【摘要】：進(jìn)入2005年以來,韓中兩國的房價都在快速飛漲,市民的居住可支付問題成了炙手可熱的話題。為了阻止過度炒熱房價,使住宅價格趨于合理化,兩國均實施了房地產(chǎn)調(diào)控政策,例如韓國在2005年8月31日制定了《8.31》政策,中國則于2006年5月17日制定了《國六條》政策。這兩個房地產(chǎn)政策雖然出自不同的國家,面對不同的市場,但是均以住宅價格合理化為目標(biāo),通過調(diào)整房地產(chǎn)轉(zhuǎn)讓稅和貸款利率來改善市民居住問題。因此,本文主要對韓國的《8.31》政策和中國的《國六條》政策的細(xì)節(jié)進(jìn)行對比分析,并通過時間數(shù)列分析來掌握兩國在2005年到2011年間的住宅價格指數(shù),進(jìn)而討論兩種政策的可能的作用。根據(jù)目前已有的分析和討論,韓國的《8.31》政策和中國的《國六條》政策均難看出實質(zhì)性的效果。分析指出,《8.31》政策幾乎無法解決住宅價格上漲問題,而《國六條》雖然在解決住宅問題上起到了一定的作用,但是其效果并不具備持久性。本論文以統(tǒng)計學(xué)的角度,通過時間序列來對比分析兩者的影響力差異。論文使用3種統(tǒng)計方式。即,(1)通過住宅價格指數(shù)變化趨勢來分析,(2)通過差分來分析住宅價格指數(shù)變化率趨勢,(3)通過自相關(guān)分析,間接了解這兩種政策的影響力。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),《國六條》的自相關(guān)系數(shù)為陰數(shù),而《8.31》政策的自相關(guān)系數(shù)則為陽數(shù)。由此可知,《國六條》與降低住宅價格的外因有關(guān),《8.31》政策則與住宅價格上漲的外因相關(guān)。本研究,雖然不是對這兩個政策的效性給出綜合結(jié)論,但是,本文通過統(tǒng)計學(xué)來具體地比較分析兩國的政策顯得更為有意義。
[Abstract]:Since 2005, housing prices have skyrocketed in both countries, and affordability has become a hot topic. In order to prevent excessive speculation in house prices and rationalize housing prices, both countries have implemented real estate regulation policies. For example, South Korea formulated the < 8.31 > policy on August 31, 2005, and China made the "six articles" policy on May 17, 2006. Although these two real estate policies come from different countries and face different markets, they both aim at rationalizing housing prices to improve the housing problem by adjusting real estate transfer taxes and loan rates. Therefore, this paper mainly compares the details of South Korea's < 8.31 > policy and China's' six articles' policy, and through the time series analysis to master the housing price index of the two countries from 2005 to 2011. Then the possible role of the two policies is discussed. According to the existing analysis and discussion, it is difficult to see the substantial effect of the South Korean < 8.31 > policy and China's "National six Article > Policy". It is pointed out that the policy of < 8.31 > can hardly solve the problem of housing price rise, but the effect of the policy is not durable, although it has played a certain role in solving the housing problem. In this paper, the difference of influence between the two is analyzed through time series from a statistical point of view. Three statistical methods are used in this paper. That is, (1) to analyze the change trend of housing price index, (2) to analyze the trend of housing price index change rate through difference, (3) to understand indirectly the influence of these two policies through autocorrelation analysis. The results show that the autocorrelation coefficient of < 8.31 > policy is negative, while the autocorrelation coefficient of < 8.31 > policy is positive. It can be seen that the six items of China are related to the external cause of lowering the housing price, and the policy of < 8.31 > is related to the external cause of the rise of the housing price. Although this study does not give a comprehensive conclusion on the effectiveness of these two policies, it is more meaningful to compare and analyze the policies of the two countries through statistics.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F299.23;F299.312.6

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10 ;2013年12月70個大中城市新建住宅價格指數(shù)[J];中國房地產(chǎn);2014年03期

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3 徐大偉;段姍姍;王佳宏;;北京市城市住宅價格環(huán)境影響特征因素的實證研究[A];2010中國可持續(xù)發(fā)展論壇2010年�？ǘC];2010年

4 曹振良;;促進(jìn)住宅銷售市場的形成和發(fā)育[A];當(dāng)今中國經(jīng)濟(jì)學(xué)八大理論熱點[C];1994年

5 王東;劉小明;趙子云;;不同波段深圳住宅價格外部影響因素的比較分析[A];第三屆（2008）中國管理學(xué)年會——會計分會場論文集[C];2008年

6 劉鉞;;基于GIS的城市住宅價格空間分異研究[A];中國地理信息系統(tǒng)協(xié)會第八屆年會論文集[C];2004年

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4 記者 梁倩 高偉;百城住宅價格連續(xù)5月上漲[N];經(jīng)濟(jì)參考報;2012年

5 記者 陳瑋 實習(xí)生 周麗瑤;蘭州住宅價格同經(jīng)下跌0.1%[N];蘭州日報;2012年

6 本報記者 姚軒杰;十大城市住宅價格指數(shù)七連漲[N];中國證券報;2013年

7 記者 陳瑋;蘭州新建住宅價格同比上漲7.3%[N];蘭州日報;2013年

8 記者 于祥明;百城住宅價格連漲17個月[N];上海證券報;2013年

9 記者 小言;三季度新建住宅價格同比上漲[N];西寧晚報;2013年

10 中金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)研究總監(jiān) 高邃;連跌三個月 百城住宅價格同比下降首超半數(shù)[N];中國房地產(chǎn)報;2014年

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5 郝前進(jìn);特征價格法與上海住宅價格的決定機(jī)制研究[D];復(fù)旦大學(xué);2007年

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7 郭貴海;城市住宅價格演變規(guī)律空間影響因子相關(guān)性研究[D];中國礦業(yè)大學(xué)(北京);2012年

8 孫璐璐;近期我國城市住宅價格波動與政府宏觀調(diào)控[D];西南財經(jīng)大學(xué);2006年

9 張娟鋒;住宅價格與土地價格的城市間差異及其決定因素研究[D];浙江大學(xué);2008年

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2 李琦;城市軌道交通對沿線住宅價格的影響研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2012年

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本文編號：2408998