出自 MBA智库百科()
IS-LM模型（IS-LM Model）
　　　IS—LM模型是反映和同时均衡条件下，和关系的模型。
　　"IS-LM"模型，是由英国现代著名的(John Richard Hicks)和美国的创始人(Alvin Hansen)，在理论基础上概括出的一个模式，即"希克斯-汉森模型"，也称"希克斯-汉森综合"或"希克斯-汉森图形"。
　　按照的观点，(L)和货币数量(M)决定着的均衡，而人们持有的货币数量既决定于利率(i)，又决定于(y)的水平。由此，在以纵轴表示利率、横轴表示收入的坐标平面上，可以作出一条(如图1)。
　　即IS, Investment - Saving
　　即LM，Liquidity preference - Money Supply
　　其中，
M为名义货币量，
M/P为实际货币量，
Y为总产出，
　　曲线上的每一点都表示持有的愿望和货币数量相等，即和相一致，并且同既定的利率和收入水平相一致。
　　希克斯又认为，社会储蓄(S)和投资(I)的愿望，决定的均衡，而储蓄和投资又必须同收入水平和利率相一致。由此，在纵轴表示利率、横轴表示收入的座标平面上，又可作出一条(如图1)，曲线上的每一点都表示储蓄等于投资，并且同既定的利率和收入水平相适应。
　　通过以上分析，对收入的决定作出了新的解释，认为收入(Y)的均衡水平是由与LM曲线的交点决定的，即凯恩斯体系的四大根基--、、和货币数量同时决定收入的均衡水平。在收入均衡点上，同时存在着以LM表示的货币市场的均衡和以IS表示的资本市场的均衡。如图1-5中，
　　IS-LM模型在一个平面坐标中表示，横轴表示经济需求面决定的收入或产出（Y），纵轴表示利率（R）。IS曲线表示产品市场均衡条件，LM曲线表示货币市场均衡条件。
　　在横轴表示收入，纵轴表示利率的平面系统中，是一条向右下方倾斜的曲线。IS线代表满足产品市场均衡条件的利率和产出水平组合的集合。
　　简单收入决定模型中，investment（I）等于saving（S）是产品市场均衡条件，因而把描述条件的产出与利率关系组合曲线称为IS曲线。表明：
① I(i)=S(Y)
即IS, Investment - Saving
② M/P=L1(i)+L2(Y）
即LM，Liquidity preference - Money Supply
　　其中，I为投资，S为储蓄，M为名义货币量，P为物价水平，M/P为实际货币量，Y为总产出，i为利率。
　　①收入(Y)的均衡条件为投资等于储蓄；
　　②投资与利率呈反方向变化，储蓄与收入,利率呈正方向变化。因此，IS曲线是一条由左上方向右下方倾斜的曲线， 是投资和储蓄相等的利率与收入水平的组合。该曲线是在一定、一定的情况下给出的。如果把投资看成是对收入的"注入"，则其应包括、出口和政府的；如果把储蓄看成是收入的"漏出"，则其应包括国内储蓄、和。
　　(2)LM曲线表明的是货币的与货币供给相等的利率和收入的组合。在该曲线上，实质货币供给与汇率为一定，人们对实质的需求取决于和。该曲线是从左下方向右上方倾斜，表明货币市场处于均衡时，利率和收入要么处于高水平，要么处于低水平。
　　在第Ⅰ区间：I & S，利率有下降的压力；L & M，利率有上升的压力；
　　在第Ⅱ区间：I & S，L & M，利率有下降的压力；
　　在第Ⅲ区间：I&S，利率有上升的压力；L&M，利率有下降的压力；
　　在第Ⅳ区间：I&S，L&M，利率有上升的压力。
　　把IS与LM曲线放在同一个图形中，得到IS—LM模型。二者交点E点代表（R0）与（Y0），即E点对应的利率与产出水平表示产品市场与货币市场同时处于均衡状态。E点以外任何点代表的利率与产出组合，都不满足两个市场同时均衡条件。
　　IS或LM线移动（能够或不过）导致总需求线移动
　　扩张对真实产出和价格影响
　　 在中，均衡条件为i＝s，所以i和s的变动会引起IS曲线的移动。
　　 在中，均衡条件变为i＋g＝s＋t，此时，i、g、s和t中任何一个变量发生变动都会引起IS曲线移动。
　　 1、投资变动引起的IS曲线移动
　　 投资增加是指投资水平增加，也就是在不同利率下投资都等量增加。因此，投资增加△i则投资曲线i(r)向右移动△i，这将使IS曲线向右移动，其向右移动量等于i(r)的移动量乘以投资乘数k，即IS曲线的移动量为k△i。
　　图 投资变动引起IS曲线移动
　　 2、储蓄变动引起的IS曲线移动
　　 设投资保持不变，若储蓄水平增加△s，则水平就会下降△s，IS曲线会向左移动,移动量为k△s。
　　 类似地，储蓄减少使IS曲线右移，其移动量也是k△s。
　　 3、变动引起的IS曲线移动
　　 增加政府购买支出对国民收入的作用与增加投资类似，因而会使IS曲线平行右移，移动量为政府购买支出增量与之积，即kg△g 。
　　 4、税收变动引起的IS曲线移动
　　 税收增加类似于投资或消费减少，税收减少类似于投资或消费增加。因此，税收增加会使IS曲线平行左移，税收减少会使IS曲线平行右移，移动量为与税收变动量之积，即kt△t。　
　　 总之，无论是投资、储蓄、政府购买支出还是税收的变动都会引起IS曲线的移动，若LM曲线不变，IS曲线右移会使均衡收入增加，均衡利率上升；IS曲线左移会使均衡收入减少，均衡利率下降，如下图所示：
　　图 IS曲线移动对均衡收入和利率的影响
　　 货币市场的均衡条件为m＝L，所以货币需求水平和货币供给水平的变动都会引起LM曲线的移动（如下图所示）。
　　 货币需求变动引起的LM曲线移动：
　　 货币需求增加，水平上升，而利率上升又使投资和消费减少，从而使国民收入减少，故LM曲线向左移动。　
　　 货币需求减少，均衡利率水平下降，投资和消费增加，从而使国民收入增加，故LM曲线向右移动。　
　　 货币供给变动引起的LM曲线移动 ：　
　　 m 增加，r 就下降，使投资和消费增加，从而使 y 增加，故 LM 曲线右移 ；　　
　　 m 减少，r 就上升，使投资和消费减少，从而使 y 减少，故 LM 曲线左移 ；　
　　 m 变动对 LM 曲线的影响值得特别注意，因为m是可以控制的。　
　　 若IS曲线不变，LM曲线右移， 使均衡收入增加，均衡利率下降；LM曲线左移，使均衡收入减少，利率上升。
　　向右上倾斜的假定条件是货币需求随利率上升而减少，随收入上升而增加．如果这些条件成立，则当货币供给既定时，若利率上升，货币投机减少(即人们认为价格下降时，购买债券从投机角度看变小，因而愿买进债券而少需要持币)，为保持货币市场上供求平衡，货币交易需求量必须相应增加，而货币交易需求又只有在收入增加时才会增加。于是，较高的利率必须和较高的收入相结合，才能使货币市场均衡．如果这些条件不成立，则LM曲线不可能向右上倾斜。例如，认为，人们需要货币，只是为了交易，并不存在投机需求，即贷币投机需求为零，在这样情况下，LM曲线就是一条垂直线．反之，认为，当利率下降到足够低的水平时，人们的货币投机需求将是无限大(即认为这时太高，只会下降，不会再升，从而买债券风险大大，因而人们手头不管有多少货币，都再不愿去买债券)，从而进入，使LM曲线呈水平状。由于西方学者认为，人们对货币的投机需求一般既不可能是零，也不可能是无限大，是介于零和无限大之间，因此，LM曲线一般是向右上倾斜的．
　　分析研究和LM曲线的斜率及其决定因素，主要 是为了分析有哪些因素会影响和效果．在分析财政政策效果时，比方说分析一项增加的效果时，如果增加一笔政府支出会使利率上升很多(这在LM曲线比较陡峭时就会这样)，或利率海上升一定幅度会使投资下降很多(这在IS曲线比较平坦时就会是这样)，则政府支出的“”就大，从而效果较小，反之则反是。可见，通过分析IS和LM曲线的斜率以及它们的决定因素就可以比较直观地了解财政政策效果的决定因事：使IS曲线斜率较小的因素(如投资对利率较敏感，较大从而支出乘数较大，较小从而也使支出乘数较大)，以及使斜率较大的因素(如货币需求对利率较不敏感以及货币需求对收入较为敏感)，都是使财政政策效果较小的因素。在分析时，比方说分析一项增加货币供给的效果时，如果增加一笔货币供给会使利率下降很多(这在LM曲线陡峭时就会是这样)，或利率上升一定幅度会使投资增加很多(这在IS曲线比较平坦时就会是这样)，则效果就会很明显，反之则反。可见，通过分析IS和LM曲线的斜率以及它们的决定因素就可以比较直观地了解货币政策效果的决定因素；使IS曲线斜率较小的因素以及使LM曲线斜率较大的因素，都是使货币政策效果较大的因素。
　　上斜率的三个区域分别指LM曲线从左到右所经历的水平线、向有上方倾斜线、垂直线的三个阶段．LM曲线这三个区域被分别称为区域、中间区域、。其经济含义指，在水平线阶段的LM曲线上，货币的已处于水平状态，对货币的投机需求已达到利率下降的最低点“灵活偏好陷阱”阶段，货币需求对利率敏感性极大．凯恩斯认为：当利率很低，即债券价格很高时，人们觉得用货币购买债券风险极大，因为债券价格己这样高，从而只会跌，不会涨，因此买债券很可能亏损，人们有货币在手的话，就不肯去买债券，这时，货币投机需求成为无限大，从而使LM曲线呈水平状态，由于这种分析是凯恩斯提出的，所以水平的LM区域称为。在垂直阶段，LM曲线斜率为无穷大，或货币的投机需求对利率已毫无敏感性，从而货币需求曲线的斜率(1／h)趋向于无穷大，呈垂直状态表示不论利率怎样的变动，货币的投机需求均为零，从而LM曲线也呈垂直状态(k／h趋向于无穷大)。由于“古典学派”认为货币需求只有而无投机需求，因此垂直的LM区域称古典区域，介于垂直线与水平线之间的区域则称为“中间区域”。
　　后凯恩斯主义者对IS—LM 模型提出了以下三方面的批评。
　　第一，IS—LM模型过于机械化，没有表示出的重要作用，特别是对投资函数的重要作用。这个模型低估了宏观经济的潜在不稳定性。早就多次强调过不确定性是的真正本质。沙考尔(G．L．S．Shackle批评了IS—LM模型分析的均衡架构。他认为：“凯恩斯关于经济活动最核心的观念就是不确定性预期，而不确定性预期和均衡的概念是不相容的、完全矛盾的”。
　　第二，IS—LM模型是静态的同步，因此不适合于用来表达凯恩斯的宏观经济动态学的观点。需要用一个动态的序列分析来替代IS—LM模型。罗宾逊夫人曾经反复强调，凯恩斯的分析是建立在一个不可逆的过去和不可知的未来的历史时间中，而不是一个逻辑时间中。莱荣赫夫德(A．Leijonhufvud)认为，凯恩斯主义IS—LM模型分析的问题在于它是运用静态()的同步均衡框架来研究条件下的动态调整。
　　第三，IS—LM模型缺少其微观基础。齐克(V．Chick)认为，价格固定的IS—LM 模型只有在厂商正确地预期到总需求的情况下才有效。一些后凯恩斯主义者主张运用卡莱茨基(M．Ka—leeki)提出的垄断厂商采用的分析方法来为凯恩斯理论提供微观基础。
　　新近的批评意见主要集中在：
　　第一，IS曲线是不同流量均衡的轨迹，它是一个时期概念；而LM曲线表示不同存量的均衡，它是一个时点概念。如果IS曲线与LM曲线相交，那就意味着在某个时期内，存量均衡始终存在。但是，如果存量均衡可以维持一个整个时期的话，不确定性似乎就不存在了，基于的流动偏好似乎就大大减弱了。在IS—LM模型中，人们已经看不出凯恩斯在中反复强调的“不确定性”。
　　第二，IS曲线与LM曲线的移动是由名义冲击引起的还是由实际冲击引起的，在IS—LM 模型中是含糊不清的。
　　第三，根据Is—LM模型得出的产品市场和货币市场的是，但是，这种均衡是完全信息条件下的均衡，还是不完全信息条件下的均衡，这一点并不清楚。
　　第四，这个模型强调总需求的决定，不重视供给和供给的微观基础分析。
　　第五，经济学家们争论的焦点问题的改变使得这个模型的重要性大大降低。大卫·罗默(David Romer)认为：“凯恩斯主义者和货币主义者关于货币政策和财政政策相对有效性的争论在2O世纪6O年代和7O年代是中的一个中心问题，但是现在这个问题在短期波动分析中只起很小的作用”。
　　第六，的变化凸现了这个模型的缺陷：这个模型的基本假定之一是的控制目标是货币供应量，但是，包括美联储在内的大多数国家的中央银行现在不怎么关注了。
方福前.IS-LM模型的新发展.教学与研究.2004年第08期
本条目对我有帮助503
&&如果您认为本条目还有待完善，需要补充新内容或修改错误内容，请。
本条目相关文档
& 29页& 45页& 25页& 15页& 10页& 29页& 55页& 14页& 5页& 11页
本条目由以下用户参与贡献
,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,.
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '224685',
container: s,
size: '728,90',
display: 'inlay-fix'
评论(共34条)提示:评论内容为网友针对条目"IS-LM模型"展开的讨论，与本站观点立场无关。
发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。
以上内容根据网友推荐自动排序生成一类金融数学模型的研究与探讨——以期权定价基本模型为例_免费论文范文下载_笔杆网
一类金融数学模型的研究与探讨——以期权定价基本模型为例
1、相关定义
1.1、电力市场的定义
电力市场是电力的买方和卖方相互作用以决定其电价和电量的过程。更具体的 来讲,电力市场是采用经济等手段,本着公平竞争、自愿互利的原则,对电力系统 中发电、输电、配电、用户等成员组织协调运行的管理机制和执行系统的总和。 根据以上定义,电力市场首先是一种管理机制。这种机制于传统的行政命令的 机制不同,主要采用市场的手段进行管理,从而达到资源优化配置的目的。所以电 力市场的基本原则是公平竞争、自愿互利。同时,电力市场还是体现这种管理机制 的执行系统,包括交易场所、计量系统、计算机系统、通信系统等。
1.2、期权的定义和分类
首先了解一下什么是期权。期权是一种选择权[12],它给予期权的持有者(即买方) 在未来某个约定的时间或者该时刻以前的某一段时间内有权以商定的价格买入(或 卖出)一定数量标的资产的权利[13]。期权合约中标的资产的价格被称为执行价格或者 敲定价格。期权赋予买方的是一种买权或卖权[14],即保证持有人在未来能以执行价 买入或者卖出标的资产的权利。买方能够放弃这一权利的行使。放弃的条件显然是 到期时标的资产的市场价格高于(对卖方而言)或低于(对于买方而言)约定价格[15]。 但当期权持有者决定执行期权时,期权的发行人(卖方)有义务以约定价格和持有人 交易[16]。为了获得权利持有者必须支付一笔费用,发行人以弥补可能的损失,这种 成本被称为期权价格。 期权主要有两种分类方式,一种是按交易方式可以分为看涨期权和看跌期权[5]。 看涨期权被称为买入期权,指期权的买方可在约定时间内按敲定价格购入一定数量 标的资产。看跌期权被称为卖出期权,指期权的买方可在约定时间内按敲定价格卖 出一定数量标的资产。另外一种是按可行权的时间不同分成欧式期权、美式期权和 百慕大期权。欧式期权只可以在期权的到期日行权,美式期权可在期权的到期日和 期满日之前的任意一个交易日行权,百慕大期权行权时间更加灵活,可在到期日前 一系列的时间段里行权。 - 1 -
1.3、期权相关定义及分类
根据不同标准, 期权有如下几种分类. 按所赋予的权利划分, 期权主要分为两种类型. 看涨期权 (call option)[29]赋 予合约持有者这样的权利, 在合约到期日 (expiration date)[29], 以合约执行价格 (exercise price)[29]购买标的资产. 看跌期权 (put option)[29]赋予合约持有者这样的 权利, 在合约到期日, 与合约执行价格出售标的资产. 按执行时间划分, 期权也有欧式期权 (European option)[29]和美式期权 (Amer- ican option)[29]之分. 美式期权可以在合约执行期内任意时间履行合约, 而欧式期 权只能在合约到期日才能行使合约. 这两种期权相比, 在交易所中交易的期权合约 大多数为美式期权. 按交易场所划分, 期权可分为场内交易期权和场外交易期权. 顾名思义, 场内 交易期权是在交易所内完成交易的, 这种期权合约是标准化的. 而场外交易期权 则是在交易所以外交易, 交易对象为非标准化期权合约, 这类期权合约的灵活性更 大, 可以根据交易双方的实际要求来制定. 一种特殊的场内交易期权为灵活期权 (flex option), 它是在芝加哥期权交易所内交易的一种非标准化期权合约[29]. 按标的资产划分, 期权大致分为现货期权, 期货期权和复合期权三种. 现货期 权 (spot option)[29]是指合约的标的资产是各种现货, 如大宗商品, 股票, 外汇, 股票 指数, 债券和贵金属等. 期货期权 (futures option)[29]的标的资产为期货合约. 1987 年, 商品期货交易委员会 (The Commodity Futures Trading Commission, CFTC) 批准了永久性的期货期权交易. 复合期权 (compound option)[29]则是以期权合约 为标的资产设计的一种期权合约, 即期权的期权. 此外还要介绍一下期权头寸的概念. 任何一个期权都有两个方面, 一方为取得 期权的多头 (long position)[29]寸方, 即买入期权. 另一方为取得期权的空头 (short position)[29]寸方, 即卖出期权或对期权进行承约. 卖出期权的一方在最初收入期 权金, 但这一方在今后有潜在的义务, 如果期权持有者选择执行期权合约, 那么承 约方就必须履行合约义务. 承约方的收益与买入期权一方的收益刚好相反. - 6 - 第 2 章 期权基础知识
1.4、期权概念
在金融市场中,金融衍生品已经成为主要的金融工具。金融衍生品,是指其价值依 赖于基础资产价值变动的合约。其中合约可以是标准化的,也可以是非标准化的。标准 化的合约是指基础资产的交易价格,交易时间,资产特征,交易方式等等都是事先标准 化的,所以这类合约大多在交易所上市交易,如期货合约。非标准化合约是指上述的各 项由交易双方自行规定,所以具有很强的灵活性,如远期协议。金融衍生品的共同特征 是保证金交易,只要支付一定数量的保证金就可进行交易,不需本金转移,合约的了结 也采用现金差价结算方式进行,只有在期满日以实物交割方式履约的合约需要买方交足 贷款。由此可见,金融衍生品交易具有杠杆效应。保证金越低,杠杆的效应越大,风险 就越大。目前最基本的金融衍生工具有:远期(forward)、期货(futures)和期权(option) 等。 期权(option)是最重要的金融衍生工具之一。期权也称作选择权,是购买方支付 一定的期权费后所获得的在将来允许的时间买入或者卖出一定数量的基础商品的选择 权。与其他合约不同的是,期权对于持有方来说,是一种权利,但不是必须执行的义务。 在期权到期的时候,期权的持有方可以选择行使合约中赋予其的权利,或者选择不行使 该权利。但是对于合约的另一方,也就是期权的出售方却只能承担义务而没有享有的权 利。即当期权的持有方选择行使合约赋予其权利时,期权的出售方就必须履行其义务, 按照确定的价格将某种商品出售给期权的持有方。由此可见,在期权合约中,双方的权 利和义务是不对等的,因为不需要承担义务的权利是具有价值的,所以为了使出售方愿 意接受合约中规定的义务,期权的购买方必须支付出售方一定的费用,这笔费用叫做期 权费(premium),即期权价格[8]。 一份期权合约中包含的要素[9] [10]主要有: (1)期权的买方(taker):是指购买期权的一方,也就是支付权利金获得权利的一 方,又称期权的多头方。 (2)期权的卖方(grantor):是指出售权利的一方,期权的卖方获得权利金,因此 具有接受买方的选择的义务。期权的卖方又称期权的空头方。 (3)标的资产(underlying asset):在期权的合约中规定的,双方将来要交易的某 种商品,它既可以是实物资产,又可以是金融资产,如小麦或者某公司普通股票等等。 一般来讲,能作为期权合约中的标的资产的商品,应该具有流通量大,交易活跃且易于 确定等级等特点。 (4)执行价格(strike price):又称作敲定价格,是由期权的合约规定的,将来用 来交割的标的资产的价格,即期权合约的持有者有权按照期权的合约中规定的执行价格 购买(或出售)一定数量的标的资产。 6 (5)权利金(premium):是指期权的买方为了获取权利而向期权的卖方支付的费 用。它是期权的合约中的惟一的变量,相当于期权合约的价格。权利金的大小取决于期 权合约的性质、到期日以及期权的敲定价格等因素。 (6)到期日(expiration date):期权的合约赋予的权利是有期限的,超过这个期限, 期权就将失效,所以在期权的到期日,期权的持有方需要决定是否行使权利。一般来讲, 进行期权报价的时候,知道确切的到期日对确定期权的价值是尤其重要的,特别当期权 快要到期时,剩余的几天时间可能造成期权价值的很大差异。 (7)美式或欧式(American style or European style):期权合约中规定的期权的持 有方是否可以在到期日之前行使该权利。可以在到期日之前执行的期权称之为美式期权 (American option),而只能在到期日执行的期权称之为欧式期权(European option)。 (8)买权或卖权(call or put):是指期权合约中规定的期权的持有者拥有的权利是 购买标的资产还是出售标的资产。按照确定的价格购买标的资产和按照确定的价格出售 标的资产是两种不同的权利。赋予期权的持有者购买标的资产的期权称之为看涨期权 (call option),赋予期权的持有者出售标的资产的期权称之为看跌期权(put option)。 一般而言,期权交易具有以下几个特点: (1)标的资产的特殊性。期权是一种可以买卖的权利,它既可以是买卖某种现货 的权利,又可以是买卖某种期货合约的权利。 (2)交易灵活性。期权是否执行由购买方来决定。如果市场行情对购买方有利, 则执行期权,否则可以放弃这种权利。而且,如果是美式期权,购买方可以在期满之前 得任何一天行使权利。 (3)权利义务非对等性。期权的购买方享有在有效期内买进或者卖出一定数量的 某种商品或期货合约的权利,而不负有必须买进或卖出的义务。期权的出卖方享有的权 利是有限的,即向购买方收取的期权费,而其义务是无限的。 (4)风险与收益不平衡。期权的购买方所承担的风险是有限的,其遭受的最大损 失就是期权费,而其获利的机会较多,如果购买的是看涨期权,其收益是无限的,如果 是看跌期权,其获利是有限的。而期权的出卖方在期权交易中面临的风险难以预测,与 其承担的风险相比,其收益永远是有限的,即期权购买方支付的期权费。
1.5、基本概念
成本加成定价法是用于房地产定价的一种方法[50],也可用于农产品定价,这种方法是 将从开始购买租赁果园到收获脐橙所花费的单位面积生产成本C ,或者预算成本与预期所 获得的单位利润L加总后作为销售收入来定价。 加成是指果农预期获得的单位质量脐橙所获利润 占单位质量脐橙售价P 的比例,即 利润率R ,可表示为: R LP 因此,果农预期所获利润可表示为 L P R 假设C 表示单位面积(一亩)脐橙的生产成本,M 表示单位面积土地平均可收获脐 橙的质量(单位:公斤),单位质量脐橙花费的成本则为C M,加上预期的单位利润L , 计算得到单位质量的脐橙售价,理论公式为: P CM P R, 即: P C M (1 R) 其中,C 表示种植面积为一亩的脐橙平均生产成本;M 表示单位面积(亩)平均产 量; 表示单位面积土地平均可收获脐橙的质量(单位:公斤);R 表示农户预期的利 润。
1.6、基本概念
排放权交易(Emissions Trading)。全国科学技术名词审定委员会对"排放 权交易"的定义为:"在一定范围内满足环境质量要求的条件下,授予排污单位 以一定数量合法的污染物排放权,允许对排放权视同商品进行买卖,调剂余缺, 实现污染物排放总量控制" ① 。《排污费征收标准管理办法》第二条规定:"直接 向环境排放污染物的单位和个体工商户,必须缴纳排污费"。排污费的征收是排 放权交易的基础,企业通过缴纳排污费从而获得排放污染物的行政许可,即排放 权交易的客体。《重庆市主要污染物排放权交易管理暂行办法》等地方性法规的 颁布为排放权交易提供了法律基础 ② 。而《中华人民共和国大气污染防治法》 ③ 对 大气污染物排放总量的控制使得排放权的交易成为可能。2008 年 9 月 25 日,天 津排放权交易所 ④ 的挂牌成立为排放权交易提供了服务平台。本文研究的排放权 交易仅指温室气体的排放权交易,不涉及二氧化硫、化学需氧量等的排放权交易 。 碳金融(Carbon Finance)。世界银行将"碳金融"定义为:"通过出售温室 ①http://www./pages/homepage/result2.jsp?id=326838&subid=&subject=%E 7%8E%AF%E5%A2%83%E4%BF%9D%E6%8A%A4&subsys=%E7%94%B5%E5%8A%9B ②《中华人民共和国行政许可法》第九条规定:"依法取得的行政许可,除法律、法规规定依照法定条 件和程序可以转让的外,不得转让",因此在中央政府还没有出台对排污权交易的相关规定时,地方政府只 有通过颁布地方性法规以确保排放权交易的合法性。 ③第十五条第三款规定:"有大气污染物总量控制任务的企业事业单位,必须按照核定的主要大气污染 物排放总量和许可证规定的排放条件排放污染物"。 ④全国第一家综合性排放权交易机构。 5 气体减排量或碳排放许可证交易项目所取得的收入(World Bank,2010B)" ① 。 《碳金融》一书对"碳金融"的定义包含三个方面:"环境金融的一个特定分支; 探索与碳限制有关的金融风险与机会;预期会创造出用于转移环境风险和完成环 境目标的金融工具(Labatt、White,2007)" ② 。世界银行的定义相对侠义,仅 将碳金融作为一种新型的企业收入来源;而 Labatt、White 的定义相对广义,除 了将碳金融视为一种金融工具外,更多的将碳金融视为一种根治气候变化问题的 方法论。本文研究的碳金融仅指与温室气体排放权交易相关的金融工具。 碳交易市场(Carbon Market)。碳交易市场是指碳金融资产交易的市场。碳 交易市场的参与者包括碳金融供应方、金融机构、碳金融需求方等。目前主要的 碳交易市场包括欧洲能源交易所(EEX)、欧洲气候交易所(ECX)、芝加哥气候交 易所(CCX)、欧洲 BlueNext 交易所(BlueNext)等。新建立的碳交易市场包括 亚洲碳排放权交易所、天津排放权交易所、北京环境交易所、上海环境能源交易 所、印度多种商品交易所。本文研究的碳金融资产的交易数据即是从 EEX、ECX 和 BlueNext 获得。 联合国气候变化框架公约(United Nations Framework Convention on Climate Change,UNFCCC,简称《公约》)。日在纽约订立,5月22日 在联合国纽约总部通过,6月4日在巴西里约热内卢举办的联合国环境与发展大会 上正式开放签署,其后自日至日在纽约联合国总部,供 联合国会员国或任何联合国专门机构的成员国和各区域经济一体化组织签署。 《公约》旨在"将大气中温室气体的浓度稳定在防止气候系统受到危险的人为干 扰的水平上" ③ ,是全球首个为全面控制二氧化碳等温室气体排放量,应对全球 气候变暖给人类社会带来不利影响的国际性公约,亦是国际社会在应对全球气候 变暖问题上进行合作的基本框架。截至日到19日缔约方第15次会 议在哥本哈根举行为止,已有192个国家批准了《公约》,这些国家被称为缔约 方。由于《公约》并没有规定各国的减排任务,不具备法律约束力,因此《公约》 更多的作用在于鼓励发达国家率先采取措施降低温室气体的排放,同时向发展中 国家提供相关资金和技术协助发展中国家采取措施减缓或适应气候变化。 京都议定书(Kyoto Protocol,简称《议定书》)。1997 年 12 月 11 日在京 都订立,在《公约》第三次缔约方会议上通过,其后自 1998 年 3 月 16 日至 1999 ①原文为:"Carbon finance is the generic name for the revenue streams generated by projects from the sale of their greenhouse gas emission reductions or from trading in carbon permits. " ②原文为:"Carbon finance: (1)represents one specific dimension of e (2)explores the financial risks and opportunities associated with a carbo (3)anticipates the availability and use of market-based instruments that are capable of transferring environmental risk and achieving environmental objectives." ③《联合国气候变化框架公约》(http://unfccc.int/resource/docs/convkp/convchin.pdf) 6 年 3 月 15 日在纽约联合国总部开放供签署。《京都议定书》旨在限制发达国家温 室气体排放总量以减缓全球变暖的步伐,于 2005 年 2 月 16 日开始强制生效,截 至 2009 年 12 月,已有 184 个国家签署。《议定书》规定:"附件一缔约方 ① 在 2008 年至 2012 年承诺期内温室气体的全部排放量从 1990 年水平至少减少 5%" ② 。《议 定书》与《公约》的最主要区别是,其具备法律约束力,强制要求发达国家完成 减排任务。 温室气体(Greenhouse Gas,GHG)。全球生态学对"温室气体"的定义为: "大气中由自然或人为产生的能够吸收长波辐射的气体成分" ③ ,海洋气象学的 定义为:"在地球大气中,能让太阳短波辐射自由通过,同时吸收地面和空气放 出的长波辐射(红外线),从而造成近地层增温的微量气体" ④ ,《议定书》的定 义为:"大气中那些吸收和重新放出红外辐射的自然的和人为的气态成分"。从定 义的构成来看都包括三层含义:一是自然和人类的共同作用;二是能吸收和重新 放出红外辐射;三是能造成近地层增温。温室气体的种类很多,本文研究的温室 气体仅指《议定书》附件 A 所规定的六种温室气体:二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、 氧化亚氮(N2O)、氢氟碳化物(HFCs)、全氟化碳(PFCs)、六氟化硫(SF6)。 欧盟排放权交易体制(European Union Emission Trading Scheme,EU ETS)。 EU ETS 是全球首个国际 CO2排放权交易机制,亦是欧盟气候政策的主要支柱,旨 在帮助欧盟各成员国以最低成本完成 GHG 减排承诺。企业之间通过出售和购买剩 余排放量配额,避免需求方因过量排放而面临的行政罚款风险,协助需求方企业 以最低成本完成减排量,同时使供应方企业获取了额外的收益。EU ETS 要求欧 盟27个成员国 ⑤ 以及欧洲经济共同体3个成员国 ⑥ 能源和工业部门的10,000个设 施必须完成欧盟 CO2减排量指标的 50%(或是完成欧盟 GHG 减排量指标的 40%)。 EU ETS 于 2005 年 1 月 1 日起开始实施,共分为两个阶段。第一阶段() 任务是"学习和实践"为关键的第二阶段做准备;第二阶段()与《议 ①由《公约》的附件一规定,具体包括澳大利亚、奥地利、白俄罗斯、比利时、保加利亚、加拿大、 克罗地亚、捷克共和国、丹麦、欧洲共同体、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔 兰、意大利、日本、拉脱维亚、列支敦士登、立陶宛、卢森堡、摩纳哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡 萄牙、罗马尼亚、俄罗斯联邦、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、乌克兰、大不列 颠及北爱尔兰联合王国、美利坚合众国。 ②《京都议定书》(http://unfccc.int/resource/docs/convkp/kpchinese.pdf) ③/pages/homepage/result2.jsp?id=287966&subid=&subject=% E5%85%A8%E7%90%83%E7%94%9F%E6%80%81%E5%AD%A6&subsys=%E7%94%9F%E6%80%81%E5%AD%A6 ④/pages/homepage/result2.jsp?id=310242&subid=&subje ct=%E6%B5%B7%E6%B4%8B%E6%B0%94%E8%B1%A1%E5%AD%A6&subsys=%E6%B5%B7%E6%B4%8B%E7%A7%91%E6%8A%80 ⑤包括英国、法国、德国、意大利、荷兰、比利时、卢森堡、丹麦、爱尔兰、希腊、葡萄牙、西班牙、 奥地利、瑞典、芬兰、马耳他、塞浦路斯、波兰、匈牙利、捷克、斯洛伐克、斯洛文尼亚、爱沙尼亚、拉 脱维亚、立陶宛、罗马尼亚、保加利亚。 ⑥包括挪威、冰岛、列支敦士登。 7 定书》的第一承诺期遥相呼应,任务是协助欧盟完成 GHG 排放量在 2005 年基础 上削减 6.5%的承诺。 ① 本文研究的碳金融资产定价正是建立在 EU ETS 背景之下 。 清洁发展机制(clean development mechanism,CDM)。清洁发展机制的目 的是"协助未列入附件一的缔约方实现可持续发展和有益于《公约》的最终目标, 并协助附件一所列缔约方实现规定的其量化限制和减少排放的承诺" ② ;实质是 允许发达国家在发展中国家实施温室气体减排项目,从而获得基于项目的额外的 温室气体排放量。CDM 是一种双赢机制,在帮助发展国家完成温室气体减排任务 的同时,帮助发展中国家实现可持续发展。CDM 按参与主体的不同又可以划分为 三种模式:单边模式、双边模式和多边模式。单边模式是指由非附件一缔约方单 独实施的 ③ ;双边模式是指由非附件一缔约方和附件一缔约方共同实施的;多边 模式是指由非附件一缔约方和代表附件一缔约方的国际组织或碳基金共同实施。 CDM 项目形成的碳排放权交易产品为"核证减排量(Certified Emission Reductions,CERs)",属于项目型交易产品。交易所交易的 CERs 以期货交易为 主,同时也有 CERs 的期权交易。本文研究的碳金融资产定价所选取的项目型产 品即是 CERs。 联合履约机制(Joint Implementation,JI)。联合履约机制的实质是允许 发达国家之间通过实施温室气体减排项目,从而获得基于项目的额外的温室气体 排放量。JI 项目形成的碳排放权交易产品为"减排量单位(Emission Reduction Units,ERUs)",亦属于项目型交易产品。 国际排放权交易机制(International Emission Trade,IET)。国际排放权 交易机制的实质是允许附件 B 所列缔约方 ④ 参与国际排放权交易。IET 的碳排放 权交易产品为"分配数量单位(Assigned amount unit,AAU)",属于配额型交 易产品E。EX 和 ECX 交易的 AAU 是"欧盟排放权配额(European Union Allowances, EUAs)"。交易所交易的 EUAs 以期货交易为主,同时也有 EUAs 的现货、期权交易。 本文研究的碳金融资产定价所选取的配额型产品即是 EUAs。 ①Questions and Answers on the Commission's Proposal to Revise the EU Emissions Trading System(http://europa.eu/rapid/pressReleasesAction.do?reference=MEMO/08/35&format=PDF&aged=1 &language=EN&guiLanguage=enc) ②《京都议定书》(http://unfccc.int/resource/docs/convkp/kpchinese.pdf) ③单边模式与《议定书》的初衷相悖,但由于CDM合作机制的前景存在不确定性,因此,联合国规定可 以由发展中国家预先实施减排项目,待有发达国家买家购买时,再将减排额出售。 ④由《议定书》附件B规定,具体包括澳大利亚、奥地利、比利时、保加利亚、加拿大、克罗地亚、捷 克共和国、丹麦、爱沙尼亚、欧洲共同体、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、意大利、 日本、拉脱维亚、列支敦士登、立陶宛、卢森堡、摩纳哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、罗马尼 亚、俄罗斯联邦、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、乌克兰、大不列颠及北爱尔兰联合王国、 美利坚合众国。 8
1.7、一般商品定价的概念模型
长期以来,不同的学者从市场营销学、管理学、经济学、会计学等某一学科角度 出发对商品定价进行研究,研究结果往往是仁者见仁,智者见智,并不能完整体现商 品价格的形成过程。著名的营销学教授肯特?蒙罗教授在其著作《定价:创造利润的 决策》中指出成功做出获利价格决策的企业需要知道:第一,价格不只对顾客产生作 用,价格同时服务于与产品相关的一切供应商、竞争者和销售人员,似乎在现代市场 体系下传统微观经济学提出的价格理论不那么适用了。第二,定价者需要了解价格的 变化信息将对顾客感受产生何种影响。这意味着,商品住宅市场上的幵发商在进行产 品定价时必须综合考虑多方因素,才能做出更准确的价格决策。肯特.B?蒙罗在书中总 结了影响商品定价的五个基本要素,向读者提供了涵盖经济学、心理学、组织行为学 等多学科的分析框架,向我们展示了一个较为全面的商品定价概念模型,如图3-1。 需求因素对购买者的彳 " (价格上限) 、, 竞争因素 最终定价 (价格调整) - 初始定价 * I公司目标与政府管银 (价格下限) ,, 供给因素 直接变量成本 图3-1 —般商品定价的概念模型 根据上述概念模型,商品在定价时受到以下五个因素的影响:①需求因素,它为 商品价格设立了上限。这一价格上限的具体位置取决于需求者对具体商品的价值感受; ②直接变量成本,它为商品价格划定了下限,因为低于这个价格所进行的生产活动会 让企业主无利可图;③市场竞争状况,市场的竞争状况对价格上限产生影响,竞争对 手的定价是企业进行商品定价时的重要参考指标;④定价目标,是对最低限价问题的 西南交通大学硕士研究生学位论文 第22页 补充,指出定价应该能够对成本进行补偿并获取一定的利润;⑤政府的管制措施,如 节能减排、排污处理、行业标准等会导致企业成本上升,从而影响商品价格下限。 3.2商品住宅定价的概念模型 商品住宅价格是在一定的目的或利益的指导下,商品住宅市场上的各参与主体相 互作用、影响住宅价格形成的各因素相互影响而形成的。 在商品住宅市场上,作为供给方的开发商在利润最大化的诱导下,以住宅成本为 基础,根据市场水平设置利润目标,二者相加构成了商品住宅的价格下限。市场上实 际存在两种消费者,自住型消费者和投资型消费者,虽然二者都追求效用的最大化, 但前者更注重居住的舒适性与经济性带来的效用满足,后者注重住宅的投资效益所带 来的满足。这种差异会体现在他们所选购的住宅的特性上,一般认为投资型消费者更 偏爱地处商业中心、成熟社区、学区的房产,而自住型消费者认为远离城市中心的房 产更具经济性,消费者根据自己的实际情况在市场上进行选择,他们的选择结果共同 决定了商品住宅的价格上限。开发商和消费者的选择结果为商品住宅的价格划定了价 格区间,住宅价格将在此区间内受其他因素影响而变动。 在成熟的市场经济中,住宅价格应该由市场决定。但在我国,商品住宅的市场化 程度刚达到及格线61?.469%,距100%的标准还有一段距离,加之商品住宅不同于一 般商品的特性,让我国住宅市场出现"高需求、高供给、高价格"的市场失灵现象。 在此情况下,政府必须扮演"市场秩序维护者"的角色,通过制定各项制度和政策调 节住宅市场上供求关系,使供给和需求顺应市场经济规律。 综合以上分析,本文搭建商品住宅的定价的概念模型。即商品住宅价格是由幵发 商、消费者和政府三方力量所决定的,开发商的生产价格为商品住宅市场划定了价格 的下限,消费者的需求决定了住宅价格的上限,在价格上下限之间受政府政策调控的 影响,价格会在区间内经过震荡调整形成最终的住宅价格,如图3-2所示。 ?数据来源于中科院2007年的研究课题"中国房地产与宏观经济关系研究" 西南交通大学硕士研究生学位论文 第23页 生P需 产低 价 jfi表 I-?价跟 格IT ?价 : 丨 格价 调^ 价格 i i 整 i i I幵▲商自住型消费者I-’资.型消费者|| IJpU I JipU p-,] 1r-U I i成本 利润 m- 收入 : L "5"'^ -!- - ‘ 口 I土@ II住 g&[一也房权币收 I漫制 II制漫 II i制政I政 t II1I 图3-2商品住宅定价的概念模型 3.3商品住宅价格的构成 3.3.1商品住宅的价格上限 商品住宅的不可移动性和异质性,使得构成商品住宅使用价值的各个属性都不大 相同,如区位、朝向、户型、楼层等,各个属性带给消费者的主观感受不尽相同。在 对异质性商品进行定价时,国外常采用特征价格模型(Hedonic price model),其理论 基础是消费者效用理论和市场均衡理论,当消费者的标价曲线和开发商的要价曲线相 切时,市场达到均衡状态。如图3-3所示。 价格P 幵发商的要价曲线B / Henodic价格方程 开发商的要价曲线A / Z \ 消费者的标价曲线B 丨消费者的标价曲线A 住宅的特征属性 图3-3商品住宅隐含特征的均衡分析 西南交通大学硕士研究生学位论文 第24页 消费者的需求由商品中所隐含的各个特征来满足,消费者愿意为这件商品支付的 价格取决于各特征的数量,而特征价格模型可以研究商品住宅价格和住宅特征数量间 的函数关系。使用特征价格模型应满足一定的条件,假设住宅市场上各个家庭的收入 水平和消费者偏好类似,那么可以将某一住宅的价格表示为: P=^,f{x)f{x-?x?-x?) (31) 用特征价格方程表示为: 尸1 = A) + 辟A+/^2& + + (3-2) 其中,Pi为商品住宅价格,X = (xi,x2,一,xj是住宅的若干特征,这些特征可归 纳为建筑特征、邻里环境和区位状况三大类。本文对众多文献所采用的变量进行总结, 如表3-1。 公式(3-2)将商品住宅价格分解成若干个住宅特征数量与特征价格的乘积。利用 同一住宅市场的样本数据估计此模型,得到&0,.的估计值,再将待定价住宅的特征值尤 代入模型,便得到某住宅的特征价格。 表3-1住宅的特征选取及其量化标准 变量变量的量化标准 建筑特征 容积率 一般取楼盘的实际数据 建筑档次 住宅可划分为高档、中档和一般住宅三种类型 装修程度 装修程度分为精装修、简单装修和清水房三个档次 是否有现房 住宅存在已建和在建(拟建)两种形式 车位情况 根据实际情况判断楼盘车位的充足程度 邻里环境 绿化率 一般取楼盘的实际数据 物业管理 取楼盘的实际物业管理费 公园绿地 可分为楼盘内有公园、附近有公园、附近无公园三种情况 教育配套 附近是否有省级或市级以上重点中小学 医疗配套 附近是否有省级或市级及以上重点医院 生活配套 附近是否有商业中心 区位状况 交通情况楼盘是否临近客运站、楼盘附近的交通是否通达 西南交通大学硕士研究生学位论文 第25页 3.3.2商品住宅的价格下限 商品住宅的价格下限是从幵发商成本角度加以分析的,一般认为,开发商的生产 价格包括土地成本、建筑成本、幵发费用、税金、幵发商利润五个方面。 一、土地成本(L) 土地成本在商品住宅价格的全部成本中所占比例最大,一般都超过了 30%,土地 成本是指为了获得土地开发使用权而支付的土地价款、相应费用和税金。目前我国规 定,经营性用地必须以招标、拍卖或挂牌的方式向社会公开出让,这种情况下土地成 本由挂牌价格和办理土地使用权证所发生的税费构成。 1、土地价款。在我国,通常的做法是,由政府在城镇规划范围内确定现状利用条 件下不同级别或不同均质区域土地基准地价,通过基准地价来反映各类均质区域的国 有土地使用权平均价格的总体水平及变化趋势,然后根据土地的地段等级、使用年限、 容积率等对基准地价进行修正,从而得到土地使用权出让金。土地使用权出让金、基 础设施建设费和开发费共同构成了土地挂牌的价格底价。 2、税费。在以土地挂牌方式购置土地的情况下,税费指办理土地出让登记和土地 使用证时发生的税费。 二、建筑成本(G) 建筑成本是指开发商取得土地使用权后进行商品住宅项目建设而发生的成本与费 用。主要包括: 1、前期工程费 前期工程费主要有规划设计费、水文地质勘探费、测绘费、可行性研究费等。 2、基础设施费 住宅项目幵发过程中发生在小区内、建筑安装工程施工图预算项目外的道路、通 讯、供电、供水、供气、排污、绿化、环卫等基础设施的费用支出,及向市政公司缴 纳的水、电、气、热等市政设施使用费。 3、公共配套设施费 幵发商在小区内或小区周围为建造的非营利性公用设施,如景观、车棚、游乐场 所、幼儿园、医院等公共配套设施,这些建造费用将按照公共配套设施费用的相关规 定进行处理后计入住宅销售价格中。 西南交通大学硕士研究生学位论文 第26页 4、建筑安装工程费 建筑安装工程费是在住宅建设过程中发生的土建工程费、安装工程费、装修工程 费、项目或工程监理费和其他费用的总和,它在住宅的全部成本中占有较大比例,一 般认为占总成本的40%左右。 三、幵发费用(F) 开发费用包括幵发商在商品住宅和配套设施的幵发中发生的管理费用、财务费用 和销售费用。 1、管理费用 管理费用发生在幵发商管理和组织住宅开发经营的活动中,包括职工工资、奖金、 津贴、福利、保险等公司经费及其他经营性支出,如聘请中介结构费、咨询费、技术 转让费等。管理费用在总成本中所占比例较小,在2%左右。 1、财务费用 财务费用是指幵发商在筹集所需资金时所发生的费用,主要包括利息支出和相关 手续费。 3、销售费用 销售费用实际是开发商的营销成本,指开发商对开发完成的住宅进行销售时产生 的广告宣传费和代理机构费。 我国土地增值税暂行条例实施细则对开发商幵发费用的扣除做出如下规定:凡不 能按转让房地产项目计算分摊利息支出或不能提供金融机构证明的,房地产开发费用 按取得土地使用权所支付的金额、幵发土地和新建房及配套设施的成本这两项金额之 和的一定比例f (10%以内)扣除。 四、税金(T) 商品住宅的幵发、销售或转让应按规定缴纳相关的税费,其中最主要的两项是营 业税及附加、土地增值税。 1、营业税及附加 (1)营业税。营业税是根据销售或转让的商品住宅的发生额而征收的,目前税率 是5%。计算公式如下: 应交纳的营业税税额=营业额X适用税率 (3-3) 西南交通大学硕士研究生学位论文 第27页 (2)城市维护建设税。城建税是将交纳的营业税作为计税依据来征收的,目前税 率分别为7%、5%、1%三个档次。计算公式如下: 应交纳的城建税税额=已交纳的营业税X适用税率 (3-4) (3)教育费附加。教育费附加是将所交纳的营业税作为计税依据来征收的费用, 目前税率为3%。计算公式如下; 应交纳的教育费附加额=已交纳的营业税X适用税率 (3-5) 2、土地增值税 土地增值税以销售或转让商品住宅的增值额为计税依据来征收税费,目前实行 30%?60%的四级超率累进税率。计算公式如下: 土地增值税税额=增值额X适用税率 (3-6) 增值额=收入总额-扣除项目金额 (3-7) 其中,扣除项目金额包括为取得土地使用权而支付的金额、住宅幵发成本、幵发 费用及所交纳的营业税和建设税。 五、幵发商利润(I) 虽然幵发商利润不构成幵发商成本,但利润是开发商组织住宅幵发建设的动力来 源,它是商品住宅价格的重要组成部分。开发商根据自己的经营目标、市场状况、经 营策略等合理制定利润水平,一般认为,普通商品住宅利润率在10%到30%之间较 为合适。那么,在住宅项目总成本的基础上,加上适当的开发商利润就构成了商品住 宅价格的下限。 通过以上分析,现在对幵发商的定价模型进行梳理与总结: P=^L + G + F + S + I (3-8) 其中: P2为幵发商成本价格; L是土地幵发成本; G是建筑成本; F是幵发费用,可以按土地幵发成本和建筑成本之和的一定比例f扣除; S是税金,包括营业税及附加和土地增值税; S,是营业税及附加费用的税费率,按住宅价格的一定比例计算; 西南交通大学硕士研究生学位论文 第28页 S2是土地增值税率; I是开发商利润率。 将公式(3-8)进一步处理,有: P=^L + G + {L + G)f + X+ [p-(z- + G)X(1 + /)- A X*^1 ]x(3-9) 整理得到: Zx户 _ + /)(l-幻2 J + (3-10) 1 — /—iS*j — s) ~ 5^82 3.3.3政府调控下商品住宅价格的调整 商品住宅市场是一个区域性的寡头垄断市场,商品住宅的特殊性使得这一区域寡 头垄断市场不仅具备市场的基本特点,如某一区域范围内市场上只有少数几个开发商、 每一套住宅都是独一无二的、进出障碍较大等,也具备交易信息不对称、供给调节作 用相对滞后、土地供应有限等其他特点。在这种情况下,当出现住宅价格上涨时,市 场竞争和供给调节不能对价格进行及时、有效的调整,这就需要政府出面进行干预与 调控。政府通过一系列的制度和政策手段来对商品住宅市场进行调控,一般来说,住 房制度与产权制度较稳定,它们决定了住宅市场的本质,而政策调控手段更灵活。本 研究重点考察了土地制度和政策调控对住宅价格的影响。各调控手段对住宅价格的传 导作用如下: 一、土地政策 土地是住宅市场中最重要的投入要素,住宅市场对土地政策的调整非常敏感。政 府的土地制度包含土地供应方式、土地供应数量和土地供应结构三个方面。土地供应 方式现已严格按照经营性用地必须以"招拍挂"方式出让的要求执行,避免了协议出让 土地中出现的寻租行为,也让土地交易更趋于公平、公正和公开,为住宅市场平稳健 康发展奠定基础。在土地供应数量方面,既不能不限制的增加也不能过度收紧。土地 的不限制供应虽然可以改善供求矛盾,但是也极易造成土地市场的投机行为,引起土 地价格的上涨;而过度的收紧土地供应数量达不到通过抑制幵发商的过度开发来控制 土地的幵发规模,使土地价格保持较低水平的目的,反而会打压幵发商的投资热情使 住宅市场出现供不应求的情况。所以,对土地供应的总量要进行科学、合理的控制。 土地供应结构方面,政府运用土地规划或出让计划等措施,鼓励幵发商幵发某一类住 西南交通大学硕士研究生学位论文 第29页 宅而限制开发另一类住宅。例如,政府通过提高修建普通商品住宅的土地的供应比例 来鼓励开发商增加建筑面积在90平方米以下的普通住宅供应和抑制高档商品住宅的 建设。 二、货币政策 政府运用各种货币政策工具,直接或间接调整金融机构的准备金率和市场的融资 条件,进而调节开发商和消费者的生产性需求和投资性需求。常用的货币政策工具有 利率政策和调整法定存款准备金率,两个调控工具常常被综合运用。 当住宅市场出现投资过热时,政府提高贷款利率,资金取得成本增加,使得一部 分生产性需求和投资性需求退出市场,房价就会下降;当住宅市场较为萧条时,政府 则采取相反的政策。调整法定存款准备金率对住宅市场产生一定的传导效应,存款准 备金率提高会降低商业银行的贷款能力,使得信贷收缩,从而降低购买需求,房价就 会下降;当经济处于衰退状态时,央行为了鼓励投资会降低存款准备金率,使得各商 业银行信贷能力增加,从而刺激需求增长,房价就会上升。 三、税收政策 税收政策是调节住宅价格的重要手段,针对住宅市场的税收政策主要有土地增值 税、企业所得税、营业税,其中土地增值税、企业所得税和营业税会对开发商成本产 生影响,本文已经将这种影响作用放在幵发商成本定价中加以考虑,而针对个人收取 的营业税明确规定?,个人出售购买不足两年的非普通住宅将全额征收营业税,个人出 售购买超过两年(含两年)的非普通住宅或不足两年的普通住宅将按销售收入减去购 买房屋的价款后的差值征收营业税;个人出售超过两年(含两年)的普通住宅则免收 营业税。营业税的征收增加了投资者的投资风险,使得投资需求下降,对房价起到一 定的降温作用。 综合以上分析,建立多元线性回归模型对各项政策因素对商品住宅价格的影响进 行量化分析: log(///) = + A \og{lS)+P^RD + P、LL + P.ST +/u (3-11) 其中,HI是住房价格指数,IS是土地供给量;RD是法定存款准备金率,LL是 利率,ST是营业税率,II是误差项。 ? 日,财政部、国家税务总局《关于个人住房转让营业税政策的通知》 西南交通大学硕士研究生学位论文 第30页 第四章商品住宅定价模型的应用一一以成都为案例分析 4.1成都市商品住宅市场的现状分析 "悠闲" 一直是烙在成都这座城市上的印记,以至于这些年的"变脸"鲜为人关 注,数字能够让我们更清楚看到成都的变化。在2012年上半年副省级城市的数据比较 中,成都一举拿下地区生产总值培速、出口总额增速、规模以上工业增加值增速和社 会消费品零售总额增速第一四座冠军头衔。同样是2012年上半年,四川,这个曾经的 劳动力输出大省共转移农村劳动力2100万人,其中的省内转移劳动力首次超过了省外 输出,这反映了成都正在经历一场经济变革,它所创造的工作机会正在吸引越来越多 的人来到这里安居乐业。人口增长所引致的住房需求增长势必会刺激幵发商和投资型 消费者的投资行为,图4-1显示了四川省的房地产开发企业从2004年到2011年的房 地产幵发投资额情况,呈逐年增长的趋势。在进入2009年后,四川省的房地产幵发投 资增长率相超过了全国的平均增长水平。再看成都最近几年商品住宅的成交价格,分 别在年出现环比增长23.9%和31.4%的最大涨幅,2011年初成都限购措 施幵始执行,有效抑制了投资需求,房价涨势得到一定控制,全年上涨仅为9.3%,市 场的观望态度也持续到了 2012年,成交价格出现历年来首次下滑,相比2011年降低 了 1.1%。 3000, 50% - X ?—醒40%1500 -j ^ 10% 。J I Ij iUUb: 06 09
■四川旁地产幵发投资额(亿元)一*一四)1丨房地产开发投资增长率(%) 一?一全国房地产幵发投资增长率(%) 图4-1四川省房地产企业的住宅幵发投资情况 西南交通大学硕士研究生学位论文 第31页 经济的快速增长、人口的流入和住宅需求的增加,这些变化让未来成都房价的走 势变得更加扑朔迷离,也让成都市的房价问题变得更加敏感。本文采用上一章所构建 的商品住宅定价模型分析成都市商品住宅价格问题,一方面是对模型的操作性和适用 性进行一个检验,另一方面希望能够帮助消费者认识住宅价格的定价过程,对房价有 更清晰的认识。 4.2成都市商品住宅的价格上限 4.2.1数据来源 本文将成都市主城区(包括锦江区、武侯区、青羊区、金牛区、成华区和高新区) 作为研究区域,随机选取区域内在售的31个楼盘作为研究对象,研究数据来源于搜房 网和新浪乐居网上相关楼盘的销售数据,其中25个楼盘数据用于估计住宅特征价格模 型,并从31个楼盘数据中按照研究区域各抽取一个楼盘即6个楼盘数据用于检验模型。 为了使各住宅特征与价格具有可比性,在楼盘选择时已剔除了别墅和写字楼这两类, 所选楼盘的建筑类型属于多层和小高层。 4.2.2住宅特征的选取及量化 根据数据的可得性和实际情况,对表3-1中的特征变量进行了调整:①剔除建筑 档次。目前还没有关于高档住宅的界定标准,一般认为高档住宅和普通住宅的区别体 现在是否具有完善的配套、优美的环境和现代化的物业服务,而这些指标也是影响物 业管理费用的重要因素,所以高档住宅的物业管理费相对更高,再考虑到物业管理费 用比建筑档次更好量化,故此剔除建筑档次。②用楼盘区位这一特征代替医疗配套、 生活配套和交通情况。随着城市的扩张和升级,成都的商业格局已由原来单一的春熙 路商圈发展为外双楠、金沙、建设路、南延线等区域性商圈林立的多中心格局,伴随 着商圈建设不可缺少的是基础设施和配套设施建设,所以一个楼盘所处的具体位置大 致能决定楼盘周围的医疗、生活和交通的配套情况。所以本文将楼盘的具体位置作为 区位特征代替医疗配套、生活配套、交通情况。 经过上述分析,初步选取9个住宅特征建立Hedonic模型,并参照众多文献所使 用的赋值方法设定了各变量的取值标准,如表4-1所示。 西南交通大学硕士研究生学位论文 第32页 表4-1成都市商品住宅的特征选取及变量赋值 变量变量涵义M预期符号 建筑特征 X, 容积率 取楼盘的实际数据 未知 X2 装修程度 精装修取3,简装修取2,淸水房取1 + X3 是否现房 现房取1,在建或拟建取0 + X4 车位情况 车位比&1取3=,车位比1取2,车位比&1取1 + 邻里环境 X5 绿化率 取楼盘的实际数据 + Xif 物业费 取楼盘的实际数据 + X7 公园绿地 取楼盘到最近的公园的距离 + Xs 是否学区房附近有大学或省级重点中小学取1,其他取0 + 区位状况 X9 楼盘位置 二环内取3,二三环之间取2,三环以外取1+ 4.2.3模型拟合 运用STATA10.0软件对特征变量进行相关性分析,分析结果如表4-2。除了变量 和义5具有较强的相关性外,其他变量之间的相关性并不强。因为精装修的住宅大 多被定义为高档住宅,高档住宅的物业费用相对较高,所以装修程度这一特征变量与 物业费之间有较强的相关性,考虑到物业费用的数据更加确实可信,故在回归方程不 再同时考虑装修程度和物业费的情况下,将物业费代入方程。 表4-2住宅特征变量的相关系数 X i X2 X3 X4 X5 X6 X7 Xg X9 X、 - X2 -0.0744 - X3 0.9 " X4 -0.3 -0.1487 - Xs -0.9 0.1 - Xif 0.0 -0.9 -0.2248 - X7 0.6 0.0 0.1 - Xg 0.3 0.5 -0.0 0.1639 - X9 -0.6 0.0 0.9 -0.9 - 西南交通大学硕士研究生学位论文 第33页 将剩下的8个特征变量代入商品住宅特征价格模型(3-2)之前,对模型中的应变 量住宅销售价格P,进行自然对数化以消除异方差的影响,得到公式: Log{P,) = A) + A义1 + + + a义8 (4-1) 用逐步回归法淘汰不理想的变量,将在0.1水平上显著的特征变量纳入方程。得 到模型的显著性检验和方差分析,如表4-3和4-4。 表4-3模型的显著性检验结果 R调整后 ^ % .9}^.%!.8406 } 表4-4模型的方差分析 平方和 自由度 均方和 FSig . 回归 1.958 5 .392 26.320 .000 残差 .283 19 .015 合计 2.241 ^^ 从表4-3可知,复相关系数R=0.948与1相当接近,说明特征变量与住宅价格之 间有很强的线性关系。判定系数R22=0.8738和调整后的R=0.8406说明住宅价格变异 的84.06%能够被特征变量解释,模型的拟合程度较好。从表4-4可知,方差分析得到 的显著性检验值为0.000,说明回归方程高度显著。 对回归方程进行共线性检验。从表4-5可以看出,所有特征变量的VIF值都远远 小于10,所以拒绝变量间存在共线性的假设。 表4-5共线性分析分析 特征变量W1 ^ X4 1.300 0.768 Xs 1.260 0.796 Xif 1.040 0.964 Xg 1.200 0.831 0.924 ^ Mean VIF 西南交通大学硕士研究生学位论文 第34页 从上述分析可以看出,回归模型具有良好的拟合度和解释能力,具有统计意义, 可用来分析各住宅特征对住宅价格的影响。模型的回归系数和显著性检验值如表4-6。 表4-6住宅特征价格模型的回归系数分析 变量系数 标准差 T统计量失效概率 Cons (常数项) 8.015 .144 55.820 .000 X4 (车位情况) .037 .015 2.400 .027 Xs (绿化率) .512 .207 2.470 .023 Xe (物业费) .279 .043 6.470 .000 Xg (学区房) .100 .051 1.960 .064 Xg (楼盘位置).118 .0 逐步回归法剔除了容积率、是否现房和公园绿地三个特征变量,说明绿化率和是 否现房不能对商品住宅价格产生显著影响,楼盘附近是否有公园也不能对住宅价格产 生明显影响。剩余的特征变量的符号与预期一样,均能在10%的置信水平下对住宅价 格作出解释。其中楼盘的具体位置和物业费对住宅价格的影响在1%的置信水平下显 著,楼盘的具体位置每变动100%,住宅价格就提高0.118%,小区的物业费每增加100% 会导致住宅价格提高0.279%。车位情况、绿化率和是否学区房在10%的置信水平下显 著影响房价,其中车位情况、绿化率和是否学区房变量每变动100%,商品住宅价格 将分别提高0.037%、0.512%和0.1%。得到成都市商品住宅特征价格模型如下: Zog(P=i) 0.015+ 0.037^4 +0.512X5 +0.279^6 +0.1^8 + 0.118Xg (4-2) 将其余6个楼盘数据代入公式(4-2),从而得到各个楼盘住宅的特征价格,如下 表4-7所示。从下表可以看出,经模型计算的销售均价与实际均价的最大偏差为13.6%, 最小偏差为-2.4%,平均偏差率为7.6%。 表4-7商品住宅特征价格的拟合结果表 楼盘编号 销售均价 拟合均价 偏差偏差率 1 7 2.4% 2 0 8.1% 3
-500 -5.8% 6983% ^ ^ ^- 西南交通大学硕士研究生学位论文 第35页 4.3成都市商品住宅的价格下限 4.3.1成本构成要素的基础数据确定 1、土地开发成本(L)。成都于円期幵始执行的《成都市中心城 区土地级别与基准地价》规定,成都市中心城区住宅用地分为五个等级,每个等级分 别划定基准地价,如表4-8所示,同时规定了城区住宅用地标准容积率的修正系数表, 如表4-9所示。 表4-8成都市中心城区住宅用地基准地价结果一览表 级别元/平方米万元/亩 I
资料来源:成都市国土资源局 表4-9成都市中心城区住宅用地容积率修正系数表 容积率 ￡1.6 1.9 2.2 2.5 2.8 3.1 3.4 修正系数 0.80 0.84 0.87 0.9 0.92 0.94 0.96 容积率 3.7 4 4.3 4.6 4.9 5.2 5.5 修正系数 0.98 1 1.06 1.12 1.17 1.22 1.27 容积率 5.8 6.1 6.4 6.7 &7 修正系数 1.32 1.36 1.40 1.44 1.48 资料来源:成都市国土资源局 根据剩余6个楼盘的实际位置、容积率和总建筑面积,计算各个楼盘的土地幵发 成本分别为:814.17元每平方米、708元每平方米、1003.86元每平方米、1696.5元每 平方米、1296.9元每平方米、1003.86元每平方米。 西南交通大学硕士研究生学位论文 第36页 2、建筑成本(G)。据搜房网?对成都市商品住宅建筑成本的调查显示,建筑成 本多在每平方米2000元至3000元,而且费用相对固定可控。因此,本文取调查报告 的平均值2500元每平方米为开发商的建筑成本。 3、iJT发费用率(f)。我国土地增值税暂行条例实施细则第七条列明,凡不能按 转让房地产项目计算分摊利息支出或不能提供金融机构证明的,房地产幵发费用按取 得土地使用权所支付的金额、幵发土地和新建房及配套设施的成本这两项金额之和的 10%以内计算扣除。本文将开发费用确定为土地开发成本和建筑成本金额之和的10%, 即幵发费用率为10%。 4、税金(Si、S2)。按照现行的税收政策,营业税是按商品住宅售价的5%收取, 城市维护建设税和教育费用附加各按营业税的7%和3%收取,所以,相当于营业税和 附加税费按商品住宅售价的5.5%收取,即Si=5.5%。按照我国土地增值税暂行条例实 施细则第十条规定,除幵开发商20%~40%的利润外土地增值额未超过扣除项目金额的 50%,所以增值税使用税率按照30%计算,g卩S2=30%。 5、幵发商利润(I)。结合众多的研究,本文确定开发商的利润率为30%。 4.3.2模型拟合 将/ = 100/。,5, =5.5%, = 30%, / = 30%代入公式(3-10),得到: =2.343 987(1+ G) (4-3) 利用公式(4-3)测算6个楼盘的开发商生产价格分别为7768元每平方米、7520 元每平方米、8213元每平方米、9837元每平方米、8900元每平方米、8123元每平方 5米。结合之前得到的成都市商品住宅的特征价格,绘制了表格4-10。 表4-10商品住宅的特征价格和生产价格的对比结果一览表 楼盘编号特征价格P产价格P i生 2价差 1 39 2 30 3 63 4
-800 6 7 ③资料来源:搜房网 http://newhouse?/?^444426.htm 西南交通大学硕士研究生学位论文 第37页 表4-10分别列出了这两种价格及价差,其中三个楼盘的价差较小,低于1000元 水平,另外3个楼盘的价差都超过了 1000元水平,最大价差达为1363元。除了受研 究方法的影响,还有一些系统性因素也会在一定程度上影响价差水平:首先是对构成 幵发商的成本的项目无法穷尽,可能会在一定程度上低估幵发商成本。其次,也可能 是低估了幵发商利润率。幵发商利润彳严然是一个"不能说的秘密",目前并没有权威机 构和组织对幵发商利润进行过论证,所以对于本文采用的30%的幵发商利润率来自媒 体和学者的共识。最后,本文认为成都市的住宅市场可能已经存在泡沫。众多的研究 文献显示,成都市的房价收入比早已突破10,而国际上认为合理的房价收入比在3到 6之间,可以初步认定,成都市的商品住宅市场已经存在泡沫。基于本文所构建的商 品住宅价格模型,本文认为价差越小则楼盘的价格越合理,价差越大说明楼盘价格可 能存在不合理。从另一个角度看,特征价格与生产价格之间的价差说明了成都市的商 品住宅市场没有自发的形成均衡价格,面对这种市场失灵现象政府实施了多项宏观调 控政策,希望在宏观调控之下使一个合理的房价存在于特征价格和生产价格之间。政 府的宏观调控政策主要是针对市场上的消费者和开发商,一方面,政府希望相关政策 能够抑制消费需求,特别是投资型消费需求的过快增加,使得房价有向下调整的条件。 另一方面,政府希望调控政策能够对促使幵发商开放房源,快速回笼资金,缓和市场 上的供求关系,使房价有下行的通道。 4.4政府调控下商品住宅价格的调整 4.4.1数据来源 为了研究各项调控政策对成都市商品住宅价格的影响,本文使用2007年1月至 2013年2月成都市的月度数据对模型(3-11)进行拟合,其中HI是中国指数研究院 公布的成都市每月的住宅指数,IS是根据成都市国土资源局公布的土地招拍挂信息整 理得到的成都市每月的土地供应数量,RD和LL是来源于中国人民银行网站公布的金 融机构存款准备金率和金融机构五年以上的长期贷款利率?。由于我国税收政策的调整 频率低,税率也相对稳定,不适合放在模型中分析,故在此不对税收政策对住宅价格 的调整作用进行实证研究。 ?在存款准备金率和贷款利率调整年份,笔者用天数加权计算每月的数值 西南交通大学硕士研究生学位论文 第38页 为了在一定程度上消除异方差,对变量HI和IS取对数。 4.4.2单整和协整检验 为避免时间序列伪回归,在模型拟合前对各变量进行单位根检验,结果如表4-11。 表4-11单位根检验结果 logHI logIS RD LL ADF 统计量 -1.678 -7.526 -2.964 -0.986 原序列 1% 的临界值 -3.548 -3.548 -3.548 -3.548 一阶差分 ADF 统计量 -3.648 -13.757 -5.222 -5.043 序列 1% 的临界值 -3.549 -3.549 -3.549 -3.549 注:如不做出说明,表示检验不含截距项或时间趋势。 检验结果显示,除了土地供给量IS的外,其他三个变量的时间序列都是非平稳的, 而他们的一阶差分都平稳的,他们都是一阶单整过程。因为只有相同单整阶数的变量 才可能存在协整关系,因此土地供应量IS不能进入模型。建立协整回归方程(4-4), 对变量之间的协整关系进行进一步检验。 \og(Hl) = /30+ J3XRD + P2LL + m (4-4) 估计后得到: \og{Hl) = 6.480123 + 0.0265083RD - 0.0272544LL + (4-5) t = (13.54) ^ = (-2.62) R2 = 0.7380 R2 = 0.7306 尺=100 根据Engle和Granger (1981)两步法,要想确定非平稳序列之间是否存在协整关 系,需要对非平稳序列所组成的协整方程的残差序列卢进行检验,如果残差序列是平 稳的,才能确定他们之间存在协整关系。整理回归方程(4-5)得到: Ji = log(///)-6.480123 - 0.0265083i?Z) + 0.0272544IL (4-6) 对/i进行单位根检验,在不含常数项和时间趋势下,由SIC准则确定滞后阶数, 结果如下: 西南交通大学硕士研究生学位论文 第39页 表4-12残差序列的单位根检验结果 ADF统计量 1%临界值 5%临界值 10%临界值 -2.971 -2.612 -1.950 -1.610 检验结果显示,/2序列在1%的显著水平下拒绝原假设,因此可以确定/2为平稳序 列,这表明2007年1月至2013年2月间的log(///)、和LL之间存在协整关系,艮口 为(:/(1,4趵’协整方程(4-5)成立。 协整方程解释了存款准备金率和长期贷款利率与住宅指数之间的长期的均衡关 系,当存款准备金率每提升100%,成都市房价上升0.0265%,说明政府通过上调存款 准备金率来影响货币供给量从而抑制购买和投资需求的目的没有达到,存款准备金率 的调控并不能有效抑制成都市住宅价格的上涨。长期贷款利率的系数为-0.0273,表明 长期贷款利率每提高100%,成都市房价下降0.0273%,表明利率上调确实对成都市房 价起抑制作用。 Engle和Granger两步法的第二个步骤是建立误差修正模型,将变量的水平值或差 分值有机地结合在一起,分析二者所能解释的信息。短时间内,一种较稳定的长期趋 势和短期波动共同引起被解释变量的变动,而波动振幅的大小则由短期内系统偏离均 衡状态的程度所决定;长期来看,在协整关系式的作用下,系统从非均衡状态拉回到 了均衡状态。 4.4.3误差修正模型 令方程(4-5)的残差序列为ecw,=片,建立误差修正模型: Alog(///) = /?0 + aecm+tA p、ARD + /32ALL + ￡, (4-7) 估计得到: A log(///) = 6.403152 + 0.9825193ecm+, 02376MD ., .027- 0.0177413ALL ( 4-8)^ = 38.19 t = 64.25 t = -8.68 R2 = 0..9875 F = 1895.05 /)^=1.47899 西南交通大学硕士研究生学位论文 第40页 通常情况下,符合反向修复机制的误差修正项ecm的系数应该为负值,而上述模 型ecm的系数为正值,因而误差修正模型不成立。因此,我们无法得知短期波动将以 多大的调整力度从非均衡状态调整回均衡状态,我们只能由协整方程看到变量之间的 长期关系。 4.5模型评价 本章利用商品住宅的定价模型分析了成都市商品住宅的价格形成过程,并利用六 个楼盘的数据对模型的拟合效果进行检验,得出模型的平均偏差率为7.6%,说明模型 具备解释实际住宅价格问题的能力。同时,对成都市住宅价格的研究结果显示,商品 住宅价格上限与价格下限所构成的价格区间较大,为政府对住宅市场的调控预留了空 间。通过对房地产市场宏观调控政策对住宅价格影响所进行的实证分析可以看出,长 期贷款利率对住宅价格具有反向调整作用,长期贷款利率每提高100%,成都市的住 宅价格下降0.0273%;而存款准备金率对住宅价格具有正向调整作用,存款准备金率 每提高100%,成都市住宅价格上涨0.0265%。 西南交通大学硕士研究生学位论文 第41页 结 论 我国住房改革已进入第十五个年头,在这十五年里,伴随着房价起起落落的是每 一个家庭的欣喜或失落,是开发商的盆满钵溢或倒闭重组,是国民经济的重要支撑也 是潜在的威胁。从较小的层面看,住宅价格问题关乎一个家庭生活的幸福与否,往大 的方面说,住宅价格问题关乎房地产行业的健康发展与国家的社会及经济稳定,所以, 一直以来住宅价格问题都受到多方的关注。本文从价格理论入手,剖析了在消费者、 幵发商和政府的共同作用下我国商品住宅的价格形成问题,并通过模型的建立和拟合 对商品住宅的定价问题进行了细致的分析,主要得出六个方面的结论: 第一,我国商品住宅市场还不成熟,不能通过市场的自我调节达到均衡,商品住 宅表现出来的不同于一般商品的异质性、消费与投资双重属性、信息不对称性等特点 决定了单一的价值理论、市场供求理论和效用理论都不足以对房价进行完整解释。商 品住宅价格实际上是在消费者、幵发商和政府的共同作用下形成的,消费者的需求决 定了商品住宅的价格上限,开发商的成本和利润为商品住宅划定了价格下限,而二者 形成的价格区间为政府提供了政策调控空间,受政府调控的影响,住宅价格在此区间 进行调整形成最终的价格。 第二,结合众多的文献,本文将影响商品住宅价格的因素归纳为经济、人口、国 家政策与制度、区位和心理五大类,但是在商品住宅价格是由市场主体共同作用而形 成的视角下,这些因素并不会对每一个主体的价格决定都产生影响,在构建商品住宅 价格模型时本文房价影响因素进行了梳理:区位因素作为住宅特征价格模型的内生变 量,而收入水平作为外生变量;成本因素作为幵发商成本定价模型的内生因素,而经 济发展水平作为模型的外生变量;国家政策与制度因素作为政府调节房价的内生变量, 人口状况作为外生变量加以考虑。 第三,利用成都市住宅市场的数据对住宅特征价格进行拟合,得到成都市住宅特 征价格模型: Iog(P=,) 0.015+ 0.037^4 +0.512X5 +0.279义6 +0.1^8 +0.118X, 通过模型,消费者可以根据住宅特征初步判定该住宅的价格,开发商可以通过对 住宅特征的自由组合赢取竞争优势,而政府可以通过该模型了解各个区域的房价情况, 西南交通大学硕士研究生学位论文 第42页 再通过房价了解相应的基础设施配套情况,从而对住宅市场调控、城市规划、功能布 局等提出指导意见。 第四,通过整合开发商的各项成本和我国税收条款,得到成都市幵发商的成本定 价模型: P2 =2.343 987(1 + G) 模型说明构成幵发商成本的最主要的部分是土地成本和建筑成本,由于建筑成本 相对稳定,降低住宅价格就只能通过降低土地成本得以实现。 第五,模型的拟合结果显示住宅的特征价格与幵发商生产价格之间存在较大的价 格悬殊,一方面可能低估了开发商的利润率,另一方面可能是市场的投资热情过高, 抢占了优质房源,把真正的刚需推向了偏远郊区,使得个别区域的房价出现大幅增长 的现象。政府可以利用这种价差对区域的房价增长情况实施监测,对价差过大的地区 进行价格指导。 第六,货币政策对价格影响的实证分析表明,长期贷款利率和法定存款准备金率 与房价存在长期协整关系,其中长期贷款利率每提高1%,成都市房价下降0.0273%。 而存款准备金率的提高并不能达到预期的抑制房价上涨的作用,这表明限贷可能抑制 了刚性需求,对投资性需求影响不大,而且贷款紧缩会使开发商当期开发建设减少, 为日后房价上涨埋下伏笔。 商品住宅市场的参与主体众多,除了消费者、开发商和政府外,还包括金融机构、 房地产中介企业等主体,只有在妥善、协调处理各方关系的情况下,房价问题才能得 到有效解决。由于本人学识有限,不能对其他主体进行一一分析,希望在以后的研究 中能有学者对这些问题进行探讨和补充。 西南交通大学硕士研究生学位论文 第43页 致 谢 论文行为至此,我要对论文写作过程中给予我帮助每一个人道声感谢! 感谢我的导师——王成璋教授。在这一年半里,王老师不仅指导我的学习,还在 交流中赠予我生活的箴言。在工作上王老师勤勤恳恳,不管在任何时候,不管在任何 的地点,当我们需要王老师的帮助时,王老师都会无悔的付出,诚挚的解难。在教学 上,王老师珍惜与我们交流的一分一秒。我尤其记得王老师无奈的叹息我们所遵从的 学习方法——学生问老师答,这种方式抹杀了无数学生探索的热情和钻研的机会。王 老师从不会正面给予我们答案,而是引导我们自己去发现答案,解决问题。王老师的 这套学习方法与价值观念会随着我走过今后的学习与工作。王老师在学术上严谨甚至 是严苛的态度并没有带到与我们的相处中,反而,王老师的包容与和蔼给我留下了深 刻的印象,这就是大学之士该有的风范吧! 感谢与我共同走过这三年光阴的同学们。在论文的写作阶段,大家积极发挥友爱 精神,共同分享有价值的文献和信息,对我的困难和疑惑热心指点。没有你们的帮助, 我就不能那么顺利地完成论文,谢谢你们,可爱的同学们。 感谢一直在背后默默支持我的家人们,感谢你们为我创造了那么美好的生活环境, 我会将这份关爱化作责任,继续努力。 感谢那些我所引用的文献的作者们,感谢你们所提供如此有参考价值的信息和文 章,让我开拓了视野,丰富了知识。 毕业论文的结束,预示着下一个旅途的开始,我会怀着一颗感恩的心继续前进, 谢谢。 [1]Bo Soderberg, Christian Janssen. Estimating Distance Gradients for Apartment Properties[J]. Urban Studies January,):61-79 [2]Carey, Mark S. Feeding the Fad:the Federal Land Banks, Land Market Efficiency, and the Farm Credit Crisis[D]. University of California at Berkeley,1990 [3]Nennis Epple, Brett Gordon, Holger Sieg. A New to Estimating the Production Function for Housing[J]. American Economic Review,):905-922 [4]Dixie M. Blackley. The Long-Run Elasticity of New Housing Supply in the United States:Empirical Evidence for 1950 to 1994[J]. The Journal of Real Estate Finance and Economics,-42 [5]Edward L. Glaeser, Joseph Gyourko, Raven Saks. Why Have Housing Prices Gone Up?[J]. American Economic Review,):329-333 [6]G. Alperovich. The Baby Boom,the Baby Bust and the Housing Market:a Further Look at the Debate[J]. The Annals of Regional Science,-116 [7]Geoff Kenny. Modelling the Demand and Supply Sides of the Housing Market: Evidence from Ireland[J]. Economic Modelling,):289-409 [8]I-Chun Tsai. Housing Supply, Demand and Price:Construction Cost, Rental Price and House Price Indices[J]. Asian Economic Journal,):381-396 [9]James M. Poterba, David N. Weil and Robert Shiller. House Price Dynamics:The Role of Tax Policy and Demography [J]. Brookings Papers on Economic Activity, 3-203 [10]Jorge Belaire-Franch, Kwaku K. Opong. A Time Series Analysis of U.K. Construction and Real Estate Indices[J]. Journal of Real Estate Financial Economics, 2011(16) [11]Joshua Gallin. The Long-Run Relationshio between House Prices and Income: Evidence from Local Housing Markets[J]. Real Estate Economics,): 417-438 [12]Karl E. Case. The Market for Single-Family Homes in the Boston Area [J]. New??England Economic Review,):38-48 [13]Karl E. Case, Robert J. Shiller. Forecasting Prices and Excess Returns in the Housing Market[J]. Real Estate Economics,):253-273 [14]Mayer, Christopher J. Residential Construction:Using the Urban Growth Model to Estimate Housing Supply [J]. Journal of Urban Economics,-109 [15]N. Gregory Mankiw, David N. Weil. The Baby Boom, the Baby Bust, and the Housing Market[J]. Regional Science and Urban Economics,5-258 [16]Richard V. Butler. The Specification of Hedonic Indexes for Urban Housing[J]. Land Economics,):96-108 [17]Sherwin Rosen. Hedonic Prices and Implicit Markets:Product Differentiation in Pure Competition[J]. Journal of Political Economy,):34-55 [18]Winky K.O. Ho, Sivaguru Ganesan. On Land Supply and the Price of Residential Housing[J]. Journal of Housing and the Built Environment,):439-452 [19]Zeno Adams, Roland Fuss. Macroeconomic Determinants of International Housing Markets[J]. Journal of Housing Economics,):38-50 [20]丹尼斯 帕蒂斯奎尔,威廉 惠顿.城市经济学与房地产市场[M].经济科学出版社,2002 [21]董化伟.普通商品住宅价格形成机制研究[D].西北农林科技大学研究生学位论文,2008 [22]付劲锋.房地产价格理论与实证研究[D].重庆大学博士学位论文,2006 [23]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].第二版.清华大学出版社, [24]葛红玲,杨乐渝.商品住宅价格形成问题研究——以北京为典型案例分析[M].经济科学出版社, [25]贺克艳.我国城市商品住宅价格影因素研究:模型的构建与应用[D].复旦大学研究生学位论文,2010 [26]胡淋波.Hedonic模型下的住宅价格评估[A].国际房地产估计论坛——估价与财产保护论文集(第二册), [27]黄古博,李雨珍.基于主成分分析法的商品住宅特征价格模型改进[J].华中农业大学学报(社会科学版),-97[28]黄振宇.中国住宅市场价格上涨原因分析[M].华夏出版社, [29]贾生华,温海珍.房地产特征价格模型的理论发展及其应用[J].外国经济与管理,-45 [30]简彩云.透视商品住宅价格[M].湖南大学出版社, [31]蒋黎晅.房地产经济学[M].化学工业出版社, [32]康玉璞,巍学积.对商品住宅价格问题的认识[A].纪念房地产开发会计学术委员会成立十周年论文集,2004 [33]肯特 B 罗门.定价:创造利润的决策[M].孙忠,第三版.中国财政经济出版社, [34]孔煜.城市住宅价格变动的影响因素研究[D].重庆大学博士学位论文,2007 [35]况伟大.房地产经济学[M].中国社会科学出版社,,142-155 [36]黎诣远.微观经济学[M].第三版.高等教育出版社, [37]李珍贵.房地产开发投资中的低价与房价实证研究[A].不动产开发与投资和不动产金融:2005年海峡两岸土地学术研讨会论文集, [38]梁云芳,高铁梅.我国商品住宅销售价格波动成因的实证分析[J].管理世界,-82 [39]刘尔思,丁一.城市房地产价格定价方式的创新与运用[J].华东经济管理,2009(1) : 132-156 [40]刘洪玉,马亚男.住房价格与政府调控[J].建筑经济,2005(6) [41]马思新,李昂.基于Hedonic模型的北京住宅价格影响因素分析[J].土木工程学报,-64 [42]潘俊,尹龙.基于房地产市场各利益主体的博弈分析[J].商业经济,-32 [43]平新乔,陈敏彦.融资、地价与楼盘价格趋势[J].世界经济,-10 [44]沈悦,刘洪玉.住宅价格与经济基本面:年中国14城市的实证研究[J].经济研究研究,-86 [45]孙玉环.基于海量交易数据的房地产特征价格模型的构建[J].统计与决策,2011(2) :9-13 [46]王金明,高铁梅.对我国房地产市场供给与需求函数的动态分析[J].中国软科??学,2004(4) [47]温桂芳.住房价格三论[J].价格理论与实践,2000(5) [48]温海珍,贾生华.住宅的特征与特征的价格——基于特征价格模型的分析[J].浙江大学学报(工学版),38-1349 [49]温海珍,杨尚,秦中伏.城市教育配套对住宅价格的影响:基于公共品资本化视角的实证分析[J].中国土地科学,-40 [50]谢经荣,吕萍,乔志敏.房地产经济学[M].第二版.中国人民大学出版社,,242-251 [51]项勇,杨玉静,舒小兰.基于特征价格的城市交通对房价影响分析[J].技术经济与管理研究,-87 [52]胥玲.中国城市住房价格形成机制问题研究[M].经济科学出版社, [53]袁洪川,李慧民.对新建商品房定价的思考[J].中国物价,-67 [54]张红,李文诞.北京商品住宅价格变动实证分析[J].中国房地产金融,-7 [55]赵江,陈佳洁,张建鹏.从市场主体角度分析我国高房价形成机理[J].商业时代,1-123 [56]郑思奇.住房需求的微观经济分析——理论与实证[M].中国建筑工业出版社, [57]周丽萍,何东慧.基于供给-需求层面的房地产市场价格博弈分析[J].生产力研究,-19 [58]朱建君,贺亮.基于Hedonic模型的南京住宅价格实证分析[J].中国物价,-47
1.8、中间业务相关定义
狭义的表外业务指的是这样的一些业务,这种业务是由商业银行经营的,但是 不被计入资产负债表内,但是能够改变当前受损的利益和银行的营运资金。一般包 括那些不直接反映在资产负债表内,但是可以在一定的条件下转化成资产或负债的 业务。 广义的表外业务通常指的是这样的一种业务,其实际上是没有包含在资产负债 表中的,这种业务一般情况下主要包含有关金融服务类的交易和有债权/债务类表外 业务。有债仅有债权/债务类表外业务其实就是所谓的狭义的表外业务[36]。 分析《商业银行中间业务暂行规定》内容可以知道,规定中提出的适用备案制 的中间业务类似于巴塞尔委员会上提出的金融服务类业务,而比较适合用于审批制 的中间业务则非常类似于有债权/债务类业务。唯一不同的是,我国将把与证券和保 险业务有关的服务类的业务划分在或有债权/债务业务中,这种不同的分类,主要是 因为我国目前的银行业的体制与国外的不同。
1.9、相关定义
在本课题研究中,存在的首要的问题是数据挖掘模型的问题,数据挖掘模型 是本课题研究的核心,如果没有数据挖掘模型,可能我们要求的车险保费定价系 统就会与目前各家保险公司使用的系统没有什么区别,也就不会有其研究的特殊 价值。因此,课题把对数据挖掘模型列为了本课题研究的一个核心内容之一。在 数据挖掘模型的研究之中,课题会面临 3 个问题。 (1) 数据挖掘技术非常多、非常庞杂,在众多的技术当中,课题应该选择哪 类技术进行本课题的建模。 (2) 用数据挖掘技术建模,我们用于指导课题组进行任务分配、计划安排、 成果汇报的总体方法是什么? (3) 课题选择的数据挖掘技术或算法,在具体的课题研究中的建模的方法有 什么特殊性?核心的算法或处理如何实现的? 这 3 个问题,将会是影响课题成功的核心问题之一,因此下面将会对这三个 问题进行分别研究。
1.10、轿车概念的界定
据我国最新的国家标准 GB/T 1,汽车的定义为:由动力驱动,具 有四个或四个以上车轮的非轨道承载的车辆,它主要用于载运人员和/或货物, 牵引载运人员和/或货物的车辆及特殊用途,此外还包括与电力线相连的车辆如 无轨电车,和整车整备质量超过 400kg 的三轮车辆。 国际上通常将汽车车型归并为两大类:乘用汽车和商用汽车。乘用汽车,以 轿车为主,也包括与轿车近似的汽车,如轿车的各种变形车、越野车,等等。 2002 年 3 月 1 日,我国实施新的汽车分类国家标准 GB/T 1,该标准采 用了国际通行的分类方式,也将汽车车型归并为两大类:乘用车和商用车。其中 乘用车分为 11 小类,占其主要部分的前 6 种都归为轿车类,包括普通乘用车、 活顶乘用车、高级乘用车、小型乘用车、敞篷车、舱背乘用车。此前的汽车分类 国家标准(GB9417-89)将汽车分类为 8 类,包括:载货汽车、越野汽车、自卸汽 车、牵引汽车、专用汽车、客车、轿车、半挂车。其中轿车分为微型汽车、普通 级轿车、中级轿车、高级轿车四个大类。
版权所有 & 深圳凯恩莱博资讯有限责任公司 www.bigan.net