工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)與房地產(chǎn)價格指數(shù)的相關性分析

合作經(jīng)濟與科技!""#$!% &’(’)*+,-./*&’0’1234&.*0&* 56 宏觀經(jīng)濟 的轉軌機制在于：通過匯率的貶值，使得 本國產(chǎn)品在外國市場上變得相對便宜， 外國產(chǎn)品在本國市場上相對昂貴，這將 誘發(fā)本國居民將需求由外國產(chǎn)品轉向本 國的進口替代品，從而減少進口需求；同 時還刺激外國居民減少對自己國內(nèi)產(chǎn)品 的需求，增強對貶值國出口品的需求，這 些將對企業(yè)的投資決策產(chǎn)生直接的影 響，從而使這些企業(yè)對勞動力需求發(fā)生 變化。從許多國家特別是一些發(fā)展中國 家的實踐來看，本幣貶值肯定會有利于 促進本國商品的出口，同時抑制外國商 品的進口。我國也有很多學者對此進行 了研究，結果表明，適度的本幣貶值可以 促進本國的就業(yè)。俞喬認為，人民幣貶值 有利于擴大就業(yè)，他估計人民幣貶值 789:5"9可以增加!8"萬;87"

房地產(chǎn)價格指數(shù)(estatepriceindex,epi)是反映房地產(chǎn)價格變動趨勢和變動程度的相對數(shù)。它是通過百分數(shù)的形式來反映房價在不同時期的漲跌幅度。房地產(chǎn)價格指數(shù)的種類:房屋銷售價格指數(shù);房屋租賃價格指數(shù);土地交易價格指數(shù)。這三套指數(shù)的計算方法相似,均采用由下到上逐級匯總的方法。

一、什么是房地產(chǎn)價格指數(shù)房地產(chǎn)價格指數(shù)是動態(tài)反映房地產(chǎn)價格變動趨勢和變動程度的相對數(shù)。它是通過百分數(shù)的形式來反映房價在不同時期的漲跌幅度,對于市場行情的波動具有直接、及時的表現(xiàn)力。房地產(chǎn)價格指數(shù)也是一種"純價格指數(shù)",即價格指數(shù)只反映由市場供求變化和貨幣購買力所引起的價格變化,而剔除由于房地產(chǎn)質量等其他因素改變而引起的價格變化。這就要求用于比較

一、房地產(chǎn)價格指數(shù)編制原則房地產(chǎn)是個體差異性非常大的特殊商品,不同于其他商品之處在于其異質性,主要源自房地產(chǎn)的區(qū)位及結構特點。尤其是區(qū)位特點,使得每處房地產(chǎn)都很獨特,找不到完全一樣的替代品。一套房子的價值,不僅取決于其直接包含的面積大小、房型結構、建筑材料等內(nèi)部因素,更在于其所處地段位置、小區(qū)環(huán)境、配套設施等外部因素。同樣面積和結構的房子,僅僅因為地段的不同,價值可能會相差數(shù)倍。因此,正確分析房地產(chǎn)的異質性是準確認識房價變化的關鍵所在。

住房是人們最基本的生活需要之一,但是與居民生活有關的反映物價變動的居民消費價格指數(shù)卻沒有將房地產(chǎn)價格納入其中。是否應將房地產(chǎn)價格納入居民消費價格指數(shù)在學術界爭論不一。文章首先運用適合于小樣本情況下的小樣本因果關系檢驗,然后考察二者之間的協(xié)整關系,并在此基礎上建立了長短期的誤差修正模型,最后得出結論:不必將房地產(chǎn)價格納入cpi,但在研究通貨膨脹時不可不慮。

房地產(chǎn)價格指數(shù)是反映房地產(chǎn)價格變動趨勢和變動程度的相對數(shù)，因此受到廣泛關注。本文應用變點分析理論對西安市新建住宅銷售價格指數(shù)進行實證分析，以指數(shù)月波動率度量波動性，運用二分分段法和cusum估計對波動率序列的方差變點進行檢測，最后對變點發(fā)生的波動特征進行分析。

[碩士]特征價格理論在房地產(chǎn)價格指數(shù)編制中的應用——【學位年度】2007　　【摘要】　　房地產(chǎn)價格指數(shù)是反映不同時期房地產(chǎn)市場價格水平的變化趨勢和程度的相對數(shù)量指標，是所謂的“純價格指數(shù)”。即價格指數(shù)只反映由市場供求變化和貨幣購買力所引起的價格...

特征價格法(hedonicmethod)是將房地產(chǎn)價格變動中的質量特征因素進行分解,以顯現(xiàn)出各項特征的隱含價格。并從價格的總變動中逐項剔除質量特征變動的影響,達到僅僅反映純價格變動的目的。本文通過雙重imputation過程估計缺失價格和剔除異常值的影響,解決了可比性問題,并增強了hedonic模型的穩(wěn)定性。

本文建立了中國房地產(chǎn)價格指數(shù)的投機度模型,區(qū)分了房地產(chǎn)價格增長的價值和泡沫成分,動態(tài)刻畫了一個由基本面增長、泡沫推動及價格的價值回歸等因素共同作用形成的完整房地產(chǎn)價格周期,定量地研究了現(xiàn)階段我國房地產(chǎn)的泡沫度及其發(fā)展趨勢,得出了我國房地產(chǎn)市場泡沫成分對貨幣流動性高度敏感的結論。通過穩(wěn)定性測試,我們定量分析了貨幣政策回歸\"穩(wěn)健\"對房地產(chǎn)市場可能帶來的沖擊,并對地方政府、商業(yè)銀行及監(jiān)管部門提供了建議。

針對房屋銷售價格指數(shù)時間序列特征問題,應用r/s分析法探討房價波動的長記憶特征。以二線城市哈爾濱為例做了實證研究(樣本區(qū)間為2001年-2012年),計算得到hurst指數(shù)。結果表明:哈爾濱房屋銷售價格具有明顯的長記憶性特征,目前房價對未來房價有很大的影響,這對房地產(chǎn)投資風險的預測有重要的現(xiàn)實意義。

由于房地產(chǎn)市場的特殊性,現(xiàn)行按\"拉氏指數(shù)\"理論計算的全國70個大中城市房地產(chǎn)價格指數(shù),存在著個體與總體、價格采集、樣本代表性、計算模型等四方面的偏差。本文認為:需通過完善價格采集方式和指數(shù)信息公布制度,采用混合模型糾正指數(shù)偏差,從而實現(xiàn)房價指數(shù)的真實性和適用性。

全面考察了現(xiàn)階段國內(nèi)外編制房地產(chǎn)價格指數(shù)常用的四種指數(shù)理論,并對這四種理論的優(yōu)缺點進行了對比。從全國和各地方房地產(chǎn)價格指數(shù)中挑選比較有影響的中房指數(shù)和全國70個大中城市房地產(chǎn)價格指數(shù)作為研究的對象。從指數(shù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)來源和指數(shù)計算模型三個方面對兩種房地產(chǎn)價格指數(shù)進行比較。在以上研究的基礎上,探索構建云南省房地產(chǎn)價格指數(shù)系統(tǒng)及編制方法。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡房地產(chǎn)價格指數(shù)的預測研究——研究表明,房地產(chǎn)價格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對它進行預測就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡能夠無限逼近非線性函數(shù),所以本文便嘗試采用神經(jīng)網(wǎng)絡模型作為預測的模型。本文具體運用的是基于誤差反向...

房地產(chǎn)及其市場的特點,值得編制房地產(chǎn)價格指數(shù)存在著一定的難度。目前國內(nèi)外有多種編制方法,但各種方法都有一定的不足。本文對目前的房地產(chǎn)價格指數(shù)的編制方法作了對比評價,指出了我國建立房地產(chǎn)價格指數(shù)應注意的一些問題。

以matlab為工具,選取房屋銷售價格指數(shù)si來反映房地產(chǎn)價格指數(shù)的整體性波動,建立我國房地產(chǎn)價格指數(shù)gm(1,1)灰色系統(tǒng)預測模型,并使用后驗差檢驗方法進行精度等級檢驗,方差比=0.00524<0.35,小誤差概率=1,預測精度等級為好;運用該模型對1999—2007年數(shù)據(jù)進行預測,相對誤差<0.0382,并對2008、2009年我國房地產(chǎn)價格指數(shù)進行預測,結果分別為109.04和109.93。預測結果表明,中國房屋價格指數(shù)保持持續(xù)上升的趨勢。

recentlyithasbeenaveryseriousproblemtoforecastthetrendofrealestatepriceindex.althoughthegovernmenthaslaunchedseveralpoliciestocontrolit,itseemsthattheydon'twork.sowhethertherealestatepriceindexcanbeefficientlyforecastedthispaperprovidesanempiricalanalysisusingaseriesofstatisticalmodels,buildsupaleadingindicatorssystem,andgivesaperfectsimulationandforecast.

本文簡要介紹了arma模型的理論知識,并針對1998年1季度到2006年3季度的房地產(chǎn)價格指數(shù)的季度數(shù)據(jù)進行了實證分析,然后運用所建模型對2006年四季度以及2007年一季度的房地產(chǎn)價格指數(shù)做了預測,并給出精度誤差值,收到了很好的效果,所以模型具有一定的參考價值。

城市房地產(chǎn)價格指數(shù)體系是指在一定時期內(nèi)一定區(qū)域各類影響房地產(chǎn)價格變動方向及變動程度的相對數(shù)組成的整體,以反映一段時期內(nèi)城市房地產(chǎn)價格平均變動趨及各相關因素的影響情況。它是我們研究房地產(chǎn)價格走勢,指導投資選擇的重要工具,也是國家和各級部門對經(jīng)濟和房地產(chǎn)行業(yè)進行指導和宏觀調控的重要依據(jù)。特別是在國家宏觀調控不斷加強,人們普遍對房

揭秘美國cme房地產(chǎn)價格指數(shù)期貨 耿繼進　余澤浩　(深圳市國土資源和房產(chǎn)管理局　廣東　深圳　518000) 　　金融衍生工具被譽為現(xiàn)代金融業(yè)上世紀最重要的創(chuàng)新,其規(guī) 避市場風險的功能已被越來越多的人所認識。美國分別于06年5 月和07年10月在芝加哥商品交易所(cme,chicagomercantileex2 change)推出美國住房價格指數(shù)期貨、期權系列合約和美國商業(yè)地 產(chǎn)價格指數(shù)期貨、期權系列合約,引起經(jīng)濟界的廣泛關注和重視。 1　cme推出住房價格指數(shù)期貨期權的背景 在過去的20年中,美國的房地產(chǎn)市場創(chuàng)造了超過21.6萬億 美元的資產(chǎn)。然而,房價的上漲帶動了一系列與房地產(chǎn)關聯(lián)產(chǎn)品 的價格,增加了通貨膨脹的壓力,利率的頻繁上調又大大提高了房 屋建造和投資的成本;普通居民的購房能力在物價普遍上揚的面 前進一步減弱;另外,美國經(jīng)濟走向

特征價格指數(shù)的編制與應用——特征價格指數(shù)(hedonicpriceindex)是解決房地產(chǎn)價格指數(shù)編制中由于商品異質性造成的指數(shù)偏差等問題的一種常用方法,在目前西方發(fā)達國家的房地產(chǎn)價格指數(shù)的編制中被普遍采用。本文總結了編制特征價格指數(shù)的基本思路,從理論框架和實證...

文章利用協(xié)方差分析方法,選取2013年12月房地產(chǎn)價格同比增長指數(shù)為試驗對象,城鎮(zhèn)人均可支配收入為協(xié)變量,分析東中西部房地產(chǎn)價格指數(shù)差異,并找出主要原因。結果表示:房地產(chǎn)同比價格增長指數(shù)由于人均可支配收入的原因并不受地域因素的影響,并找出了存在差異的主要原因。

2022年4月工業(yè)生產(chǎn)者價格主要數(shù)據(jù)