一、土地:影响房地产价格的双刃剑（论文文献综述）
郑敏[1]（2021）在《投资行为对房地产价格及其政策的影响》文中研究指明在给定的经济环境下,研究自住购房者、投资购房者和开发商之间的供需均衡模型。通过与刚性需求的房地产市场比较,发现投资购房者的行为是影响房地产价格变化的重要因素。特别地,外推型投资者对房地产价格的走势有推波助澜的作用;回复型投资者虽然具有稳定市场的作用,但也会增加市场的复杂性。当房地产市场的不同主体之间存在相互作用时,房地产价格会出现偏离基准价格、路径依赖、巨额波动和陷入低房价陷阱等现象。政府通过调整基础经济变量（如首付比和开发成本）,能起到调控房地产市场的目的。相对首付比调节来说,开发成本调节既能调整基准价格,又能改变投资购房者对房地产市场的影响,可以起到综合调控房地产市场的作用,是比较有效的房地产调控措施。
王治政[2]（2021）在《房地产需求刺激政策下央行政策调控应对研究》文中提出政府部门往往在宏观经济的下行期,出台刺激政策对房地产市场进行需求调控。本文构建一个包含房地产部门的动态随机一般均衡模型,研究我国住房需求刺激的宏观经济效应以及央行的政策调控应对。研究表明房地产需求刺激政策是把双刃剑,短期能部分解决经济下滑问题,但中长期会对宏观经济产生负面效应。在住房刺激政策引起经济波动时,央行依赖货币政策很难达到促进宏观经济稳定的目标,为了取得较好的宏观经济调控效果,需要货币政策与宏观审慎政策形成合力。
王守波[3]（2020）在《我国房地产企业投资风险分析 ——以RS公司为例》文中进行了进一步梳理房地产行业作为我国国民经济的支柱产业,改革开发以后的房地产业从无到有、从小到大,逐渐发展起来。但在房地产的迅猛发展的背后,房价的过快上涨、房地产过度开发投资、供需矛盾导致空置率居高不下以及住房结构的不合理等一系列问题逐渐暴露出来。面对房地产市场的不合理发展,国家政府制定实施了一系列针对房地产市场的宏观调控政策,引导房地产市场平稳健康发展。随着我国经济发展步入“新常态”,我国城市房地产行业的发展也进入新阶段,新阶段下房地产交易、房地产价格、房地产的开发投资在国家宏观调控的引导下也呈现出新的特征。未来为了促进房地产市场继续健康发展必然离不开政府在与房地产有关的各个领域的密切调控。本文以我国房地产市场为研究对象,在对国内外房地产投资风险理论进行综述、总结房地产投资基本理论的基础上,探讨了当前紧缩的房地产宏观调控对企业房地产投资风险带来的风险。其次对影响房地产企业投资风险的主要影响因素从宏观环境、市场环境、企业内部经营决策三个方面进行了较为细致的分析,据此选取了本文进行实证分析的指标。本文选取了2010-2018年房地产市场的季度数据进行了因子分析,根据分析结果预测未来房地产投资的机遇,并未房地产企业如何降低企业投资风险提供了建议。
陈璐璐[4]（2020）在《土地资源配置的企业和地区效应 ——基于融资约束的视角》文中进行了进一步梳理十九大以来,要素资源配置的效率成为经济转型的重心。土地要素在我国经济体系中,扮演着重要的角色。目前,大量文献提供了土地资源配置的实证依据,但是从土地需求方——企业的角度,用微观角度研究土地资源配置的文献较少。本文结合实际,从土地资源对融资约束的缓解作用出发,分析土地如何通过融资渠道作用于区域经济发展,具有现实意义。本文首先对国内外学者的研究成果进行梳理和述评。然后在个体和区域层面提出研究假设,并分析其作用渠道。最后利用2006-2013年（不含2010年）的工业企业数据库和中国土地网的微观数据,进行实证研究。本文的实证结果表明,企业的拿地行为可以有效缓解融资约束。通过这一渠道,土地数量对区域经济效率产生了挤出效应。拿地行为降低了个体企业的投资现金流敏感度;对于小型企业、民营企业、低盈利企业和外源融资能力弱的四类企业,这种融资缓解作用更强。土地抵押对“差”企业融资约束的缓解,拖累了区域层面企业生产率的提高。具体表现为,区县内低效率企业凭借土地资源取得信贷支持,其进入和生存降低了地区加总的全要素生产率。与市中心相比,郊区的挤出效应更为明显。为了提高实证分析的可靠性,本文通过增加控制变量、引入工具变量、加入交叉项等方式控制内生性问题。主要结果较为稳健,支持了研究假说。基于上述讨论,本文认为,应优化银行信贷资源的配置,切实应对中小企业和民营企业的融资难和融资贵的现状;还应当提高土地资源的空间分配,减少行政性干预,优化存量土地的资源配置。
张家源[5]（2020）在《财政预算软约束对中国地方金融风险的影响机制研究 ——基于国内金融周期的视角》文中提出中国的地方金融风险是一个内生于中国地方经济发展中的问题。随着地方政府债务的扩大,地方商业银行不良贷款率的上升,潜在的地方金融风险有演变为系统性金融风险的可能性,影响国民经济的发展。因此,研究新形势下地方金融风险的成因,防止金融风险进一步引发金融危机,具有重要的理论和现实意义。中国地方经济发展的主要特征是地方政府对经济的干预与城市间经济发展的不平衡性。在“财政分权”与“金融集权”背景下,地方政府要想突破不平衡的经济发展与财政收入限制,持续主导地方经济发展,必然会依靠财政预算软约束。因此,城市经济体的财政预算软约束在中国地方金融风险的产生中扮演着重要角色。有鉴于金融周期对金融风险的影响,本文从国内金融周期的视角,探讨财政预算软约束对中国地方金融风险的影响机制,并提出核心观点:财政预算软约束会通过影响地方金融周期,引发地方金融风险;地方金融周期所处阶段和相对于全国的偏离程度不同,财政预算软约束对地方金融风险的影响机制与程度也存在差异。本文的研究遵循从规范到实证的研究范式,通过理论分析、统计测算、实证检验逐步深化对财政预算软约束影响地方金融风险机制的研究。在理论分析部分,首先,在分析中国城市经济体发展模式的基础上,阐述了国内金融周期理论运用到中国城市经济体中的可行性;引入国内金融周期理论中“准安全资产”、金融体系“弹性”和“病理性”金融周期的概念;分析了地方金融周期形成的因素以及地方金融周期对地方金融风险的影响路径。第二,分析了地方经济体财政预算软约束的演变,阐述了以土地财政为主导的财政预算软约束模式和准安全资产模式主导的财政预算软约束模式在形成机制、影响路径等方面出现差异的原因,以及准安全资产模式主导下的财政预算软约束对地方金融风险的直接影响。第三,结合财政预算软约束的影响机制与国内金融周期的形成机制,从信用扩张机制、宏观杠杆率和信贷流向的行业分布角度说明财政预算软约束影响地方金融周期的机制。第四,综合金融周期理论的相关观点,分析了地方金融周期变化对信用扩张外部环境的影响。通过模型推导,指出金融周期变化会改变货币政策影响的地区异质性,不同金融周期阶段下,金融机构的预期稳定性不同,这使得不同金融周期阶段下风险传递渠道的占比出现差异。在统计分析部分,构建了一系列财政预算软约束指标,分别衡量土地财政、准安全资产渠道的预算软约束水平、准安全资产信用水平的变化、预算内的财政预算软约束和房地产内生于财政预算软约束程度等。在国内金融周期理论基础上,构建了一系列衡量地方金融周期以及地方金融周期相对于全国金融周期偏离度的指标,包括中期金融周期指标、BIS法金融周期指标、金融周期系统性正向偏离度指标、简单加权法金融周期累计正向偏离度指标。还借鉴金融风险测算方法,构建了门槛值法金融风险值,简单加权法金融风险值以各金融风险指标的累计大小来衡量地方金融风险。通过统计分析各类指标特征,发现财政预算软约束、金融周期和金融风险呈现差异和一定相关性。实证检验部分分为两个板块深入研究。第一个部分借鉴计量经济学的变量关系概念,将金融周期在财政预算软约束影响地方金融风险过程中的作用归纳为中介效应和调节效应。提出并证明了准安全资产渠道主导的财政预算软约束是金融体系“超弹性”形成的微观基础,通过改变地方金融周期,影响地方金融风险;金融周期的调整会影响财政预算软约束对地方金融风险的影响程度。通过实证分析,还发现准安全资产渠道和房地产内生于财政预算软约束的程度,更容易通过金融周期,引发系统性的地方金融风险。金融周期主要通过金融周期偏离度和金融周期所处阶段发挥调节作用。第二部分通过实证检验,分析说明在财政预算软约束影响地方金融风险的过程中,地方金融周期发挥作用的实现路径。财政预算软约束通过地方金融周期影响地方金融风险的机制,源于信用货币制度下内生货币供给对信用扩张的改变。土地财政下的信用扩张突破了预算收入的制约,准安全资产下的信用扩张突破了实体经济发展水平的制约,且相应增加房地产市场内生于地方政府财政收入软预算约束的程度,这减少了信用扩张中实体经济发展与全国金融系统变化对其的制约,增加了地方金融周期上行及波动的程度,进而增加地方金融风险。在金融周期偏离和金融周期阶段的调节效应方面,通过分析货币政策冲击响应函数在不同金融周期阶段及偏离度下的变化,说明地方金融周期对货币政策区域异质性效果的影响;通过分析金融周期阶段性变化对土地出让金及城投债规模的趋势性变化产生的影响,说明地方金融周期对市场参与者预期稳定性的影响。最后,结合中国国情,本文对防范和化解地方金融风险提出了相应的政策建议。
冯文芳[6]（2020）在《金融杠杆与资产价格泡沫：影响机制及其监控研究》文中认为资产价格泡沫和高杠杆在历史上反复出现,但次贷危机后的资产价格泡沫形成机制和高杠杆作用机理更加复杂;现代金融技术发展产生的影子银行和金融衍生品等不但空转套利推高金融杠杆,而且让问题复杂化;内嵌于银行体系的表外业务严重期限错配以及中国经济转型期结构中存在的各种扭曲现象,使得金融杠杆过度膨胀导致的资产价格泡沫演化过程中出现的新问题和新情况,原有传统理论都无法较好解释经济中的资产价格泡沫现象。目前,中国正处于经济转型和结构升级的重要关口,党的十九大明确提出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”,经济增长速度从高速增长开始转为中高速增长,但是金融杠杆仍在不断攀升,金融杠杆增长与经济发展错配现象严重,资本市场的过度繁荣引致资金在金融体系内空转,导致资产价格泡沫和系统性金融风险不断膨胀和累积。金融危机后上述问题成为经济学研究的热点并引起社会各界的广泛关注。在此背景下,首先,通过阅读和归纳国内外关于金融杠杆、资产价格泡沫和经济增长等方面的经典着作和前沿文献,厘清选题的发展脉络、研究现状、存在问题、争论焦点和研究盲点等,为后期研究顺利展开提供文献支撑和理论基础。其次,准确定义资产价格泡沫是研究的逻辑起点,遵循目前国内外经济学界的三种主流观点,对资产价格泡沫的涵义进行明确界定并分析了其一般特征;从理论角度和影响因素角度剖析了资产价格泡沫的形成机理;运用ADF、SADF、GSADF和RADF等资产价格泡沫识别方法,对资产价格泡沫的存在性、存在周期、出现频率和程度大小等进行了识别和检验,实证结果表明在样本研究期内显着存在周期性资产价格泡沫;并且运用协整模型和向量误差修正模型（VECM）提取了资产价格泡沫。第三,以金融杠杆经济本质研究作为切入点,从微观和宏观角度分别定义和度量了金融杠杆,揭示微观金融杠杆与宏观金融杠杆背离的原因和实质;采用债务收入比法和即时拆分法（TD）测算了我国的金融杠杆;重点揭示和研究了金融加杠杆的根源、实质、动力、渠道、特点和成因等;不但构建了金融杠杆驱动的资产价格泡沫模型,从理论上厘清两者之间的内在逻辑关系,而且把滚动宽窗Granger因果检验模型和Bootstrap统计检验结合,从实证上验证了金融杠杆和资产价格泡沫相互动态影响机制的程度、频率与方向以及与经济事件之间的关系。第四,高杠杆和资产价格泡沫仅是表象,隐藏其背后的实质是虚拟经济与实体经济的失衡,因此加入经济增长因素,从表象分析上升到实质研究,进一步揭示金融杠杆、资产价格泡沫与金融、经济之间的影响效应。具体内容包括:（1）运用差分广义矩估计（DGMM）和门限效应,对国内16家上市银行从两个阶段检验了货币政策传导的银行风险承担渠道的杠杆机制的有效性,实证结果表明:货币政策可以通过杠杆率对银行风险承担产生显着影响;货币政策与银行风险承担之间存在双重杠杆率门限效应;（2）运用傅里叶变换和频谱分析法研究了资产价格泡沫与经济增长之间的周期联动效应,实证结果表明:我国资产价格泡沫和经济增长的周期联动关系较复杂,并且两者在周期联动上更多的存在背离现象;（3）基于R&D模型,加入金融杠杆因素,研究了不存在和引入资产价格泡沫时经济增长的均衡结果,并推断出资产价格泡沫与经济增长共容的条件。（4）运用MCMC算法和SV-TVP-SVAR模型从时期与时点两个角度对金融杠杆、资产价格泡沫与经济增长三者之间的时变关系进行验证,实证结果表明:三个经济变量之间具有非常显着的时变特征。最后,高杠杆下去杠杆是必然选择,准确定义去杠杆的涵义并对目前去杠杆存在的误区做了澄清;分别探索了实体去杠杆和金融去杠杆的路径;运用合成控制法（SCM）检验了限贷政策能否抑制房地产泡沫?实证结果表明:在4个研究样本中,限贷政策对3个样本的商品房销售价格无法起到降低的作用;囿于传统资产价格泡沫监控研究方法与模型的缺陷,尝试运用人工智能中的支持向量回归（SVR）模型和BP神经网络（BPNN）技术构建了资产价格泡沫监控系统,结果表明,人工智能技术可以很好逼近与诠释样本历史数据所蕴含的内在规律,有效实现监控功能。根据上述主要研究结论,提出了四点政策建议:（1）拓展宏观货币政策调控目标范围,把资产价格纳入中央银行决策信息集,构建货币和信贷流动以及资产价格泡沫监控系统;（2）减少或消除刚性兑付和不必要的政府隐性担保,实现国有资产管理体制和商业银行行为市场化,政府职能回归公共管理本质;（3）坚持中性稳健的货币政策,保持适度的货币流动性,建立宏观审慎评估体系MPA和对金融体系资产实施穿透管理,对影子银行进行有效管理;（4）精准掌控“结构性去杠杆”的节奏、力度、时间、主体,有条不紊降低杠杆率。
陈亮[7]（2020）在《西安市房地产市场泡沫测度》文中研究指明近年来,随着国民经济的快速发展,我国房地产业的发展也越来越快,与此同时多地的房价也有不同幅度的上涨。以西安市为例,西安房价曾创下连续上涨39个月的记录,引起了全国范围的关注。房价上涨一方面可以带动相关产业发展,促进就业,但是另一方面如果房价上涨偏离合理水平,产生房地产泡沫,就会影响到经济的健康发展和老百姓的生活水平,因此,分析研究房地产市场的泡沫水平并提出相应的建议就显得至关重要。本文首先简要分析了国内外对房地产市场的研究现状,并介绍了相关的理论与历史事件,之后以西安市的房地产市场为研究对象,运用综合指标法和理论价格法对其是否存在泡沫进行测度,然后得出结论。基于综合指标法需要选取一系列的指标,这些指标反映了西安市房地产市场的供求状况,房价走势等基本情况,在选取时注意选取的指标符合重要性、独立性等原则,本文确定了五个指标来测度西安市房地产市场的泡沫情况,根据熵权法的计算公式,为五个指标分配了权重,可以计算出泡沫综合系数K值,与临界值相比较得到房地产泡沫的大小。而理论价格法是根据相关的计算公式得出房屋的理论价格,再与实际的价格进行比较。理论价格法分为理论价格数量模型法和收益还原法,本文选择理论价格数量模型法来测度,并进行了一定的修正。具体计算是,先通过选取的指标计算出价格增长率,之后得到理论价格,并与实际价格比较,实际价格超过理论价格越多,则说明泡沫程度越大。根据相关计算结果可以得出以下结论,西安市在2008年-2018年之间,有部分年份存在着房地产泡沫,并且泡沫系数出现了一定的波动,具体来说在2011年-2013年,2017年-2018年之间都存在着房地产泡沫,2011年泡沫系数达到最高,之后出现了一定程度的下降,说明2011年之后政府的宏观调控措施取得了一定的效果,但是近年来泡沫系数上升,说明房地产市场仍然存在过热的迹象,泡沫在继续扩大需要密切关注。本文从宏观和微观层面分析了房地产市场泡沫产生的原因,并对西安市房地产市场进行了实证研究,发现西安市房地产市场存在一定程度的泡沫,需要密切关注。为了促进房地产市场健康发展,本文提出了多条建议,包括加强对投机行为的打击,减少非理性需求;政府加强引导,形成合理的住房结构;健全招投标制度,审核开发商的资质等。希望本文的研究结果和相关建议能够为西安市房地产市场的发展提供一些参考。
白玉[8]（2020）在《我国商品房价格涟漪效应及其区域影响研究》文中提出房地产业在我国国民经济发展中具有举足轻重的地位,商品房价格更是能反映出房地产市场的发展情况和稳定程度。1980年以来,国外学者开始研究房价在区域或城市间的传导关系,这就是本文研究的涟漪效应,即商品房价格在中心城市或地区的上升或下降,会随时间逐渐传到其他城市或地区,带动其商品房价格上涨的现象。那么,我国商品房价格是否存在涟漪效应?若存在涟漪效应,商品房价格涟漪效应的传导途径是怎样的?涟漪效应的源头城市是哪些?政府在制定房地产调控政策时是否该依据涟漪效应因城施策?立足于这些问题,本文对我国商品房价格的涟漪效应及其影响因素展开研究。本文首先根据经济学原理,从理论和现实两方面阐述了商品房价格涟漪效应的理论基础;其次,回顾了我国住房商品化的改革历程并对房地产市场现状进行分析;接着,将我国35个大中城市划分为7个区域,通过向量自回归（VEC）模型分析了各区域商品房价格涟漪效应的传导路径、方向及强度,并确定了各区域涟漪效应的核心城市;最后,以7个区域35个城市商品房价格的年度数据为被解释变量,以选定的全国宏观经济变量和区域微观经济变量为解释变量建立面板数据模型,分别在有无涟漪效应两种条件下分析全国层面的房地产宏观经济政策和区域的微观经济变量对各个区域商品房价格的影响程度。通过以上研究,本文的研究结论为两点,其一:我国商品房价格存在涟漪效应现象,且我国各区域商品房价格存在涟漪中心,即涟漪效应的核心城市:北部沿海区域的北京、东部沿海区域的上海、东北区域的沈阳、南部沿海区域的深圳、中部区域的武汉、西南区域的成都、西北区域的呼和浩特,都对各区域内其他城市商品房价格具有显着的预测作用,并且对核心城市商品房价格的关系研究得出,商品房价格的涟漪作用不仅仅是由于地域邻近而存在;其二,从商品房价格的影响因素研究得出:居民收入水平和房地产投资水平是各区域商品房价格的主要影响因素,财政收入水平为次要因素,且三个因素对商品房价格的上涨有正向推动作用;在引入涟漪效应下分析我国商品房价格的影响因素得出:财政收入水平（REV）、居民收入水平（INC）、核心城市商品房价格（HXHP）均为商品房价格上涨的正向驱动因素。
陈彬[9]（2020）在《安徽省新型城镇化对商品住房价格影响分析》文中指出商品住房价格与人们的生活关系非常密切,在一定程度上商品住房价格的稳定增长会对社会经济产生正面影响。但是,随着大量农村人口涌入城市的每一个角落,于是就出现了越来越多的人都有买房的需求,带动了商品住房价格上涨过快,导致了一些对商品住房有真正需求的居民无法买的起房的局面。为了有效控制商品住房价格过高带来的问题,应该找出影响商品住房价格背后的重要原因,这样才能实现商品住房市场平稳健康发展。而新型城镇化是影响商品住房价格重要因素之一。基于安徽省在长三角地区中良好的区位优势,新型城镇化不断推进会促进商品住房市场的发展。因此,安徽省新型城镇化对商品住房价格的影响是值得研究的问题。本文选择了新型城镇化对商品住房价格进行研究。从定量研究上,许多学者关注较多的是城镇化单一指标对商品住房价格的影响,而本文采用了新型城镇化复合指标对商品住房价格影响。从研究角度看,大多学者针对新型城镇化与房地产业发展关系研究比较多,而单独研究新型城镇化影响商品住房价格波动很少。鉴于此,本文首先对新型城镇化的测度进行梳理,涵盖人口、产业、空间、生活方式等不同维度,从新型城镇化与商品住房价格的内涵方面进行分析。其次,从新型城镇化对商品住房价格的影响进行定性分析。然后,选取新型城镇化复合新指标,在面板数据模型基础上,采用安徽省16个地级市2012-2017年的面板数据,利用安徽省以及皖南、皖中和皖北地区新型城镇化和商品住房相关数据进行实证分析,包括模型的选择和hausman检验、异方差、相关检验,模型修正后进行回归分析,得出新型城镇化对商品住房价格的各指标具体影响。最后,对安徽省新型城镇化影响商品住房价格提出对策建议。分析结果表明:从整体情况来看,新型城镇化对商品住房价格的上涨是起到推进作用的,而其中起到主要作用的两个指标是产业城镇化和空间城镇化,其原因是全省人口的非农村化进度的加快和经济改革的不断深入化,使得全省各市整体的商品住房需求增多,从而使商品住房价格上涨。从地区看,皖中地区基础建设工作和土地利用度已经日趋完善,商品住房价格的上涨主要受外来人口的增长和地区产业水平提高而推动的。皖北地区由于人口多,发展慢,经济总量偏小,影响了当地的经济发展水平。新型城镇化这一因素对商品住房价格的波动并不敏感,这一地区还需要更多的产业经济政策和投资来支撑。皖南地区地理优势明显和丰富的自然环境,在空间城镇化和生活方式城镇化对商品住房价格的推动作用是最高的。
宋小艳[10]（2020）在《货币政策、房地产价格与宏观经济波动 ——基于多部门NK-DSGE模型的分析》文中进行了进一步梳理在实施了住房商品化改革政策以后,房地产行业得到了迅速的发展,并且房地产行业凭借其自身所拥有的资金密集性以及较强的产业关联性等特点,在我国经济中扮演起了越来越重要的角色。时至今日,房地产行业已然发展为了我国国民经济中的支柱性产业。不可否认,房地产行业在其发展中对我国的经济发展做出了巨大的贡献,但是房地产行业持续的快速发展也引发了房地产价格飞速的上涨,这又会对国家的经济和人民的生活带来很大程度的影响。面对房地产发展带来的各种问题,我国政府再次强调房住不炒,并且中共中央政治局也明确表示不再用房地产作为短期刺激经济的目标。在此背景下货币政策作为央行常用的宏观经济调控手段之一,又会在房地产价格与宏观经济波动的关系间发挥何种作用呢?本文在掌握了相关的理论基础后从货币政策的视角出发,对房地产价格和宏观经济波动之间的关系进行了探讨分析。首先,本文对货币政策、房地产价格和宏观经济波动的相关概念进行了界定。其次,本文对货币政策、房地产行业和宏观经济的发展现状进行了梳理,并基于货币政策的视角下对房地产价格对宏观经济波动的影响机制进行了分析。最后,本文构建了一个多部门NK-DSGE模型,并引入了两种不同的货币政策规则,在不同货币政策规则下,探讨房地产价格与宏观经济波动之间的互动关系,并进一步探讨了更加适合于我国房地产和经济的货币政策。本文的研究发现:房地产价格与宏观经济之间具有高度的协同效应,房地产价格的波动可以引起宏观经济波动;外生技术冲击,货币政策冲击和房屋供给量冲击都会对房地产价格和宏观经济波动带来影响,并且相较于其他两个冲击来说,货币政策冲击从整体上来看产生的作用是最大的,但是作用的期限较短,这说明了采用货币政策来对房地产价格和宏观经济波动进行调控在短时期内还是有效的;在货币政策的制定上,本文发现数量型的货币政策能够更好地平抑房地产价格和宏观经济波动;合理有效的增加房屋供给量可以较好地抑制房地产价格的上涨。根据本文的研究结果,本文提出了合理控制货币供给量、继续推进利率市场化改革进程、有效增加房屋供给量等建议。这些建议对实现房地产行业平稳健康发展以及实现宏观经济健康发展具有一定的参考作用。
二、土地:影响房地产价格的双刃剑（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、土地:影响房地产价格的双刃剑（论文提纲范文）
（1）投资行为对房地产价格及其政策的影响（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 模型 |
| 1.1 刚性需求的房地产市场 |
| 1.2 含有投资购房者的房地产市场 |
| 2 房地产价格 |
| 3 价格影响因素及政策建议 |
| 3.1 投资购房者行为的综合影响 |
| 3.2 政策变量的影响 |
| 3.2.1 首付比 |
| 3.2.2 开发成本 |
| 4 结束语 |
| 附录 |
（2）房地产需求刺激政策下央行政策调控应对研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、文献综述 |
| 三、模型构建 |
| （一）家庭部门 |
| （二）企业部门 |
| 1．房地产部门 |
| 2．消费品部门 |
| （三）均衡系统 |
| （四）货币当局 |
| 四、参数估计结果分析 |
| （一）参数校准与估计 |
| （二）住房需求调控的宏观经济效应 |
| （三）泰勒规则对住房需求调控效应的影响分析 |
| 1．宏观经济响应情况 |
| 2．宏观经济响应出现差异的原因 |
| （四）宏观审慎与泰勒规则相配合的宏观经济效应分析 |
| 五、总结及建议 |
（3）我国房地产企业投资风险分析 ——以RS公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究方法与内容 |
| 1.4 研究创新之处 |
| 第2章 房地产投资风险研究综述 |
| 2.1 风险管理的相关研究综述 |
| 2.2 房地产投资风险的相关研究综述 |
| 2.3 房地产宏观调控政策与房地产企业关系的研究综述 |
| 第3章 房地产投资风险理论 |
| 3.1 房地产投资风险的含义和特征 |
| 3.2 投资风险类型 |
| 3.3 评价投资风险的常用方法 |
| 第4章 紧缩的宏观调控政策下房地产企业投资风险的影响因素分析 |
| 4.1 宏观环境因素 |
| 4.1.1 宏观政策环境因素 |
| 4.1.2 宏观经济环境 |
| 4.2 市场环境因素 |
| 4.2.1 市场供求 |
| 4.2.2 市场竞争程度 |
| 4.2.3 置地风险 |
| 4.2.4 房地产价格 |
| 4.2.5 融资风险 |
| 4.3 企业内部经营决策因素 |
| 4.3.1 投资类型与规模 |
| 4.3.2 投资方式 |
| 4.3.3 开发地点 |
| 4.3.4 开发时机 |
| 4.3.5 开发周期长短 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 RS公司发展现状简介 |
| 5.2 评价指标的选取原则 |
| 5.3 RS公司投资风险评价指标的选取 |
| 5.4 数据分析及评级体系的构建 |
| 5.4.1 适用性检验 |
| 5.4.2 提取公因子 |
| 5.4.3 因子命名 |
| 5.4.4 计算因子得分 |
| 第6章 房地产企业投资风险防范的对策及建议 |
| 6.1 楼市发展近况与展望 |
| 6.2 对房地产市场长效调控政策的建议 |
| 6.2.1 优化调控政策的实现手段,充分发挥政府的积极作用 |
| 6.2.2 加强对房地产市场的监督,完善房地产市场监督体系 |
| 6.2.3 加强城镇基础设施建设,促进各线城市协同发展 |
| 6.3 RS公司防范房地产投资风险的对策 |
| 6.3.1 密切关注国家宏观调控政策的动向,趋利避害 |
| 6.3.2 优化资本结构,拓宽融资渠道,提高融资管理水平 |
| 6.3.3 加强成本预测,合理控制成本,做好可行性分析研究 |
| 6.3.4 审时度势,因时制宜的调整投资战略 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 不足之处 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
（4）土地资源配置的企业和地区效应 ——基于融资约束的视角（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究框架与方法 |
| 1.3 研究内容与思路 |
| 1.4 可能创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 关于融资约束的文献综述 |
| 2.1.1 定义与度量方法 |
| 2.1.2 决定融资约束的因素 |
| 2.1.3 融资约束的微观与宏观影响 |
| 2.2 关于资源配置的文献综述 |
| 2.3 关于土地问题的研究综述 |
| 2.3.1 土地与宏观经济 |
| 2.3.2 土地与政府 |
| 2.3.3 土地与人口流动 |
| 2.3.4 土地与企业 |
| 2.4 文献评述与展望 |
| 3 理论分析与研究假说 |
| 3.1 土地-融资约束研究分析 |
| 3.2 土地与区域经济效率的理论机制 |
| 4 研究设计 |
| 4.1 数据来源与样本处理 |
| 4.1.1 工业企业数据 |
| 4.1.2 土地数据 |
| 4.1.3 地级市控制变量 |
| 4.2 变量定义与说明 |
| 4.2.1 主要指标的计算 |
| 4.2.2 变量定义与描述性统计 |
| 4.2.3 土地相关数据描述性统计 |
| 4.3 模型设定 |
| 4.3.1 土地-融资约束模型 |
| 4.3.2 区域效率挤出模型 |
| 5 土地通过融资约束渠道影响区域效率的实证分析 |
| 5.1 土地-融资约束模型的实证分析 |
| 5.2 区域效率挤出的实证分析 |
| 6 结论与建议 |
| 参考文献 |
（5）财政预算软约束对中国地方金融风险的影响机制研究 ——基于国内金融周期的视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 国际金融危机后,货币与债务问题在理论与实践上迎来重大调整 |
| 1.1.2 地方政府融资行为变化、城市经济体存在金融风险 |
| 1.1.3 经济发展不平衡下城市行政级别、本土金融资源存在差异 |
| 1.1.4 地方经济稳中下行、金融周期衍生的金融风险有所显现 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.2.1 选题的理论意义 |
| 1.2.2 选题的现实意义 |
| 1.3 概念界定 |
| 1.3.1 财政预算软约束 |
| 1.3.2 地方金融风险 |
| 1.3.3 国内金融周期与地方金融周期 |
| 1.4 研究思路、研究方法和结构安排 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 结构安排 |
| 1.5 研究的创新之处、可行性与不足 |
| 1.5.1 研究的创新之处 |
| 1.5.2 研究的可行性 |
| 1.5.3 研究不足之处 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 基于金融周期的金融风险理论 |
| 2.1.1 基于金融周期的金融风险理论的形成与发展 |
| 2.1.2 国内金融周期理论对不同经济体金融风险的分析 |
| 2.1.3 金融周期视角下对金融风险水平的测算 |
| 2.2 财政预算软约束的维度、形成与影响 |
| 2.2.1 财政预算软约束的维度与形成 |
| 2.2.2 财政预算软约束的影响 |
| 2.3 文献小结与述评 |
| 第3章 理论分析:财政预算软约束对地方金融风险的影响机制 |
| 3.1 地方金融周期的形成与对地方金融风险的影响 |
| 3.1.1 现状分析:地方经济发展模式与财政金融体系 |
| 3.1.2 国内金融周期理论的基本观点 |
| 3.1.3 地方金融周期的形成机制 |
| 3.1.4 地方金融周期对地方金融风险的影响路径 |
| 3.2 财政预算软约束的变化与对地方金融风险的影响 |
| 3.2.1 财政预算软约束的维度与地方金融风险分析的微观基础构建 |
| 3.2.2 财政预算软约束演变的理论分析:从土地财政到准安全资产模式 |
| 3.2.3 财政预算软约束模式的形成与分化:基于成本收益博弈的分析 |
| 3.2.4 准安全资产主导的财政预算软约束模式对地方金融风险的直接影响 |
| 3.3 财政预算软约束对地方金融周期的影响机制:模型推导 |
| 3.3.1 信用扩张机制变化引起的金融周期变化:改进的DM快慢模型 |
| 3.3.2 利率调整引起的金融周期变化:拓展的DM模型与跨部门利率联动模型 |
| 3.3.3 信贷投向变化引起的金融周期变化:基于C-D生产函数的数学表达 |
| 3.4 地方金融周期对城市信用扩张外部环境的影响 |
| 3.4.1 地方金融周期对货币政策冲击异质性的影响 |
| 3.4.2 地方金融周期调整改变资产货币化的风险传递渠道 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 测算与分析:财政预算软约束、金融周期与金融风险 |
| 4.1 研究样本的选择与区分 |
| 4.2 财政预算软约束的测算与分析 |
| 4.3 中国地方金融周期的测算与分析 |
| 4.4 地方金融风险水平的测算与影响因素分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实证检验:财政预算软约束对地方金融风险的影响机制 |
| 5.1 指标选择与模型设定 |
| 5.1.1 指标选择 |
| 5.1.2 模型设定 |
| 5.2 金融周期中介效应的检验结果和分析 |
| 5.3 金融周期调节效应的检验结果和分析 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 实证分析:金融周期中介效应与调节效应的实现路径 |
| 6.1 金融周期中介效应实现路径分析 |
| 6.1.1 基于信贷资源干预的中介效应实现路径 |
| 6.1.2 基于分部门杠杆率变化的中介效应实现路径 |
| 6.1.3 基于GDP和房地产推动因素的中介效应实现路径 |
| 6.2 金融周期调节效应实现路径分析 |
| 6.2.1 基于货币政策异质性的调节效应实现路径 |
| 6.2.2 基于预期稳定性变化的调节效应实现路径 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与建议 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 地方金融风险防范的相关政策建议 |
| 7.2.1 调整中国地方政府财政预算的约束机制 |
| 7.2.2 构建监管条线彼此协调、分层次的、前瞻性的金融风险防范体系 |
| 7.3 不足与进一步研究的方向 |
| 附录 A 本土地方商业银行的分类标准 |
| 附录 B 城市的发展级别与行政级别 |
| 附录 C 公式推导:持有准安全资产金融机构的利润函数 |
| 附录 D 公式推导:柯布—道格拉斯生产函数利润最大化 |
| 附录 E 财政预算软约束对地方金融风险影响过程中的变量关系 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）金融杠杆与资产价格泡沫：影响机制及其监控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩略词、符号变量的注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路、内容与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.3 论文创新与不足之处 |
| 1.3.1 论文创新 |
| 1.3.2 不足之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 资产价格泡沫的含义及其形成机理研究综述 |
| 2.1.1 理性预期理论 |
| 2.1.2 行为金融理论 |
| 2.1.3 以分形和混沌理论为代表的非线性理论 |
| 2.1.4 信贷理论 |
| 2.1.5 金融发展理论 |
| 2.2 资产价格泡沫的存在性检验及测度研究综述 |
| 2.2.1 资产价格泡沫的存在性检验 |
| 2.2.2 资产价格泡沫存在性的检验方法 |
| 2.2.3 资产价格泡沫的测度方法 |
| 2.3 金融杠杆与资产价格泡沫的影响关系研究综述 |
| 2.3.1 金融杠杆与资产价格泡沫的影响关系 |
| 2.3.2 金融杠杆与房地产泡沫的影响关系 |
| 2.4 资产价格泡沫对经济增长的影响研究综述 |
| 2.4.1 资产价格泡沫对经济增长的促进作用 |
| 2.4.2 资产价格泡沫对经济增长的不利作用 |
| 2.4.3 资产价格泡沫与经济增长的周期联动效应 |
| 2.5 资产价格泡沫监控研究综述 |
| 2.5.1 主张从市场层面入手监控资产价格泡沫 |
| 2.5.2 从货币政策角度监控资产价格泡沫 |
| 2.5.3 利用托宾税监控资产价格泡沫 |
| 2.6 对现有文献的评述 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 资产价格泡沫形成机理及其检验研究 |
| 3.1 资产价格泡沫的理论界定 |
| 3.1.1 资产 |
| 3.1.2 资产价格泡沫的载体类型 |
| 3.1.3 资产价格泡沫涵义界定 |
| 3.2 资产价格泡沫的形成机理分析 |
| 3.2.1 资产价格泡沫形成的理论基础 |
| 3.2.2 资产价格泡沫形成的影响因素 |
| 3.3 资产价格泡沫的检验 |
| 3.3.1 检验方法 |
| 3.3.2 变量说明及数据来源 |
| 3.3.3 检验结果及其分析 |
| 3.4 资产价格泡沫的提取 |
| 3.4.1 向量误差修正模型 |
| 3.4.2 资产价格泡沫提取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 金融杠杆与资产价格泡沫的影响机制研究 |
| 4.1 金融杠杆的经济本质及度量 |
| 4.1.1 金融杠杆的经济本质 |
| 4.1.2 金融杠杆的度量 |
| 4.2 金融加杠杆的机理分析 |
| 4.2.1 金融加杠杆的根源 |
| 4.2.2 金融加杠杆的实质 |
| 4.2.3 金融加杠杆的内在驱动力 |
| 4.2.4 金融加杠杆的实现路径 |
| 4.2.5 金融加杠杆的特征与成因 |
| 4.3 基于金融杠杆驱动的资产价格泡沫模型构建 |
| 4.3.1 理论分析 |
| 4.3.2 基于金融杠杆驱动的资产价格泡沫模型 |
| 4.4 金融杠杆与资产价格泡沫影响关系的实证分析 |
| 4.4.1 滚动宽窗Granger因果检验方法 |
| 4.4.2 变量说明与数据检验 |
| 4.4.3 实证结果及其分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 金融杠杆和资产价格泡沫的影响效应研究 |
| 5.1 金融杠杆影响商业银行风险承担效应研究 |
| 5.1.1 理论分析 |
| 5.1.2 研究假设与变量定义 |
| 5.1.3 动态面板模型和门限检验方法 |
| 5.1.4 实证结果及其分析 |
| 5.2 资产价格泡沫与经济增长的周期联动效应研究 |
| 5.2.1 频谱分析方法 |
| 5.2.2 变量说明及数据来源 |
| 5.2.3 实证结果及其分析 |
| 5.3 资产价格泡沫与经济增长的共容效应研究 |
| 5.3.1 模型基本假设 |
| 5.3.2 资产价格泡沫与经济增长的共容条件 |
| 5.4 金融杠杆、资产价格泡沫与经济增长的时变效应研究 |
| 5.4.1 SV-TVP-SVAR模型 |
| 5.4.2 变量说明及数据来源 |
| 5.4.3 实证结果及其分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 金融去杠杆与资产价格泡沫监控系统研究 |
| 6.1 去杠杆的范畴界定及认知 |
| 6.1.1 去杠杆的范畴界定 |
| 6.1.2 去杠杆的正确认知 |
| 6.2 实体去杠杆路径研究 |
| 6.2.1 “去杠杆”与“稳增长”的困境 |
| 6.2.2 实体去杠杆的路径 |
| 6.3 金融去杠杆路径研究 |
| 6.3.1 金融去杠杆的阶段和政策 |
| 6.3.2 金融去杠杆的路径 |
| 6.4 限贷政策抑制资产价格泡沫的效应研究 |
| 6.4.1 合成控制法 |
| 6.4.2 变量说明与数据来源 |
| 6.4.3 实证结果及其分析 |
| 6.5 资产价格泡沫监控系统研究 |
| 6.5.1 SVR模型与股市泡沫监控系统研究 |
| 6.5.2 BP神经网络与房地产泡沫监控系统研究 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研情况 |
| 致谢 |
（7）西安市房地产市场泡沫测度（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题目的 |
| 1.1.3 选题意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法及技术路线 |
| 1.4 本文贡献与不足 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 房地产泡沫相关理论 |
| 2.1 一般泡沫理论 |
| 2.1.1 泡沫的概念 |
| 2.1.2 泡沫理论的发展 |
| 2.2 房地产泡沫理论 |
| 2.2.1 房地产泡沫的含义 |
| 2.2.2 历史上的房地产泡沫事件 |
| 2.2.3 房地产泡沫的表现形式 |
| 2.2.4 房地产价格泡沫的成因 |
| 2.2.5 房地产价格泡沫的危害 |
| 2.3 常用的房地产泡沫测度方法 |
| 2.3.1 指标指示法 |
| 2.3.2 理论价格法 |
| 2.3.3 统计检验法 |
| 2.3.4 房地产价格泡沫测度方法的适用性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 西安市房地产发展现状 |
| 3.1 西安市概况 |
| 3.2 西安市房地产市场现状 |
| 3.2.1 房地产开发投资情况 |
| 3.2.2 西安市房屋销售情况与竣工情况 |
| 3.2.3 房地产价格分析 |
| 3.2.4 城镇人均居住面积 |
| 3.2.5 土地市场出让及成交情况 |
| 3.2.6 西安市房地产企业情况 |
| 3.2.7 西安市房地产调控政策 |
| 3.2.8 西安市房地产市场存在的主要问题分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 西安市房地产泡沫情况研究 |
| 4.1 指标选取的要求 |
| 4.1.1 房地产价格泡沫测度指标的选定 |
| 4.2 西安市房地产价格泡沫指标的测度与分析 |
| 4.2.1 房地产开发投资额/全社会固定资产投资额 |
| 4.2.2 房地产开发投资增长率/GDP增长率 |
| 4.2.3 房价收入比 |
| 4.2.4 房地产销售价格增长率/GDP增长率 |
| 4.2.5 商品房施工面积/商品房竣工面积 |
| 4.3 西安市房地产泡沫的综合测度 |
| 4.3.1 确定各指标的权重 |
| 4.3.2 综合指标法对西安市房地产价格泡沫的测度 |
| 4.3.3 基于理论价格法的实证研究 |
| 第五章 西安市房地产泡沫防范的建议 |
| 5.1 对于房地产市场相关的建议 |
| 5.1.1 加强对投机行为的打击 |
| 5.1.2 形成合理的住房结构 |
| 5.1.3 严格管理相关贷款 |
| 5.1.4 严厉打击囤地行为 |
| 5.1.5 健全招投标制度 |
| 5.2 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）我国商品房价格涟漪效应及其区域影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 商品房价格涟漪效应的文献综述 |
| 1.2.2 涟漪效应研究方法的文献综述 |
| 1.2.3 商品房价格影响因素的文献综述 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.5.3 主要创新点 |
| 第二章 商品房价格涟漪效应的理论分析 |
| 2.1 商品房价格涟漪效应的理论基础 |
| 2.1.1 空间异质性 |
| 2.1.2 空间依赖性 |
| 2.1.3 经济增长极理论 |
| 2.2 商品房价格涟漪效应的现实基础 |
| 2.2.1 区域经济一体化 |
| 2.2.2 楼市政策同质化 |
| 2.2.3 交通建设全国化 |
| 2.2.4 购房特征趋同化 |
| 第三章 我国房地产市场的现状分析 |
| 3.1 我国住房市场的调控历程 |
| 3.1.1 初始调控(1998-2004) |
| 3.1.2 加码调控(2005-2008 上) |
| 3.1.3 逆向调控(2008 下-2010) |
| 3.1.4 “双限”调控(2010-2019) |
| 3.2 房地产市场现状分析 |
| 3.2.1 需求因素 |
| 3.2.2 供给因素 |
| 3.3 我国房价的区域差异化分析 |
| 第四章 商品房价格涟漪效应的实证分析 |
| 4.1 模型建立 |
| 4.2 数据选取及平稳性 |
| 4.3 区域核心城市的选取 |
| 4.3.1 协整检验 |
| 4.3.2 各区域格兰杰因果关系检验 |
| 4.3.3 核心城市格兰杰因果关系检验 |
| 4.4 商品房价格涟漪效应在区域内的传导分析 |
| 4.4.1 脉冲响应函数 |
| 4.4.2 方差分解 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 引入涟漪效应的区域商品房价格影响因素分析 |
| 5.1 我国商品房价格影响因素分析 |
| 5.1.1 商品房价格影响因素的理论分析 |
| 5.1.2 研究方法和模型的设定 |
| 5.1.3 指标选择及数据处理 |
| 5.2 商品房价格影响因素的实证分析 |
| 5.2.1 全样本分析 |
| 5.2.2 个体分析 |
| 5.3 引入涟漪效应的商品房价格影响因素实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 本文结论与建议 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表的论文和取得的学术成果 |
（9）安徽省新型城镇化对商品住房价格影响分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 商品住房价格影响因素研究 |
| 1.2.2 新型城镇化定性定量分析研究 |
| 1.2.3 新型城镇化与商品住房价格相关研究 |
| 1.2.4 文献综合评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术线路图 |
| 1.5 主要创新之处 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 新型城镇化与商品住房价格的内涵和测度 |
| 2.1 新型城镇化的内涵和测定 |
| 2.1.1 城镇化定义和新型城镇化内涵 |
| 2.1.2 新型城镇化水平测度指标 |
| 2.1.3 城镇化的区域划分 |
| 2.2 商品住房价格的概述和测度 |
| 2.2.1 商品住房价格概述 |
| 2.2.2 商品住房价格的测度 |
| 第三章 新型城镇化对商品住房价格影响的路径研究 |
| 3.1 新型城镇化在定性方面对商品住房价格影响 |
| 3.2 新型城镇化在需求和供给方面对商品住房价格影响 |
| 第四章 安徽省新型城镇化对商品住房价格影响的实证分析 |
| 4.1 安徽省新型城镇化对商品住房价格影响的指标体系建立 |
| 4.1.1 指标体系建立必要性 |
| 4.1.2 构建指标体系的原则 |
| 4.1.3 指标体系的构建 |
| 4.2 数据来源 |
| 4.3 统计描述 |
| 4.4 研究假设 |
| 4.5 面板数据模型的建构 |
| 4.5.1 模型形式的设定 |
| 4.5.2 商品住房价格双对数模型的建立 |
| 4.6 安徽省新型城镇化对商品住房价格影响实证模型的分析 |
| 4.6.1 面板数据回归模型的种类 |
| 4.6.2 省级面板数据回归模型的选择和Hausman检验 |
| 4.6.3 初步回归结果 |
| 4.6.4 异方差与相关检验 |
| 4.6.5 误差修正模型回归结果 |
| 4.6.6 实证结果分析 |
| 4.7 各区域新型城镇化对商品住房价格影响实证模型的分析 |
| 4.7.1 区域回归模型的选择和Hausman检验 |
| 4.7.2 误差修正模型回归结果 |
| 4.7.3 实证结果分析 |
| 4.8 实证总结 |
| 第五章 安徽省新型城镇化对商品住房价格影响的对策建议 |
| 5.1 努力缩小区域发展差异来促使新型城镇化对商品住房价格协调发展 |
| 5.2 加大基础设施建设来平衡商品住房市场 |
| 5.3 优化安徽省新型城镇化对商品住房价格影响的总体体系结构 |
| 5.4 推进社区医院建设来助力商品住房市场发展 |
| 5.5 控制人口城镇化进程加快来遏制商品住房价格上涨 |
| 5.6 合理调整产业结构升级来控制商品住房价格上涨 |
| 5.7 合理供应土地来防止商品住房价格过快上涨 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介和读研期间论文发表及科研项目 |
（10）货币政策、房地产价格与宏观经济波动 ——基于多部门NK-DSGE模型的分析（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外相关研究文献 |
| 1.2.2 国内相关研究文献 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 本文的研究思路和方法 |
| 1.3.1 本文的研究思路 |
| 1.3.2 本文的研究方法 |
| 1.4 创新与不足之处 |
| 1.4.1 本文可能的创新 |
| 1.4.2 本文的不足之处 |
| 第2章 相关概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 货币政策的概念界定 |
| 2.1.2 货币政策规则的概念界定 |
| 2.1.3 房地产价格的概念界定 |
| 2.1.4 宏观经济波动的概念界定 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 货币政策传导机制理论 |
| 2.2.2 财富效应 |
| 2.2.3 托宾Q理论 |
| 2.2.4 粘性价格理论 |
| 2.2.5 NK-DSGE模型 |
| 第3章 发展现状与影响机制分析 |
| 3.1 货币政策、房地产行业与宏观经济的发展现状 |
| 3.1.1 货币政策的发展历程与现状 |
| 3.1.2 房地产行业的发展历程与现状 |
| 3.1.3 宏观经济的发展历程与现状 |
| 3.2 货币政策、房地产价格与宏观经济波动之间的影响机制 |
| 3.2.1 货币政策对房地产价格的影响机制 |
| 3.2.2 房地产价格对宏观经济波动的影响机制 |
| 第4章 NK-DSGE模型构建 |
| 4.1 代表性家庭部门 |
| 4.2 厂商部门 |
| 4.2.1 最终产品生产部门 |
| 4.2.2 中间产品生产部门 |
| 4.3 中央银行 |
| 4.4 政府部门 |
| 4.5 均衡条件 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 数据选取和处理 |
| 5.2 参数校准 |
| 5.3 贝叶斯估计 |
| 5.4 脉冲响应分析 |
| 5.4.1 数量型货币政策规则下的脉冲响应分析 |
| 5.4.2 价格型货币政策规则下的脉冲响应分析 |
| 5.5 方差分解分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论和政策建议 |
| 6.1 本文的主要结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 合理有效地控制货币供给量 |
| 6.2.2 继续推动利率市场化改革的进程 |
| 6.2.3 合理有效地增加房屋的供给量 |
| 6.2.4 加强多元化政策的协调配合 |
| 参考文献 |
| 后记 |
四、土地:影响房地产价格的双刃剑（论文参考文献）
- [1]投资行为对房地产价格及其政策的影响[J]. 郑敏. 管理科学学报, 2021(05)
- [2]房地产需求刺激政策下央行政策调控应对研究[J]. 王治政. 当代金融研究, 2021(Z1)
- [3]我国房地产企业投资风险分析 ——以RS公司为例[D]. 王守波. 山东建筑大学, 2020(12)
- [4]土地资源配置的企业和地区效应 ——基于融资约束的视角[D]. 陈璐璐. 浙江大学, 2020(02)
- [5]财政预算软约束对中国地方金融风险的影响机制研究 ——基于国内金融周期的视角[D]. 张家源. 对外经济贸易大学, 2020(01)
- [6]金融杠杆与资产价格泡沫：影响机制及其监控研究[D]. 冯文芳. 东南大学, 2020(02)
- [7]西安市房地产市场泡沫测度[D]. 陈亮. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]我国商品房价格涟漪效应及其区域影响研究[D]. 白玉. 重庆交通大学, 2020(02)
- [9]安徽省新型城镇化对商品住房价格影响分析[D]. 陈彬. 安徽建筑大学, 2020(01)
- [10]货币政策、房地产价格与宏观经济波动 ——基于多部门NK-DSGE模型的分析[D]. 宋小艳. 天津财经大学, 2020(06)