房地产价格的研究

对房地产价格的研究摘要：房价具有一定的区域性特征,房价的居高不下必然会给区域经济健康持续发展带来许多隐患。必须找准影响区域房价的深层原因才能制定有效的调控措施平抑房价。影响房价的深层原因既有内部的也有外部的,房子的本身价值是内部原因；经济因素、政策因素和价格预期是重要的外部因素。加强土地市场的规范管理，整顿房地产交易秩序,对以往的政策进行认真反思,尽快完善房地产预警预报体系将是当务之急。本文运用数学分析软件分析了影响房价的主要因素，并阐述了房地产业中投机性需求的作用和影响，并提出有效抑制投机性需求的对策：首先着重进一步完善现有的房地产政策，其次应加强政府的行为等。关键词：房价房地产投机因子分析市场供求房地产泡沫一、问题的重述：近几年，北京、上海、深圳、杭州、天津等许多地区的房价出现了持续不断上涨的局面，房地产市场价格攀升迅猛，房价居高不下一方面使这些地区的房价收入比过高，居民的购买力下降，住房问题非常突出；另一方面，部分投机者通过各种融资渠道买入房屋囤积，期望获得高额利润，导致房价居高不下，进而产生的房地产泡沫会危害经济发展。所以，如何有效的抑制房地产中的投机性需求，挤出投机资金，打击投机行为，是当前房地产宏观调控的关键。现欲解决下列两项主要问题：1．小王在2004年3月份因为买房子向银行贷款24万15年还清的商业贷款，查找有关资料，回答他第一次还款（2004年3月份）应该还多少钱；提前还款2万元，还款期限不变的情况下，他的还款金额又有什么变化等问题。2．对影响房价的主要原因和房地产投机行为的分析等问题。二、模型的初步分析：由于我国房地产市场是从计划经济发展到市场经济的，故仍有计划经济的痕迹。因此，我们首先想到采用成本分析法来分析影响房价的原因，成本分析法又称原价法。这是一种以房地产开发所支出的各项费用总额为主要依据，加上一定数量的利润和按税法规定应交纳的税金，以确定待估房地产的种估价方法。而现实生活中，房地产的价格主要由其本身的价值和市场供求关系来决定的，而不是由所支付的费用决定的。因此，要从市场入手寻求影响房价各因素之间的相关关系，定量分析影响房价的形成因子，并分析由市场的供求关系产生的房地产投机对房地产价格的影响，从而，提出了以因子分析和投机度为模板的分析方法，这对合理确定房价，促进房地产健康稳步发展，充实住房价格评估理论具有较强的理论和现实意义!三、符号定义：（见模型的建立与求解）四、模型假设：11．理想的房地产价格是在市场机制作用下，由房地产市场活动参与者即开发者、经营者、中介服务者、物业管理者和居户本着公平、自愿、公开的原则而达成的市场价格，非市场机制作用下所形成的住宅福利价、折扣价、标准价、成本价及廉租屋租赁价格等不是本文的研究对象。2．房地产价格的成因主要是住宅所在地段的区位条件、住宅的环境条件、出行方便度、建筑物安全卫生因子、商业服务业繁华程度、市政基础设施的完善程度和住宅的朝向，外观等因素。事实上，这些成因及其重要性的高低不是永恒不变的，它随城市规模、时间、城乡差距的不同而有差异。而对于本文，我们只研究近十几年的房地产价格趋性，因而，在此忽略成因的变化影响。五、模型的建立和求解：1．问题一的求解我们查阅有关资料得到，我国银行房屋贷款利率如下：个人住房公积金贷款利率:年份月份月利率年利率个人住房公积金贷款151800.0038250.0459个人住房商业贷款151800.0047930.05751（数据来源：）等额本息还款方式是在还款期内，每月偿还同等数额的贷款(包括本金和利息)，这样由于每月的还款额固定，可以有计划地控制家庭收入的支出，也便于每个家庭根据自己的收入情况，确定还贷能力。等额本金法”的每个月归还的本金是不变的，每个月还款额是变动的。等额本息还款方式是在还款期内，每月偿还同等数额的贷款(包括本金和利息)，这样由于每月的还款额固定，可以有计划地控制家庭收入的支出，也便于每个家庭根据自己的收入情况，确定还贷能力等额本金还款方式是将本金每月等额偿还，然后根据剩余本金计算利息，所以初期由于本金较多，将支付较多的利息，从而使还款额在初期较多，而在随后的时间每月递减。等额本息还款法：每月应还金额：a*[i*(1+i)^n]/[(1+i)^n-1]注：a贷款本金i贷款月利率n贷款月数等额本金还款法：每月应还本金：a/n每月应还利息：an*i注：a贷款本金i贷款月利率n贷款月数an第n个月贷款剩余本金，a1=a,a2=a-a/n,a3=2-2*a/n...以次类推。（1）将有关数据带入公式，可求得等额本息每月还款额累计利息个人住房公积金贷款184892468个人住房商业贷款19941187612等额本金第一个月还款额每月递减累计利息个人住房公积金贷款2251.335.183079个人住房商业贷款2483.536.39104093.1（2）提前还贷没有次数的限制，可以一次全部还清，也可部分归还贷款，对于部分还贷的借款者，可以选择两种方式：一是减少每月还款额，还款期限不变；另一种是缩短还款期限，每月还款额不变。如果借款人的收入不断增加，可以选择缩短贷款期限的还款方式，尽早实现无债一身轻的愿望。如果收入没有太大增加，可以采取减少还款额，还款期限不变的方式，这样会减轻还款压力。小王选择还款期限不变，则至2005年5月，依据等额本息还款，小王的贷款余额为227,824.47元；还款20000元后，贷款余额为207，824.47元；依据等额本金还款，小王的贷款余额为221,333.38元；还款20000元后，贷款余额为201,333.38元；计算得：还款期不变提前还款后第一个月还贷每月递减节省利息等额本息1818.209568等额本金2163.45.749407（3）根据以上分析可以看出，等额本金还款与等额本息比较，可以大幅度地减少利息的支出，提前还款也可以为贷款人节省大笔开销，且越早还款节省约多，所以在以上情况下，小王可以选择等额本金还款的方法，并且在每年年初去银行办理提前还款业务，节省利息，降低还款压力。2．问题二的建模与求解影响房地产价格形成的因素是复杂和多变的，既有房地产开发过程中所投入的物化劳动，也有区位因素、建筑质量及装修条件等。面对房价的影响，采用因子分析法进行城市房地产价格的多指标定量分析，目的在于研究形成房地产价格的众多因素指标的内部关系，找出少数公共因子，再现它们之间的内在联系，并确定各因素在新的因子中的相对重要程度，为合理地评估房地产价格奠定基础。指标的选取因素指标的选取，直接关系到能否较为全面、真实并客观地反映商品住宅的价格属性和价格水平。在不同的地区、不同的市场类型及不同的经济技术政策水平下，商品住宅价格的成因会有差异。为便于分析，遵循以下原则选择住房价格成因指标，即———明显地影响商品住宅价格的指标；———选取明显影响商品住房租金的指标；———选取明显影响商品住房存量和住宅服务量高低的指标；———选取能反映凝集在商品住宅上社会必要劳动量的指标；———便于对指标进行定量化处理；———能体现样本之间商品住宅价格的差异。本文选取23个住宅小区样本的市场供求圈为同一城市，市场供求因素即可作为一常数，对所有的样本房价产生相同的影响，因此不再将其作为独立因素指标进行分析!根据指标选取原则，提出了15个指标作为刻划城市商品住宅价格成因的原始指标，即与住宅小区相邻道路车流量X1,公汽线路数X2，给排水保证度X3，供电保证度X4，环境质量评分X5，距火车站距离X6,距汽车站距离X7,距市级商服3中心距离X8,住宅朝向X9,绿地率X10,建筑质量X11，采光度X12，临街类型X13，建筑外装修X14及地段等级X15.首先，进行因素指标的定量化：各样本15个原始指标中，车流量、公汽线路数、水电保证度、环境质量评分、各种距离、绿化率、采光度及地段等级都根据实地调查而直接获取各种指标值。住宅朝向X9以朝南为1；朝南向西偏1°,扣减1%，向西偏10°,扣减10%,指标值即为0.9；住宅朝南向东偏1°,扣减0.5%，向东偏10°,扣减5%，指标值即为0.95.建筑质量指标X11,以优良为9；合格为7,临街类型指标X13以小区临生活型干道为1;临混合型道路为0.9；临交通型干道为0.7；临支路为0.5建筑外装修指标X14=外装修材料及施工价格／100。其次，进行主导因素分析：以试点城市23个住宅小区为样本，测得各小区15个指标值原始数据标准化为消除各种指标值量纲不同对分析结果的影响，可对原始数据采用标准化处理，得到已标准化后的数据xij,xij=（xij'-xj'*）/δj.其中231''231iijjxx；.2312312''ijijjxx计算各影响因素的相关矩阵15151515jk.ikikijijikikjijkkjjjkjkxxxxxxxx22.即231jikijjkxx，其中jk为第j个住宅属性指标与第k个住宅属性指标之间的相关系数。分析特征值采用数值计算技术得到R阵的非负特征值151421,,,,.从表1可以看出，当给定的阈值为90%时，应选择7个因子作为商品住宅价格评估的主导因子，它们涵盖了所有原始信息的90%以上。然而，它们由何种因素指标所影响，对此问题，还需对因子荷载阵施行正交旋转。主导因子分析为明确主导因子的内涵，需寻求出主导因子受哪几个原始指标的主要影响；每个原始因素指标对何主导因子具有高载荷。为此，采用Kaiser提出的Varimax法，经方差最大正交旋转求取满足简单结构原则的因子荷载阵（表2）。表1特征值表主导因素特征值方差贡献率Cλ%%C14.3728.928.9C23.6324.253.1C32.0113.966.9C41.1757.974.7C50.9756.581.2C60.785.286.4C70.553.790.1C80.463.0593.24从表2可以找出主导因子与原始因素指标间的相关关系，第一主导因子主要由变量X15，X6，X7和X2所决定。X15是一个综合性指标，表示住宅所处地段的区位条件，X6,X7和X12都是表示住宅对外交通和市内交通区位条件的重要指标，即可认为第一主导因子为住宅的区位因子，其信息负载占全部变量的24.5%，占7个主导因子的27%.第二主导因子主要由绿地率X10和环境质量评分X5所决定.这两个原始指标皆是反映住宅所处小区环境条件的指标，即可知第二主导因子为住宅的环境因子，其信息负载占全部原始信息的15%，占7个主导因子的17%第三主导因子主要由临街类型X13和道路车流量X1所决定，为居民出行因子，其信息负载占原有信息的11.7%，占7个主导因子的13%第四主导因子由建筑质量X11和建筑采光度X12所决定.这两个因素与建筑施工技术水平、施工组织及建筑布局状况所规定，且与住房的安全和采光通风等生理要求息息相关。可认为该因子为建筑安全卫生因子，其信息负载占全部原始信息的11.9%，占7个主导因子的12%.第五主导因子主要由距商服中心距离X8所决定，为住宅的商服繁华度因子，所载信息量是原信息量的10.1%，占7个主导因子的11%。第六主导因子主要由供电保证度X4和给排水保证度X3所决定.这两因素集中反映住宅所在地区市政基础设施的完善程度，为市政设施因子，信息负载量占原始信息量的9.7%，占7个主导因子的11%。第七主导因子中，住宅的朝向X9和住宅的外装修因素指标X14所起的作用最显著.住宅朝向与日照的时间、太阳辐射的强度、地形、主导水向等因素有关；住宅外装修与建筑物外部美观、防水及居户的视觉享受密切相关，故定义为住宅朝向外观因子，信息负载量占全部负载量的8%，占7个主导因子的9%。以上主导因素中，根据信息负载的高低显示了我国城市商品住宅价格受住宅所处地段的区位条件和住宅的环境优劣条件所控制，而城市商品住宅建筑外观、朝向及市政设施状况对住宅价格所起的作用不大。同时，房地产作为商品及实物资产的性质为人们提供使