基于系统动力学的住宅价格预测研究 基于系统动力学的住宅价格预测研究

基于系统动力学的住宅价格预测研究

  • 期刊名字:技术经济与管理研究
  • 文件大小:471kb
  • 论文作者:吴振华,黎芸,贵文龙,王亚蓓
  • 作者单位:桂林电子科技大学商学院,桂林电子科技大学国有资产管理处
  • 更新时间:2020-08-31
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论文简介

基于系统动力学的住宅价格预测研究基于系统动力学的住宅价格预测研究吴振华1,黎芸1,贵文龙,王亚蓓2(1.桂林电子科技大学商学院,广西桂林541004;2.桂林电子科技大学国有资产管理处,广西桂林541004)摘要:在系统动力学模型中将城市商品住宅价格系统划分为宏观经济、城市亼口、市场需求、市场供给、房屋租赁和土地价值六个子系统,并引入了住宅开发投资及其比例、供求比影响因子、住宅销售面积中成交比例、开发利润率和基建投资等影响因子。通过仿真比较了桂林市商品住宅价格与人均可攴配收入、住宅开发投资、GDP等主要因素的变动情况,分析了长期和短期各主要因素对商品住宅价格影响程度和时序,以此确定政府在不同时期以控制商品住宅价格为目的所应采取的宏观调控措施和手段,同时为消费者和房地产开发商择机购房和投资提供相应的决策依据。关键词:商品住宅;系统动力学;住房价格;房产投资;房价调控;调控政策中图分类号:F293.35文献标识码:A文章编号:1004-292X(2013)08-0101-06The Forecast Research of Urban Commodity Residence Price based on System DynamicswU Zhen-hua', LI Yun', GUI Wen-long, WANG Ya-bei2(1. Guilin University of Electronic Science and Technology Business School, Guilin Guangxi 541004, China2. Guilin University of Electronic Science and Technology Management Office of the State-owned AssetsGuilin guangxi 541004, ChinaAbstract: The urban commodity residence price system is calibrated separately by parts such as macroeconomic, urban poplation, housing lease, value of land, market demand and supply in this paper. The maim influencing factors are introduced intothe system dynamics model such as the housing development investments and their ratios, the relation between of demand and sup-ply, the proportion of deals of new housing selling area, the rate of development profit and the investment in infrastructure, etcThis paper analyzed the degree and time sequence of influences of the main factors influencing Guilin commodity residence price inlong-term and short-term, after the comparison of the commodity residence price with the per capita disposable income,thehousing development investments and GDP in Guilin city by system dynamics simulation, so it could be determined that the gowernment adopt correspondence available measure and the macro-economic control means to cater for controlling house prices andcurbing speculation in the property market at different ages, and it also will provide the theoretical basis for buying house and investment for consumers and real estate developers in proper occasions.Key words: Commodity residence; System dynamics; Housing prices; Property investment; Price regulationRegulatory policies城市商品住宅产业是房地产行业的重要组成部健康发展的关键所在。目前,在桂林市商品住宅领域分,该产业的健康发展与国民经济发展及人民生活质内社会反响强烈、争议较大的问题主要集中在以下量提高息息相关,而商品住宅价格是房地产业发展过个方面:房价快速上涨,二手房市场和租赁市场发育程中倍受关注的热点问题,所以,探讨商品住宅价格缓慢;住房保障覆盖面小,措施不到位;住房市场宏的内在机制、有效控制的过快上涨是房地产业持续、观调控困难重重,调控政策尚未达到预期目标,其中收稿日期:2012-11-04中国煤化工基金项目:国家自然科学基金地区基金项目(1600:教育厅的一般项目(2CNMHG作者简介:吴振华(1972-),男,河北乐亭人,副教授,博士,主要从事房地产经济与管101技术盤济与管理研究2013年第8期政府宏观调控对于商品住宅价格的控制尤为重要。为的各种其他因素。根据对商品住宅价格系统的分析此,本文以城市商品住宅作为研究对象,归纳影响城本模型选取了影响商品住宅价格的若干主要因素,如市商品住宅价格的主要因素,利用系统动力学的方法人均可支配收入、人口总量、住宅供给、住宅需求建立城市商品住宅价格模型,通过仿真为政府宏观调等,综合考虑模型的结构关系和指标的输岀需要,选控商品住宅价格、开发商投资决策以及消费者购房决取城市住宅价格系统的47个变量,包括状态变量策提供理论依据。流率变量、辅助变量,如表1所示。以年度为计算时主要影响因素及系统动力学建模间间隔,按照系统动力学方法按年循环计算,当年各1.影响商品住宅价格的主要因素指标循环计算后再进入下一轮循环。为了突出研究重城市商品住宅主要由供求关系决定,是社会经济点,同时考虑到数据的可得性,对于部分变量如贷款及政策等因素综合作用的结果。城市商品住宅供给的利率、人口自然增长率等采取阶跃函数的调用方式主要影响因素为住宅价格、住宅空置面积、住宅销售通过改变外部调用数据和变量之间的函数关系,计算面积、商品住宅投资水平和其他因素,还包括开发成岀假定情况下的模型预测结果。主要变量及其类型如本、开发利润等,其中开发成本主要包括土地、建安表1所示。成本和管理费用等。城市商品住宅需求的主要影响因素为房价收人比、家庭平均规模、人口总量和结婚人表1商品住宅价格系统动力学模型主要变量口比例等。与此同时,宏观经济与国际宏观状况、国变量名单位变量类变量名单位变量类型家政策因素以及其他非经济因素对商品住宅的价格也人口总量万人人口自然增长率具有重要的影响。经分析总结,本文认为综合成本住宅供给万平方米人均可支配收入(包括土地价格和开发成本等)、供求比影响因子(供住宅需求|万平方米求形成的风险利润部分)是影响城市商品住宅价格的住宅价格元/平方住宅销售面积万平方米主要因素,因此在建立系统动力学模型时给予了重点经济增长亿元房价收入比考虑。另外,国外已有研究结果表明:住宅价格的需人口增长万建安成本元/平价格增长元/平方求弹性大约为15;25岁消费者的住房需求收入弹性房屋建筑竣工面积|万平方米新增供给万平方米燮最高,而65岁消费者的住房需求收入弹性为负凹。根供给实现万平方来据目前所掌握的数据,本文在建模时仅考虑了婚龄阶新增需求万平方米段结婚人口比例对住宅需求的影响。需求实现「万平方米基准地元/平方2.系统动力学的基本原理系统动力学( System dynamics,SD的创始人为美国4.系统因果反馈图麻省理工学院福瑞斯特教授,是紧密结合系统科学理本文根据需要解决的问题及整个系统的动态分析论与计算机仿真、研究系统反馈结构与行为的一门科来描述住宅价格的变化,将城市商品住宅价格系统划学,是系统科学与管理科学的一个重要分支。系统分为6个互相关联的子系统:宏观经济、城市人口动力学适用于处理长期性和周期性问题,无论所研究市场需求、市场供给、房屋租赁和土地价值子系统。的系统是否具有完整性,该方法都是一种非常稳定的模型总体反馈回路(以桂林市为例)见图1所示方法,因为系统反馈受系统本身的历史行为的影响对涉及的主要部分系统反馈环的简要分析把历史行为的后果传递给系统本身,以影响未来的行①住宅供给-+住宅空置面积→-银行支持力为。系统动力学建模过程大致分为任务调研、目标度一艹房企开发能力-+房企开发意愿→+新成交土确立、边界划定、变量定义、反馈结构分析、方程建地面积艹住宅施工面积→艹新竣工住宅面积→+住立、模型建立、模型调试、模型检验与评估和政策实宅销售面积→+住宅供绐(-)验与模型使用等非常复杂的阶段門。由于篇幅所限②住宅需求→-供求比→-住宅价格→+房价收本文主要阐述变量选择、反馈结构分析、模型建立入比→-住房购买力→+住宅需求(-)评估与仿真等阶段。③住宅价格→+房价收入比→-住宅需求→-住3.变量说明宅空置面积→+住宅供给→+供求比→房企开发意系统动力学模型的实质是一阶微分方程组,它不愿艹+土地价中国煤化工仅描述系统各状态变量的变化率对各状态变量或指定5.系统流YHCNMH输入量的依存关系,还进一步涉及导致状态变量变化考虑到模时正、可探作比以可搜集数据的102基于系统动力学的住宅价格预测研究主林市GD据桂林市2001-2011年的GDP、人口总量、房住宅销售面积影增m值基本建设投人均可支屋建筑竣工面积等数据住宅价格住房购买力确定模型的各个基本参供求比>数,如GDP、人口总量、住宅价格、住宅需庭收入求和住宅供给的初值分发利润贷款利率住房购买力>别为32976亿元住房政策484.73万人、1739.37元年土地出让面积/平方米、85万平方米城市化进程和9597万平方米。为住宅施工面积房企开发能力了保证模型的精确性银行支持力度竣工住宅面积房屋建筑竣工面积、商住宅销售面<住宅需求>品住宅空置比例、住图1桂林市商品住宅价格系统因果反馈图开发投资比例都是以阶跃函数的形式调入,其范围,本文选取主要的因素而忽略了一些对住宅价格余大部分变量间的关系是以函数的形式表示影响较小的因素,如租金,原因是租金与房价之间的2.系统动力学仿真弱相关性。同时,忽略了难以量化的因素如银行支持本文使用 Vensim软件计算得到2001-2020年桂力度、房企开发能力、城市化进程等,主要是由于这林市商品住宅价格系统动力学仿真和预测结果,如表些因素影响效果有一个逐步缓慢的积累过程,最终效所示。根据仿真模拟结果可知,2010年房价变化较果得到弱化。经分析,桂林市商品住宅价格系统流图前期的变化差异较大,这与桂林市的经济发展及人均如图2所示。收入水平密切相关,同时可以看到:人均可支配收入、住宅开发投桂林市GD资和GDP的增长经济增长率用于分配均GDP率与房价的增长的比例率相近,说明人基建投资比例住宅开发基准年基基建投资指数均可支配收入人口自然增长率均可支配收入投资比例建投资住宅开发投资和住宅开发人口增长投资比例影响因子中长期贷款利率GDP是影响房价影响因子结婚人口变动的主要影响比例住宅施工面积综合成本增长单套面积因素[住宅价格<中长期贷三、模型评价容积率基准本税率利率>供求比影开发利润率模型的真实住宅竣工响因子策影响性和有效性是系商品住宅空置比例统动力学模型检住宅销售需求实现验的标准。模型面积中新供给实现成交比例真实即模型模拟图2桂林市商品住宅价格系统流图仿真结果与理论描述的系统趋向、模型仿真比较一致,并且能够经受现实数据的验证。模型的有1.数据来源和数量关系的确定效就是模型的实用性,其检验要面向政策,看政策的本文选取了2001-201年桂林市房地产市场数据实施在实际中国煤化工真结果一致,作为样本,数据来源为2001-2011年《广西统计年起到辅助决策CNMHG史值与仿真值鉴》和《桂林市国民经济和社会发展统计公报》。根的相对误差及刀刀左米極驱模型的仿真结技术盤济与管理研究2013年第8期表2桂林市商品住宅价格系统动力学仿真结果表42001-2011年仿真数据与真实数据对比表投资房价收入人均可支配巷林市住宅开发房价收入比均可支配收入(元)年份GDP年份(亿元)比(%)收入(元)历史数据仿真教据相对误差历史数据仿真教据相对误差7483.262001960.6143%7852796061138%1.3%82468358.791.37%637954262004559%8149763795-6.27%0052002.9839.948707.6499.317678.49%926887076605%46.711036020066.857164.53%1071310360-3.3%11745220076.18979%73,7920086.374636136924-645%20091.51%3.01%5.45%146.0618297.320116.519882182973-797%420808161.3722776.6146696毅据来源:20)1-2011年广西统计年鉴和桂林市国民经济和社会发展统计公报1904130058.720145195.03202.533496242025.29统动力学模型的误差不超过5%的变量数目基本接近215.0970%以上,并且全部满足每个变量的相对误差不大于6178.1253803.810%,因此可以认为城市住宅价格系统动力学模型的理62710,4715953353.39论构建比较成功,模型的总体仿真和预测性能较好。四、结果分析8061.18如图3所示,除了2002-2004年有所下降以外彀据来源:2001-2011年广西统计年鉴和桂林市国民经济和社会发晨统计公报从2001年以来总体来看,桂林市商品住宅价格是处果,计算相对误差的公式为式1,其中,y,y。分别表于上涨之中,尤其在2009-2012年的增长幅度最大在2005-208年房价增长较快,在2001-2004年示第i个变量在第t年的实际值与仿真值,g为模型中2013-2020年房价有缓慢增长的态势,其中,2016年的变量的数目。如果c<5%的变量数目占70%以上并且每个变量的相对误差不大于10%,则认为模型的总之后房价虽然也在增长,但其涨速相对2009-2012年的趋缓,房价的涨幅得到控制。其中,2008年之后房体仿真和预测性能较好。将模型的仿真值与价增长加快,部分原因是由于实行了从紧的货币政策2001-2011年桂林市真实数据对比得到模型主要指标和加息等手段,抑制了经济过快增长,而这一政策对房的仿真效果如表3和表4所示。地产市场需求产生结构化影响,一方面抑制了中低收入表32001-2011年仿真数据与真实数据对比表者自住需求的支付能力,另一方面高收入者投资投机需住宅价格(元/平方米)住宅开发投資(亿元求将积极入市,因此进一步推动房价继续上扬。此外,历史数据仿真数据相对误差历史数据|仿真数据‖相对误差当年我国地价房价倒挂现象严重,一些通过招拍挂出让20011739.371739.37013.1613.19土地的楼面地价已经接近或高于同地段在售新建房屋的1703价格,必然使房价大幅提高。而外资投资国内房地产市20032131.242132260.05%26.2427.5048%场的扩张趋势、资金流动性过剩,对房价上涨也起了推20041793.241776.22-0.95%66.0463.95-3.16%波助澜的作用41.713994-4.24%20062000522911.18%51.1346.71864%住宅价格10,00020072414432338.66-3.14%79.04731-7.25%20082796.08273638-2.14%79.203.79-683%20092980.64304702223%计5,00020103573.953484.11-251%11801114.52-2.96%毅据来源:201-201年广西统计年鉴和桂林市国民经济和社会发展統计公报。2001200中国煤化工o52017209,i=1,2,…,g;t=2001,2002,…,2011(1)CNMHG从表3、表4可以看出:桂林市商品住宅价格系图3两品住宅价格仿真结果104基于系统动力学的住表52001-2020年仿真模拟数据的对比分析表较快增长(经济增长率17.75%)导致住房需求较高时间段商品笔价格人均可支配收住宅开发放资壮林市D房价收入比住宅开发投资意愿较低(住宅开发投资增长率从上23.88%阶段的21.88%降低至12.14%)导致商品住宅供给较0.92%73.9%894%低,结果商品住宅价格上涨过快。因此,消费者理性20052008115%17.8%的做法是应进行观望,不宜马上做出购房决策200920121359%21.88%%(2)房价的变化率可能会高于住宅开发投资变化率2013201610.08%12.14%结果会导致房价上升幅度较高。如前文图表所201720206.88%1731%-8.91%示,住宅开发投资的变化率一般要高于房价的变化综合并整理以上仿真和模拟结果,分时间段以表格率,因此当房价的增长率较低时,开发商应该加大投形式对比各增长率间的相互变化关系,如表5所示。资力度,将投资增速保持在一定水平,不仅可以拉动1.长期(2001-2020年)内各指标间的变化关系房价的增长,而且会增加收人,提升经济效益(1)住宅价格与经济、住宅开发投资和人均可支(3)房价涨幅与当年GDP涨幅的相关性很高配收入的增长速度基本上一致方面,房价的上涨及上涨预期将带来更多的房GDP增长率与人均可支配收入的变化最具有一致地产开发投资,拉动建筑、金属制造、家电、装修等性,这说明经济发展和人均可支配收入具有非常密切行业的发展,有效解决社会就业,对经济增长产生乘的相关性。数效应,GDP随之增加;另一方面,GDP的上涨反映(2)商品住宅价格、GDP、住宅开发投资和人均国民经济的成长,通货膨胀将带来资产价格的提高,可支配收入的增长速度略有差异反过来促进房价的上涨。商品住宅价格的增长速度最慢,住宅开发投资增2001-2008年间,房价上涨加快(275%-115%),长速度最快,这说明住宅开发投资增长水平不仅决定了GDP在同一时期增速也在快速增长(8,94%~17.8%)。但人均可支配收入水平,而且决定了商品住宅价格水平2013-2016年人均可支配收入上涨较大23.98%)时即不同城市的住宅开发投资增长情况不同,商品住宅价经济增速有一定提升,房价较上一阶段的增速放缓,格也会有所不同。可见政府要想抑制房价的上涨幅度,虽然要注意经济(3)人均可支配收入增长速度要略慢于GDP增增长速度的增长,更需要保证经济的发展质量,提高长速度人均可支配收入。个人的收入水平取决于经济的增长情况,因此个(4)经济的发展不能过度依赖房地产业的扩张人住房消费水平可根据经济增长情况做出合理预期在2009202年投资的大幅增长(9.25%~21.88%)(4)商品住宅价格的增长速度要慢于人均可支反而使GDP增速放缓。应注意产业结构的合理化,注收入的增长速度意发展工业才能更好保持桂林经济的可持续发展。个人在做出商品住宅投资决策前,不仅要看经济(5)有效控制经济和住宅开发投资增长速度可以增长情况,而且要考虑个人或家庭的收入情况。更好地抑制房价的过快增长(5)房价收入比为负增长从前文图表中可以看出,当经济增长率超过9%这说明随着房价收入比的下降,商品住宅需求会时,房价的增长率在6.8%以上甚至达到了13%以上增加,因此政府可以通过调整个人可支配收入来调控因此房价升高与经济的过热增长密切相关,而9%的商品住宅需求,进而对商品住宅价格产生影响。经济增长率可以看作是经济增长影响房价猛涨的警戒(注:由于政府每5年做一次规划,因此本文将4年线。固定资产投资增长速度连续几年明显快于GDP的作为一个时间段,这样可用5年的经验数据作为参增长,是经济过热在一个方面的重要反映。所以本文考,合理做出下一个五年规划中与商品住宅价格相关认为,政府将经济增长控制在9%的范围以内,将有的宏观调控措施。)利于房价的稳定。2.短期(4年)内各个指标间的变化关系五、结论与建议(1)房价与人均可支配收入的增长速度可能存在本文运用系统动力学模型建立了桂林市商品住宅较大差异市场价格系统仿真预测模型,经过数据分析得出了以2013-2016年人均可支配收入的平均增长率下结论与建议V凵中国煤化工(23.98%)与商品住宅价格的平均增长率(10.08%相差两从长期来CNMHG支配收入的变倍多。该期间商品住宅供需发生明显变化,即经济的化最具有一致性;以以妞过能人可支配收入技术盤济与管理研究2013年第8期来调控商品住宅需求,进而对商品住宅价格产生影响。济能力租赁房屋作为过渡,从而逐步培育起梯级消费从短期来看,商品住宅价格与人均可支配收入的的市场结构。增长速度可能存在较大差异;政府将经济增长控制在9%的范围以内,将有利于房价的稳定;房价涨幅与【参考文献当年GDP涨幅的相关性很高,但经济的发展不能过[1] A. Mitchell Polinsky, David T. Ellwood. An Empirical Reconci度依赖房地产业的扩张,应注意产业结构的合理化iation of Micro and Grouped Estimates of the Demand for注意发展工业;政府保证经济增长的同时更需要保证Housing [J].The Review of Economics and Statistics, 1979, 61(2):199-205经济的发展质量,提高人均可支配收入。[2] Allen C. Goodman. An Econometic Model of Housing Price通过对仿真结果的研究,结合桂林市住宅市场发Pernanent Income, Tenure Choice and Housing Demand JI展过程中的一些问题,提出如下政策调控建议Economics,1988,23(3):327-3531.积极调整住宅供给结构③3]钟永光,贾晓菁,李旭.系统动力学[M]北京:科学出版社桂林市是广西旅游资源的集聚地,随着居民消费2009:3-4结构的升级和政府对旅游业的支持,旅游地产今后也[4] Katica( Stevanovic)Hedrih. Nonlinear Analysis: Theo会在不少地区有较大发展。开发商业地产时,可以在Applications [J].The Integrity of D桂林市的新区、产业园区加强地产的投资,扩大贴近百姓的社区商业网点的布局与建设,充分利用桂林市15黄本笑,范如国.管理科学理论与方法[M武汉:武汉大学出地区的优势发展多结构的住宅供给。版社,2006:96-97l6]胡雨村,沈岐平.香港住宅产业发展的系统动力学研究2.加强基础设施建设和公共产品供给以促进竞争系统工程理论与实践,2001,21(7):32-3相关部门应采取措施大力促进市场竞争,改善城[7 Wu Zhenhua, Wang Yabei. A Comparison of Unit F市交通条件和保障性安居工程建设、加强房地产中配Rents of Urban Lands for Different Purposes-rices and套设施企业的建设,从而给城市房地产价格一个向下of Shenzhen IC.The 2010 International Conference on Con-的压力。通过公共产品的供给来调控房地产市场struction and Real Estate Management Proceedings, 2010(2)方面要尽量打通房地产楼盘之间的沟通,促进其良性1201-1206竞争;一方面多建设连接城区和郊区的交通干线,这王其藩.高级系统动力学[M北京:清华大学出版社,19952-6.样可以加剧城郊楼盘的竞争和增加可供建造住宅的土]李子奈.计量经济学M北京:高等教育出版社,200027-8地。在住宅小区的规划上,多建设规模较小的居「!0梁云芳,高铁梅.我国商品住宅销售价格波动成因的实证分区,使人们的居住点更接近工作单位。析门管理世界,200608)3.降低税率和住房交易税,强化开征房产税[11景晓磊,侯爱敏,贾建东,城市居住用地供应影响因素研究可将销售进度和售房信息公开、切实注意网上售综述中国城市经济,201106房登记的落实等措施,使投机炒房者的交易风险增2陈杰,郑天.我国房地产市场发展中的外资因素分析—我加、有效缩短炒作的时间,以此抑制投机性需求的过国房地产价格波动与外资影响即价格理论与实践,2009003热,使正常住房需求得到更好满足。降低住房交易税收∏3黄厚霞,侯莉颖.房价影响因素综述卩中国房地产,201l负担、调整享受优惠政策的普通商品住房价格标准,加(14).4李敏捷,傅泽田.住宅价格的影响因素综述卩建筑经济,大住房消费信贷,特别是公积金贷款支持力度2007(024.限制土地出让价格,增加土地有效供应5漆渝航.商品房价格的影响因素分析—一以广东省为例卩对列入年度供地计划的保障性安居工程用地做到应知识经济,201001)保尽保,及时供地。认真落实今年商品住房用地供应计∏′周建军.我囯房地产价格的影响因素及其合理性硏究划总量原则上不得低于前两年实际供应量的要求,对列商业研究,200904)入年度供地计划的保障性安居工程用地做到应保尽保,7陈淮.房价波动如何看待税收调控中国税务,200511及时供地,以此保持市场的良性运行。18]王超,房地产市场与经济发展的研究综述[中国住宅设5.调整住宅开发的投资方向要降低住宅的整体价格可适当减少高档住宅投1〕施他,税收政策对南京房地产市场的影响分析黑龙江科技信息,200803)资,增加经济适用房的建设;更加稳步快速增加保障20]王先柱,赵中国煤化工的影响一一基于房和普通商品房的投资;适当鼓励租赁,引导有房者1999-2007HCNMHG改革2000通过出租房屋获取长期投资收益、无房者根据自身经(页任编辑:FMX)

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