城市房地产市场泡沫度测量及其差异研究——以北京、上海、杭州和武汉为例

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本文首先介绍了房地产周期理论、资产投机理论和房地产泡沫理论。通过了解房地产周期,认识到房地产市场在周期循环中会存在价格波动,有可能引发房地产市场的投机行为,从而产生泡沫。通过回顾资产投机理论,更加清楚得了解产生房地产市场投机行为的内外部因素,从客观和主观层面上分析产生投机行为的驱动原因。通过分析和总结房地产泡沫理论,了解房地产泡沫产生的原因以及目前存在的检测方法。   本文在回顾上述理论的基础上,主要依据Muellbarer和Murphy的房地产价格构成理论、Blanchard和Fischer的理性泡沫模型,以野口悠纪雄的泡沫度测量方法为原型,构建了泡沫度测量模型。在相关文献支持的基础上,构建了泡沫度影响因素模型。   通过泡沫度测量模型,获取房价、房租和利率数据可以测量任何时间点的房地产市场泡沫度。继而以泡沫度为被解释变量,选择GDP增长率、人均可支配收入增长率等八个指标作为解释变量构建泡沫度影响因素模型。通过对数据的分析和实证研究,首先发现货币供应量是导致泡沫度时间差异变化的主要原因,四个城市泡沫度的时间变化曲线类似;其次发现各个变量对泡沫度的影响程度不一,从高到低依次为GDP增长率、销售面积增长率、货币供应量增长率、房地产开发投资额增长率、人均可支配收入增长率、户籍人口增长率、房地产开发投资额占GDP比重和竣工面积增长率,除了竣工面积增长率和泡沫度成负相关关系,其他变量都是和泡沫度成正相关关系。   本文可能的创新点是:选择四个城市的季度数据作为研究样本;构建了任何时间点可以计算泡沫度的模型;认为泡沫存在正负向,正向泡沫是房价高于基本价值,负向泡沫是房价低于基本价值;结合政策变化分析泡沫度时间差异变化,发现货币供应量是导致泡沫度时间差异的主要原因;构建了泡沫度影响因素模型;结合影响因素变量分析泡沫度城市差异变化,对各变量对泡沫度的影响程度排序。
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