一、房地产投资过热现象透析（论文文献综述）
刘霞[1]（2019）在《系统性金融风险的分层结构与统计监测研究》文中提出改革开放40年来,我国经济取得了举世瞩目的成绩,经济增长率平均达到9.48%的水平,创造了世界经济发展的奇迹,继2010年我国经济总量跃升于全球第二大经济体后,2018年GDP总量突破90万亿元,再度迈入一个新台阶;在经济快速发展的同时,我国的基本经济制度与经济结构也发生了重大变化,现已初步建立起依赖市场机制作为社会资源配置基础性手段的社会主义市场经济制度,形成了经济多元化、布局全球化的全新经济格局。伴随着我国经济的快速发展与经济结构的变迁,一个与现代经济相适应,且符合我国国情的金融体系得以初步建立,形成了以国有金融机构为主导、市场效率为原则、多层次资产市场为支撑的金融体系结构。如果说,在我国现行的金融体系结构形成及金融发展过程中不存在系统性金融风险,那显然是“闭眼说瞎话”,可是,改革开放40年的实践表明,40年的市场化改革开放进程中,我国的确未曾发生过系统性金融风险,这种现象不仅与经济周期和金融周期理论不一致,而且在世界各国的实践中也是极其罕见的。究其原因,我们认为主要有如下几点:（1）社会主义制度的优越性使得系统性金融风险始终处于可控之范围;（2）政府宏观调控的有效性使得金融运行中累积的系统性风险不断得到化解;（3）经济的快速发展与金融结构的不断优化使系统性金融风险得以缓解,相对风险水平不断被降低。然而,进入新时代后,我国经济下行的压力不断增大,外部经济冲击愈来愈强,经济政策的不确定性越来越突出,金融创新与金融监管错位日益明显。在这种现实背景下,我国的系统性金融风险不仅不可能在发展中获得化解,相反更有可能使系统性金融风险加速恶化,甚至有可能成为发生系统性金融风险的引爆点,因此,从理论与实践上系统探讨我国社会主义市场经济制度下系统性金融风险的产生、测度、演化过程以及监测与防范,对于创建中国特色的社会主义经济理论,保障我国经济与金融稳定健康运行无疑具有特殊重要的意义。系统性金融风险的载体是金融体系,金融体系结构决定了系统性金融风险的风险源、影响程度、相互关系及其演化规律,当我们考察系统性金融风险时,首先要立足于金融体系结构,然后依据金融体系结构的特征去探讨系统性金融风险测度及其相互关系,在此基础上进一步探讨系统性金融风险的演化过程及其规律,并依此构建系统性金融风险的统计监测系统,为防范发生系统性金融风险提供科学的依据及其有效的政策指引。简单观察不难发现,我国的金融体系结构属于较为典型的银行主导型金融体系结构,其中,中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行和中国交通银行五大国有银行又是银行体系下的系统性重要银行,这就意味着,只要我们抓住了工、农、中、建、交五大国有银行的经营风险特征,就能基本反映我国系统性金融风险的状况。为了给出我国系统性金融风险的定量测度,本文借鉴银行主导型金融体系结构下金融危机的表现特征,将我国发生系统性金融风险与银行主导型金融体系结构下爆发金融危机相对应,由此提出我国系统性金融风险测度模型,在此基础上,我们进一步从银行资产构成层面入手,分别对系统性重要银行各类资产风险与系统性金融风险的相互关系进行实证分析,并通过压力测试分析探寻我国发生系统性金融风险的主要风险源,为构建相应的统计监测系统与寻求化解我国系统性金融风险的着力点提供现实的依据与技术支持。本文的分析表明:（1）整体来看,我国系统性金融风险不高,发生系统性金融风险的概率不大,金融体系运行安全,即便是在2008年全球金融危机与2015年国内股灾的冲击下,系统性金融风险也是处在可控区间内;（2）我国系统性金融风险存在自身不断恶化的趋势,这一点必须引起高度的重视;（3）就当前的状况而言,我国系统性金融风险主要风险源是房地产市场,其次是外汇市场,再次是同业拆借市场;（4）压力测试分析显示,如果房地产市场均价降低34.14%,美元兑人民币的汇率下降至5.5RMB/$,同业拆借利率降至0附近,均都必然促发系统性金融风险;（5）债券市场和股票市场对系统性金融风险基本不产生影响,究其原因主要有这么三点,一是现行分业经营制度安排阻隔了风险的传递,二是无风险债券主导的产品结构提供的保障,三是散户型市场投资者结构的分散化效应;（6）虽然我国金融运行一直处于相对安全区,但经济下行的压力、外部环境可能的恶化以及系统性金融风险自身的累积与演化过程必将加深系统性金融风险的隐患,当前对我国系统性金融风险监测的重点应置于房地产市场和外汇市场,保持汇率稳定与房价的适度泡沫是守住不发生系统性金融风险的关键。本文的创新之处在于:（1）提出了我国系统性金融风险的分层结构,并运用实证分析的方法探讨了这种分层结构之间的内在关系与机理;（2）构建了符合我国金融体系结构的系统性金融风险测度模型,明确了我国系统性金融风险底线的数界面;（3）探寻了我国系统性金融风险的风险源,明确了控制房地产市场、外汇市场和同业拆借市场风险对防范我国系统性金融风险的意义;（4）构建了我国系统性金融风险的统计监测体系与重要市场监测次序。
王磊[2]（2019）在《我国房地产税收调控机制研究》文中进行了进一步梳理伴随我国房地产市场近年来的高速发展,部分城市和地区出现了房价接连盘升的现象,房价之高已达到普通居民难以承受的地步,“房子是用来住的,不是用来炒的”已经成为社会共识,因此政府采取宏观政策进行房地产市场调控已显得非常迫切。本研究将丰富我国房地产税收调控的理论体系和技术支撑,为房地产市场各参与主体提供决策参考,为房地产税改革提出政策建议。本研究运用AD-AS供需模型和四象限市场模型,从理论上探求房地产税收调控在不同环节、对不同主体及政策选择的作用机理,收集2006-2016年各相关要素面板数据,运用eviews8.0经济计量分析统计软件对房地产税收调控效应进行实证检验,对持有环节、交易环节房产税和房地产价格、政府一般公共预算收入、城镇居民人均消费支出的关系进行估计和检验,构建房地产税收调控的回归模型,在此基础上提出我国房地产税改革的政策建议。主要内容如下:1、揭示了我国房地产税收调控存在的不足之处。行政工具使用方面过于频繁、经济工具使用不足、调控手段的协同使用的整体合力不够。2、提出了房地产税收调控的类型、目标和调控工具;运用AD-AS供需模型和四象限市场模型,得到了不同环节房地产税收在对价格的作用机理、房地产税收对不同市场主体收入的作用机理,以及房地产税收的相机抉择和自动稳定器的作用机理。3、实证检验了房地产税收的调控效应。持有环节和交易环节的房地产税负变化,对国内生产总值GDP、商品房销售面积、商品房销售均价、城镇居民平均居住消费支出、租金及房地产资金回报等有显着影响。其中持有环节比交易环节的房地产税收对财政收入的效应更为显着;交易环节的房地产税变化对消费者的居住消费支出影响更为显着;我国目前持有环节房地产税负严重偏轻。4、构建了房地产税收调控模型。选取持有环节、交易环节房地产税及商品房平均销售价格、政府一般公共预算收入、城镇居民人均消费支出作为研究变量,收集2006-2016年我国31个省、自治区和直辖市相关面板数据并进行平稳性检验,运用eviews8.0经济计量分析统计软件作为估计分析工具,确定数据模型的形式,为税负调整的量化预测确定调控回归方程,为我国房地产税收调控体系的完善提供理论依据和技术支持。5、得到了美国、日本和英国等房地产税收调控实践的启示。房地产税须给予地方政府更多政策制定及征收权;贯彻“宽税基、少税种、低税率”的基础准则;“重持有轻交易”的房地产税制可以降低交易成本,活跃房地产交易市场,更有利于优化资源合理配置。6、提出了我国房地产税收改革的政策建议:应遵循增加地方财政收入、促进房地产价格理性回归、引导居民住房消费更加合理、缩小居民财富分配差距的改革原则。需要解决的难点是持有环节房地产税负的合理确定,房地产税收减免的合理需要,税收立法权限与“一城一策”的矛盾。对房地产税改革提出税制设计的轮廓性建议。
申博[3]（2018）在《房地产行业对我国区域金融稳定的影响及对策研究》文中提出维护金融稳定是当前我国须高度关注的一个重大问题,特别是我国改革进入深水区、攻坚期后,我国经济发展环境更加复杂多变,发展不平衡不充分的一些突出问题尚未解决,而与此同时,近年来我国金融产品创新的进程不断加快、种类不断增多,一、二线城市房地产价格高企,而三、四线城市房地产的库存又非常突出,这些情况表明我国出现金融不稳定的潜在危险性日趋明显。在这种形势下,我国如何牢牢坚守住不发生金融危机这条底线,是我们需要深入研究的现实课题。2016年中央经济工作会议指出:“要把防控金融风险放到更加重要的位置,下决心处置一批风险点,着力防控资产泡沫,提高和改进监管能力,确保不发生系统性金融风险。”2017年度央行工作会议在确定全年十项主要任务时,特别强调要大力防范金融风险,明确提出金融市场发展总的原则是平稳健康发展。2017年10月,党的十九大报告再次强调:“健全金融监管体系,守住不发生系统性金融风险的底线。”影响区域性金融稳定的因素是多方面的:近几年以来,我国金融事业发展进入了一个新的阶段,发展的内在机制和外部环境都发生了很大变化,在我国金融发展转型过程中,影响区域金融稳定的因素更加复杂化、多样化,如股市、汇市等领域的风险问题、影子银行、地方债务风险、违法犯罪风险、流动性风险不断涌现等。区域金融不稳定对系统金融风险的影响是显而易见的,随着区域金融风险诱发、积累、扩散,很容易造成全国性的系统金融风险。造成区域金融不稳定的因素中最具有现实性的一个因素就是房地产市场存在的问题,而房地产市场问题中,最为紧迫的是房地产价格问题和库存问题。2015年国家明确提出去库存政策,说明房地产库.存积累已经触及了金融稳定的底线,而各地区实行去库存化政策之后,房地产价格问题又凸显出来,其中较不发达地区和三四线城市的价格飙升问题,对当地金融稳定亦造成不良影响。我们不禁提出这样的问题:房地产库存问题和价格问题是否对不同区域金融稳定造成了不同的影响?房地产库存和价格之间是否存在相互联系性,而这种联系性在发达城市和不发达城市之中是否有区别?本文正是试图回答这些问题,探究房地产市场变化对区域性金融稳定的影响,并从去库存和抑制房地产价格快速上涨的角度,提出维护区域性金融稳定的一些对策。为实现上述研究任务,本文分为如下6章进行阐述:第1章:导论。这一部分主要论述了有关区域金融稳定方面的研究背景、理论价值、现实作用等,对国内外关于金融稳定、区域金融稳定、房地产行业对金融稳定的影响等的研究现状进行了综述和评价,然后给出了本文的研究思路,并配合框图对各章内容进行了概述,最后总结了本文的创新点及不足之处。第2章:区域金融稳定研究的理论与方法论基础。第一节首先对金融风险的一般性理论进行阐释,界定了区域金融稳定的内涵,阐述了区域金融风险的特点,论述了我国区域性金融稳定存在的隐患、影响因素以及危害性;第二节主要结合上述分析和中国国情对当前区域金融稳定评价方面提及的一些影响因素进行了概括,将影响区域金融稳定的因素划分为外生因素和内生因素,并考察了其代表性指标,旨在为第4章的实证研究的指标选取提供依据;第三节对本文关于区域金融稳定的研究方法进行了阐述,本文拟以金融地理学理论为依托,强调区域金融稳定的区域联系,同时以空间计量经济学做为研究区域金融稳定的主要模型方法,并结合引力模型突出区域金融稳定的区域联系性,本文第4章、第5章的实证分析正是以此为方法论基础;最后的第四节对本文关于区域金融稳定问题的分析框架进行了图示和简要说明。第3章:房地产行业的区域差异性分析。第一节对我国的区域划分及城市等级划分进行界定,分析了 2009年以来各个地区房地产行业增加值占GDP的比重的变化趋势和差异性,进而论述了房地产行业总体发展状况对于金融稳定的影响作用;第二节主要分析了2009年以来各个地区房地产价格和金融体系数据,并通过图表直观显示了东中西部地区和代表性城市房地产价格快速上涨的趋势和差异性,及其对当地金融体系的影响,发现较为发达地区和不发达地区的房地产价格趋势和当地金融稳定的关系有所不同:相对于不发达地区,较为发达地区的房价和金融稳定相关指标的联系性偏弱。这不禁让我们提出这样的问题:房价飙升对区域金融稳定的影响效应是否因各地区的经济、金融发展程度不同而不同?第三节主要阐述了本文对于房地产库存的定义,并分析了 2009年以来各个地区房,地产库存量和金融体系数据的联系性和差异性,与上节类似,结合图表发现,相对于较发达地区和城市,较为落后地区和城市的房地产库存对于当地房地产价格、金融的影响更为明显。同时发现,相对于不同省区之间,不同城市之间的房地产行业差异更为明显。由此,我们进而提出了另一个问题:经济、金融发展程度不同的区域,其房地产库存对于当地金融稳定的影响是否不同?房地产库存对于房价的影响在发达城市和不发达城市是否有所差异?接下来的第4章、第5章的实证工作,正是围绕这些问题而展开的。第4章:房地产行业对区域金融稳定的影响:基于省级面板数据。本章第一节利用第2章提出的指标对各省区的金融稳定状况进行了综合评价,结果发现传统金融发展水平较高的地区（如北京、上海等）和新兴互联网金融发展迅速地区（如江苏、浙江等）在区域金融稳定综合评价当中位于前列;第二节对空间面板模型进行了简要介绍,并引入引力矩阵做为空间权重矩阵以更好地体现区域金融的联系性,同时,对各个地区的金融吸引力进行了排名,发现传统金融发展水平较高的地区和新兴互联网金融发展迅速地区对于其他地区的金融吸引力较强;第三节将第一节得到的区域金融稳定综合得分做为被解释变量,同时将第3章分析的房地产价格指标、库存指标,以及房地产行业发展指标做为解释变量,然后将本章第二节的引力矩阵引入模型进行空间面板建模,结果发现对于不发达地区,房地产价格因素、房地产库存因素当中的人均积压库存、人均一般库存对于当地区域金融稳定的负面影响更大。第5章:房地产行业对区域金融稳定的影响:基于城市面板数据。考虑到第3章的描述分析表明,房地产行业在城市之间的差异远大于在省区之间的差异,分析城市数据更具有现实意义,但由于数据的可获得性,较难在整体上对各城市的金融稳定状况进行综合评价建模,同时第4章分析结果表明,较为不发达地区的房地产价格、库存对于对区域金融稳定具有显着影响,而库存指标-待售面积在城市数据中具有可获得性,故本章重点研究了各个城市的房地产库存和价格的关系,以期在第4章结论的基础上,通过研究城市房地产库存和价格的关系,进而推论城市房地产库存是否通过影响房地产价格来影响城市的金融稳定。结果发现:金融稳定受到房地产库存和价格的共同影响,参与建模的较为不发达城市的房地产库存增长与房地产价格关系更紧密,而较为发达城市的房地产库存和价格的关系却不是很明显。所以,结合第4章的结论,我们推断较不发达城市房地产库存的增加,其对金融稳定造成了不良影响。这说明,相对于发达城市,不发达城市应该更加谨慎的对待去库存政策。第6章:结论及政策建议。结合理论分析和实证,本文最终得到的主要结论如下:（1）房地产价格上升,对不同地区和城市的金融稳定均带来不良影响,这种影响对于不发达地区而言更为严重。（2）房地产库存对于区域金融稳定的影响具有差异性,就省区金融而言,较为发达的省区房地产库存保持适当存量有利于地区金融稳定,而落后省区房地产库存对区域金融稳定具有负面影响;就城市金融而言,房地产库存对于不发达城市的金融稳定同样具有不良影响。最后,本章结合区域金融稳定和房地产库存、价格的关系提出了具体的政策建议。
向为民[4]（2014）在《房地产产业属性及产业关联度研究》文中进行了进一步梳理房地产业不仅能带动相关产业的发展，还能提供就业机会、带动城市化，从而促进产业间的协调和稳定。房地产业的产业关联度揭示房地产业与其它产业的内在联系，表明房地产业为前向关联产业提供产品和服务，对后向关联产业的依赖程度以及对环向关联产业既提供产品和服务同时又对它们产生依赖，房地产业的波及效应表现为对社会经济的影响。首先描述房地产及房地产业含义、成长历程、发展概况和产业属性，提出产业关联及产业关联模型的含义，明确房地产业的关联特性，研究房地产业的产业关联度并选取东、中、西部的代表省市上海、湖北、重庆三个地区的房地产业进行分析比较，最后分析了房地产业的波及效应并提出相关政策建议。关于房地产业的产业关联度研究，分别对1997、2002、2007年房地产业的前向直接和完全关联产业、后向直接和完全关联产业、环向关联产业做了详尽的对比分析，得出我国房地产业的发展主要依托第三产业，逐渐脱离对重工业的依赖，且与其他产业的关联程度趋于平均水平，特别是与金融业的关联关系重要程度有所下降。同时，房地产业与其他产业多为双向关联关系，说明房地产业与其他产业的联系随着经济的发展而有所改变，同时还说明社会各产业间的联系变得紧密、深入，社会的发展需要各产业相互协调。关于房地产业关联度的地区比较，选取典型地区（东、中、西部）的房地产业作为研究对象，探讨房地产业对区域经济发展的带动作用，并对比分析房地产业关联度，从而剖析地区差异产生的原因。通过分析全国以及上海、湖北、重庆经济发展和房地产业的发展来说明我国不同地区房地产业的发展水平是不同的，不同地区房地产业的发展与经济发展存在着一定的关系，经济发展较快较好的地区，房地产业的发展也较好，经济发展滞后的地区，房地产业的发展也相对落后。关于房地产业的波及效应，选择房地产业对城市化的促进，借助计量经济软件Eviews6.0，分别对我国1994—2012年间的城市化率与商品房销售面积和房地产投资，从基本线性关系和VAR模型分析与协整检验两个角度进行了实证研究。研究表明，房地产业和城市化水平正处于不断上升阶段。通过对房地产投资增速和城市化率增速的实证研究发现，我国的房地产增长速度和城市化增长速度呈现出某种程度的相关性，且前者的增速快过后者的增速，两者之间显示出相互促进的因果关系。而商品房销售面积增长率与城市化率，二者保持相对稳定的上升趋势，且相关性显着。最后用就业产值系数分析房地产业的关联产业对社会就业的吸纳能力，同时通过计算就业产值弹性系数来分析房地产业间接带动的社会就业，研究表明房地产业与全部行业都有着前后向关联关系，能通过其后向关联关系来拉动大部分产业就业，但对少数产业的就业有负面影响，且随着房地产业增加值的增长引起的就业增长不大。
吴永钢[5]（2013）在《保险资金投资不动产研究》文中提出2012年度保险资金运用的年化收益率仅有3.39%,而同年银行一年期存款利率为3.0%,这就要求保险公司提高资金运用效率。本文研究的意义在于系统梳理了现有的不动产投资方式,并结合中国保险业发展的现状提出了适合保险资金投资的新模式。通过新模式的引入可以缓解长期以来保险资金投资渠道单一集中度高,收益相对较低,抵御通货膨胀能力不强等问题,为保险公司的健康稳定发展提供了新的动力和路径。本文的研究分为七个部分,第一部分携领全文,提出问题；第二部分至第六部分分别从我国保险资金运用的现状、保险资金直接与间接投资不动产的方式、新商业模式探析以及新商业模式与保险公司的整体战略等五个方面进行探索性的阐述；最后一个部分总结全文,并对这种投资行为的战略价值和社会意义进行了归纳和强调,并分析了保险发展对于经济发展社会进步的影响作用。本文站在保险公司发展战略的角度,从保险资金的属性与不动产证券化产品属性匹配度的视角,综合比较分析了各个资产证券化产品的风险与收益。正是由于保险资金的长周期,强外部性,成本滞后以及幸射性的特点与REITS产品既具有流动性和长期性,又具有高分红的特征,加之在经济危机中常会出现逆周期的防御性特征相适应。文中列举了现有的投资不动产的方式,并结合中国保险业发展现状提出了新的模式,并且对投资过程可能遇到的风险进行了定性研究,并在制度建立和企业内部控制两个层面加以探讨。本文认为：保险资金先投资与主营业务相关联的物业企业,在持续经营获得稳定现金流之后,再通过REITs的形式证券化,获取资本溢价,并通过持有部分股权的形式继续控制原物业这种模式是更加适合保险资金投资的。保险资金按照这种模式投资不仅有利于保险企业的长期健康发展,更有利于社会财富的合理分配,是利国利商利民的善资义举,亦是科学发展观在经济层面的集中体现。
郝妙春[6]（2012）在《基于拉姆齐模型的中国房地产价格泡沫测度》文中研究指明在现代社会,房地产是人类赖以生存的基本条件,是社会进步的表征。它不仅推动本行业迅猛发展,而且还能带动其他关联产业的发展,从而带动整个国民经济的增长,我国在2003年确立了房地产业在国民经济中的支柱性产业地位。但最近几年,随着楼市的不断升温,尤其是2009年各种用途的商品房销售价格出现了大幅跃升的局面,而且一系列的房地产调控政策也没有将房价降下来。针对这种情况,人们不得不怀疑这种快速增长的景象到底是由真实需求推动的“理性繁荣”还是由投机需求导致的“虚假繁荣”,进而“房地产泡沫”逐渐成为人们讨论的热点。文章运用定性和定量相结合的方法从三个角度对1998-2010年中国的房地产泡沫进行研究：首先运用指标评价的方法从房地产价格、房地产供给和房地产需求三个方面对房地产市场进行现状评价,从而在数量上判断我国房地产市场是否确实存在着泡沫现象；其次在上一步的基础上运用Ramsey模型和3o方法来对泡沫的严重程度进行定量地测度；最后,从成本推动、需求拉动、深层原因分析三个方面对泡沫的形成原因进行了分析,以便制定出适合我国国情的、具有针对性的政策。结论表明：不管是从房地产价格方面、房地产供给方面还是从房地产需求方面都可以说明我国房地产市场确实存在着泡沫现象,具体地来说：1998—2010年中国房地产经历了三个阶段：第一阶段是1998—2001年房地产价值被低估；第二阶段是2002、2003和2006年属于无泡沫运行阶段；第三阶段2004—2010年房地产开始出现泡沫,其中2004年、2007年和2009年下半年泡沫现象最严重。究其原因有：在成本推动方面,主要是土地交易价格的上涨对商品房销售价格的上升有明显的推动作用,而不是建筑成本和融资成本等房屋造价的上升所产生的推动力；在需求拉动方面,不仅是银行体系的流动性过剩使得居民能够比较容易地得到贷款,从而提高了居民的购买能力,更主要的是由于人们的投机心理促进了对房屋的需求。最后,针对不同的原因提出了一些调控房地产的政策建议。
韩芳[7]（2011）在《新疆住宅房地产市场区域差异与宏观调控研究》文中研究指明本文选取新疆14个代表城市为样本,从市场投资、市场供求和市场价格三个角度详细描述了1998-2010年新疆住宅房地产市场发展的区域差异性。以此为基础,运用聚类分析法对14个城市的住宅房地产市场进行了分类,并对不同分类市场的特征进行了影响因素分析。运用Panal Data模型分析了不同分类住宅房地产市场投资的影响因素,运用对数模型度量了不同分类住宅房地产市场的供给弹性和需求弹性,基于适应性预期理论对不同分类住宅房地产市场的价格上涨进行了经济基本面与投机因素的分析。这些研究为进行分类市场宏观调控提供了重要依据。随后,本文根据区域房价波动理论对14个城市中具有核心影响力的城市进行了检验和判定,核心城市的发现为优化住宅房地产市场的宏观调控提供了视角。基于分类市场特征和核心城市的存在,本文构建了分类新疆住宅房地产市场的宏观调控方案,并从地方政府调控的角度,从产业政策、土地政策、住房政策、市场监管和城镇规划方面提出了针对不同分类市场的调控措施。最后对2004年以来我国房地产市场宏观调控的变迁进行了回顾和梳理,分析其变迁特征和存在问题以及对新疆的政策启示。本文主要的研究结论如下：1、新疆住宅房地产市场分类、不同分类市场特征和影响因素。新疆住宅房地产市场可分为四大类：一类地区包括乌鲁木齐市和喀什市,主要特征是投资有过热倾向,市场需求增速缓慢,房价居高；二类地区包括哈密市、昌吉市、伊宁市和阿克苏市四个城市,主要特征是投资水平高,市场供需两旺,房价偏高。该类地区与一类地区最大的区别在于市场需求以自住性需求为主。三类地区包括克拉玛依市、石河子市、吐鲁番市、塔城市、阿勒泰市、博乐市和库尔勒市七个城市,主要特征是投资增速较快但水平较低,市场需求增速普遍快于供给增速,房价水平适中。四类地区指和田市,主要特征是投资增速慢水平低,市场需求增长很快,房价偏高。经济结构差异和城市化率是影响不同分类市场投资水平的主要因素,供求价格弹性和收入弹性差异导致各分类市场供求关系不同,总体来说新疆住宅市场价格的上涨是受经济基本面的支撑,主要是受需求拉动影响,而非成本推动。2、新疆住宅房地产市场存在可以明显影响其它城市房价波动的核心城市新疆三大经济区域内部均存在能够显着影响其他城市房价运行的“核心城市”,北疆是乌鲁木齐市和伊宁市,南疆是喀什市,东疆是哈密市。核心城市的房价对其他城市房价具有显着的预测作用,并可以对区域其他城市房价的运行产生系统性影响。该结论对于优化新疆住宅房地产市场宏观调控具有重要意义,可以在实现稳定住房价格这一整体目标时,重点对“核心城市”进行政策干预。3、新疆住宅房地产市场的宏观调控应当按照分类和优化相结合的原则进行新疆住宅市场的宏观调控要因地制宜、分类指导和优化调控。分类调控是针对不同市场发展阶段的分类地区进行差异化调控,属于区域调控；优化调控是在分类调控的同时,重点关注“核心城市”的房价波动及其对“非核心城市”的辐射影响,属于重点调控。分类调控是优化调控的基础,优化调控是分类调控的深化,分类调控和优化调控相结合有助于提高整体房地产市场的宏观调控绩效。一类地区属于重点调控区；二类地区属于重点观测区；三类地区属于扶持发展区；四类地区属于特别培育区。房价重点监测城市是乌鲁木齐市、伊宁市、喀什市和哈密市,稳定好这几个城市的房价对于稳定全疆房地产市场具有四两拨千斤的作用。4、我国房地产市场宏观调控的变迁对新疆的启示经济手段失灵和房地产立法不健全是我国房地产市场宏观调控过多依赖行政手段的重要原因,现行政府治理制度和土地供给制度是地方政府积极性不高的制度根源。未来完善房地产市场宏观调控的主要方向是明确划分房地产市场,形成不同调控方案。新疆住宅房地产市场宏观调控的绩效不仅仅取决于调控本身的科学性和合理性,还取决于新疆政府在土地制度改革、土地财政和住房保障建设上的大局意识,能否将民生建设与经济建设统筹兼顾,避免重蹈国内发达地区房地产市场的道路。新疆住宅房地产市场的宏观调控将是新疆政府必须承担的一个长期和重要的任务。
韩芳[8]（2011）在《房地产市场对经济增长的抑制作用探究》文中研究表明房地产是我国的支柱性产业,它的市场能否健康发展,直接影响到我国整体宏观经济的平稳运行。近年来,房地产市场持续升温,房地产价格日渐升高,高房价产生了一些负面影响。房地产市场的高额利润,吸引了众多的投资者,这其中不乏制造业的龙头企业,大量的资金流入楼市,造成了其他行业的资金相对不足,限制了其发展的空间,不利于经济结构的调整,进而影响整个国民经济。本文首先分析了房地产市场运行的现状以及存在的问题。其次,主要从消费和投资两个角度,定性与定量相结合分析了房地产市场对经济增长的负面影响。在消费部分,按收入等级是否分类来分析房价上涨对居民消费的抑制程度。在未分消费收入等级时,以1987年到2008年的全国城镇居民家庭的有关数据进行分析。结果显示,房价上涨对居民消费有一定的抑制作用。在此研究的基础上,将全国城镇居民家庭的收入等级分为低、中、高三个等级,进一步分析房价上涨对不同收入等级家庭所带来的影响。结果表明,房价上涨对低收入家庭无抑制作用,对中等与高等收入家庭均有不同程度的抑制作用。在投资部分,从行业投资额比重和新增固定资产比重两个角度来分析,房地产投资过度对制造业产生了资金挤出现象。最后,本文阐述了房地产与金融风险之间的关系,通过分析金融危机的案例,总结出对现阶段我国房地产市场的警示作用。
线春华[9]（2010）在《房地产投资膨胀对通货膨胀的拉动作用分析》文中研究说明房地产业是我国国民经济的支柱产业,对促进社会经济的发展,对提高人民生活水平起着非常重要的作用。但是房地产投资膨胀也带动了通货膨胀。本文在总结与借鉴国内外相关理论研究成果的基础上,介绍了我国房地产投资膨胀的现状,分析了房地产投资膨胀的主要原因如银行利率长期偏低、人民币不断升值导致的大量外国投机资本流入房地产业、政府大力拉动内需刺激住房消费、过度宽松的住房消费贷款政策、政府土地管理政策不完善等等。本文阐述了房地产投资膨胀拉动通货膨胀的原理,分析了房地产投资膨胀诱导通货膨胀的路径；对房地产投资膨胀引发通货膨胀的情况进行了实证检验,进而提出了通过严格执行国家土地管理制度,控制房地产土地供给量；制定合理的土地出让价格,调控土地供给结构；通过紧缩的利率政策以控制房地产开发投资的过度增长；加强房地产业的税收征管以控制房地产投资膨胀进而抑制通货膨胀的策略建议。
范宇[10]（2010）在《中国房地产业对经济发展的影响研究》文中指出房地产业是国民经济重要的基础性、导向性、支柱性产业,它为生产乃至整个社会经济活动提供基础性条件,为人们提供基本生活资料。近几年来,随着我国经济的快速发展、城市化进程的加快、居民收入水平的提高及政府启动内需的政策,房地产业的发展步入了快速增长的通道。房地产业与经济发展有着紧密的联系,是国民经济的“晴雨表”,房地产市场的周期与宏观经济的周期相互影响、相互交织。2008年以来,我国受到国际金融危机的影响,经济发展受到巨大冲击。在国家拉动内需以刺激经济增长的宏观经济政策下,房地产业率先复苏,从而带动了相关产业的发展,为国民经济的整体走好发挥了重要的先导作用。但随着宏观经济的企稳向好,房地产行业出现了爆发式的增长,泡沫累积不断加大。部分一线城市房价收入比最高达20倍以上、房屋租售比也持续扩大、房地产拉动GDP的比例超过10%,房价的涨幅已严重超过居民的购买力,同时房地产泡沫的叠加也会对宏观经济的健康可持续发展带来不良的影响。在今年的两会上,代表们热议房价,政府提出了遏制房价过快上涨,保障人民的基本生活需求。同时,国家也提出了加快城镇化建设的部署,房地产业在今后相当长的时间内,对我国的经济社会和谐发展将起着重要的作用。因此,本文研究房地产行业对经济发展的影响,同时判断中国目前房地产市场的泡沫情况以及房地产周期规律,进而提出有针对性的政策建议具有重要的理论意义和现实意义。本文主要是在透析房地产周期规律和建立房地产泡沫监测指标的基础上,通过实证的方法来分析房地产行业与经济增长的关系、房地产行业与居民收入的关系和房地产行业与居民消费之间的关系,来论证房地产行业对经济发展的影响,进而提出对策建议,希望对进一步完善房地产业的相关理论有所启发。
二、房地产投资过热现象透析（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、房地产投资过热现象透析（论文提纲范文）
（1）系统性金融风险的分层结构与统计监测研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 总体分析框架和主要内容 |
| 1.3.1 总体分析框架 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新与不足 |
| 1.5.1 创新点 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 系统性金融风险的测度 |
| 2.1.1 概率法 |
| 2.1.2 波动性法 |
| 2.1.3 范围法 |
| 2.2 预警分析与压力测试 |
| 2.2.1 预警模型 |
| 2.2.2 压力测试 |
| 2.3 系统性金融风险防范与化解 |
| 2.4 文献评述 |
| 第3章 我国系统性金融风险的测度 |
| 3.1 金融体系结构的形成与演化 |
| 3.1.1 金融结构的形成 |
| 3.1.2 金融结构的演化 |
| 3.2 金融体系结构分类 |
| 3.2.1 两分法 |
| 3.2.2 我国金融体系结构 |
| 3.3 银行主导型金融体系结构的层次性 |
| 3.3.1 银行业市场结构 |
| 3.3.2 我国银行业的市场结构 |
| 3.4 银行主导型金融体系结构系统性金融风险测度 |
| 3.4.1 银行危机的标准 |
| 3.4.2 基于CCA模型我国系统性金融风险的测度 |
| 3.5 银行主导型金融体系结构系统性金融风险测度的层级结构 |
| 3.5.1 系统性重要银行的资产层级结构分析 |
| 3.5.2 银行主要资产对应的资产市场分析 |
| 3.5.3 基于资产构成的系统性金融风险层级结构 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 股票市场与系统性金融风险 |
| 4.1 我国股票市场的系统性风险分析 |
| 4.1.1 我国股票市场的发展状况 |
| 4.1.2 股票市场系统性风险的测度方法 |
| 4.1.3 我国股票市场的系统性风险水平 |
| 4.1.4 股票市场系统性风险爆发的影响 |
| 4.2 股票市场风险向系统性金融风险的传导机制 |
| 4.2.1 融资融券渠道 |
| 4.2.2 股权质押渠道 |
| 4.3 股票市场系统性风险与系统性金融风险的实证分析 |
| 4.3.1 我国系统性金融风险的测度 |
| 4.3.2 股票市场系统性风险对系统性金融风险影响的实证分析 |
| 4.3.3 压力测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 房地产市场与系统性金融风险 |
| 5.1 我国房地产市场的系统性风险分析 |
| 5.1.1 我国房地产市场的发展状况及原因 |
| 5.1.2 房地产市场的系统性风险 |
| 5.2 房地产市场风险向系统性金融风险传导的机制 |
| 5.2.1 投资挤出渠道 |
| 5.2.2 银行信贷渠道 |
| 5.3 房地产市场系统性风险与系统性金融风险的实证分析 |
| 5.3.1 房地产市场价格与银行信贷的数量关系 |
| 5.3.2 房地产市场系统性风险对系统性金融风险的影响分析 |
| 5.3.3 压力测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 债券市场与系统性金融风险 |
| 6.1 我国债券市场的系统性风险分析 |
| 6.1.1 我国债券市场的发展状况 |
| 6.1.2 债券市场的系统性风险 |
| 6.2 债券市场风险向系统性金融风险的传导机制 |
| 6.2.1 债券市场商业银行托管分析 |
| 6.2.2 价格渠道和信用违约渠道 |
| 6.3 债券市场系统性风险与系统性金融风险的实证分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 外汇市场与系统性金融风险 |
| 7.1 我国外汇市场的系统性风险分析 |
| 7.1.1 汇率的决定理论与汇率制度 |
| 7.1.2 我国汇率市场的发展及汇率制度 |
| 7.1.3 外汇市场的系统性风险 |
| 7.2 外汇市场风险向系统性风险的传导机制 |
| 7.2.1 汇率风险 |
| 7.2.2 汇率风险对商业银行的影响 |
| 7.3 外汇市场系统性风险与系统性金融风险的实证分析 |
| 7.3.1 银行汇率风险的测算方法 |
| 7.3.2 我国商业银行外汇敞口状况 |
| 7.3.3 汇率与系统性金融风险的实证分析 |
| 7.3.4 压力测试 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 同业拆借市场与系统性金融风险 |
| 8.1 我国同业拆借市场系统性风险分析 |
| 8.1.1 我国同业拆借市场的发展状况 |
| 8.1.2 同业拆借市场的系统性风险 |
| 8.2 同业拆借市场风险向系统性金融风险的传导机制 |
| 8.2.1 利率渠道 |
| 8.2.2 银行部门内部风险传递 |
| 8.3 同业拆借市场系统性风险与系统性金融风险的实证分析 |
| 8.3.1 同业拆借利率与系统性金融风险的实证分析 |
| 8.3.2 压力测试 |
| 8.4 本章小结 |
| 第9章 我国系统性金融风险的统计监测 |
| 9.1 系统性金融风险自身恶化趋势监测 |
| 9.2 资产市场监测 |
| 9.2.1 房地产市场监测 |
| 9.2.2 外汇市场监测 |
| 9.2.3 同业拆借市场监测 |
| 9.2.4 股票市场监测 |
| 9.2.5 债券市场监测 |
| 9.4 本章小结 |
| 第10章 结论与展望 |
| 10.1 结论与建议 |
| 10.1.1 研究结论 |
| 10.1.2 政策建议 |
| 10.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果参考文献 |
| 后记 |
（2）我国房地产税收调控机制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 相关概念的说明 |
| 1.3 国内外房地产调控理论研究现状 |
| 1.4 国内房地产税收调控实践现状 |
| 1.5 需要进一步研究的问题 |
| 1.6 研究内容和技术路线 |
| 2 房地产税收调控的作用机理研究 |
| 2.1 房地产市场的体系结构和运转机理 |
| 2.2 房地产税收的体系结构和运转机理 |
| 2.3 房地产税收调控的理论依据 |
| 2.4 房地产税收调控的作用机理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 房地产税收调控效应的实证检验 |
| 3.1 数据的收集与分析方法 |
| 3.2 房地产税收调控与经济发展和房地产行业 |
| 3.3 房地产税收调控对政府财政收入的效应 |
| 3.4 房地产税收调控对消费者的效应 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 房地产税收调控模型的估计及构建 |
| 4.1 数据及研究方法 |
| 4.2 面板数据的平稳性检验 |
| 4.3 确定回归模型的影响形式 |
| 4.4 回归模型的确定 |
| 4.5 结果解读及结论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 我国房地产税改革的政策建议 |
| 5.1 房地产税改革所要遵循的基本原则 |
| 5.2 房地产税改革面临的难点 |
| 5.3 国外房地产税收调控的启示 |
| 5.4 房地产税改革税制设计的政策建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 1 |
| 附录 2 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）房地产行业对我国区域金融稳定的影响及对策研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 本文的理论价值 |
| 1.2.2 本文的现实意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究状况 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文的研究思路与结构安排 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.5 本文的研究方法 |
| 1.6 本文的创新与不足 |
| 1.6.1 本文的主要创新点 |
| 1.6.2 本文的不足之处 |
| 第2章 区域金融稳定研究的理论与方法论基础 |
| 2.1 区域金融稳定理论简介 |
| 2.1.1 区域金融稳定的内涵 |
| 2.1.2 区域性金融风险的特点 |
| 2.1.3 区域性金融风险的危害性 |
| 2.1.4 金融风险评估系统及其在区域性金融稳定研究中的适用性 |
| 2.2 区域性金融风险的一般影响因素 |
| 2.2.1 区域性金融风险的一般影响因素 |
| 2.2.2 设置区域金融稳定评价指标体系时对相关因素的取舍 |
| 2.3 区域金融稳定研究的理论依托及分析框架 |
| 2.3.1 区域金融稳定的区域联系理论指导:金融地理学 |
| 2.3.2 区域金融稳定的区域联系技术指导:空间计量经济学 |
| 2.3.3 区域金融稳定的区域联系新领域:引力模型 |
| 2.4 区域金融稳定的研究框架 |
| 第3章 我国房地产行业的区域差异性分析 |
| 3.1 我国房地产行业发展的的区域差异性分析 |
| 3.1.1 关于区域划分及城市等级划分 |
| 3.1.2 我国房地产行业发展区域差异性分析 |
| 3.1.3 房地产行业发展对金融稳定的影响分析 |
| 3.2 我国房地产价格的区域差异性分析 |
| 3.2.1 我国房地产价格的区域差异性分析 |
| 3.2.2 房地产价格快速上涨对区域金融稳定的影响分析 |
| 3.3 我国房地产库存的区域差异性分析 |
| 3.3.1 房地产库存相关指标的界定 |
| 3.3.2 我国房地产库存的区域差异性分析 |
| 3.3.3 房地产高库存对区域金融稳定的影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 房地产行业对省区金融稳定的影响 |
| 4.1 区域金融稳定综合评价 |
| 4.1.1 区域金融稳定评价指标体系的具体计算方法与数据说明 |
| 4.1.2 基于因子分析的区域金融稳定综合指数的计算 |
| 4.2 空间计量经济学模型简介及空间权重的设定 |
| 4.2.1 空间计量经济学模型简介 |
| 4.2.2 空间权重矩阵的设定 |
| 4.3 房地产行业对各省区金融稳定影响的实证检验 |
| 4.3.1 变量选取与数据说明 |
| 4.3.2 空间相关性检验及模型选择 |
| 4.3.3 模型结果 |
| 4.3.4 基本结论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章房地产行业对城市金融稳定的影响 |
| 5.1 房地产行业对城市金融稳定的影响路径 |
| 5.2 城市房地产价格的空间分布特征及区域非均衡性 |
| 5.3 房地产库存对城市房地产价格的影响 |
| 5.3.1 变量选取及数据说明 |
| 5.3.2 空间相关性检验及模型选择 |
| 5.3.3 模型估计结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论及政策建议 |
| 6.1 本文主要结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 房地产去库存视角下维护区域金融稳定的基本对策 |
| 6.2.2 抑制房地产价格暴涨视域下维护区域金融稳定的现实性对策 |
| 6.2.3 兼顾去杠杆与去库存,因地制宜制定有针对性的房地产政策 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（4）房地产产业属性及产业关联度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 关于产业经济与产业政策的研究 |
| 1.2.2 关于产业关联度的研究 |
| 1.2.3 关于房地产产业定位及产业关联度研究 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究的创新之处 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 房地产业的发展现状及产业关联理论概述 |
| 2.1 房地产业的发展概况 |
| 2.1.1 房地产业的规模 |
| 2.1.2 房地产业的发展历程 |
| 2.2 产业关联概述 |
| 2.2.1 产业关联的涵义 |
| 2.2.2 产业关联方式 |
| 2.2.3 投入产出的涵义 |
| 2.3 产业关联分析的基本工具 |
| 2.3.1 投入产出模型简介 |
| 2.3.2 直接消耗系数和完全消耗系数 |
| 2.3.3 直接分配系数和完全分配系数 |
| 2.4 房地产业的关联特性 |
| 2.4.1 房地产业的前向关联 |
| 2.4.2 房地产业的后向关联 |
| 2.4.3 房地产业的环向关联 |
| 2.4.4 房地产业的波及效应 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 房地产的产业属性 |
| 3.1 房地产属性及房地产业划分 |
| 3.1.1 房地产的属性 |
| 3.1.2 房地产业的划分 |
| 3.2 房地产业成长的阶段性 |
| 3.2.1 房地产业是先导产业和主导产业 |
| 3.2.2 房地产业的支柱产业地位 |
| 3.3 房地产业的产业属性 |
| 3.3.1 房地产业发展的周期性 |
| 3.3.2 房地产业的产业关联性 |
| 3.3.3 房地产业的地域性 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 房地产产业关联度研究 |
| 4.1 房地产业与相关产业的后向关联度 |
| 4.1.1 房地产业与相关产业的后向直接关联度 |
| 4.1.2 房地产业与相关产业的后向完全关联度 |
| 4.2 房地产业与相关产业的前向关联度 |
| 4.2.1 房地产业与相关产业的前向直接关联度 |
| 4.2.2 房地产业与相关产业的前向完全关联度 |
| 4.3 房地产业的环向关联度 |
| 4.3.1 房地产业的环向直接关联度 |
| 4.3.2 房地产业的环向完全关联度 |
| 4.4 房地产业产业关联度结论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 房地产产业关联度的地区比较 |
| 5.1 不同地区房地产业发展概况及经济水平 |
| 5.2 不同地区房地产业与相关产业的后向关联度 |
| 5.3 不同地区房地产业与相关产业的前向关联度 |
| 5.4 不同地区房地产业的环向关联度 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 房地产业的波及效应 |
| 6.1 房地产业促进城市化进程 |
| 6.1.1 房地产业与城市化的度量及关系 |
| 6.1.2 房地产投资与城市化 |
| 6.1.3 房地产业对城市化的带动 |
| 6.2 房地产业带动社会就业 |
| 6.2.1 房地产业就业现状 |
| 6.2.2 房地产业通过产业关联对社会就业的带动 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论、政策建议与论文不足 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 论文不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 |
| B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目及得奖情况 |
（5）保险资金投资不动产研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 第一节 选题的背景和意义 |
| 一、选题的背景 |
| 二、选题的意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、保险资金投资不动产的相关文献 |
| 二、保险发展对于经济增长影响的相关文献 |
| 第三节 理论回顾与本文框架 |
| 一、理论回顾 |
| 二、论文研究思路与研究方法的运用 |
| 第四节 研究的创新与不足 |
| 一、研究的创新 |
| 二、研究的不足 |
| 第二章 我国保险资金运用的现状与分析 |
| 第一节 保险资金的来源、特征与投资原则 |
| 一、保险资金的来源与特征 |
| 二、保险资金的投资原则 |
| 第二节 我国保险资金运用的现状与问题 |
| 一、我国保险资金运用的发展历程 |
| 二、我国保险资金的运用状况分析 |
| 三、保险资金投资不动产的机遇 |
| 四、保险资金投资不动产的问题与对策 |
| 第三章 保险资金直接投资不动产分析 |
| 第一节 保险资金直接投资不动产的主要方式 |
| 一、保险资金投资不动产的方式 |
| 二、我国保险资金投资不动产与企业战略 |
| 第二节 不动产项目的可行性分析与成本控制 |
| 一、投资决策的管理方法 |
| 二、不动产投资的可行性分析 |
| 三、保险资金直接投资不动产的成本控制方法 |
| 第三节 不动产项目的业态选择与管理 |
| 一、不动产项目的业态选择 |
| 二、不动产项目的运营管理 |
| 第四节 不动产投资与宏观经济之间的关系 |
| 一、不动产价格与经济的关系 |
| 二、我国城镇化、老龄化与房地产未来趋势分析 |
| 第五节 直接投资不动产的风险与策略 |
| 一、不动产项目投资的主要风险 |
| 二、保险资金投资不动产项目的风险防范策略 |
| 第四章 保险资金间接投资不动产分析 |
| 第一节 保险资金间接投资不动产的主要方式 |
| 一、资产证券化概要 |
| 二、资产证券化的种类 |
| 第二节 几种间接投资方式的比较与甄选 |
| 一、房地产投资信托基金与各种金融产品的比较 |
| 二、房地产投资信托基金与保险资金投资的匹配性与可行性 |
| 第三节 REITS的概念、类型与特征和案例分析 |
| 一、房地产投资信托基金的概念与类型 |
| 二、房地产投资信托基金的相关案例分析 |
| 第四节 REITS投资与宏观经济的关系 |
| 一、美国房地产信托基金的发展与现状 |
| 二、REITs与房产市场、证券市场的动态关系研究 |
| 第五节 保险资金投资REITS的方式与风险 |
| 一、保险资金投资REITS的方式 |
| 二、保险资金投资REITS的风险及对策 |
| 第五章 保险资金投资不动产新商业模式探析 |
| 第一节 保险资金投资新商业模式构建 |
| 一、美国房地产投资信托基金的商业模式分析 |
| 二、保险资金投资不动产的模式探究与构建 |
| 第二节 新商业模式与保险资金投资的匹配性分析 |
| 一、新商业模式的投资过程与特点 |
| 二、新商业模式与保险资金的匹配性分析 |
| 第三节 新商业模式的可行性分析 |
| 一、美国房地产投资信托的经验 |
| 二、我国地产市场的特点与可行性分析 |
| 第六章 新商业模式与保险公司的整体战略分析 |
| 第一节 保险公司的投资战略与社会责任 |
| 一、新商业模式与保险公司投资战略的匹配 |
| 二、新商业模式与保险公司的社会价值 |
| 第二节 该商业模式对保险业务的战略促进 |
| 一、该商业模式对于产险业务的促进 |
| 二、该商业模式对于寿险业务的促进 |
| 第七章 保险资金投资的社会效用分析 |
| 第一节 保险发展对于经济增长的影响 |
| 一、模型的设定与检验 |
| 二、变量选择、数据来源与实证模型 |
| 三、我国保险业发展对经济增长的效应 |
| 第二节 保险资金投资不动产对于房价的影响 |
| 第三节 保险资金投资不动产对于我国城镇化的影响 |
| 第八章 主要研究结论与建议 |
| 第一节 主要研究结论 |
| 第二节 保险资金投资不动产建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）基于拉姆齐模型的中国房地产价格泡沫测度（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外的相关研究 |
| 1.2.2 国内的相关研究 |
| 1.3 本文的研究思路与框架 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 主要的研究框架 |
| 1.4 本文的创新与不足之处 |
| 第2章 房地产泡沫理论与测度 |
| 2.1 房地产泡沫理论 |
| 2.1.1 泡沫经济、经济泡沫与房地产泡沫 |
| 2.1.2 房地产泡沫的形成机理 |
| 2.1.3 历史上的泡沫事件及其危害 |
| 2.2 房地产泡沫的测度 |
| 2.2.1 房地产泡沫测度的原理 |
| 2.2.2 房地产泡沫的测度方法 |
| 第3章 中国房地产市场的现状评价 |
| 3.1 中国房地产市场的现状 |
| 3.2 中国房地产市场泡沫状况的基本判断 |
| 第4章 中国房地产泡沫的测度 |
| 4.1 Ramsey模型及其对中国房地产泡沫的测度 |
| 4.1.1 Ramsey模型简介 |
| 4.1.2 基于Ramsey模型的中国房地产市场泡沫的实证分析 |
| 4.2 3σ方法与泡沫区间的划分 |
| 4.2.1 3σ方法概述 |
| 4.2.2 房地产泡沫的的具体判断 |
| 第5章 中国房地产泡沫的原因分析 |
| 5.1 成本推动的房地产价格上涨 |
| 5.2 需求拉动的房地产价格上涨 |
| 5.3 深层原因分析 |
| 第6章 抑制我国房地产泡沫的政策建议 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（7）新疆住宅房地产市场区域差异与宏观调控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 相关基础理论 |
| 1.4 国内外研究动态 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 研究方法与技术路线 |
| 第2章 新疆住宅房地产市场投资的区域差异性 |
| 2.1 新疆住宅房地产市场投资发展的总体趋势 |
| 2.2 14个城市住宅房地产市场投资的差异特征 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 新疆住宅房地产市场供求的区域差异性 |
| 3.1 研究方法和数据来源 |
| 3.2 新疆住宅房地产市场供求关系演化的总体趋势 |
| 3.3 14个城市住宅房地产市场供求关系的差异特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 新疆住宅房地产市场价格波动的区域差异性 |
| 4.1 新疆住宅房地产市场价格波动的总体特征 |
| 4.2 14个城市住宅房地产市场价格波动的差异特征 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 新疆住宅房地产市场的分类与特征分析 |
| 5.1 新疆住宅房地产市场的聚类分析 |
| 5.2 不同分类住宅房地产市场的特征 |
| 5.3 不同分类住宅房地产市场特征的影响因素分析 |
| 第6章 新疆住宅房地产市场的核心城市分析 |
| 6.1 研究区域与研究方法 |
| 6.2 14城市住宅价格变化的格兰杰因果关系检验 |
| 6.3 核心城市与其他城市的协整关系检验 |
| 6.4 核心城市与其他城市的脉冲响应函数分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 新疆住宅房地产市场的分类调控分析 |
| 7.1 基本思路 |
| 7.2 调控目标 |
| 7.3 调控手段 |
| 7.4 宏观调控实施方案 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 我国房地产市场宏观调控变迁对新疆的启示 |
| 8.1 宏观调控政策回顾 |
| 8.2 宏观调控变迁的特征分析 |
| 8.3 宏观调控变迁的演化机理 |
| 8.4 宏观调控的演化方向和政策启示 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 结论 |
| 9.1 本文得出的结论 |
| 9.2 本文的特色、不足之处和进一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 附图:新疆行政区划图 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（8）房地产市场对经济增长的抑制作用探究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1-1 研究背景 |
| §1-2 研究目的意义 |
| §1-3 国内外研究综述 |
| 1-3-1 国内研究现状 |
| 1-3-2 国外研究现状 |
| §1-4 研究方法、思路与内容 |
| 1-4-1 研究方法 |
| 1-4-2 研究思路框架 |
| 1-4-3 研究内容 |
| §1-5 本文的创新点 |
| 第二章 房地产市场运行的基本特点 |
| §2-1 房地产市场发展的历程 |
| §2-2 房地产市场运行的现状 |
| 2-2-1 房地产开发投资与融资情况 |
| 2-2-2 房地产的供需市场 |
| 2-2-3 国房景气指数变化 |
| §2-3 房地产市场发展过程中存在的问题 |
| 2-3-1 房地产开发投资增长过快 |
| 2-3-2 房价快速上涨 |
| 2-3-3 房价收入比与租售比偏离合理区域 |
| 2-3-4 社会财富的两极分化加大 |
| 2-3-5 区域发展不均衡 |
| 2-3-6 技术含量低 |
| 第三章 房地产对经济增长的影响理论分析 |
| §3-1 房地产的基本属性 |
| §3-2 房地产的消费效应分析 |
| 3-2-1 房地产的财富效应 |
| 3-2-2 房地产的挤出效应 |
| §3-3 房地产的投资效应分析 |
| 3-3-1 房地产投资的带动效应 |
| 3-3-2 房地产投资的挤出效应 |
| 第四章 房地产对消费、投资的挤出效应实证分析 |
| §4-1 消费效应：房价上涨对居民消费的挤出效应 |
| 4-1-1 未按收入等级分类 |
| 4-1-2 按收入等级分类 |
| §4-2 投资效应：房地产过度投资对其他行业的挤出效应（以制造业为例） |
| 4-2-1 行业投资额比重 |
| 4-2-2 新增固定资产比重 |
| 第五章 房地产市场与金融风险关系 |
| §5-1 房地产的金融风险分析 |
| §5-2 金融危机的案例分析 |
| §5-3 金融危机对中国的启示 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）房地产投资膨胀对通货膨胀的拉动作用分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究文献综述 |
| 1.2.2 国内研究文献综述 |
| 1.3 研究方法与结构安排 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 1.3.3 本文框架结构图 |
| 第二章 我国房地产投资膨胀的状况与原因 |
| 2.1 房地产投资膨胀的含义与界定 |
| 2.1.1 房地产投资的含义 |
| 2.1.2 房地产投资膨胀的界定 |
| 2.2 我国房地产投资膨胀的表现 |
| 2.2.1 我国房地产投资膨胀处于明显的增长阶段 |
| 2.2.2 房地产在建规模过大 |
| 2.2.3 房地产空置率过高 |
| 2.2.4 土地地王价格不断上涨 |
| 2.3 我国房地产投资膨胀的主要原因 |
| 2.3.1 银行利率偏低降低了房地产开发商的融资成本 |
| 2.3.2 人民币不断升值外资大量涌入房地产业 |
| 2.3.3 政府大力拉动内需刺激了房地产超前消费 |
| 2.3.4 宽松的住房消费贷款政策刺激了房地产的需求与投资膨胀 |
| 2.3.5 居民投资渠道的缺乏使资金涌入房地产业拉动投资膨胀 |
| 2.3.6 政府为了增加财政收入,土地管理政策不完善 |
| 第三章 房地产投资膨胀拉动通货膨胀的机理分析 |
| 3.1 通货膨胀的概述 |
| 3.2 房地产投资膨胀诱发通货膨胀的路径分析 |
| 3.2.1 住房价格高昂直接推进通货膨胀 |
| 3.2.2 金融业对房地产投资过度支持使流通中的货币量激增间接拉动通货膨胀 |
| 3.2.3 房地产投资膨胀带动相关产业的膨胀诱发通货膨胀 |
| 3.2.4 棘轮效应带动货币供给增加推动通货膨胀发展 |
| 3.3 我国房地产投资膨胀拉升通货膨胀的状况分析 |
| 第四章 房地产投资膨胀对通货膨胀拉动作用的实证检验 |
| 4.1 我国房地产投资与通货膨胀的关系的实证研究 |
| 4.1.1 样本数据和数学模型的选择 |
| 4.1.2 模型和检验方法的说明 |
| 4.2 协整检验和格兰杰因果关系检验 |
| 4.2.1 单位根检验(Unit Root Test) |
| 4.2.2 协整关系检验(Engle-Granger) |
| 4.2.3 格兰杰因果关系检验(The Granger Causality Test) |
| 4.3 实证结论 |
| 第五章 控制房地产投资膨胀进而控制通货膨胀的策略建议 |
| 5.1 严格控制房地产信贷扩张 |
| 5.1.1 从宏观方面控制房地产信贷过度扩张 |
| 5.1.2 从微观方面控制房地产信贷过度扩张 |
| 5.2 严格执行国家土地管理制度 |
| 5.2.1 调控房地产土地供给量 |
| 5.2.2 制定出合理的土地价格 |
| 5.2.3 通过土地政策调控土地供给结构 |
| 5.3 通过紧缩的利率政策来控制房地产投资膨胀 |
| 5.4 加强对房地产业的税收征管控制房地产投资膨胀 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
（10）中国房地产业对经济发展的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、选题的背景和研究意义 |
| 二、国内外研究述评 |
| 三、研究内容及论文结构、研究方法和主要创新 |
| 第二章 中国房地产周期波动分析 |
| 一、房地产周期的定义和特征 |
| 二、房地产周期波动的原因分析 |
| 三、房地产周期和国民经济周期的关系 |
| 四、房地产周期和房地产泡沫的关系 |
| 五、房地产周期的实证研究 |
| 第三章 中国房地产泡沫研究 |
| 一、房地产泡沫的定义和特征 |
| 二、房地产泡沫的成因 |
| 三、房地产波动导致银行风险的机理 |
| 四、房地产价格影响因素分析 |
| 五、房地产泡沫的实证研究 |
| 第四章 房地产行业对经济发展影响的分析 |
| 一、房地产行业对国民生产总值影响的实证研究 |
| 二、房地产行业对居民收入影响的实证研究 |
| 三、房地产行业对居民消费影响的实证研究 |
| 第五章 结论及政策建议 |
| 一、结论 |
| 二、完善中国房地产市场的政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
四、房地产投资过热现象透析（论文参考文献）
- [1]系统性金融风险的分层结构与统计监测研究[D]. 刘霞. 天津财经大学, 2019(07)
- [2]我国房地产税收调控机制研究[D]. 王磊. 中国矿业大学, 2019(09)
- [3]房地产行业对我国区域金融稳定的影响及对策研究[D]. 申博. 天津财经大学, 2018(05)
- [4]房地产产业属性及产业关联度研究[D]. 向为民. 重庆大学, 2014(12)
- [5]保险资金投资不动产研究[D]. 吴永钢. 南开大学, 2013(07)
- [6]基于拉姆齐模型的中国房地产价格泡沫测度[D]. 郝妙春. 天津财经大学, 2012(07)
- [7]新疆住宅房地产市场区域差异与宏观调控研究[D]. 韩芳. 新疆农业大学, 2011(05)
- [8]房地产市场对经济增长的抑制作用探究[D]. 韩芳. 河北工业大学, 2011(05)
- [9]房地产投资膨胀对通货膨胀的拉动作用分析[D]. 线春华. 中南大学, 2010(03)
- [10]中国房地产业对经济发展的影响研究[D]. 范宇. 新疆财经大学, 2010(07)