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新闻排行 (24小时)

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对于监管层来说,能够有助于更好理解并解决全国性的房价过热问题,更好避免未来可能的房价暴跌所引起的中国房地产市场的系统性危机
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深入理解这一前后脚“同涨同落”现象背后的城市房价联动的普遍程度、模式和主要影响因素,是至关重要的
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因为无论是西方传统的城市经济学与房地产经济学所接受的共识性假设,还是西方发达国家房地产市场给人的直观印象,都是不同城市间房地产市场基本上是分割程度较高、价格关联程度较低的
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因为一些城市的房价涨跌,可能很大程度上是由别的城市房价的变动影响的
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基于国家统计局2005~2015年70个大中城市新建住房房价指数并运用前沿的高维网络分析法,这项研究结果表明,中国城市房价变动的关联程度非常高,平均而言每个城市50%以上的房价变化竟是由其他城市的房价变化引起的,并且这种城市间房价的相互影响并不仅局限于省内或某个区域,而可以是跨区域甚至全国性的!这一发现直接意味着城市间楼市调控协同配合不仅是完全必要的,而且对于确保全国范围的调控总体效果,甚至应该摆在更加重要的地位
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这五大区域的核心城市,即京津冀地区的北京、天津、石家庄,长三角地区的上海、南京、杭州,珠三角地区的广州、深圳,中三角地区的武汉、长沙、南昌,成渝经济区的成都、重庆,在全国城市房价变化的相互影响网络中扮演了更为显著的角色,是该区域乃至全国房价关联网络中的推动者
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这一结果也表明我国依然处在快速城镇化的转型发展过程中,西方城市经济学与房地产经济学理论所强调的医疗卫生、教育、基础设施等因素,在该阶段中尚未能在城市影响溢出网络中发挥应有的作用
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“一城一策”的楼市调控有效性至少在某些城市会面临很大挑战,如果没有实施较为精准的跨城市楼市调控协同配合的话
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深入理解这一前后脚“同涨同落”现象背后的城市房价联动的普遍程度、模式和主要影响因素,是至关重要的
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城市房价联动程度的衡量允许长达一个季度的城市房价信息传导的滞后,与基于网络的中国城市房价网络搜索次数的有关前期研究相一致
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