基于贝叶斯模型平均(BMA)方法的中国房地产价格影响因素分析

被引:1
作者
卢二坡
张超
机构
[1] 安徽财经大学统计与应用数学学院
关键词
房地产价格; 贝叶斯模型平均方法; 心理预期; 信贷政策; 产业结构;
D O I
暂无
中图分类号
F224 [经济数学方法]; F299.23 [城市经济管理];
学科分类号
0701 ; 070104 ; 120405 ;
摘要
对可能影响中国房价的诸多因素的重要性问题进行识别和检验,基于模型不确定性的视角,使用中国30个省(区)2002~2013年面板数据,采用贝叶斯模型平均(BMA)方法进行模型设定与分析。研究认为,在可能对中国房价产生影响的19个指标中,信贷政策、心理预期、物价水平、房屋竣工面积和产业结构合理化等5个解释变量的后验概率大于90%,它们是影响现阶段中国房地产价格的决定因素;应通过差别化的信贷政策分区域控制房价,通过新闻媒体公开统计和发布房地产数据正确引导人们的心理预期,通过适宜的货币政策有效控制物价,通过保障性住房建设增加房地产供给,通过合理化的产业结构引导房价调控等,促进中国房地产市场的健康发展。
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