声预期的因素对房地产泡沫影响程度的问题。为了更好的研究噪声预期,本文将噪声预期的主体分解为住宅交易市场的需求方、供给方以及金融机构叁方,为了能够量化这些参与主体的噪声预期,本文分别选择住宅市场价格、土地市场总成交价格和房地产市场总投资额、房地产企业贷款总额作为住宅需求方、住宅供给方以及金融机构的噪声预期的代理变量。通过代理变量拟合出叁者的噪声预期,此后分别同上海市房地产泡沫度之间建立了向量自回归模型,并通过脉冲响应、方差分解得到叁者的噪声预期对房地产泡沫的影响。研究结果显示上述主体的噪声预期与住宅市场泡沫存在因果关系,泡沫受到需求方以及金融机构的噪声预期影响较大。最后本文结合分析结果给出了相应的政策性建议。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-05-01）
涂海涛[3]（2016）在《上海市住宅价格波动与泡沫研究》一文中研究指出随着经济发展与城市化的推进,许多城市的住宅价格经历了快速的上涨,引起了人们关于住宅市场泡沫化的担忧。泡沫的本质是价格的异常波动。研究住宅价格波动的影响因素有助于从源头上防治泡沫,而对泡沫的测度可以了解市场的泡沫程度。本文以房地产供求理论和预期理论为基础,建立包含两类市场参与者对两种投资品采取两种决策行为的住宅存量—流量模型来分析住宅价格波动的影响因素。在此基础上,将存量—流量模型转化为差分形式的计量模型,运用广义差分法和逐步回归法对1996-2013年上海市住宅价格波动的影响因素进行实证研究。并运用统计检验法和建立Ramsey模型对1996-2014年上海市住宅市场的泡沫情况进行测度。通过以上两方面的研究,得出以下主要结论:(1)总体上,1996-2013年上海市消费者在住宅市场以投资(包括消费)为主,没有普遍的房地产投机现象发生,但是,存在少数年份以投机为主的情况。(2)对1996-2013年上海市住宅价格波动有显着影响的因素按影响程度由高到低依次为:本年人口变化、上年住宅价格变化、上年股价变化、本年股价变化。其中,本年人口增加1%,本年住宅价格增长率提高11.76%。上年住宅价格提高1%,本年住宅价格增长率下降0.54%。上年股价提高1%,本年住宅价格增长率下降0.28%。本年股价提高1%,本年住宅价格增长率下降0.18%。(3)建设成本、利率、收入及其预期、基础设施投资等因素的变化对上海市1996-2013年住宅价格波动的影响不显着。(4)上海市住宅市场在1996-2014年的多数年份里没有呈现房地产泡沫现象。但是,在2003年、2004年和2009年出现房地产泡沫的可能性较高,其中,2009年出现房地产泡沫的可能性最高。最后,本文从调控房地产价格上涨预期和提高投机成本两个角度,提出了一些预防和治理房地产泡沫的政策建议。同时,指出本文的不足与研究展望。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2016-03-01）
王春雷,刘玉芝,罗宏清[4]（2016）在《广西十四个城市住宅市场价格泡沫研究》一文中研究指出2009~2014年间,广西14个城市商品住宅平均价格呈现快速上涨的态势,年均增长率接近13%。与此同时,广西房价是否存在泡沫也引起了各界的广泛关注。文章利用房价收入比指标,估算了广西14个城市住房市场的泡沫程度。研究结果表明,在考察期间,南宁、柳州、桂林、贵港等城市都曾存在比较严重的房价泡沫,而钦州、百色、贺州、来宾和崇左等城市房价并未出现泡沫。(本文来源于《广西经济管理干部学院学报》期刊2016年01期）
黄毅[5]（2015）在《中小城市商品住宅价格泡沫指数研究——以泰州市为例》一文中研究指出文章以中小城市泰州市为例,通过商品住宅价格指数模型计算全国和泰州市的商品住宅价格泡沫指数,认为中小城市商品住宅市场因人口因素导致商品住宅需求数量受限,且商品住宅价格弹性有递增趋势,导致无政策干预下泡沫指数呈递减趋势。(本文来源于《中国集体经济》期刊2015年30期）
欧阳志刚,崔文学[6]（2015）在《基于GSADF方法的房地产价格泡沫研究——以北京住宅市场为例》一文中研究指出基于泡沫的爆炸性特征,利用Phillips等提出的最新计量方法:SADF和GSADF检验,以北京住宅市场为例,对其房地产价格是否存在泡沫以及泡沫产生和破灭的时点等问题进行了实证分析。结果表明,SADF和GSADF方法均可以检验出北京房地产价格中存在明显的泡沫;但对样本中存在多个泡沫的情形,SADF方法的检验势较低,不能一致得出多个泡沫的产生和破灭时点,而GSADF方法显然能克服此问题,成功的找出多个泡沫的产生和破灭时点;与SADF检验相比,GSADF对房地产价格泡沫的检验更为有效。此外,对房地产价格泡沫的产生和破灭进行了经济含义,并根据分析结果提出相应的政策建议。(本文来源于《中南财经政法大学研究生学报》期刊2015年03期）
刘译[7]（2015）在《住宅商品房价格泡沫与货币供应量——基于理论研究》一文中研究指出近年来,关于我国房地产泡沫与货币供应量之间关系的讨论成为学界与舆论界热议的话题之一。本文以外生货币供给假设及流动偏好性利率为理论基础,以房地产市场供求关系为切入点在理论层面上探讨了货币供应量对住宅商品房价格的影响路径,并提出了相应的政策建议。(本文来源于《商》期刊2015年11期）
顾书桂[8]（2015）在《论中国城镇住宅价格泡沫破灭的原则与政策》一文中研究指出城镇住宅价格泡沫主要指优质住宅的市场性价格泡沫,原普通住宅的政策性价格泡沫是中国城镇住宅市场的基本特征。普通住宅的政策性价格泡沫源于劣质土地财政,表现为普通住宅的垄断高价。中国城镇普通消费者是被动的住宅投资者,其利益应予保护。消解中国城镇住宅价格泡沫,完善城镇住房保障体制是切入点,开征住宅消费税和财产税是基本动力,反腐是重要手段,城乡土地市场一体化是标志。(本文来源于《宁夏社会科学》期刊2015年02期）
顾书桂[9]（2015）在《中国城镇住宅价格泡沫破灭机制研究》一文中研究指出经济泡沫的危害在于扭曲经济资源配置和国民收入分配,价格泡沫是经济泡沫的一种形式。中国城镇住宅价格泡沫既有优质住宅的市场性价格泡沫,也有普通住宅的政策性价格泡沫。普通住宅的政策性价格泡沫源于劣质土地财政,也是中国城镇住宅价格泡沫消解的难点。由于经济基础的差异以及外部环境不同,中国城镇住宅价格泡沫消解的途径也不同。实现中国城镇住宅价格泡沫的自主破灭和变相消解是中国政府的最佳选择。(本文来源于《湖北经济学院学报》期刊2015年01期）
张杰[10]（2014）在《房地产商品住宅价格市场分析及房地产市场泡沫》一文中研究指出近年来,房地产市场交易量及价格持续上涨,但从国民经济周期波动,房地产政策周期调整及商品住宅市场供给需求关系变化来看,房地产商品住宅价格的影响因素相互牵制。人们对房地产价格上涨的预期由此房地产泡沫产生,供过于求的问题不断扩大,外来人口住房问题日益显着。本文从房地产泡沫的定义、产生过程、解决对策进行概述。(本文来源于《江西建材》期刊2014年15期）
住宅价格泡沫论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着我国经济的快速发展,房地产行业发展迅猛。然而在房地产行业拉动经济发展的同时,针对房地产市场的投机热度也随之增加,尤其是近十年来,全国范围内住宅价格上涨明显,特别是北京、上海等重点城市。房价的上涨不仅关乎民生问题,更会引发社会问题并影响到金融等相关行业的发展。因此探究房价变化的规律和形成房价高涨的原因,有助于市场的规范和社会的运行。本文选取上海市2006-2016年间商品住宅价格作为研究对象,结合上海市商品住宅市场特征,运用指标分析法初步判断上海市商品住宅市场房地产泡沫的存在与否。通过计算房价收入比和房价增长率/GDP增长率指标,本文发现上海市房价增速过快,已超过人们正常收入水平额度。在此基础上,本文利用状态空间模型对房地产泡沫进行了进一步的定量研究,结果显示2006年至2016年以来上海市住宅市场一直存在泡沫,且2006-2008年泡沫度较小且为负向泡沫。2009年开始泡沫转为正向且在2015年开始加速膨胀,并呈现持续增长之势。为了进一步分析上海市商品住宅泡沫的形成机理,本文将噪声交易理论引入到住宅市场并建立了噪声交易模型,从而分析得到了房地产泡沫关于噪声预期的因果关系式,将探究非理性房地产泡沫形成问题转换为产生噪声预期的因素对房地产泡沫影响程度的问题。为了更好的研究噪声预期,本文将噪声预期的主体分解为住宅交易市场的需求方、供给方以及金融机构叁方,为了能够量化这些参与主体的噪声预期,本文分别选择住宅市场价格、土地市场总成交价格和房地产市场总投资额、房地产企业贷款总额作为住宅需求方、住宅供给方以及金融机构的噪声预期的代理变量。通过代理变量拟合出叁者的噪声预期,此后分别同上海市房地产泡沫度之间建立了向量自回归模型,并通过脉冲响应、方差分解得到叁者的噪声预期对房地产泡沫的影响。研究结果显示上述主体的噪声预期与住宅市场泡沫存在因果关系,泡沫受到需求方以及金融机构的噪声预期影响较大。最后本文结合分析结果给出了相应的政策性建议。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
住宅价格泡沫论文参考文献
[1].施昱年,李巍,丰雷.住宅价格周期性泡沫测度研究——基于马尔科夫转换模型的分析[J].价格理论与实践.2018
[2].张泽文.基于噪声交易的上海市商品住宅价格泡沫研究[D].重庆大学.2018
[3].涂海涛.上海市住宅价格波动与泡沫研究[D].浙江理工大学.2016
[4].王春雷,刘玉芝,罗宏清.广西十四个城市住宅市场价格泡沫研究[J].广西经济管理干部学院学报.2016
[5].黄毅.中小城市商品住宅价格泡沫指数研究——以泰州市为例[J].中国集体经济.2015
[6].欧阳志刚,崔文学.基于GSADF方法的房地产价格泡沫研究——以北京住宅市场为例[J].中南财经政法大学研究生学报.2015
[7].刘译.住宅商品房价格泡沫与货币供应量——基于理论研究[J].商.2015
[8].顾书桂.论中国城镇住宅价格泡沫破灭的原则与政策[J].宁夏社会科学.2015
[9].顾书桂.中国城镇住宅价格泡沫破灭机制研究[J].湖北经济学院学报.2015
[10].张杰.房地产商品住宅价格市场分析及房地产市场泡沫[J].江西建材.2014