抑制房地产泡沫问题.docx

1、抑制房地产泡沫问题题目:抑制房地产泡沫问题摘要房地产泡沫是指由房地产投机所引起的房地产价格脱离市场基础持续上涨。作为国民经济先导性和基础性产业，中国房地产已经存在了泡沫现象。表观为在经济繁荣期,地价飞涨形成泡沫景气,但到达顶峰状态后,市场需求量急剧下降,房价大跌,泡沫也随之破灭。本文就通过房地产这一问题对城市房价作了深入的分析和科学的探讨。我们对城市房价构建数学模型。首先，在只考虑成本的情况下，得出了地价与房价之间的线性关系；接着，我们借助了“蛛网模型”的思想，在同时考虑成本、市场供求的情况下，建立了需求函数、供应函数、供需平衡方程来分析市场供求对价格的影响，并考虑现实生活中，本周期的供应量与

2、地产商对本期的预测房价有关；最后得出房价的表达式。通过对城市房价模型的分析和求解，更深入了解了房价的形成因素及复杂的演化机理，从而针对性地提出解决房地产泡沫的有效政策和建议，并对所提政策和建议作出科学的预测和评价，为城市居民的住房问题提供诸多便利。最后跟据相关模型进行对认证近年来我国房地产市场形势及2012年走势预测。灰色系统预测模型 在问题四中采用灰色系统预测GM（1，1）模型。 建立灰色预测GM（1，1）模型： 其中，的（可）为的灰导数；为的均质数列，；a为发展系统，b为灰色作用量，为白化背景利用最小二乘法用MATLAB编程求出a，b的值，继而作出预测综上所述，运用我们的模型得出相应的房价

3、，然后利用我们相应的政策作为指导，我国的房地产不但会抑制房地产泡沫问题，而且我国的房地产市场将得到持续健康地发展。关键词：熵值法 灰色系统预测模型 房地产一 问题重述近几年来，我国各大城市的房价出现了普遍持续上涨、高居不下的情况。房价的上涨使生活成本大幅增加，导致许多中低收入人群买房难。因此如何有效地抑制房地产价格上扬，是一个备受关注的社会问题。现在请你就以下几个方面的问题进行讨论：1建立南昌房价的数学模型，通过这个模型对房价的形成、演化机理进行深入细致的分析；2通过分析找出影响房价的主要因3给出抑制房地产价格的政策建议；4对你的建议可能产生的效果进行科学预测和评价。二 模型假设1房地产公平竞

4、争，存在不合理现象。2城市商品房的价格是建立在对房地产行业的合理的分析基础上的。3在求解商品房价时不考虑自然灾害或人为因素对房价造成的大起大落。4所在城市的物价比较稳定。三 符号说明符 号 说 明第i个事物的第j个指标的数值表示第j个事物占该指标的比重表示第j项指标的熵值第j项指标的差异系数表示第j项的权四 模型的建立和求解 针对问题1以下为收集的影响南昌市房价的相关数据：年份人均可支配收入人均GDP房屋造价房价20016302.8229981644.4128020026612.2248401707.4149320037005.5279241834.4172020047493.63099120

5、94.6206320058882339462397.42317200610653370792618.82863200712578412042956.934942008147254602933004069200916738542343847.34703201019873625434589.65496注：以上数据来自2010南昌统计年鉴、XX搜索（1）熵值法建立房价模型（2）灰色理论介绍灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。 灰色系统内的一部分信息是已知的，另一部分信息时未知的，系统内各因素间具有不确定的关系。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始

6、数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。 其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列， 然后建立相应的微分方程模型， 从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列。（3）灰色系统预测模型及GM(1,1)步骤

7、(4) 数据的无量纲化处理观察初始模型，为了考察房地产发展的各项指标对经济发展的各项指标的影响度，但是由于不同的指标性质不同，量纲不同，其间不具有可比性和可加性。为了得到一个实用性更强的资源配置模型， 我们将各指标抽象成同质的统一的0,1区间纯量化指标再进行加权处理就可以得到单一化的加权综合量度指标；表1 权系数关系表联系表格给出的相关信息，再联系熵值法的原理，我们知道n=3,m=4。由于数据不存在负数，所以我们没有必要将数据作非负数化处理。按照求各个事物权重计算的步骤可得到结果如下各事物的综合得分：即房地产增值率、房地产投建利用率、房地产资金回收率、商品房售出率对经济发展的影响权重分别为：0

8、.2701 、0.2840 、0.3129、 0.1973。如图 1：房地产增值率、房地产投建利用率、房地产资金回收率、房地产回收率对经济发展的影响权重比较直方图见上图，图中可清晰显示出房地产增值率、房地产投建利用率、房地产资金回收率所占权重较大。（5）影响房价的一些因素 1.影响房价的主要因素很多，诸如供求比例、经济发展、居民收入变动情况、居民的居住水平和居住结构情况等。目前来说，很多因素是相对稳定的，而交通基础设施建设的影响，常常是最不稳定的因素。路通桥架后，大量的居民迁离市中心，选择交通便捷的市郊，但交通基础设施建设并不能从总体上支撑和提升房价，它只是起着一种“人口优势”转移的作用。因此

9、，考虑交通影响房价的因素时，应以人口流动作为考虑的重要因素，而不只是以有无在建、待建的交通基础设施为标准。例如，在临近地铁的市郊某地区，如该地铁线将向更偏远方向延伸，则该地区的人口可能不是增加，而是减少，对该地区房价并不一定有利。人口的流动是影响房价的直接因素。交通基础设施建设，是影响房价的间接因素，它通过影响人口流动来影响房价。从整体上来看，交通设施建设，通过“人口优势”的转移，调整各区域房价的比价。但是，有的因素同样影响“人口优势”的转移，以至于影响各区域房价的比价。这些因素包括：各区域的地理区位优势、开发程度、发展潜力、人文景观等等。这也对“人口优势”的转移起着重要的作用。所以，在考虑其

10、它影响房价因素的同时，研究人口移动情况来判断各区域未来房价，要比从交通设施建设情况判断各区域未来的房价更为科学和准确。房产作为一种商品，和经济学上定义的普通商品也有相同的特性，就是要服从一个供求关系。所以论影响房产的因素，可以考虑如下一些方面：当地的人口和收入水平（细分的话可以考虑不同分类的人口对房产的需求度以及其购买力），地区政策所对应的土地批租面积和实际竣工面积（这主要考察市场的供应量），以及一些金融政策，比如贷款上限和利率等，这关系到购房的实际成本。个人认为将买方进行细分是一个重点也是一个难点，要准确把握实际的交易中购房者的行为导向对最终的分析结果是很有意义的，简单地说所谓投资购房和自住

11、购房是有必要分开讨论的，而动迁居民也是一个需要用不同方法处理的数据。 2.这些因素如何影响房价？这个问题定性的分析是比较容易的，比如收入的上升或者放贷利率的下降都会让需求曲线正向移动，那么在房屋供应不变的条件下，房价是会升高的。其他的因素也有类似的分析。但定量的分析需要你创建合理的模型和采集有效的数据。3.各种因素影响有多大？ 这个很难说，因为在不同地区，不同时期，各种因素的影响程度是变化的。但对于一个确定时期和地区的分析，比如南昌2008年到2010年的房地产市场分析，可以基于你的假设分析不同因素对最终房价的影响。实际上，当你得到一个可信度比较高的数学模型后，你可以尝试改变其中某一既定参数，

12、来观察最后的输出结果。比如你可以考虑增加10亿的外来投资资金会对市区房价造成多少影响等等。五 模型建议抑制房价，一是提高供给，二是降低消费，这两项目前效果不大，因为受到的干扰因素太多，而且需求的旺盛远远超出供给，这使得无论采取什么样的柔性措施都无效，房地产开发商仍然会蜂拥开发，就算把房价飙到天上去，也不可能使得供需平衡。我们针对成本和供求及在网上搜索的资料提出以下政策建议：1强化土地资源管理通过土地资源供应量的调整，控制商品房价格的不合理上涨。要根据住房市场的需求，保持土地的合理供应量和各类用地的供应比例，实行土地出让公开招投标制度，控制一些城市过高的地价。要坚决制止高档住宅的盲目开发和大规模

13、建设，防止出现新的积压。对于发生在房地产领域违法犯纪行为要严厉惩处，严惩无正当理由闲置土地的“圈地人”以及房地产领域的违法活动4。2明租、正税、清费，降低房地产开发成本针对房地产开发成本中存在不合理的因素，明租主要是推行土地年租制，由于土地缴纳的只是一年的租金，土地中蕴含的价值并不大，开发商依靠土地抵押贷款开发项目的盈利模式将彻底消除；正税主要是征收物业税，保有环节的税收将在一定程度上抑制过渡的投资；清费主要是清除不合理的费用，本着谁投资，谁受益的原则，清晰产权，合理地降低房地产开发成本6。3优化与改善供应结构房价的上涨的原因之一就是：中低价位商品住房供应量下降，使得中低价房供不应求，高档商品

14、住房供应量增加，导致了商品房平均价格上涨。所以要加大中低价房供应以平抑房价。4建立全国统一的房地产市场运行预警预报制度，加强和完善宏观监测体系。对全国房地产市场通过信息的及时归集、整理和分析，就市场运行情况做出评价和预测，定期发布市场分析报告，合理引导市场，为政府宏观决策做好参谋。近年来，我国房地产业持续以较快的速度增长，吸引了大量的企业进行房地产投资，应当引起注意，要加快建立和完善房地产业的宏观监测体系，通过土地供应、税收和改善预售管理等手段及时进行必要的干预和调控，有效地防止房地产业“泡沫”的产生。 六 模型预测一、从需求分析1、国民经济持续快速发展,人民生活水平提高。2、城市化速度的加快

15、3、政府的政策导向。2004年,政府提出住宅建设为国民经济新的增长点,出台了多项促进住宅建设和住房消费的政策,如:减少契税,税率由全国统一的8%,下调到普通商品住宅的2.5%,还有的地方实际只有2%.,推广按揭贷款,把住宅建设规模作为考核地方政府的指标等等。而政策发挥效果有滞后性,就像现在抑制房价的调控政策要不能马上见效一样。二、供应分析1、小区规划和住宅设计、施工质量有了很大提高,商品住宅品种与原来的商品住宅品质有了很大提高。2、建房成本提高,尤其是土地价格提高过快。不能否定,土地出让“招拍挂”和2008年2010年清理整顿土地市场对抑制腐败起了约定作用,但是却实实在在地推动了地价后房价的上

16、涨。 3、开发商的借势“炒作”。但是就是这些情况,其实只要政府尊重客观经济规律,按照市场经济规律办事,扩大土地供应量,对于开发商减少限制,上市的房子多了,价格自然就会符合价值了价后房价的上涨。表 1 南昌居民年人均收入表按2008年人均收入排序城市人均可支配收入人均可支配收入递增(%)按2011年收入计的6倍房价2010年2009年2008年2010年比2009递增2009年比2008年递增2011年户均人量(人)收入6倍的房价(元/M2)1南昌13574.19120351120318.3。14.9%4.7237162012年房地产行业形势分析2012年国家仍然延续上年度的公民福利政策之路，房

17、地产业将在挤压与淘汰中顽强成长。由于上年度对货币从紧政策、限价政策、限购都没有对商品房限制达到预期、保障性住房在人民强烈呼吁声迟缓走到台前，城镇住房刚性需求根本不会逆转，房地产业也绝对不会崩盘，商品房开发商确实难，商品房价格涨也难，降也难。保障性住房批量上市那一天，就是房地产业政策松动的光环，要等到下半年。2012年房地产业仍属于国家为经济放缓做贡献，为国家调控GDP走势的杠杆之一。(1) 房地产政策调整 2012年国家对房地产政策一是完善，二是调整，三是继续整顿，国家将进一步理顺房地产政策，纠偏改错，使其房地产业健康发展。1、国家进一步完善保障性住房基建政策与使用管理政策；2、国家进一步完善

18、房地产土地分类供应政策；3、一线城市征收房产税将陆续出台；开征房产税之时，就是限购房政策自动取消之日；4、国家按区域性调整政策性商品房政策；5、下半年对商品房的金融政策将适度调整；6、下半年对商品房的管理政策会也会适度调整，调整幅度不会太大。(2) 土地供应量走势 土地供应量走势为：2012年土地供应总量会适度增加，但不会超过2011年15%，土地供应向政策性商品住房倾斜。对一二线城市商品住房土地供应仍属于严控范围。呈现商品住房有钱也无地的局面；三四线城市为了财政积累，将商品住房土地供应量会适量放开。 对保障性住房，政策性商品住房和商品住房国家采用了不同的土地供应方式，政策性商品住房将是土地供

19、应主体。1、保障性住房土地供应方式：以计划经济形式供应占总土地供应量15%。 2、政策性商品住房土地供应方式：以计划加市场经济形式供应，实行限制性招、拍、挂。占总土地供应总量50%。3、商品住房土地供应方式：以市场经济形式供应，招、拍、挂。占总土地供应总量35%。 这样的土地供应格局基本定型。由于地方财政情况没有较大的好转，地方土地财政的态势暂时无法缓解。(3) 房地产资金走势 对房地产金融货币从紧的政策会维持到明年的下半年。主要原因是以下五个问题造成的： 1、由于相互制约的税收政策与金融政策调整不到位；2、连续出台的金融政策没有到达预期，反而拉高了CPI，CPI回落缓慢；3、区域性产业结构趋

20、同化现象没有进行合理调整，政府需构建防范经济泡沫风险围墙；4、保障性住房不能如期到位，保障性住房属于公共产品全额由中央财政与地方财政支付，由于这两年公民福利年年超标，直接影响国家财政预算的总盘子；5、仍然要利用房地产把过快的GDP拉下来，维持到国家理想经济目标。 所以，2012年金融管理对房地产资金走势仍处于货币从紧的态势，当国家保障性住房按计划批量上市那一天，房地产业政策就会松动，要等到下半年。（4) 保障性住房走势国家由于财政问题对保障性住房会进一步放开，让更多的民间资本融入进来，参加保障性住房建设。同时加强对保障性住房建设监管，加强对保障性住房使用监管。保障性住房建设资与使用管理资金将以

21、地方政府公共产品指令性任务按年度分配，纳入中央与地方政府年度财政预算。一线城市：第一批廉租房与公租房陆续到位，第二批廉租房与公租房开建；二线城市: 第一批廉租房与公租房部分转变为政策性商品住房销售，用来保障资金回笼。第二批廉租房与公租房开建，来填补第一批廉租房与公租房未完成的任务。三线城市: 第一批廉租房与公租房开建，由于资金缺口进展缓慢。四线城市：廉租房与公租房由于地方财政无资金调配，要等到2013年启动。（5）政策性商品住房限价房走势限价房属于政策性商品住房之列，由于我国庞大的城镇人口对房产的需求市场，30年内房地产的需求都属于刚性需求期。由于国家对房地产实行金融严格从紧的政策，计划期的限

22、价房远远不能满足市场需求。2011完成的廉租房和公租房将有一大部分会被改变性质，地方政府将保障性住房变为政策性商品住房出售。这样，既解决了庞大限价房群体的需求，又可以使地方政府可以迅速完成资金回笼，呈现政策性商品住房PK保障性住房，政策性商品住房PK商品房两种局面。致使政策性商品住房成为房地产开发商新的相互角逐的战场。(6）商品房走势无人能够改变城镇住房刚性需求的局面，但商品房不会走出计划与市场经济共存的怪圈。土地在市场经济模式下循环，建设在计划经济模式下循环。地方政府不堪财政捉襟见肘的压力，为了迅速回笼资金，将部分保障性住房改变为政策性商品住房的大趋势不可逆转，对商品房较大冲击的态势已经形成

23、。2012年商品房的金融政策仍然是以从紧为主，城市商品房的态势仍然严峻。一、二线城市商品房：按土地按市场经济运行，建设按计划经济模式中运行。全年是“紧、紧、紧、松”。商品房从紧的政策对一、二线城市的开发商来说，可能会逼迫房地产开发商转向为商业办公用房开发，这是房地产业的一个危险信号。三线城市商品房：这里的房地产商比一、二线城市日子好过的多，他们属于在计划与市场夹缝中游离生存的企业。全年中央政府是“紧、紧、紧、松”。地方政府是持续土地财政的做法，房地产业必须完成地方财政税收。 四线城市商品房：属于穷则思变地区。应该说四线城市房地产商日子最好过。地方政府是必须超额完成地方财政税收，乘上土地财政最后

24、一班车。(7)商品房价格走势 一、二线城市商品房价格走势仍然不乐观，三、四线城市商品房价格走势仍然和2011年一样，上涨空间较大。 一线城市价格：将回落空间4%8%，反弹空间3%5%。， 二线城市价格: 将回落空间3%5%，反弹空间4%6%。三线城市价格: 将上涨空间3%5%。四线城市价格: 将上涨空间4%8%。(8）房地产业产业质量标准化走势在房地产业的大调整中，除了去解决市场与资金问题，每一个房地产企业决策者都会想到解决本企业的产品质量问题。2012年房地产业的产品标准化会有四点突破：1、房地产业的产品标准化；2、房地产业产品工艺化；3、房地产业配套产品标准化；4、房地产业配套产品工艺化。

25、现行粗框大面积房地产业建设，一无法有效的控制作业时间，二无法有效的控制建设与装修成本，三无法有效的控制作业质量。产品质量标准化与质量工艺化是我国房地业必经之路。(9)2012年房地产业的警示1、房地产企业由于大市场原因不得已转入到商品办公用房开发时，必须考虑到本企业自有资金与确有保证的贷款流动资金能否坚持一个完整的开发周期，如果没有资金实力，进入商品办公用房开发请三思。2、2012年房地产开发商根据房地产政策对土地的供应及土地价格问题会出现：一是对商品住房的土地需求的减少，二是违心的向商品办公用地转移，对其土地需求的增加。后者是一个危险想信号，当大量房地产商将转入商品办公用房开发时，房地产泡沫

26、开始真正形成，其原因是资金回笼太慢，在基建过程中会有许多不可控制因素，当形成无法控制局面时，就会出现建设资金链断裂。3、由于城市化进程过快，城市新增人口的住房矛盾会激增。 结束语 2012年国家对房地产政策是坚持宏观调控的取向不变的政策，以确保公民福利政治，以保证改革脆弱期平稳过渡。我国公民对房地产的刚性需求不会变，保障性住房回暖，政策性商品房成为市场新的垄断，商品房在困难中向前。七 模型评价 本文在处理非量化的因素时， 利用灵敏度分析确定变量对目标量的权重， 从而将其量化，使之可以计算，使模型能更全面的反映现实情况。除此之外模型建立在深刻挖掘隐含数据的基础上，将衡量房地产发展的因素和衡量经济

27、发展的因素进行了深入分析与讨论，运用熵值法计算各因素的权重， 且选用的数据均来自现实经济生活， 使得到的影响度关系具有说服力。本文应用灰色理论知识对 2012 年房地产进行预测，灰色系统的特点是所需数据量少，灰色预测法可以较为精确地进行预测，应用广泛，可以应用其他多个预测领域。6 参考文献1浅析我国房地产行业泡沫现状【J】 .王巍. 太原科技. 2008.3；2 泡沫与泡沫经济非均衡分析，王子明，北京大学出版社，20073微分方程模型与混沌，王树禾，中国科技大学出版社。 20094祝爱民， 于丽娟.熵值-模糊组合优选法在人才选拔中的应用J.沈阳工业大学报。2006 5 年度统计数据, 中国统计局。20106姜启源.数学模型M.北京:高等教育出版社。20082012.5.17