房价上涨的基础支撑面分析及房地产市场风险预警研究

摘要

本文首先从房地产需求方面着手，通过Granger检验分析了房价上涨与其基础支撑面的动态因果关系，结果表明我国城市化进程的加速和居民可支配收入的提高为住宅市场提供了大量的刚性需求。紧接着，本文又从房地产供给方面入手，重点分析了35个大中城市房地产投资与房价的因果关系，找到了部分城市房价非理性上涨的证据。通过两者的结合分析，最终发现北京、上海、杭州等城市房价非理性上涨态势主要是基于与投资扩张(预期收益、投机)间形成的正反馈机制所致的，其房地产市场已经聚集了大量的泡沫。
　　 在此基础上，本文结合突变理论，创新性地构建了城市房地产市场风险预警突变模型；然后以35个大中城市房地产市场具体运行数据为基础，计算了各城市房地产市场风险预警值及历年风险值，并从时间和空间两个维度归纳了中国房地产市场的风险轨迹与地域差异，即房地产市场泡沫集聚面正在逐步扩大，并已有形成房地产市场区域风险由东部向中西部扩散的迹象。
　　 本文的创新之处在于：首先，抓住影响房地产价格的最基本因素，通过统计检验找到了部分城市房价非理性上涨的证据。其次，提出了城市房地产市场风险预警突变模型，探讨并挖掘出突变理论应用在房地产预警上的可能性和合理性。其最大的优势在于无需确定各指标的具体权重，较大程度地避免了主观因素的干扰。

目录

文摘

英文文摘

1 绪论

1.1 选题的背景和意义

1.1.1 选题的背景

1.1.2 选题的意义

1.2 主要研究思路及研究方法

1.2.1 研究思路

1.2.2 研究方法

1.3 本文的创新点

1.4 本文结构

2 相关理论及文献综述

2.1 房地产价格理论

2.1.1 房地产价格形成机制

2.1.2 房地产价格影响因素

2.1.3 房价非理性上涨的相关行为理论

2.2 房地产预警系统研究综述

2.2.1 国外房地产预警研究

2.2.2 国内房地产预警方法的研究现状

2.3 突变理论

2.3.1 初等突变理论的数学模型

2.3.2 突变模型的分歧方程

2.3.3 突变模糊隶属函数

2.3.4 突变理论的应用

2.4 本章小结

3 房地产价格上涨的基础支撑面分析

3.1 分析框架、变量选取及数据来源

3.1.1 理论分析框架的提出

3.1.2 变量选取及数据来源

3.2 全国层面房价上涨的基础支撑面分析

3.2.1 实证分析方法

3.2.2 实证分析结果

3.3 区域(城市)层面房价上涨的基础支撑面分析

3.3.1 地区选择

3.3.2 中国35个大中城市实证检验结果

3.3.3 实证结果分析

3.4 本章小结

4 城市房地产市场风险预警突变模型实证研究

4.1 指标体系选择及数据来源

4.1.1 指标体系的构建

4.1.2 数据来源

4.2 单项指标预警值界定

4.3 预警突变模型的建立

4.3.1 突变理论在预警模型应用中的注意事项

4.3.2 计算公式

4.3.3 原始指标数据初始化

4.3.4 递归运算

4.4 实证结果分析

4.4.1 大中城市突变预警结果判别

4.4.2 中国房地产市场的风险轨迹和地域差异

4.5 本章小结

5 结论及研究展望

5.1 研究结论

5.2 研究展望

参考文献

附录

致谢

攻读学位期间主要科研成果