论文题目:基于网络结构的房价、经济增长和城市化的影响机制研究
摘要:从2018年开始到2019年7月,针对我国房地产市场价格不断上涨的问题,中央政治局连续开了 6次重要会议,不断出台种种措施。与之对应,学术界对于房地产市场价格与经济增长以及城市化之间的关系进行了广泛探索与研究。因此,在现有研究基础上,进一步挖掘房地产市场价格与经济增长以及城市化率之间的影响机制,不仅具有重要的学术价值,研究结论也会具有一定的政策价值。本文的主要工作如下。一是通过文献梳理,根据现有研究提炼出影响房地产价格的主要变量,包括GDP增长率、城市化率、工资水平、住房供应水平、财政负担能力等。二是以我国253个城市为研究对象,利用格兰杰因果关系检验对房地产市场价格、GDP增长率以及人口城市化率进行检验。研究结果表明经济增长和住房价格间存在单向因果关系(住房价格是经济增长的格兰杰检验原因);住房价格和城市化率间存在单向因果关系(城市化率是住房价格的格兰杰检验原因);人口城市化率也是GDP增长率格兰杰原因。三是根据格兰杰因果关系检验结果,结合经济学理论,构造出3个具有较大可能性的贝叶斯网络结构,并利用BIC得分选取最优贝叶斯网络结构。研究结果表明:(1)地级市和省会城市具有相同的最优贝叶斯网络结构。该结构认为财政负担能力、城市化率和住房价格是经济增长的父节点,而医生数和工资是城市化率的父节点,住房供应和城市化率是住房价格的父节点,建设用地供应是住房供应的父节点。(2)直辖市和计划单列市具有相同的最优贝叶斯网络结构。该结构认为财政负担能力、城市化率和住房价格是经济增长的父节点,而医生数和住房供应是城市化率的父节点,工资、建设用地供应和城市化率是住房价格的父节点。四是根据不同类型城市具有不同贝叶斯网络结构的特点,分别进行了贝叶斯网络学习和推理,研究房地产市场价格、GDP增长率以及人口城市化率的相互影响机制。针对地级市和省会城市的研究结果表明:(1)财政负担能力对经济增长有负面影响。(2)住房供应对住房价格有负面影响。(3)人口城市化率提高会大幅降低住房供应。(4)工资对人口城市化率的影响幅度较大,由于工资的不同,人口城市化率在同一区间的概率变化0.071。(5)住房供应对于住房价格增长率的影响程度较强,住房价格增长率在同一区间的变化幅度为0.054。针对直辖市和计划单列市的研究结果表明:(1)财政负担能力对经济增长有正面影响。(2)住房供应对城市化有负面影响。(3)住房供应对城市化的影响幅度较小。由于住房供应的不同,人口城市化率在同一区间的概率仅变化0.1。(4)工资对住房价格增长率的影响幅度较大,由于工资的不同,住房价格增长率在同一区间的概率变化0.236。本文创新点在于以下两点:一是以我国235个城市为研究对象,结合格兰杰因果关系检验的结果和经济理论,建立房地产价格、GDP增长率以及人口城市化率之间的贝叶斯网络。利用BIC评分指标,针对不同类型城市,对具有最大可能性的三种贝叶斯网络结果进行检验,确定不同类型城市对应的最优贝叶斯网络结构。结果表明地级市和省会城市具有一种最优贝叶斯网络结构,而直辖市和计划单列市具有另一种最优贝叶斯网络结构。二是针对不同类型城市的最优贝叶斯网络结构,利用参数学习和推理,研究房地产价格、GDP增长率以及人口城市化率的相互影响机制。结果表明,对于不同类型城市,房地产价格、GDP增长率以及人口城市化率的影响机制不尽相同。根据上述结论,提出政府应实行具有地区差异化的房地产业发展规划与城市规划,促进中国房地产业与城市化协调发展,采用稳健的可持续的城市化战略,落实房地产长效机制。
关键词:经济增长;城市化率;贝叶斯网络结构;参数学习;住房价格
学科专业:西方经济学
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 文献综述
1.2.1 影响房地产价格的主要因素
1.2.2 政策变化对房地产价格的影响
1.2.3 现有研究不足
1.3 研究意义及目的
1.3.1 现实意义
1.3.2 理论意义
1.3.3 研究目的
1.4 研究方法及框架分析
1.5 重点要解决的问题
1.6 创新之处
2 经济增长、城市化率和房价的格兰杰因果关系检验
2.1 经济增长现状分析
2.2 城市化率现状分析
2.3 房价现状分析
2.4 格兰杰因果关系检验及其结果
2.4.1 数据来源与处理
2.4.2 序列平稳性检验
2.4.3 格兰杰因果关系检验
3 基于贝叶斯网络模型的住房价格影响因素分析
3.1 贝叶斯网络基础知识
3.1.1 贝叶斯网络结构学习
3.1.2 贝叶斯网络参数学习
3.2 贝叶斯网络结构构造
3.2.1 假设的几种贝叶斯网络结构
3.2.2 基于贝叶斯网络学习的网络选择
3.3 地级市和省会城市的贝叶斯网络参数学习和推理结果
3.3.1 贝叶斯网络结构学习结果
3.3.2 贝叶斯网络推理结果
3.3.3 小结
3.4 直辖市和计划单列市的贝叶斯网络参数学习和推理结果
3.4.1 贝叶斯网络参数学习
3.4.2 贝叶斯网络精确推理
3.4.3 小结
4 结论及政策建议
4.1 主要结论
4.2 政策建议
参考文献
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