本文選題：房地產(chǎn)價格 + 價格影響因素��； 參考：《農(nóng)村金融研究》2015年03期

【摘要】：論文使用北京、上海、天津、重慶四個直轄市2000至2013年的數(shù)據(jù),運用改進(jìn)的灰色斜率關(guān)聯(lián)度模型,分析需求、供給和宏觀經(jīng)濟(jì)三個層面的影響因素與房地產(chǎn)價格的關(guān)聯(lián)程度。結(jié)果顯示,不同影響因素與房地產(chǎn)價格的關(guān)聯(lián)度之間存在著城市差異,影響房地產(chǎn)價格最重要的因素分別為:成交土地樓面均價、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、固定資產(chǎn)投資額(建筑安裝工程費)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。土地成本與北京和上海的房地產(chǎn)價格關(guān)聯(lián)非常密切,但大小稍有差異。宏觀經(jīng)濟(jì)因素中,貸款余額對各城市影響都比較大,對重慶影響最大,改進(jìn)的灰色斜率關(guān)聯(lián)度值為0.95;CPI和5年以上中長期貸款利率對四個直轄市房地產(chǎn)價格的影響非常小。
[Abstract]:Using the data of Beijing, Shanghai, Tianjin and Chongqing from 2000 to 2013, the paper uses the improved grey slope correlation model to analyze the influence factors of demand, supply and macro economy on real estate price. The results show that there are urban differences between different influencing factors and the correlation degree of real estate prices. The most important factors affecting real estate prices are: average price of land and floor, per capita disposable income of urban residents. Fixed assets investment (construction and installation costs, urban residents per capita disposable income. Land costs are closely related to real estate prices in Beijing and Shanghai, but vary slightly. Among the macroeconomic factors, the loan balance has a great impact on each city and the biggest impact on Chongqing. The improved grey slope correlation value is 0.95% CPI and the medium and long-term loan interest rate over 5 years has very little effect on the real estate prices of the four municipalities directly under the Central Government.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【分類號】：F299.23

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本文編號：2041033