基于BAR模型的南京市房地产价格影响因素实证探究开题报告5000字

基于BAR模型的南京市房地产价格影响因素实证探究开题报告文献综述论文题目：基于BAR模型的南京市房地产价格影响因素实证探究指导老师：学生姓名：学号：开题内容：南京市房地产价格影响因素分析：背景（意义）√文献综述√提纲√技术路线√参考文献√研究方法√创新性与可行性分析√完成措施√经费预算√课题进度√一、课题背景（意义）我国经济逐渐进入“新常态”，房地产行业进入了一个崭新发展阶段，具有了新的特征。第一，股息的强劲增长难以持续。国家统计局数据显示，2022年，国内房地产开发投资仅增加1.0%，建筑面积仅增长1.3%，新增建筑面积仅增加1.3%。减少14%，竣工建筑面积减少6.9%，房地产部门主要指数增长率在过去十年中处于最低水平，土地投资减少，房地产开发企业购买土地的面积减少。二是结构分裂加剧，由于工业和人口高度密集，区域结构分裂等等，一线和二线的城市，二线优先城市的市场空间增加。土地相对匮乏，供求关系更加完善，有时供求关系相当健全，并且很多中小型城市都面临需求不足等问题、库存量大，海平面上升的不利环境。产品结构分割等等，住房需求和改进似乎在增加，和对商业产品的需求减缓等等。因此，当经济增长减缓时，在经济增长减缓的情况下，住房价格是由货币，财政，房地产政策及其他因素影响。而且，由于房地产价格的徘徊，不确定性对住房供给和需求均产生影响，由此抵销房地产价格变动。本文通过研究我国房地产价格的波动，这对中国房地产市场处于近期经济走势缓慢的情况下，其政策选择具有一定的参考价值。从实际情况看房地产部门是否能得到令人满意的发展，直接影响到国民经济增长。房地产部门，不管是对于国民生产总值，或者对于税收来说，都有着决定性的意义。影响房地产价格的因素，提供流畅的价格，促进房地产的健康发展，推动了区域经济的良好运行。住房价格的上涨与每一个人都密切相关，梅州市经济发展相对滞后，住房价格的上涨不会落后，增长速度远远超过平均工资。关于梅州市住房价格，以及稳定住房价格的对策。二、文献综述1.国外研究现状一、影响需要方面。Akbariatherh（2022年）基于1996年至2006年加拿大人口普查结果的实证分析，加拿大住房价格水平与人口迁移有关，在人口流动方面，国际人口流动对移民市场的需求有明显的影响。家具和对物价上涨最为有利。Takats（2022年）。通过基于面板数据的回归研究，对人口因素对住房价格的推动作用进行分析，结果导致老龄化指数上升越高，房地产价格下降0.67%。Lee（2013年）认为，由于人口老龄化，住房需求增加，抵消了人口规模的减少造成的住房需求减少，由于韩国人更愿意为晚年之后创造一个良好的氛围。结果发现外国人的涌入对英格兰的住房价格产生了不利影响。Filipa（2020）研究表明，外来人口流入对英国房价产生了负面影响。Tsai和Peng（2022）提出了房价和收入水平的协整模型，考察了它们之间的长期均衡关系，检验结果显示，随着收入水平提高，与之相伴，房价水平一路飙升。Lgieri和Bernardina（2013年）选择对美国、德国、对意大利，对西班牙和其他国家的收入水平和住房价格进行了研究，这些研究表明，收入增加导致住房价格上升。分布在法国、德国、意大利和荷兰的收入增加，住房价格提高0.67%到0.82%，收入对住房价格影响的推动作用相对更强。二是供给的影响因素。Chen等人（2021年）认为，住房供应有所增加，对中国住房市场的冲击不大。（2022年）研究韩国首都居民公寓均价和供应量之间的动态关系，结果表明，如果供应方受到限制，供应方的不足会造成市场恐慌，导致住房价格大幅上涨，接着又不加区别地对城市地区投资。Lauridson等（2013年）研究了土地供给对住宅价格的影响，用哥本哈根市目前的建筑率作为变量来加以解释，无论市场需求如何，土地供应管制措施将影响高价。2.国内研究现状第一，影响需求方面的因素。董春游，丁立秋（2023年）根据2000-2020年来我国城市化和住房价格的数据，VEC模型构建及结论，越来越多的城市化导致住房价格不断上涨。王雪艳（2023）根据我国省级房地产价格数据，以1999-2009年间人口依赖比例计算房价图表及上涨幅度。刘山（2023）采用我国2000年到2009年31个省市的时间序列数据同样是对城镇化率和房价关系进行研究，城市化率和住房价格比率等，城市化水平全面提高，导致住房价格持续上涨，但城市化对物价的影响在各地区，各阶段是不一样的。何三峰（2023）据估计，西部地区住房价格受长期，短期收入增长的效应大于东部地区。唐云锋，吴琦琦的（2021）分析了许多短、远期因素的住房价格效应，并得出结论，住房收入和价格之间长期平衡，财政收入增长0.58%，住房价格上涨。第二，影响供给方面的因素。孙钰等（2019年）发展了VEC模式，分析了住房价格与土地价格之间的关系，经验分析显示，不论在近期或长期，住房价格之间存在较大的因果关系，住房价格对于土地价格具有很大的影响。宋宏（2021年）根据2003-2022年期间全国30个省和市的房地产数据，开发REM模型，分析土地和住房供应对住房价格的影响，表明土地供应和住房供应均呈增加趋势，表现为住房价格的上涨。王莹，姜丽颖，张国林（2023）分析了不同住房水平对房地产市场平均成交价格产生的影响，并得出结论，中低质量住房的土地供给有所增加，房地产价格回落，优质住房的再设计可以遏制住房价格的上涨。第三，其他因素的影响。顾沈靖（2021）通过对深圳市消费者信心指数与住房价格之间关系的分析，人口通货膨胀应导致住房价格上升，并稳定住房价格，要有稳定的预测。因此本文通过构建模型来验证人口通货膨胀对房价是否存在影响，并进一步利用回归分析方法进行了研究。人口通货膨胀率等等。根据经验性分析，柳人琪（2023年）结论说，房地产税收政策对于住房价格的长期均衡具有积极的作用。刘鹰（2023）的经验检验结果表明：在中国，税收增加导致住房价格上升和中部和东部地区上涨，因而对住房价格产生了反向作用。杨丽丽和廖信林（2023）说，货币供应量的扩张会给房价带来明显且持续的拉动作用。袁芳（2021年）认为，长期实施自由货币政策等，会造成房地产市场过热，导致房地产泡沫，限制性货币政策对房地产市场的冲击较小。徐伟和赵喜祥（2023）将香港住房价格和房地产税选为AR模型中的一部分，可见，房地产税对税收政策的影响较小，印刷税和利润税可以对住房价格产生积极的影响，货币政策对政府住房价格管理政策的制定具有举足轻重的影响。1.3研究现状评述综上所述，国内外很多学者对房地产价格的影响因素做了较为深入的研究，这篇文章对研究和开发有很大帮助，但就目前而言，我国的房地产行业的发展还不是特别的成熟，一连串问题层出不穷：房价上涨太快、投资增幅太大、结构不合理和供求失衡问题。这一切都表明房地产市场还不够规范，房地产价格波动较大，这也成为社会普遍关注的话题之一。我们清楚地认识到，无论人们、或者政府对房价的预测以及房价的影响因素尤为关注，所以，能否准确预测房价，对房地产的研究相当关键。在此背景下，本文将在国内学者研究的基础上，以南京市为例，利用灰色预测模型，对商品房价格的影响因素进行了回归分析，希望可以找到影响南京市房价波动变动的真正原因，在调控房价的政策制定中发挥了一定作用。三、课题的主要内容1.引言1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.3研究内容以及方法2.商品房价格相关理论基础2.1商品房的含义2.2商品房的价格构成2.3商品房价格理论3.南京市商品房市场发展概述3.1南京市房地产行业现状3.2南京市房地产行业的走势3.3商品房市场的宏观调控政策的实行4.南京市商品房价格影响因素的定性分析4.1需求因素4.1.1地区生产总值4.1.2城镇常住居民人均可支配收入4.1.3常住人口4.1.4居民人均储蓄存款4.1.5居民消费价格指数4.1.6城镇失业率4.2供给因素4.2.1房地产开发投资额4.2.2竣工房屋面积4.2.3商品房销售面积4.3其他因素4.3.1贷款利率4.3.2周边设施4.3.3通货膨胀情况5.南京市商品房价格影响因素的定量分析5.1指标的选取5.2基于灰色关联分析模型5.3基于VAR模型5.4对两种模型结果的总结6.规范南京市商品房价格的对策6.1增加供给6.1.1增加普通住房供给6.1.2大规模推出保障性住房和政策性租赁房6.1.3强化土地资源管理6.2抑制不合理的需求6.2.1抑制投机性需求6.2.2开展专项整治6.3完善房地产市场预警及监管措施TOC\o"1-3"\h\u四、参考文献：[1]本刊讯.中国城市规划协会城市勘测专业委员会工作会议在南京召开[J].城市勘测,2023,(01):210.[2]张鸿轩,蔡军,武一双.城市特色保护下现代地标建筑发展策略研究——以南京紫峰大厦为例[J].城市建筑,2023,20(04):172-174+178.[3]厉诗辰,吴义东,王先柱.区域协调发展视角下南京都市圈跨城区社会联系度研究——基于2022年春节期间百度迁徙大数据[J].中共南京市委党校学报,2023,(01):79-87.[4]温李庆,顾巍巍,班鸣.南京都市圈产业协同发展研究[J].中共南京市委党校学报,2023,(01):88-96.[5]叶建琳.南京都市圈产业协同发展水平测度及提升路径研究[J].现代商业,2023,(03):157-160.[6]王晟.南京城市马拉松赛事的发展对策和影响研究[J].体育视野,2023,(03):16-18.[7]潘知常.以文化立市的文化之都——关于南京城市精神建设的随想[J].南京学研究,2022,(02):80-82.[8]李京,姚登旺,郑水祥.高质量发展背景下教师队伍建设思考与策略——以南京城市职业学院为例[J].南京开放大学学报,2022,(04):36-41+69.[9]姜玉婷.数字经济对生产性服务业空间集聚的影响研究[D].南京邮电大学,2022.[10]于禾.高等职业教育与创新型城市协同发展研究[D].南京邮电大学,2022.[11]赵均,许婕.从耦合到融合：南京建设体育城市与新型城市的历程与效应研究[J].南京体育学院学报,2022,21(11):1-9+87.[12]张晔.南京：建设引领性国家创新型城市，推动高质量发展[N].科技日报,2022-11-03(001).[13]徐旳,徐彦.1928—2017年南京城市户籍人口时空格局演变[J].地理学报,2022,77(10):2439-2456.[14]许政,浦石.南京：平安建设为城市发展注入动能[N].人民公安报,2022-10-05(002).[15]张文涛,臧艳秋,王世春,陈欣怡.城市硅巷的运行机制及发展对策研究——以南京及秦淮硅巷为例[J].江苏科技信息,2022,39(26):9-11+17.[16]朱静.“平安南京”：为城市发展注入强劲动能[N].南京日报,2022-08-17(A01).[17]臧锋,王鹏展,陈俊羽,文静.数字化城市照明驱动的新型城市生命线体系发展路径研究[J].照明工程学报,2022,33(04):214-222.[18]张亦弛.南京马拉松对南京市旅游业影响的研究[D].南京体育学院,2022.[19]曹劲松.长江文化与南京城市文化品格[J].南京学研究,2022,(01):3-17.[20]崔龙龙.发挥独特优势建设典范城市——“南京学”专家研讨会综述[J].南京学研究,2022,(01):42-47.五、技术路线确定研究目标确定研究目标制定研究计划研究结果及其反馈具体研究过程收集各类反馈意见，不断完善研究成果南京市房地产价格影响因素分析相关问题优化举措和对策建议研究理论研究比较研究案例分析现状研究总结经验，得出启示，探索南京市房地产价格影响因素分析现状撰写“南京市房地产价格影响因素分析”报告检索梳理分类实地考察反馈制定南京市房地产价格影响因素分析计划查阅大量房地产价格影响因素分析相关文献，了解研究现状权威政策文本解读、专家学者咨询确定“房地产价格影响因素分析”主题图1本文的技术路线图五、研究方法：。（1）文献研究法。通过万方、知网、图书馆等渠道收集国内外文献参考资料，通过借鉴前人对内部控制的实践经验与研究基础，在总结前人研究成果的基础上，提出了自己的研究见解和研究思路，为本文的写作提供坚实的理论指导依据。（2）定量分析法：灰色系统分析中，最常用的方法是灰色关联分析法，灰色关联分析法通过定量描述和比较一个系统发展过程中各个因素之间的变化情况，基本的思路是通过确定评价标准和评价对象间定量数据整理后的紧密程度，从而寻找出对评价对象影响最大的评价标准。本文将运用灰色关联分析模型以及VAR模型分析影响案例城市商品房房价的各个因素。为了更好地显示城市商品房价格变化情况，而且考虑到数据的真实准确，本文分析的方法中所用到的数据都来源于省经济社会发展统计数据库、各年度市国民经济和社会发展统计公报以及市统计局编辑的年度的市统计年鉴。六、创新性与可行性：（一）选题的创新性（1）研究内容创新：由于目前学术界对南京市房地产价格影响因素分析的研究甚少，同时本人目前也在从事相关工作，能够获得这一行业的大量第一手资料，因此对南京市房地产价格影响因素分析的研究属于内容创新。（2）研究方式创新：本文选取了南京市作为案例分析探索了影响房地产价格影响因素分析的关键要素，同时根据提出的要素对房地产价格影响因素分析的提升提出相关建议，因此研究方式属于创新。（3）研究视角创新：本文基于房地产价格影响因素分析视角进行了对方房地产的转型发展升级进行研究，因此从房地产价格影响因素分析的视角进行对南京市的转型发展和升级研究尤为重要。因此研究视角方面存在创新。（二）可