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[期刊] 南开学报(哲学社会科学版)
[作者]
陈小亮 程硕 陈衎 肖争艳
一线城市的房地产市场在全国房地产市场中具有举足轻重的地位，因此，维持一线城市房价平稳从而对保障全国房价平稳健康发展具有重要意义。运用XGBoost等机器学习方法和SHAP值可解释性方法，对四大一线城市房价的主要影响因素及其在2012年前后的动态变化进行测算并分析，研究发现：第一，预期因素是一线城市房价上涨的主要影响因素，并且其影响在不断增强。第二，供给因素和需求因素对一线城市房价上涨也起到了较为重要的作用，不过其作用呈现出减弱态势。第三，货币政策等因素对一线城市房价上涨的影响相对偏弱，并且近年来其影响进一步下降。考虑到预期因素是一线城市房价上涨的最主要因素，因此对一线城市而言，稳房价的关键在于稳预期。进一步地，结合实证结果可知，需要让房价更多地由基本面因素来决定，并且通过稳定房地产调控政策来稳预期。一是从供给端发力，构建一线城市土地供给与房价以及土地供给与常住人口之间的联动机制。二是从需求端发力，缩小一线城市与其周边城市以及其他三四线城市之间的公共服务差距，从而减轻一线城市的外来人口压力以及由此引发的住房需求增长。三是保持房地产调控政策的连续性、一致性、稳定性，通过稳定政策来稳定房地产市场的预期。
关键词：
一线城市 房价 稳预期 机器学习方法
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
周祥 王丽娅
在坚持"房住不炒"原则下,我国房地产市场渐趋平稳。本文旨在发现我国新一线城市交通体系成熟便利度与城市房价的内在联系,为未来新一线城市的内外部交通建设发展提供理论参考依据。研究结果表明:城市外部交通便利度对城市房价有较强的促进作用,位于交通枢纽位置且外部交通发展成熟的城市的房价相对较高;城市内部交通中,常规公共交通中公共汽车数量的增加会对房价产生较小的抑制作用,而城市内部道路交通拥挤度的提高则会推高城市房价,且很难表现出明显的周期性。在研究结论的基础上,本文为新一线城市交通系统建设及城市房地产政策提出建议。
[期刊] 价格月刊
[作者]
詹玲
运用中国四大一线城市：北京、上海、深圳、广州近十年的房价序列进行动态关系研究，结果表明四大一线城市间存在两组长期协整关系。借助有向无环图、脉冲响应与方差分解，分析具体的时间动态关系，发现深圳处于价格领导者地位，其房价波动主要受自身冲击的影响。因此，对一线城市的房价监测，应赋予深圳更高的权重。房价调控政策，加入城市间的动态影响因素，能有效避免调控过度或不足等问题。
[期刊] 中国农村经济
[作者]
齐秀琳 汪心如
本文基于2017年中国流动人口动态监测调查数据，系统地运用多元线性回归、惩罚回归、集成学习和深度学习等多种机器学习方法，考察了农业转移人口市民化水平的影响因素。研究结果表明：集成学习方法在预测农业转移人口市民化水平方面明显优于多元线性回归模型，其中梯度提升回归树模型的预测效果最佳；在所有特征变量中，个体的受教育程度、性别、家庭规模、年龄和流动城市数量是影响农业转移人口市民化水平的最主要因素。此外，本文通过累积局部效应图展示了不同影响因素对农业转移人口市民化水平的具体预测模式，并发现年龄和流动城市数量对农业转移人口市民化水平有着明显的非线性影响。这些研究结论对政府进一步推进农业转移人口市民化具有重要参考价值。
关键词：
农业转移人口 市民化 机器学习
[期刊] 中国金融
[作者]
尹中立
２０１５年初以来我国的房地产市场出现明显的分化走势，以北京、上海、深圳为代表的一线城市价升量增，而大多数三四线城市去库存的压力有增无减。房地产走势的分化为我国十几年来第一次出现。过去一年多来，一线城市房地产市场价量齐升，尤以深圳和上海最突出。上海的交易量创世界历史纪录，而深圳的房价年度涨幅创中国最快纪录。
[期刊] 现代城市研究
[作者]
范金 张晴
文章比较了一线和新一线城市间创新效率，得出主要结论 ：在综合创新上，深沪京构成领先型、穗杭苏宁甬等构成率先型、汉莞沙蓉构成提优型，渝镐津郑青沈昆等组成追赶型；在知识型创新上，京宁武等组成第一梯队，深津郑等组成第二梯队；在技术型创新上，京深沪等长三角、珠三角、京津冀9城市组成率先引领型，汉蓉镐等10城市组成紧追争先型；知识型与技术型创新的有效融合是提升城市综合创新的关键，京深综合创新差距提供了极好的例证。
关键词：
一线城市 新一线城市 生产函数 创新效率
[期刊] 经济理论与经济管理
[作者]
陈小亮 陈衎 王兆瑞 肖争艳
面对一二三线城市房价增速的分化走势，“因城施策”逐渐成为主基调，为此需要准确识别不同城市房价分化的主要因素。本文综合使用XGBoost等机器学习方法以及SHAP值解释性方法，基于2009—2019年全国70个大中城市面板数据，测算并分析一二三线城市房价分化的主要因素。结果表明：(1)预期因素在多轮房价分化期间都起到重要驱动作用；(2)货币政策本身并不是房价分化的主要因素，但可以通过影响预期导致房价分化；(3)需求因素和供给因素本身也不是房价分化的主要因素，但也可以通过影响预期导致房价分化。有鉴于此，“因城施策”的关键在于稳定公众对房价的预期：一线城市应在控制土地成本的前提下适当增加住房供给，削弱由于供不应求所带来的房价上涨预期；二三线城市需进一步完善基础设施，提高教育、医疗和环境质量，改善居民购房需求，防范人口外流带来的房价下跌预期。
[期刊] 南方金融
[作者]
杨海珍 尹琪 李苏骁
本文在梳理、总结开放经济条件下住房价格变动机理的基础上，综合考虑住房供求、经济增长、股市收益率、房市调控政策、房价预期等因素，分别运用格兰杰因果检验和面板回归模型，实证检验２００５年７月至２０１５年１２月国内信贷和跨境热钱对以７０个大中城市新建住宅价格指数为代表的全国住房价格和北京、上海、广州、深圳四个一线城市住房价格的影响。实证结果表明：国内信贷和跨境热钱对全国房价的影响并不显著，但对一线城市房价变动则有显著影响；国内信贷对下一期房价具有正向影响，而跨境热钱净流入对下一期房价具有负向影响。因此，要强化一线城市的房地产信贷调控，防范跨境热钱对一线城市房地产市场的冲击。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周毓萍 陈官羽
在大数据和互联网技术迅猛发展的背景下,金融大数据平台公司通过自己的平台收集和整理海量数据,完善信用评价维度,运用机器学习方法对个人信用水平进行全面科学评价,因而,商业银行传统个人信用评价面临巨大挑战。从现有个人信用评价体系和方法局限出发,探讨基于机器学习方法的个人信用评价研究的必要性,完善个人信用评价维度和评价体系,明确数据采集的渠道,运用动态脱敏技术进行数据脱敏、LOF检验方法检验数据异常值和随机森林方法补充数据缺失值。接着,运用梯度提升决策树方法筛选重要性指标,通过基于逻辑回归的评分卡模型对筛选后的指标进行处理,输出个人信用评价分。最后,通过BP神经网络对模型进行检验,运用该模型对个人信用水平进行预测。研究表明基于机器学习能够进一步提高个人信用评价的准确性,为商业银行个人信用评价提供科学的依据和参考。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
王琴英 古丽慧 郭慧君
2011年1月以来,我国一线城市的房价呈现明显的周期性波动。统计分析显示,北京新建房同比房价与广州新建房环比房价周期波动幅度最大,广州二手房价格周期波动最小。另外,时差相关性分析和因果关系表明,新建房与二手房之间、不同城市之间的周期波动都具有较一致的协动性。最后,本文根据周期波动模型预测未来我国主要一线城市的房价均已进入下行波动周期,并根据结论提出相应的政策建议。
关键词：
一线城市 房价 周期波动 预测
[期刊] 中国工业经济
[作者]
陈小亮 刘玲君 肖争艳 陈彦斌
最近30年间中国已经发生过五轮通货紧缩(简称通缩),考虑到通缩对经济的冲击往往较大,因此有必要识别其背后的影响因素。已有文献主要使用结构向量自回归等传统线性方法开展研究,未能全面考察各个因素对通缩的非线性影响,而且研究的变量个数较少。为了弥补已有研究的不足,本文使用多种非线性机器学习方法识别通缩的影响因素,尤其是对2012年之前发生的三轮以消费价格指数和生产价格指数双双下跌为表征的全局性通缩和2012年之后发生的两轮以生产价格指数下跌但是消费价格指数上涨为表征的生产部门通缩的影响因素进行了对比分析。结果表明,生产部门通缩和全局性通缩的影响因素存在显著差异:债务因素对全局性通缩的影响较小,但是2012年以来各部门债务负担不断加重,债务因素已经成为生产部门通缩最主要的影响因素;供给侧因素对全局性通缩的影响同样较小,但是对生产部门通缩的影响明显提高;需求侧因素和货币政策因素对全局性通缩的影响较大,但是对生产部门通缩的影响大幅下降。鉴于此,本文认为,中央正在推进的结构性去杠杆和供给侧结构性改革对于2012年以来频繁发生的生产部门通缩具有很好的针对性,未来应该加强两类措施以防范债务因素和供给侧因素再度触发通缩风险。
[期刊] 税务与经济
[作者]
熊海芳 刘跃 刘天铭
共同因子是刻画风险溢价的重要基础,将共同因子模型应用于公司债券市场有助于合理估计信用风险溢价。本文利用机器学习算法探究债券信用溢价因子的存在性以及结构变化后发现:规模、下行风险、价值、波动率以及流动性等五个公司债券共同因子对单个债券信用溢价有较好的解释能力,动量因子对信用溢价的解释能力较差,流动性因子具有较强的逆周期防御性功能。债券市场以及公司债券信用溢价因子在2015年前后存在明显的结构变化,利用稀疏学习和集成学习可以有效分析因子结构变化,建立风险预警。此外,在公司债券市场的市场制度和环境改变过程中,可以利用机器学习算法识别其对市场的影响,防范化解潜在的系统性风险。
关键词：
信用溢价 因子模型 结构变化 机器学习
[期刊] 商业研究
[作者]
郭斌 王莹
以西安市商品房价格研究为例,通过建立动态计量经济学模型,分析城市住房价格影响因素,指出住房价格和影响住房供求的变量之间的长期均衡关系;通过分析影响西安住房价格的最主要因素,提出稳定住房价格的具体建议,同时指出住房实际价格偏离均衡价格的变化趋势。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
叶杰 王国松
预期作为影响房价的重要因素,近年来逐渐受到市场的关注。本文从一致性预期角度出发,通过分析我国房地产市场的主要参与者的预期特征,结合政府的宏观调控政策,采用2002-2014年季度数据,实证考察了一致性预期对房价的影响。结果表明,消费者和房地产商对房价的一致性预期显著存在。当市场形成一致性预期时,市场参与者的行为对房价波动影响最大,此时政府出台调控政策,对房地产业能起到较好的引导作用。
关键词：
预期 一致性预期 调控政策 房价波动
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
张海峰 陈锐 王祖力 辛翔飞
猪肉是我国主要肉类消费品，分析居民肉类食品消费偏好，对引导我国肉类食品工业发展、保障国家粮食安全具有重要意义。本文基于2017-2020年北京、上海、广州三个地区猪肉消费统计调查数据，实证分析其猪肉消费偏好的主要特征、地区差异及影响因素。分析结果显示：北上广一线城市消费者对猪肉品质偏好最关注的是食品安全，其次是新鲜程度。在猪肉购买渠道上，北京消费者主要在超市购买生鲜猪肉，广州主要在农贸市场购买，上海则是两个渠道占比相当；上海消费者对品牌猪肉的购买频率高于广州和北京。消费者选购品牌猪肉最大的影响因素是选择购买猪肉的地点或渠道，其次是对猪肉卫生安全的关注度，以及对品牌猪肉宣传的信任度等。最后，从行业标准、物流模式等方面提出相关建议，以期助力我国品牌猪肉的发展。
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