一、杭州住宅市场区域房价走势（论文文献综述）
刘优[1]（2021）在《XX房地产公司河南省商品住宅市场拓展策略研究》文中进行了进一步梳理
刘思雨[2]（2021）在《人才引进政策对住房价格的影响 ——基于断点回归方法》文中指出
赵殿英[3]（2021）在《不同等级城市间房价传导模式研究 ——基于三大典型区域的统计分析》文中指出房地产业是国民经济的支柱产业之一,它与金融市场紧密联系,房地产业的平稳运行,对金融业和国民经济的健康发展至关重要.在区域经济一体化背景下,城市间的经济联系越来越密切.研究不同等级城市房价传导模式,对政府调控房地产业、规避金融市场风险具有积极的意义.为探究不同等级城市房价之间的传导模式,本文选取2016年1月至2020年12月的月度房价,运用向量自回归模型、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数、方差分解分析方法,分别对长三角、京津冀和珠三角这三个区域内的一线、新一线城市及二三线城市的房价进行统计分析,并以江苏省为例,比较同等级、不同等级城市间房价影响的强弱.结果表明,我国城市房价的互动主要表现为层级传导模式,同时伴随跳跃传导模式;城市房价受同等级或次等级城市的影响微弱.具体结论如下:长三角、京津冀和珠三角区域的四个一线城市间房价互动密切,相互影响,即区域间房价具有空间传导效应.长三角区域内上海市房价与江苏省、浙江省互动的差异性较大.上海与江苏省各级城市房价互动呈现为鲜明的层级传导模式.江苏省各城市不同等级城市间房价影响程度高于同等级城市间,城市房价受同等级或次等级城市的影响微弱.上海房价与浙江省各城市房价间的互动较少,仅对新一线城市杭州房价产生微弱的促进作用,对二三线城市的影响不显着.京津冀区域各级城市房价间的互动机制表现为层级传导模式与跳跃传导模式共存,以北京为中心城市.北京房价带动天津房价上涨,进而促使石家庄房价波动,石家庄房价带动邯郸的房价上涨,呈层级传导模式.此外,北京房价对石家庄、邯郸房价存在直接推动作用,天津房价对邯郸房价的正向影响,呈跳跃传导模式.珠三角区域城市房价互动呈网络交织状.一线城市深圳的房价在区域内相对独立.新一线城市东莞与二三线城市之间形成以东莞为“源头”的层级传导模式.
方诚[4]（2021）在《棚户区改造方式对于房价与居民消费的作用》文中认为棚户区改造是针对城市里存在历史存留的危旧住房以及公共设施难以匹配,有明显安全隐患的旧村旧城,本着解决群众出行、住房安全、生产宽敞、生活便利、公共安全能够应急保障和环境卫生可以保洁等城市农村历史顽疾,消除公共安全隐患、优化生产生活环境,解决一大批困难家庭住房与社会发展不适应等问题,是一项民心工程。改善棚户区项目周围的道路,广场,教育和商业等基础设施,提高居住环境中的知名度,在改造棚户区的同时促进整体城市环境的改善,并促进生产、生活、就业和养老服务该解决方案产生了有利于构建和谐社会的综合效果。棚户区改造工程始于东北。2005年以后逐渐在其他地区进行推广。2009年,全国棚户区改造的数量已超过200万套。从2014年到2017年,棚户区改造的数量也超过了 600万套。2018年,棚户区翻新总数为580万套。根据之前的计划并平均分配,然后在2019-2020年应平均完成460万套。近十年以来,我们棚改数量总计在4400万套以上,如果以每户3个人估算,那么至少提升了上亿人口的住房水平。2014年以前,我国主要采用实物安置政策,实物安置占总安置数量的90%以上。实物安置即指政府向棚户区居民分配安置性住房。由于居民不参加商品房体系,因此棚改安置房改革体系和商品房体系是相不干涉的。然而,实物安置通常安置周期漫长（一般至少3-5年）,安置选址众口难调,建筑质量难以控制,拆迁户的多样化需求无法得到满足,虽然便于宏观调控,但微观配置效率低下。2014-2015年,房地产库存居高不下,为实现房地产去库存,并化解地方政府、银行和开发商间的债务风险等原因,棚户区改造显然倾向于货币化安置,在一些城市,货币化安置的比例甚至达到100%。货币安置的主要形式是纯货币补偿,即所谓的“拿钱走人”。在获得补偿后,被拆迁的家庭可以根据自己的喜好购买房屋。安置时间缩短到不到一年,并且微观配置效率大大提高。但转为货币化安置后,政府把被拆迁棚户区居民的购房需求引导到了商品房体系的分配当中,即让拆迁户产生了购房需求。短期内,由于货币化安置可以产生大量购房刚需,在房地产市场中出现供不应求的卖方市场,进一步拉动房价快速上升。房价的高低影响着每个普通老百姓的生活,高房价让越来越多的房屋刚需这抱怨不已,本文将深入探讨棚户区改造对房价的影响以及棚改通过影响房价如何去改变拆迁户的消费习惯。首先,本文将从整理棚户区改造的历史入手,并简要介绍棚户区改造的历史背景。然后从政策角度出发,介绍2005年到2018年与棚户区改造有关的重大政策文件,从政策中解析政府部门对于棚户区改造的态度变化过程。同时,将对三种主要的棚户区改造模型进行比较,并尝试从理论角度分析不同安置模型对房价的影响。其次,传统的棚户区改造安置方法是实物安置,微观配置效率低。2015年在去库存压力下,国家开始推进货币化安置,微观效率提高,但伴随着房价较快上涨。由于目前对于货币化安置影响房价的研究仍局限于固定省份或部分大中城市,缺少在全国层面上的研究,故本文在实证分析中选取了 21个省份217个地级市从2015年至2017年的数据,包含的变量主要有棚户区改造规模、货币化安置率、商品住宅平均销售价格、地区生产总值、人均可支配收入、土地价格等。使用面板数据双向固定效应模型进行回归分析,实证结果证实棚户区改造方式之一的货币化安置对于房价的上涨有着明显的正向影响。再次,本文通过阅读文献发现,在此期间,以安庆为代表的少数城市实施了棚改安置的第三种方式,由政府向拆迁户发放“房票”（购买安置房屋的资金凭证）,再由拆迁户向参与房票结算的房地产商购买住房。房票安置的微观效率较高,且由于政府深度参与安置,便于稳定房价。使用回归控制法的反事实分析发现,安庆的房票安置具有明显的房价抑制效应,兼顾了微观效率与宏观调控的需要。最后,随着城市化的快速进行和城市自身的高速发展,征地棚改项目不断增加,规模越来越大,由拆迁引起的社会纠纷屡见报端,棚户区改造后的消费波动备受民众和学术界的关注。本文通过对2017年中国家庭金融微观调查数据的研究,使用多元回归控制法和平均处理效应法,得出拆迁可以促进居民的消费,同时还得出拆迁户消费的增加在不同方便的增减是不同的。如果本身是靠租房维持生活,那么拆迁反而会使拆迁户支出减少。如果拆迁户本身就拥有多套住房,那么拆迁这个冲击将极大的增加该家庭的支出。本文一共有八大章,按照“提出问题--分析问题--解决问题”的研究路线进行研究。各章的具体安排如下:第一章,绪论。介绍了本文的研究背景、研究意义,重点研究内容,主要研究方法以及论文的创新之处。第二章,文献综述及研究现状。对国外国内棚户区改造的提出、发展过程、现状进行了梳理,通过对研究现状的分析得出启示,确定研究方向。第三章,相关概念与理论基础。对棚改和房价的有关定义和理论基础进行了论述和梳理。同时,详细地介绍了面板模型和回归控制法的主要形式、优点和特征,为后面的实证分析提供了方法支撑。第四章,分析了棚户区改造的多种模式。在这一部分中,我们首先比较不同棚户区改造的安置模型、主导模式和融资渠道,然后在安置补偿模型中讨论实物安置和货币化安置对住房供求的影响,通过将货币化安置与实物安置进行比较分析,发现货币安置可能对于房价波动的影响更强烈。第五章,基于我国地级市棚户区货币化改造对于住房价格影响的空间面板模型分析。本章节是从影响住房的供给和需求两个方面去选取回归模型的有关变量的。显然,分析中的被解释变量是各地级市的商品房住宅平均销售价格。模型中选择了棚户区改造规模、货币化安置率、商品住宅平均销售价格、地区生产总值、在岗职工平均工资、土地价格等变量作为解释变量,共同构成了空间面板模型。对2015年到2017年的21省份217个地级市进行分析可以得到,棚户区货币化改造对住房价格有显着的正向影响。第六章为棚户区房票政策对住房价格影响的实证分析。棚户区传统改造安置方式为实物安置,微观配置效率低下。2015年在去库存压力下,推进货币化安置,微观效率提高,但伴随着房价较快上涨。以安庆为代表的少数城市实施了棚改安置的第三种方式,由政府向拆迁户发放“房票”,再由拆迁户向参与房票结算的房地产商购买住房。房票安置的微观效率较高,且政府深度参与安置,便于稳定房价。使用回归控制法分析发现,安庆的房票安置具有明显的房价抑制效应,兼顾了微观效率与宏观调控的需要。第七章为棚户区是否通过房价影响居民的总财富,进而影响居民的消费支出的实证研究。当下,棚户区改造已经成为我国在城市化建设中十分重要的民生问题和社会问题,而棚户区改造会对家庭的经济行为产生如何的影响是值得学界重视的问题。本文通过对2017年中国家庭金融微观调查数据的研究,使用多元回归控制法和平均处理效应法,得出拆迁可以促进居民的消费,同时还得出拆迁户消费的增加在不同方便的增减是不同的。如果本身是靠租房维持生活,那么拆迁反而会使拆迁户支出减少。如果拆迁户本身就拥有多套住房,那么拆迁这个冲击将极大的增加该家庭的支出。第八章为结论与展望。本章节将前文的理论分析和实证分析结果相互验证和总结,得到以下结论:（1）棚户区货币化改造对房价有明显的正向影响;（2）房价飞涨的主要推力之一是棚改货币化安置;（3）房票安置方式是一种兼顾微观效率与宏观调控的中间道路,具有一定的研究与推广价值,应引起学界与政界更多地关注。（4）经历棚户区改造的家庭消费比没经历的家庭要多,但是消费的支出是有异质性的,不同的家庭在受到拆迁的影响时,内部的差距也十分巨大。最后,本文的创新点主要表现在以下几个方面:理论政策研究层面,本文对棚改政策从启动到高峰期进行了仔细地梳理分析,从棚改的实物安置开始进行分析,随后对棚户区改造的货币化安置进行分析。更进一步,通过供需平衡的关系解释了棚改不同安置方式对于房价的影响。关于棚改货币化安置的房价效应,目前严格的计量分析还十分稀少,大多只集中在部分地区和大中城市。本文从全国范围内选取了数据可得的所有的地级市,并根据地域划分进一步进行了空间计量回归分析。实证结果印证了货币化安置与商品房价格之间的正相关性,这是第一次涵盖了全国所有地级市的关于货币化安置与房价的研究,同时发现了货币化安置在不同地域对于房价的影响存在较大差异。第二,棚户区改造不仅仅只是经济问题,更是关乎整个社会的民生问题。拆迁户的获得感是棚户区改造的最终检验,所以应从社会效应和经济效应两个角度对其进行评价。本文通过对房票政策介绍和解读,说明了房票安置政策是一种可供选择的中间道路。相比于实物安置,房票安置赋予了拆迁户一定范围内的自由选择权,其微观配置效率显然更高;而由于政府深度参与安置,且房票限制了购房的范围,起到了稳定房价的作用,便于宏观调控。房票安置是一种新型的可供各地政府参考的新思路,具有一定研究价值和推广价值。第三,使用回归控制法利用面板数据的截面相关,以35个大中城市为控制组,对安庆市的房票政策进行“反事实分析”（counterfactual analysis）。该方法的基本思想是,利用个体（在此为城市）间的横截面相关,以未受政策干预的控制组城市,来预测处理组的安庆市如果未实施房票安置会怎么样的“反事实结果（counterfactual outcome）”,并以此估计房票政策对安庆的处理效应。具体而言,回归控制法认为经济中存在一些不可观测的“共同因子”（commonfactors）驱动着个体,使得不同个体之间存在截面相关性。例如,样本中的城市均受到我国宏观经济周期以及政府限购限贷政策的影响。自从回归控制法提出以来,该方法在“区域政策评估”（regional policy evaluation）领域得到了较为广泛地应用,特别适用于只有一个或少数几个地区受到政策处理的情形。通过回归控制法分析,房票政策可以抑制房价上涨效应。目前回归控制法在我国政策效应研究中使用还十分稀少,本文为研究类似问题的学者提供了一种新的可供选择的计量方法。研究拆迁户的消费会受到棚改区改造的如何影响可以帮助政府更好地制定合适的棚改政策。故本文使用了最新的2017年中国家庭金融调查数据（CHFS）,将棚户区改造对家庭消费支出的影响大小和途径做实证分析,试图检验预防性储蓄假说和生命周期假说在住房拆迁领域的适用性,其中预防性储蓄假说中关于社会地位升级的作用机理,可以一定程度上缓解二元化对立,为提高居民消费提高新的思路。
胡祥睿[5]（2021）在《城市重大事件对住宅价格的影响 ——以杭州G20峰会为例》文中研究指明城市重大事件因其对城市空间结构调整、经济社会发展等维度的有力推动作用,成为全球化时代下城市实现可持续发展的重要手段。G20杭州峰会是杭州市近年来备受瞩目的一次城市重大事件。本文以2016年举办的G20杭州峰会为实证案例,从宏观和微观两个角度,分析城市重大事件对住宅价格的影响。在宏观层面,本文基于2015年到2017年的住宅交易数据,构建双重差分模型分析G20峰会对杭州整体住宅价格的影响,发现对比于其他城市而言,G20峰会的举办对杭州的住宅交易均价存在积极影响。在微观层面,本文基于2015-2018年杭州市住宅交易数据,针对G20峰会的举办对杭州城市内部住宅价格影响,构建传统特征价格模型和地理加权回归模型进行分析,并将两个模型的回归结果进行对比,发现G20峰会的影响可以资本化于住宅价格中,并且不同时点和不同空间位置的住宅受到影响不同。本文的主要研究结论如下所示:（1）G20峰会的举办显着推动了杭州市住宅价格的上涨。基于双重差分模型实证研究证明了 G20峰会对杭州市的住宅价格存在一定的溢价效应,G20峰会是杭州市的住宅价格在研究期内上涨的一个主要推动性因素。（2）城市重大事件对住宅价格的影响随着时间推移会产生变化。以G20峰会为例,举办当年其场馆建设对住宅价格的影响程度最大;在举办后两年,由于区位条件和基础设施的改善,其对住宅价格依然存在持续影响但影响在逐步减弱。（3）与举办场馆距离显着影响住宅价格且影响存在空间异质性。在对杭州市内部的微观分析中,本文主要关注的是与G20峰会举办场馆距离对住宅价格的影响。实证结果显示,大型活动举办场馆对位于其周围的住宅价格会产生显着影响。与G20峰会举办场馆距离越近,住宅价格受到G20峰会举办的影响越大。（4）城市重大事件会对住宅价格造成影响有多方面的原因。首先,供需两方的心理预期因事件而提升;其次,城市重大事件对城市经济、吸引力均可带来利好,从而拉动就业、吸引人才,使得住宅市场上的需求增多;最后,城市重大事件带来的场馆建设、环境整治、交通条件改善、新区规划等城市空间结构和居住条件的改善,提升了城市的土地价值,从而间接推动了住宅价格的上涨。
肖月[6]（2020）在《城市教育资源资本化效应的动态演变 ——以杭州市为例》文中研究说明随着社会经济的发展和生活水平的提高,近年来居民在选择居住地时尤为关注住宅周边的城市公共品。出于传统中国人“不能输在起跑线上”的思想,住宅小区的教育配套已成为人们购房决策的关键依据。但是,学区房价格高企、优质教育资源稀缺等教育问题日益突出,困扰着广大百姓。遗憾的是,我国教育资源的资本化效应尚未得到全面的探索。大部分国内研究主要通过特征价格模型估计得到教育资源的一个静态、平均的资本化效应,与西方研究相比尚存提升空间,比如对资本化效应的动态跟踪有待加强、对样本空间属性的关注有待加深等。因此,本文基于特征价格理论、城市公共品理论和市场细分理论,从时间—空间—社会三个维度切入,深入研究城市教育资源对住宅价格的动态影响,并探索其空间异质性和社会异质性。本文以杭州市六个主城区作为研究区域,利用2007年至2017年的住宅数据,构建特征价格模型、空间计量模型（空间滞后模型（Spatial lag model,SLM）和空间误差模型（Spatial error model,SEM））、地理加权模型（Geographically weighted regression,GWR）和两阶段空间分位数回归模型（Two-stage spatial quantile regression,2SQR）,并借助地理信息系统（Geographic information system,GIS）,得到以下四点结论:（1）从全局维度考察,小学质量、初中质量和邻近大学的价值已显着资本化入住宅价格中。2007年至2017年,小学和初中质量每提高1个等级,对应学区内的住宅价格将分别上涨 2.3%至6.1%（约 460-1,219 元/m2）和 3.0%至6.3%（约 600-1,259 元/m2）,并且初中的资本化效应略高于小学的资本化效应;大学在2011年及以后能为周边1km内的住宅价格带来2.5%至4.4%的增值（约500-879元/m2）;个别年度中幼儿园的邻近性能较小程度地提升住宅价格;而各年中,小学距离、初中距离和邻近高中不能显着影响住宅价格。研究发现,住宅样本间存在显着的空间自相关作用,空间计量模型通过控制数据的空间效应提高了传统特征价格模型的解释能力。（2）从时间维度考察,小学质量、初中质量和邻近大学的资本化效应日趋增长。从2007年至2017年,小学质量和初中质量的资本化效应分别显着增长了 161%和90%;从2011年至2017年,邻近大学的资本化效应缓步增长了 23%。说明近年来购房者对小学和初中的学区质量以及邻近大学居住的需求和支付意愿日益增加。（3）从空间维度考察,各阶段教育资源的资本化效应存在显着的空间异质性。GWR结果显示,2010年及以后小学质量和初中质量的资本化效应在绝大部分城市区域显着存在;而幼儿园、高中和大学的邻近性仅显着影响城市小部分区域的住宅价格。这些结果揭示了不同地区的购房者对各阶段教育资源表现出不同的偏好和支付意愿,反映了杭州市教育资源在空间上可能存在配置不均衡等问题。此外,小学质量的资本化效应从2011年起演变为在城市中心较强并向周边递减的规律,初中质量的资本化效应从2015年起一致地在城市西部呈现峰值。实证结果显示小学和初中资本化效应的空间集聚作用日益显着,说明购房者的以房择校意愿日渐明显。（4）从社会维度考察,各阶段教育资源的资本化效应存在显着的社会异质性。2SQR结果显示,近年来小学质量和初中质量对绝大多数分位点的住宅价格存在显着正向的影响,说明不论社会阶层或收入水平高低,大部分购房者都十分重视小学和初中质量。并且自2014年起,中低分位点的住宅受小学质量的影响较大,而较高分位点的住宅则受初中质量的影响较大;各年间幼儿园的邻近性仅对部分中低分位点的住宅价格存在显着的资本化效应;2011年开始,大学的邻近性对部分中高分位点的住宅价格有显着正向的影响,而各年间邻近高中几乎在住宅价格的全部条件分布上都没有显着的影响。这些结果揭示了来自不同社会阶层的不同价格住宅的购房者对各阶段教育资源表现出不同的需求和支付意愿。实证结果还显示,小学质量的2SQR回归系数在各分位点保持平稳,而初中质量的2SQR回归系数在2012年后大致呈现出向上倾斜的走势,说明来自更高社会阶层的较高价住宅的购房者对于初中质量表现出更强的偏好和支付意愿,可能会引起社会维度上教育资源配置不公平等问题。本文得到的基于时间—空间—社会多维度的实证结果有助于客观了解各年间各阶段城市教育资源的实际价值和教育资源对住宅价格的异质性影响作用。研究发现,在当下房地产高度市场化的背景下,原本旨在禁止择校、促进教育公平的就近入学政策,可能导致作为城市公共品代表之一的教育资源的排他性和竞争性日益明显。本文系统分析了教育资源资本化效应的形成机制,并为政府有关部门进行教育政策改革、促进教育资源的有效配置和保障房地产市场的健康发展提供了实证依据与政策建议。同时,本文的多维度理论研究框架和计量经济模型体系能为国内相关研究的开展提供一定的理论借鉴,有利于进一步挖掘城市公共品与住宅价格之间的关系,深化对我国城市公共品价值的认识和研究。
胡金星[7]（2020）在《长三角一体化背景下的房地产发展研究》文中提出长三角一体化正通过推动人口流动、产业转移、基础设施建设、投资增加、城镇化发展水平等来影响住宅市场的发展。上海是带动长三角经济发展的龙头城市,而城市群子群也快速发展,南京、杭州、合肥等城市是子群中的引领者。经过多年发展,长三角经济正逐步向整体高质量发展迈进,为房地产市场发展提供最基本的支撑。
宋丹丹[8]（2019）在《新建商品住宅价格变化中的媒体作用 ——基于文本分析的实证研究》文中研究说明住房价格的大幅波动不利于房地产市场的平稳运行和经济的稳定发展,因此探究住房价格变化的原因,平抑价格波动,努力构建房地产市场健康发展的长效机制意义重大。既往研究多数从供给、需求、信贷等基本面因素来探求房价波动的原因,但这些因素通常不能完全解释价格变化,市场预期等社会心理因素被视作是导致价格变化的重要原因之一。房地产市场是典型的信息不对称、不完全市场,市场参与者尤其是处于信息相对弱势地位的需求者,需在搜集和处理大量信息的基础上进行决策。依托渠道的便捷性和信息的高权威度等优势,大众传播成为公众获取房地产市场信息的主要渠道。因此媒体传播的新闻往往会通过影响市场供求者的心理,作用于其决策行为,进而对整个房地产市场产生影响,从这个逻辑上讲,媒体的相关报道与房地产市场是存在关联的。由于数据的可得性和传播的广泛性,本文将纸质媒体和网络媒体的文字报道作为分析的样本。国情使然,我国建立了从中央、省到城市的报媒体系,同时也分化出政策导向型和市场导向型两类泾渭分明的媒体。而随着传播技术的发展,网络媒体越来越成为公众获取信息的主要渠道,信息的传播速度越来越快,传播范围也越来越广。基于媒体对受众的影响和媒体自身的变化和差异性,全国性报媒和城市报媒在住宅价格变化中起着何种作用?不同导向的报媒在住宅价格变化中的作用有何不同?随着信息技术的发展,传播速率的加快,报媒和网媒在住宅价格变化中的作用有无变化?对这些问题的回答,有助于我们理解新建商品住宅价格变化中的媒体作用,对构建房地产市场健康发展的长效机制具有重要意义。有鉴于此,本文从预期理论、信息不对称理论、议程设置理论和沉默的螺旋理论分析了媒体在住宅价格变化中作用的原理。本文的理论分析证明,首先,媒体作为信息中介,通过搜集整理市场信息、解读专业信息等方式为供求双方提供资讯,缓解他们之间的信息不对称程度,也降低了需求者内部和供给者内部的信息不对称;其次,大众媒体能够通过影响供求者心理预期作用于资产价格,但预期在传递过程中具有很大的不确定性,由于传递方式的变化、市场主体对信息的解读处理差异等原因,预期在特定情形下会发生放大、收缩或转向,且预期具有粘性特征;再次,媒体对房地产新闻议题的关注和报道框架会对公众议程起到“议程设置”的作用,媒体对房地产议题越关注,越能引起公众的关注,且报道的框架能够影响公众对议题的分析感知;最后,媒体渲染的市场情绪会产生“沉默的螺旋”,优势意见会被进一步扩大,劣势意见会进一步缩小,这样会导致住房价格越来越偏离基本面。随后本文分析了媒体报道作用于新建商品住宅价格的三条路径。第一条路径是媒体关注度和情绪——羊群效应路径,媒体报道的关注度和情绪影响新建商品住宅需求者（消费者和潜在消费者）的关注度和情绪,市场需求者追随媒体报道,基于“羊群效应”的影响,需求者之间也会相互模仿传染,导致需求者总会倾向于某一极的观点,不合理地增加或减少当期购房者的需求,造成市场价格的变化;第二条路径是房价预期——媒体传染路径,媒体是房价预期观点的公共来源,会将观点“传染”给需求者。房价预期受到当期新闻报道和往期新闻报道的影响,这种预期会作用于市场均衡价格;第三条路径是新闻传播速率——资产价格响应速度的变化路径,主要是指新闻传播速率的快慢会影响资产价格对媒体信息的响应速度。基于信息传播速率的影响,如果信息传播速率缓慢,需求者买入住房资产所产生的价格冲击较小,会产生反应不足,而如果信息传播速率加快,部分需求者会利用反应不足进行套利,引发资产价格上涨,反应过度。根据以上分析,本文得出新建商品住宅价格变化会受到媒体关注度、媒体情绪、媒体导向类型和媒介传播速率影响的四个假设。分析住宅价格变化中媒体变量的作用,对媒体变量的量化处理是关键。本文分析了房地产新闻报道的发展历程、报道类型,并举例分析了不同类型的媒体的报道框架,发现政策导向型媒体和市场导向型媒体、全国性媒体和城市报媒、报媒和网媒不同类型的媒体其报道框架存在着差异,媒体情绪存在区别。接着本文采用基于自然语言处理和机器学习的方法分析了近20万条房地产新闻报道的情绪性质,构建了媒体关注度和媒体情绪两类媒体变量指标。针对上述四个假设,本文分别采用了工具变量两步回归（IV-2SLS）固定效应模型和时变参数向量自回归模型（TVP-VAR）针对35个大中城市面板数据和全国性时间序列数据进行了三个实证研究,得出如下结论:一是在大多数时候,媒体对房地产市场的关注度对房价起着反向的作用。将35个大中城市作为整体来看,报媒对房地产市场的关注度对房价变化的作用并不显着,分组来看,行政级别高、GDP高的城市,其机关报对房地产市场的关注度会对房价起着反向的作用,可能的原因是在这些城市房地产市场和媒体发展较为成熟,而机关报在反映政府意图方面优于都市报,面对增加的新闻报道,这些城市住房需求者可能会在短期选择观望,而开发商为了销售,往往会降低售价,导致房价降低销量增长。在针对四份全国性报媒的考察中也发现了类似现象,且在2014年这种反向作用达到最低。在对网络媒体百度新闻房地产市场关注度的考察发现,这种反向作用在2014年年底后逐渐缩小,并在2016年逐渐转为正向作用,可能的原因是四年的严格调控放开后,市场对网络新闻关注度的观望效应逐渐减小,并逐渐对新闻热度产生积极的正反馈。二是媒体对房地产市场的净看多情绪对房价的作用方向和大小存在很大差异,其中地方性报媒和政策导向型报媒《人民日报》会对房价起着反向的作用,政策导向型报媒《新华每日电讯》对房价的传导作用从反向转为正向,而市场导向型报媒和网络对房价的传导作用均为正向。针对35个大中城市报媒的面板数据分析显示,在控制了房地产开发投资完成额、地价和信贷等因素后,机关报和都市报的净看多情绪都对房价有着反方向的作用力,且机关报对房价的作用要大于都市报对房价的作用。同时这种作用的大小也受到城市行政级别、经济发展程度的影响。可能的解释是35个大中城市层面,住房需求者对机关报和都市报媒体发出的看多信号,有着更多的期待,认为会有更为利好的政策、更适宜的价格在后面,而在博弈过程中,开发商看到房地产市场参与者持币静观,反而会降低价格,导致房价下跌,同时出货量加大,销售面积随之增加。但全国性报媒传递的看多情绪对全国的新建商品住宅价格并不全然为负值,政策导向型报媒传递的净看多情绪对房价的传导作用为反向或从反向转为正向,但市场导向型报媒传递的净看多情绪对房价的作用为正向,且受到调控阶段的影响。网络媒体净看多情绪对房价的传导作用在2010年到2017年间为正值,且在2014年紧缩型调控放开后,这种正向作用有所扩大。三是总体来说,政策导向型媒体对房价的传导作用要大于市场导向型媒体对房价的传导作用,这在城市报媒和网络媒体的实证研究中都有体现。可能的原因是在中国的环境下,政策导向型媒体具备更优质的内容生产资源,在传递政府政策信号方面更具权威性。四是报媒和网媒对房地产市场的关注度和净看多情绪对房价的传导作用存在着“此消彼长”的现象,即传统报媒对房价的作用越来越小,网络媒体对房价的作用越来越大。意味着传播速率更高的媒体对房价的传导作用在逐渐扩大。根据理论和实证的分析结果,本文提出相应的政策建议:各级政府应充分重视媒体的预期引导作用,运用好媒体这一预期管理工具。各类报媒应结合当地时机把握好其所发布的媒体报道的情绪倾向和发布时机使其尽可能接近调控目标,报媒在生产内容时,应尽量提高所发布信息的显性化程度,以免所发布信息被曲解。非副省级省会城市,城市报媒对房地产市场的作用并不显着,政府需找到相应的媒介渠道来进行相应的预期管理。报媒与网络媒体传递的情绪对房价的指示作用随着时间的变化呈现“此消彼长”的现象,但网媒传递的信息往往鱼龙混杂,政府既需发扬传统媒体的权威性和专业度的特长,又需借力网媒,避免网媒的不利影响来进行预期管理。各级政府还应建立和强化重要报媒、网媒发布重要房地产市场信息及其调控信息前征询国土或房管部门意见的措施。可建立房地产市场的媒体指标供市场参与者作为决策的参考。
戚明远[9]（2019）在《网络搜索数据与商品住宅市场的相关性研究 ——基于广州和深圳城市视角》文中进行了进一步梳理我国房地产业在实行土地招拍挂制度后迅速发展,为中国经济的增长做出了重要贡献。在房价不断上涨的背景下,分析和预测房地产市场的发展趋势,对消费者、开发商和政府来说都具有重要意义。传统的社会经济预测研究采用的数据多为国家或地区宏观经济数据,具有一定的有限性和时滞性;而将网络搜索引擎用户的大数据用来研究消费者的搜索行为与住宅价格和成交量之间的相关关系、探索和预测房地产市场表现的规律和趋势,则是身处信息时代的有效研究方法。本文的研究对象是广州和深圳的新建商品住宅,将百度指数中的搜索关键词数据进行处理,作为自变量;将国家统计局和经济数据库的住宅销售价格和销售面积同比指数进行整理,作为因变量;时间跨度为2011年1月至2018年12月共96个月。本文首先总结了我国房地产发展和调控政策的概况,并阐述了网络搜索及关键词的原理和意义,从而分类梳理房地产市场的影响因素并以市场供求关系理论为核心构建理论框架。本文运用文献研究法、经验取词法进行关键词的初选,得到7个初始关键词;运用二次搜索、长尾挖掘等文本挖掘方法进行关键词的扩展,得到139个扩展关键词;通过Matlab对百度指数搜索量趋势图进行图像识别和海量数据处理,运用时差相关性分析法进行关键词的筛选,得到包含时间序列信息的筛选关键词。接着借助Eviews10对关键词数据进行ADF平稳性检验、Granger因果关系检验和协整检验,继而用SPSS22.0进行主成分分析,通过构建多元线性回归模型来拟合变量之间的相关性,并验证了模型的实用性。本文运用随机森林模型进行因变量的预测,拟合优度较高,说明网络搜索关键词指数与住宅市场指数之间具有较强的相关性,根据网络搜索数据来预测住宅价格和成交量的可行性较高;继而对广州和深圳的商品住宅市场和城市特征进行了相关性分析,以城市视角对关键词数据与住宅市场的相关性做出解释。本文发现,销售面积与网络搜索指数的相关性比住宅价格与网络搜索指数的相关性更强,且不同城市与住宅市场相关的网络搜索关键词及相关性程度存在差异。本文搭建了从城市发展角度对网络搜索数据和住宅市场相关性的解释性逻辑框架并进行了实证研究,为有关中国房地产区域化差异的研究提供了新的视角和一定的借鉴。
谢坤[10]（2019）在《城市吸引力、人口聚集与商品住宅价格》文中研究说明1998年住房制度改革之后,我国商品住宅价格开始快速上涨,区域间房价差异也越来越大。2006年一线城市商品住宅平均价格为6 716元/㎡,二线城市为3 337元/㎡,而到2016年,一线城市的商品住宅平均价格为21 689元/㎡,二线城市为8 575元/㎡。人口是城市商品住宅价格增长的内生动力,人口规模、人口年龄结构等会对城市住宅市场需求产生不同影响,最终影响其价格,使得城市商品住宅价格存在区域差异。随着户籍制度的放宽和改革开放的深入,我国出现了大规模的人口流动现象,大中城市的人口聚集现象显着,小城市出现了大量的人口外迁。大量人口流入的大中城市一方面面临高房价的压力,另一方面,人口聚集的趋势依旧不可避免。房价高的城市为什么人口流入长期保持比较大的规模?人口迁入的城市对于外来人口的吸引力何在?本文以商品住宅价格区域差异为切入口,研究城市吸引力与人口聚集的关系、人口聚集与商品住宅价格的关系,尝试为稳定商品住宅价格、平衡区域发展、改善民生提供有效建议。本文采用主成分析法构建城市吸引力指标,城市吸引力在就业环境、生活环境和公共服务环境等三个方面对人口聚集产生影响,而人口聚集一方面通过给城市发展带来便利提升城市吸引力,另一方面会因过大的规模对城市吸引力产生副作用。人口聚集与商品住宅价格也是相互影响的,人口规模扩大会刺激商品住宅价格的上涨,当两者之间的“拐点”出现时,会出现人口外溢。本文对20052016年65个城市的面板数据进行了实证研究,发现:第一,城市吸引力对于人口聚集呈现正向影响,城市吸引力越大,人口聚集越明显,且房价低的城市吸引人口聚集的因素比较单一;人口聚集对于城市吸引力的影响因城市房价水平有差异,房价高的城市先正向后反向,房价低的城市是较为稳定的正向影响;第二,人口聚集对于城市房价起到正向促进作用,其影响程度在房价水平高的城市更显着;但房价过高则对人口起到明显的推离作用;第三,城市吸引力既直接影响商品住宅价格,也通过人口聚集间接影响商品住宅价格。据此,为了促进住宅市场的健康发展和区域发展平衡,本文提出:第一,因城施政,结合人口聚集和房价波动制定房地产政策;第二,合理控制城市发展规模,有效调整土地供应结构;第三,注重区域发展平衡,尤其是中小城市要注重自身特色发展;第四,制定差异化的人口迁移政策。
二、杭州住宅市场区域房价走势（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、杭州住宅市场区域房价走势（论文提纲范文）
（3）不同等级城市间房价传导模式研究 ——基于三大典型区域的统计分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 第二章 研究基础 |
| 2.1 单位根检验 |
| 2.2 向量自回归模型 |
| 2.3 格兰杰因果关系检验 |
| 2.4 脉冲响应函数 |
| 第三章 不同等级城市房价互动的统计分析 |
| 3.1 区域间的空间传导效应研究—以北上广深为例 |
| 3.2 长三角区域各级城市房价互动分析 |
| 3.2.1 省内各级城市房价互动分析—以江苏省为例 |
| 3.2.2 长三角区域城市房价互动分析 |
| 3.3 京津冀区域各级城市房价互动分析 |
| 3.4 珠三角区域各级城市房价互动分析 |
| 第四章 研究结论 |
| 4.1 研究结论 |
| 4.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（4）棚户区改造方式对于房价与居民消费的作用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 研究思路和安排 |
| 1.3 创新点和不足 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 国外研究综述 |
| 2.1.1 贫民窟改造的研究 |
| 2.1.2 城市更新方面研究 |
| 2.2 国内文献综述 |
| 2.2.1 我国棚户区改造安置方式的研究 |
| 2.2.2 研究棚户区改造安置与城市商品房价格 |
| 2.2.3 棚户区改造的房票安置 |
| 2.2.4 文献评述 |
| 第3章 相关概念和理论基础 |
| 3.1 棚户区改造相关概念和理论基础 |
| 3.1.1 棚户区概述 |
| 3.1.2 棚户区改造概述 |
| 3.1.3 社会保障制度概述 |
| 3.1.4 住房保障制度概述 |
| 3.2 住房价格相关概念和理论基础 |
| 3.2.1 住房及住房价格的内涵 |
| 3.2.2 住房价格的特点 |
| 3.2.3 住宅市场的供需理论 |
| 3.3 面板模型 |
| 3.3.1 面板数据的回归模型 |
| 3.3.2 面板模型的优点和局限性 |
| 3.4 回归控制模型和方法 |
| 3.4.1 回归控制法的主要思想 |
| 3.4.2 回归控制法的理论模型 |
| 第4章 棚户区改造对房价的影响分析 |
| 4.1 棚户区改造的主要模式分析 |
| 4.1.1 棚户区改造的安置补偿模式 |
| 4.1.2 棚户区改造的开发模式 |
| 4.1.3 棚户区改造的融资模式 |
| 4.2 实物安置对房价的影响分析 |
| 4.2.1 实物安置对房价的影响 |
| 4.2.2 货币安置对房价的影响 |
| 4.2.3 房票对房价的影响 |
| 第5章 棚户区货币化改造对住房价格影响的实证分析 |
| 5.1 模型变量选取及数据说明 |
| 5.1.1 变量选取及模型设定 |
| 5.1.2 数据来源及处理 |
| 5.1.3 描述性统计 |
| 5.2 实证分析 |
| 5.2.1 Hausman检验 |
| 5.2.2 固定效应模型回归分析 |
| 5.2.3 进一步研究 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 房票政策对住房价格影响的实证分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 变量选取及数据说明 |
| 6.3 回归控制法的反事实分析 |
| 6.3.1 回归控制法简介 |
| 6.3.2 回归控制法的估计结果 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 使用BIC信息准则选择最优子集 |
| 6.4.2 使用AICC信息准则选择最优子集 |
| 6.4.3 使用后Lasso-OLS估计量 |
| 6.4.4 将政策冲击开始时间改为2015年10月 |
| 6.4.5 去掉控制组的其他安徽城市 |
| 6.4.6 将处理时间进行延长 |
| 6.5 研究结论 |
| 第7章 房屋拆迁对居民消费的影响 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 数据分类与统计性描述 |
| 7.2.1 数据介绍 |
| 7.2.2 样本筛选 |
| 7.2.3 数据分类和描述性统计 |
| 7.2.4 计量模型 |
| 7.2.5 多元模型设定与变量说明 |
| 7.3 实证结果分析 |
| 7.3.1 基准回归结果 |
| 7.3.2 ATE分析 |
| 7.3.3 拆迁家庭异质性的深入分析 |
| 7.3.4 影响机制的进一步回归分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）城市重大事件对住宅价格的影响 ——以杭州G20峰会为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 现实背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.2 研究目的与研究内容 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 论文技术路线 |
| 2 理论基础与实证研究进展 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 相关理论 |
| 2.1.2 重大事件对住宅价格的影响机理 |
| 2.2 国内外相关研究现状 |
| 2.2.1 房价影响因素 |
| 2.2.2 城市重大事件对房价的影响 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 模型与数据 |
| 3.1 研究区域 |
| 3.2 数据来源 |
| 3.2.1 住宅价格数据 |
| 3.2.2 电子地图数据 |
| 3.3 变量选择与量化 |
| 3.3.1 因变量选择 |
| 3.3.2 自变量选择 |
| 3.4 实证模型选取 |
| 3.4.1 双重差分模型 |
| 3.4.2 传统特征价格模型 |
| 3.4.3 地理加权回归模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 G20峰会对杭州市住宅价格的宏观影响实证分析 |
| 4.1 样本与变量选择 |
| 4.2 模型设定 |
| 4.3 适用模型选取与实证结果分析 |
| 4.3.1 双重差分适用模型选取 |
| 4.3.2 双重差分模型实证结果 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 模型检验 |
| 4.4.1 平行趋势检验 |
| 4.4.2 稳健性检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 G20峰会对杭州市住宅价格的微观影响实证分析 |
| 5.1 样本与变量选择 |
| 5.1.1 样本描述性统计 |
| 5.1.2 共线性检验 |
| 5.1.3 异方差检验 |
| 5.2 传统特征价格模型 |
| 5.2.1 模型设定 |
| 5.2.2 模型检验 |
| 5.2.3 结果与讨论 |
| 5.3 地理加权回归模型实证 |
| 5.3.1 模型设定 |
| 5.3.2 插值分析 |
| 5.3.3 模型检验 |
| 5.3.4 结果与讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 6.3.1 研究不足 |
| 6.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1: 26个城市研究期内基本面及住宅市场数据 |
| 附录2: 2015、2017和2018年样本描述性统计 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 |
（6）城市教育资源资本化效应的动态演变 ——以杭州市为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.1.1 现实背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.1.3 研究问题 |
| 1.2 研究目标、内容与概念界定 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 概念界定 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究创新与章节安排 |
| 1.4.1 研究创新 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 城市公共品理论 |
| 2.1.2 特征价格理论 |
| 2.1.3 市场细分理论 |
| 2.2 模型基础 |
| 2.2.1 特征价格模型 |
| 2.2.2 空间计量模型 |
| 2.2.3 地理加权模型 |
| 2.2.4 分位数回归模型 |
| 2.3 教育资源的衡量指标 |
| 2.3.1 投入和产出指标 |
| 2.3.2 可达性指标 |
| 2.3.3 分级指标 |
| 2.4 教育资源的资本化效应 |
| 2.4.1 教育资源的全局性资本化效应 |
| 2.4.2 教育资源的异质性资本化效应 |
| 2.4.3 教育事件对住宅价格的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 数据的获取与量化 |
| 3.1 教育资源背景概述 |
| 3.1.1 改革开放后中国的教育发展 |
| 3.1.2 杭州市教育资源的配置情况 |
| 3.2 研究区域 |
| 3.3 变量选取 |
| 3.3.1 因变量的选取 |
| 3.3.2 自变量的选取 |
| 3.4 变量量化 |
| 3.4.1 数据来源 |
| 3.4.2 教育特征的量化 |
| 3.4.3 其他特征的量化 |
| 3.4.4 数据的描述性统计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 教育资源资本化的平均效应:基于时间维度的整体分析 |
| 4.1 基于特征价格模型的实证 |
| 4.1.1 特征价格模型的设定 |
| 4.1.2 教育特征变量的选取 |
| 4.1.3 回归结果与讨论 |
| 4.2 基于空间计量模型的实证 |
| 4.2.1 空间计量模型的设定 |
| 4.2.2 回归结果与讨论 |
| 4.3 资本化效应的动态演变:基于两个模型的对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 教育资源资本化效应的空间异质性:基于空间—时间维度的动态演变 |
| 5.1 地理加权模型的设定 |
| 5.2 空间异质性初步分析:基于GWR的回归结果 |
| 5.3 空间分布及动态演变:结合GIS的可视化结果 |
| 5.3.1 幼儿园 |
| 5.3.2 小学 |
| 5.3.3 初中 |
| 5.3.4 高中 |
| 5.3.5 大学 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 教育资源资本化效应的社会异质性:基于社会—时间维度的动态演变 |
| 6.1 两阶段空间分位数回归模型的设定 |
| 6.2 社会异质性初步分析:基于2SQR的显着性情况 |
| 6.3 社会异质性分布及动态演变:结合2SQR的系数趋势图 |
| 6.3.1 幼儿园 |
| 6.3.2 小学 |
| 6.3.3 初中 |
| 6.3.4 高中 |
| 6.3.5 大学 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 形成机制 |
| 7.3 学术意义与应用价值 |
| 7.3.1 学术意义 |
| 7.3.2 应用价值 |
| 7.4 研究不足与展望 |
| 7.4.1 研究不足 |
| 7.4.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 2011年至2019年教育资本化相关文献回顾 |
| 附录2 2007年至2017年样本的描述性统计 |
| 作者简历及攻读博士学位期间所取得的科研成果 |
（7）长三角一体化背景下的房地产发展研究（论文提纲范文）
| 一、长三角一体化对住宅市场的影响 |
| （一）影响住宅市场的主要因素 |
| 1. 城市定位。 |
| 2. 产业转移。 |
| 3. 人口流动。 |
| 4. 基础设施。 |
| 5. 投资。 |
| 6. 城镇化率。 |
| （二）实证分析 |
| （三）主要结论 |
| 二、长三角一体化对房地产其他相关市场的影响 |
| （一）租赁住房市场 |
| （二）商业地产市场 |
| 1. 长三角区域商业地产市场发展特征。 |
| 2. 长三角一体化对商业地产发展的影响。 |
| （三）住房公积金市场 |
| 1. 长三角住房公积金业务总体运行情况。 |
| 2. 公积金制度对长三角一体化的支持。 |
| （四）结论 |
| 三、长三角一体化对26个城市房地产市场的影响 |
| （一）总体情况 |
| 1. 销售面积总量呈上升趋势，但占全国比重呈下降趋势。 |
| 2. 投资规模总体呈上升趋势，但城市间分化严重。 |
| 3. 长三角城市群内不同城市房价水平相差较大。 |
| 4. 个别城市库存压力较大，且部分城市已步入加库存阶段。 |
| （二）对具体城市的影响 |
| 1. 上海。 |
| 2. 南京。 |
| 3. I型大城市。 |
| 4. I型大城市。 |
| 5. 中等城市。 |
| 6. 小型城市。 |
| （三）结论 |
| 四、结论与建议 |
| （一）长三角一体化发展趋势 |
| （二）房地产市场发展空间与机会 |
| 1. 经济高质量发展为房地产市场发展奠定基础。 |
| 2. 交通节点型城市具有较大发展潜力。 |
| 3. 长三角人口有进一步流入空间，为房地产市场提供需求。 |
| （三）促进房地产市场健康发展的对策建议 |
| 1. 推动长三角房地产市场的一体化。 |
| 2. 加快推进上海等核心城市住房租赁市场的健康发展。 |
| 3. 打破内部行政壁垒，使房地产政策协同化。 |
| （四）房企发展的战略机遇与选择 |
| 1. 房企发展面临的战略机遇。 |
| 2. 房企发展面临的战略选择。 |
（8）新建商品住宅价格变化中的媒体作用 ——基于文本分析的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 导论 |
| 一、主要概念界定 |
| 二、研究背景、意义和目的 |
| 三、研究思路、内容和方法 |
| 四、可能的创新点与不足之处 |
| 第一章 文献综述 |
| 第一节 关于房价变化影响因素的文献 |
| 一、关于需求因素 |
| 二、关于供给因素 |
| 三、关于信贷因素 |
| 四、关于社会心理因素 |
| 第二节 关于资产价格变动中媒体作用的文献 |
| 一、关于媒体报道能缓解信息不对称 |
| 二、关于媒体报道能够影响投资者的关注度和情绪 |
| 三、关于媒体报道有助于公司提升治理水平 |
| 四、关于媒体报道自身的偏差 |
| 第三节 关于媒体影响房价的文献 |
| 第四节 文献评价 |
| 一、现有文献的主要贡献 |
| 二、现有文献的不足之处 |
| 三、本文研究的主要贡献 |
| 第二章 新建商品住宅价格变化中媒体作用的理论基础 |
| 第一节 信息不对称理论 |
| 一、信息不对称理论阐释 |
| 二、对信息不对称理论的评价 |
| 三、新建商品住宅价格变化中的媒体作用：基于信息不对称理论的解释 |
| 第二节 预期理论 |
| 一、预期理论阐释 |
| 二、对预期理论的评价 |
| 三、新建商品住宅价格变化中的媒体作用：基于预期理论的解释 |
| 第三节 “议程设置”理论 |
| 一、“议程设置”理论阐释 |
| 二、对“议程设置”理论的评价 |
| 三、新建商品住宅价格变化中的媒体作用：基于“议程设置”理论的解释 |
| 第四节 “沉默的螺旋”理论 |
| 一、“沉默的螺旋”理论阐释 |
| 二、对“沉默的螺旋”理论的评价 |
| 三、新建商品住宅价格变化中的媒体作用：基于“沉默的螺旋”理论的解释 |
| 第三章 媒体影响新建商品住宅价格的路径分析 |
| 第一节 媒体关注度和情绪——羊群效应路径 |
| 一、媒体关注度和情绪影响个体需求者 |
| 二、基于演化博弈关注度和情绪传染的“羊群效应”分析 |
| 第二节 房价预期——媒体传染路径 |
| 一、房价预期的媒体传染模型 |
| 二、住宅市场均衡模型 |
| 第三节 新闻传播速率——资产价格响应路径 |
| 一、资产价格对信息的反应受媒介传播速率影响的原理分析 |
| 二、基于新闻传播速度的资产价格反应模型——HS模型 |
| 第四节 研究假设 |
| 第四章 我国媒体的房地产市场新闻内容分析 |
| 第一节 我国房地产新闻报道的发展 |
| 一、萌动阶段 |
| 二、初步成长阶段 |
| 三、渐成体系阶段 |
| 四、多元发展阶段 |
| 第二节 我国房地产新闻报道的类型 |
| 一、按新闻报道形式的分类 |
| 二、按新闻报道内容的分类 |
| 第三节 房地产新闻报道的情绪表达 |
| 一、房地产与市场经济 |
| 二、房价 |
| 三、房地产泡沫 |
| 四、房地产金融 |
| 五、房地产调控政策 |
| 六、土地市场 |
| 第四节 我国媒体房地产新闻的框架分析：基于《人民日报》等报媒和新浪网报道的分析 |
| 一、框架理论 |
| 二、框架分析 |
| 三、框架总结 |
| 第五章 我国媒体的房地产市场新闻指标构建 |
| 第一节 房地产新闻文本的采集 |
| 一、信息源的选取 |
| 二、房地产新闻文本的获取 |
| 第二节 房地产新闻文本情绪分析的方法与技术 |
| 一、相关研究 |
| 二、方法与技术 |
| 第三节 房地产新闻文本情绪的分析实践 |
| 一、训练集的标注 |
| 二、文本素材的处理 |
| 三、房地产新闻情绪指标的构建 |
| 第六章 新建商品住宅价格变动中的城市报媒作用分析 |
| 第一节 变量与数据 |
| 一、35个大中城市报媒指标 |
| 二、变量说明 |
| 三、变量的描述性统计 |
| 四、媒体房地产市场关注度与公众关注度的关系检验 |
| 第三节 模型与估计结果分析 |
| 一、计量模型 |
| 二、实证结果分析 |
| 三、实证小结 |
| 第七章 新建商品住宅价格变动中的全国性报媒作用分析 |
| 第一节 两类全国性报媒指标的构建 |
| 一、报道样本量 |
| 二、报道情绪 |
| 第二节 媒体指标与中国房地产市场波动特征 |
| 一、中国房地产市场波动特征 |
| 二、媒体指标波动率与房地产市场指标波动率 |
| 第四节 时变参数向量自回归模型 |
| 一、结构性VAR |
| 二、TVP-VAR模型的设定 |
| 三、模型的估计 |
| 第五节 实证分析 |
| 一、数据来源及说明 |
| 二、时变参数向量自回归模型估计结果 |
| 三、稳健性检验 |
| 四、实证小结 |
| 第八章 新建商品住宅价格变动中的网络媒体作用分析 |
| 第一节 网媒指标 |
| 一、报道样本量和报道情绪 |
| 二、关键词热度 |
| 第二节 基准分析 |
| 一、变量数据平稳性检验 |
| 二、模型估计结果 |
| 第三节 分组分析 |
| 一、马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC) |
| 二、随机波动与同步变化 |
| 三、TVP-VAR冲击响应估计结果 |
| 第四节 本章小结 |
| 第九章 研究结论与政策建议 |
| 第一节 主要研究结论 |
| 一、新建商品住宅价格变化中媒体关注度的作用 |
| 二、新建商品住宅价格变化中媒体情绪的作用 |
| 三、媒介传播速率对房价变化的影响 |
| 第二节 相关政策建议 |
| 一、运用城市报媒做好预期管理 |
| 二、结合报媒、网媒发挥其舆论引导作用 |
| 三、报网融合提高信息的公信力和传播度 |
| 四、构建房地产市场的媒体指标供决策参考 |
| 参考文献 |
| 在读期间科研成果 |
| 附录A：TVP-VAR回归模型中的MCMC算法 |
| 附录B：8 家网络媒体变量、住宅销售面积和房价的TVP-VAR模型参数估计结果 |
| 附录C：房价、新建商品住宅销售面积及媒体变量的脉冲响应动态演化过程 |
| 附录D：不同阶段房价、商品住宅销售面积和媒体变量脉冲响应结果 |
（9）网络搜索数据与商品住宅市场的相关性研究 ——基于广州和深圳城市视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络搜索在社会经济领域的研究现状 |
| 1.2.2 住宅价格预测模型研究现状 |
| 1.2.3 网络捜索与房地产市场关系研究现状 |
| 1.3 研究对象和研究内容 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 基本概况、理论基础与理论框架 |
| 2.1 基本概况 |
| 2.1.1 房地产发展概况 |
| 2.1.2 房地产政策分析 |
| 2.1.3 数据来源 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 网络搜索及关键词相关理论 |
| 2.2.2 房地产市场供求关系及其影响因素 |
| 2.2.3 时滞性分析理论 |
| 2.2.4 房地产市场与城市发展关系理论 |
| 2.3 理论框架的构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 商品住宅市场相关网络捜索关键词库的构建 |
| 3.1 网络搜索关键词选取的原则和步骤 |
| 3.1.1 网络搜索关键词选取的原则 |
| 3.1.2 关键词库构建的步骤 |
| 3.2 网络搜索关键词的初选 |
| 3.2.1 关键词初选方法 |
| 3.2.2 关键词初选过程及结果 |
| 3.3 网络搜索关键词的扩展 |
| 3.3.1 关键词扩展方法 |
| 3.3.2 关键词扩展步骤和结果 |
| 3.4 网络搜索关键词的筛选 |
| 3.4.1 关键词筛选方法 |
| 3.4.2 关键词筛选步骤和结果 |
| 3.4.3 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 网络搜索关键词数据与住宅市场的模型建立与相关性分析 |
| 4.1 主成分回归模型的构建 |
| 4.1.1 主成分分析法简介 |
| 4.1.2 回归模型建立与评估 |
| 4.2 随机森林预测模型的构建 |
| 4.2.1 随机森林算法简介 |
| 4.2.2 预测模型建立与评估 |
| 4.3 变量的相关性分析 |
| 4.3.1 广州变量相关性分析 |
| 4.3.2 深圳变量相关性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于城市视角的房地产市场对比与相关性解释 |
| 5.1 广州和深圳房地产市场比较与解释 |
| 5.1.1 商品房销售价格 |
| 5.1.2 房地产市场规模 |
| 5.1.3 租房市场情况 |
| 5.1.4 房产中介情况 |
| 5.1.5 住房调控政策 |
| 5.2 广州和深圳城市发展状况比较与解释 |
| 5.2.1 城市概况 |
| 5.2.2 城市经济特征分析 |
| 5.2.3 城市人口特征分析 |
| 5.2.4 城市社会特征分析 |
| 5.3 广州和深圳城市及房地产总结及展望 |
| 5.3.1 广州和深圳城市及房地产总结 |
| 5.3.2 广州和深圳城市协同发展展望 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）城市吸引力、人口聚集与商品住宅价格（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 一、研究背景和意义 |
| 二、文献综述 |
| 三、论文研究思路和研究方法 |
| 四、论文的创新与不足 |
| 第一章 城市吸引力、人口聚集与商品住宅价格的作用机制 |
| 第一节 城市吸引力的界定和度量 |
| 一、城市吸引力的界定 |
| 二、影响城市吸引力的因素 |
| 三、城市吸引力的度量 |
| 第二节 城市吸引力与人口聚集的关系 |
| 一、城市吸引力对人口聚集的影响 |
| 二、人口聚集对城市吸引力的影响 |
| 第三节 人口聚集与商品住宅价格的关系 |
| 一、人口聚集影响商品住宅价格的机制 |
| 二、商品住宅价格影响人口聚集的机制 |
| 第二章 中国城市吸引力、人口聚集与商品住宅价格现状 |
| 第一节 中国商品住宅价格现状 |
| 一、中国商品住宅价格的波动轨迹 |
| 二、中国商品住宅价格的区域性差异 |
| 第二节 中国城市吸引力现状 |
| 一、中国各主要城市吸引力计算 |
| 二、中国城市吸引力特点 |
| 第三节 中国人口聚集的现状 |
| 一、我国人口分布现状 |
| 二、我国人口流动的特征 |
| 第三章 城市吸引力、人口聚集与商品住宅价格的实证检验 |
| 第一节 城市吸引力与人口聚集关系的实证检验 |
| 一、城市吸引力与人口聚集的双向关系检验 |
| 二、城市吸引力主要指标对人口聚集影响程度的检验 |
| 第二节 人口聚集与商品住宅价格关系的实证检验 |
| 一、人口聚集与商品住宅价格的双向关系检验 |
| 二、人口聚集对商品住宅价格的影响程度检验 |
| 第三节 城市吸引力影响商品住宅价格的路径检验 |
| 一、中介效应模型的建立 |
| 二、中介效应分析实证结果 |
| 结论与建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、杭州住宅市场区域房价走势（论文参考文献）
- [1]XX房地产公司河南省商品住宅市场拓展策略研究[D]. 刘优. 西北农林科技大学, 2021
- [2]人才引进政策对住房价格的影响 ——基于断点回归方法[D]. 刘思雨. 江西财经大学, 2021
- [3]不同等级城市间房价传导模式研究 ——基于三大典型区域的统计分析[D]. 赵殿英. 淮北师范大学, 2021(12)
- [4]棚户区改造方式对于房价与居民消费的作用[D]. 方诚. 山东大学, 2021(11)
- [5]城市重大事件对住宅价格的影响 ——以杭州G20峰会为例[D]. 胡祥睿. 浙江大学, 2021(06)
- [6]城市教育资源资本化效应的动态演变 ——以杭州市为例[D]. 肖月. 浙江大学, 2020(01)
- [7]长三角一体化背景下的房地产发展研究[J]. 胡金星. 上海房地, 2020(01)
- [8]新建商品住宅价格变化中的媒体作用 ——基于文本分析的实证研究[D]. 宋丹丹. 中南财经政法大学, 2019(08)
- [9]网络搜索数据与商品住宅市场的相关性研究 ——基于广州和深圳城市视角[D]. 戚明远. 华南理工大学, 2019(01)
- [10]城市吸引力、人口聚集与商品住宅价格[D]. 谢坤. 中南财经政法大学, 2019(09)