一、房产市场虚拟需求的影响分析（论文文献综述）
李晓[1]（2020）在《论虚拟经济对实体经济的作用》文中认为自2008年美国金融危机以来,全球经济复苏乏力,中国经济发展速度放缓,货币政策效果不明显,经济运行中高杠杆高债务,经济泡沫等一系列经济问题引发了社会的高度关注。“虚拟经济”一词频繁的出现人们的视野和学者的研究中,经济中出现了“脱实向虚”和“弃实唯虚”的现象,虚拟经济与实体经济的辩证关系引起经济学家和政府的关注。党的十九大报告指出:深化金融体制改革,增强金融服务实体经济的能力,提高直接融资比重,促进多层次资本市场的健康发展。中央多次经济工作会议也强调防范金融风险,提出金融应服务于供给侧改革,促进虚拟经济与实体经济发展的良性循环。这为虚拟经济与实体经济协同发展指明了方向。资本的本质是逐利的,利润高低决定了资本的流向。上个世纪八十年代以来,金融自由程度不断提高,虚拟资本得以高速发展。美元脱离金本位后,浮动汇率增加了金融市场的不确定性和风险性。国际金融的发展加强了世界各国以及金融机构之间的联系,互联网信息技术的快速发展加速了经济“虚拟化”。中国不断深化的改革开放,促进了制度改革、技术科技创新和优化人力资源教育的发展。金融体制改革不断深化,金融产品的创新,加快了金融资本的流动,对经济发展产生了深刻的影响。实体经济中的资本周转时间长、回报率低,而虚拟经济中资本的周转时间短、回报率高,导致虚拟经济对资本的吸引力远超实体经济。虚拟经济在吸引大量闲置资本的同时,也吸引着实体经济中的产业资本,不仅导致实体经济出现融资难、融资贵的问题,更是导致实体经济的可用资源在不断枯竭。近年来,经济运行中出现的“脱实向虚”和“虚实分离”的现象,挤压了实体经济生存发展空间,成为经济增速放缓、金融风险加大的原因之一,这不利于经济持续健康平稳发展。因此,增强金融服务实体经济能力,意义非凡。快速发展的虚拟经济不断挤压实体经济生存空间,如何让虚拟经济更好地服务于实体经济是当前金融改革创新的重点。虚拟经济不是凭空而生的,它是实体经济发展到一定程度后的产物,是由实体经济派生出来的新经济体制,也是实体经济发展的内在需求。同时,虚拟经济的产生是不可逆转的,虽然它对实体经济有不良的影响,但也不能“弃虚唯实”。原因在于:第一,实体经济是虚拟经济的基础,服务于实体经济是虚拟经济发展的根本思想宗旨。虚拟经济的发展有利于实体经济优化资源配置,是实现融资诉求的途径,满足实体经济发展对大规模资本的需求。第二,虚拟经济相对于实体经济而独立存在。随着金融衍生产品种类的不断增多,虚拟经济不断壮大,虚拟经济逐步脱离实体经济,追求自身增值,促进经济发展。但虚拟经济的异化制约了实体经济的发展,虚拟经济吸收大量的各类资源后,对实体经济产生“挤出效应”。第三,虚拟经济与实体经济之间是对立统一、协同发展的关系。二者是“车之双轮、鸟之双翼”的发展模式。虚拟经济不仅包括金融业中各种金融衍生品,还涉及到大宗商品、房地产、无形资产等契约化、金融化和证券化后的一系列投机性经济行为。虚拟资本本身并不具备价值,它表达的仅仅是纸上财富,其价值是建立在信用的基础上。虚拟经济按照约定支付给资本所有者预期回报,从资本所有者那里剥离出来资本的使用权并使之契约化、金融化后转贷给别人的一种经济活动,造成了“以钱生钱”的经济假象。金融资产是连接实体经济与虚拟经济的桥梁与纽带,采取金融产品和契约等形式,实现实体经济与虚拟经济之间资产的转化。从获得社会资金角度来分析,虚拟经济和实体经济谁发行的契约转化为金融资产越多,谁获得资金就越多。从而,分析实体经济与虚拟经济之间辩证关系的着力点应是资产“金融化”。当前国民经济结构存在多种失衡:虚拟经济与实体经济失衡、实体经济内部供需失衡、虚拟经济资本供给与实体经济资本需求失衡,这些失衡最终导致实体经济失去活力,无法吸引资本流入。资本主要进入虚拟经济并在资本市场空转,不断推高金融杠杆率。实体经济可得资本持续降低,并不断萎缩。如何解决这种失衡?不断深化供给侧结构改革是解决这种失衡的措施之一。其中一个重要的方面就是引导资本真正进入实体经济,通过虚拟经济进行资源配置,弥补实体经济技术创新、产业优化升级等方面的资金缺口。鼓励企业采取发行股权融资等形式融资,通过“去杠杆”,降低实体经济的融资成本,以促进实体经济的发展。市场经济中,实体经济与虚拟经济的关系应是“车之双轮,鸟之双翼”的协同发展模式。虚拟经济是实体经济发展的内在需求,实体经济是虚拟经济发展的坚实基础。从虚拟经济的发展历史看,在信用与货币资本的虚拟化后,借助互联网技术,虚拟经济的发展速度超过实体经济的发展速度。资本具有逐利性,其本质是实现利益最大化,致使其自我价值增值快速发展,导致经济“脱实向虚”倾向严重。但是,实体经济是虚拟经济发展的基础,虚拟经济与实体经济产生严重的背离时,会导致经济严重泡沫化,甚至会诱发经济危机。从现实角度来看,虚拟经济每次发展与创新都以实体经济的发展为基础。当实体经济资本回报率低于虚拟经济资本回报率时,资本的逐利性导致资本将从实体经济抽离转而投入虚拟经济中,而资本抽离的乘数效应导致实体经济可用资本不断减少,经济出现“脱实向虚”的现象。虚拟资本在金融市场空转而不进入实体经济,二者的撕裂性日益严重。这就表明虚拟经济与实体经济的撕裂是必然性的。但这种撕裂性是暂时的,是虚拟经济发展过程中的一种伴生现象。虚拟经济与实体经济发展之间的失衡导致经济危机频发,此时采取宽松的货币无法从根本上解决经济危机。因为新增货币受虚拟经济高回报率的影响而进入虚拟经济,对实体经济发展没有帮助。在虚拟经济与实体经济严重撕裂的情况下,宽松的货币政策只会让二者的撕裂日益加深。从经济发展长远角度看,虚拟经济与实体经济是一种长期并存、辨证与统一的关系。发展虚拟经济的同时,加快实体经济的发展。在实体经济发展受阻时,应以虚拟经济促进实体经济的发展。促进企业资本实现自身升值而不用脱离实体生产周期独立存在。本文首先界定了虚拟经济和实体经济的研究范畴,在梳理已有研究的基础上,构建本文的研究框架,进而厘清了虚拟经济与实体经济的辩证原理:实体经济是虚拟经济的根基,虚拟经济是实体经济发展到一定程度的产物,二者之间应是“车之双轮,鸟之双翼”的发展模式。论证了虚拟经济对实体经济的积极作用,本文认为直接融资促进了实体经济的发展,金融存在“杠杆力”的作用等。但是当虚拟经济过度发展时候,也会对实体经济产生不良的影响,讨论了“脱实向虚”和“虚实分离”现象中虚拟经济对实体经济的影响,提出了虚拟经济过度发展会引发经济危机的结论。最后提出辩证把握虚拟经济和实体经济发展的战略。
谷豆豆[2]（2020）在《基于大数据分析的房地产平台运营策略研究》文中指出随着IT技术的不断加快,互联网已经深入到大众生活的方方面面,全民参与加速了数据量的指数级增长,即而推动大数据技术在各行各业的应用。与此同时,随着经济和人才大量涌入互联网行业,房地产行业也迎来了前所未有的变化,互联网流量红利期过后,如何通过新的模式寻求企业的发展突破口也成为各个企业的难题。房地产平台是搭建购房者、售房者、房源等多方之间的桥梁,在此过程中会产生海量数据,从而需要运用到大数据技术。目前大数据在房地产方面的运用比较基础,主要是一些简单的数据计算,缺少对于数据的挖掘分析,而如何通过大数据分析为房企提供可增值的运营策略就变得很重要。本论文先梳理了研究所需要的核心概念及相关理论,运用PEST及SWORT方法对房地产行业进行分析,清晰了研究背景、市场环境和竞争环境。通过对大数据在房产所应用到的实际案例进行分析研究,发现F房企平台存在的问题,根据问题提出切实可行的运营策略,并为其他房地产平台企业提供借鉴。
王睿[3]（2020）在《基于EVA的A房产代理股权激励方案设计研究》文中研究指明随着企业所有权与经营权分离的现代公司制度的产生与发展,管理者“道德风险”与“逆向选择”等相关代理问题也随之出现。代理问题能否完全解决尚未可知,但是股权激励是一种长期激励机制,通过向管理者授予股权,使得企业的管理者也成为企业所有者,实现管理者与企业所有者目标的统一,有效的缓解代理问题。但我国现有的中小型企业非上市企业居多,很多大型民营企业已经开始实施股权激励的先河,例如最近饱受热议,让民族骄傲的华为企业,虽未上市但已经开始施行股权激励。随着经济的不断推动,除了大型企业,非上市中小型企业也需要开始股权激励的试行。但是作为非上市公司实行股权激励的开端,存在着诸多的弊端:没有有效的经济市场条件导致激励有效性不足;绩效评价指标难以科学地评定经理人的努力程度;没有健全的法规进行规范等。所以设计一套科学有效的股权激励方案显得尤为重要。论文开始对股权激励理论和EVA的相关理论进行全面论述,结合A房产代理企业实际情况,对其现有的股权激励体系进行详尽的分析。A房产代理企业目前采用限制性股票的激励模式,论文通过对其执行过程和执行效果进行研究分析,发现A房产代理企业存在着激励有效性不足、股份来源存在争议、行权设计指标不合理等问题。针对以上问题,构建了基于EVA的A房产代理企业虚拟股票期权的激励机制,从行权条件、激励基金等激励要素引入EVA指标,重新设计A房产代理企业的虚拟股票期权的激励方案。并提出A房产代理企业基于EVA的股权激励方案的三项实施保障。希望基于论文的研究,有助于A房产代理企业结合自身实际状况运行股权激励方案,提高A房产代理企业的行业竞争力,提高价值创造能力,希望能为在解决A房产代理企业的实际问题的基础上为非上市公司股权激励方案设计提供参考和借鉴。
徐彦超[4]（2020）在《房地产企业互联网营销策略研究》文中进行了进一步梳理随着我国互联网时代的到来,互联网几乎渗透到了各行各业,企业的生存与发展都与互联网息息相关。一方面,互联网技术在快速发展与更新,企业基于互联网的各种营销策略与活动层出不穷;另一方面,互联网对各方面的知识与思维进行了大规模的沉淀与归纳,逐步实现了取其精华去其槽粕的目的,实现了快速融合与创新。在互联网时代下,新媒体超越传统媒体成为消费者获取各方面信息的主要渠道之后,房地产企业如何顺势而为开展营销活动已经是各大房地产企业需要重点研究的问题。所以,“互联网+”是房地产行业营销发展的趋势,本次研究正是以此为背景,研究互联网环境下的房地产企业营销策略问题。本研究在熟悉相关概念与理论基础的前提下,使用PEST分析和SWOT分析两种分析工具系统分析房地产企业开展互联网营销的环境与策略。首先使用PEST分析对房地产企业互联网营销的政治环境、经济环境、社会环境和技术环境进行了分析,结果发现,我国的市场环境总体上有利于房地产企业开展互联网营销,除了政治环境上的政府调控之外,无论是经济环境还是社会环境,再或者技术环境都为互联网营销的开展打下了良好的基础,互联网营销已然成为各行各业的首选营销方式。然后使用SWOT分析对房地产企业开展互联网营销的优势、劣势、机会与挑战进行了分析,发现房地产企业进行互联网营销具备五大优势,即双方了解程度更高,表现更丰富,无形化、互动化和低成本精准化等等;五大劣势,即无营销理论指导,线下体验问题无法解决,缺乏信任感,网络与现实差距和容易滋生谣言并恶化问题等等;四大机会,即互联网兴起,互联网使用者消费能力提升,大数据发展和虚拟现实技术快速发展等等;三大挑战,即消费日趋个性化,消费者获取信息能力提升和互联网数据泄露客户隐私等等,并汇总成SWOT战略矩阵形成了 18项相关的措施,同时按照房地产商品生命周期将措施依照不同的生命周期进行归类。最后,在分析房地产企业面对消费者互联网营销的基础之上,选择了设计建造阶段与营销阶段的战略措施作为本次研究给出的策略建议,其中设计建造阶段包括大数据定位,引入互联网思维改进产品和简约思维改进装修质量等三项具体建议;营销阶段分为前期营销,销售体验期和项目销售期三个阶段分别给出建议,前期营销包括突出广告亮点,社会化媒体推广,大V网红引流和病毒式营销等四项建议,销售体验期包括VR技术虚拟看房和打造完美展示区等两项建议,项目销售期包括网络销售,网上选房和用户体验改善等三项建议。并通过问卷调研以及AHP层次分析法,揭示了影响房地产企业的项目利益最大化的因素。通过本文的研究,本文的研究成果给我国房地产企业开展互联网营销提供了参考。
赵格[5]（2020）在《住房对家庭风险金融资产选择影响研究 ——基于CHFS数据库的验证》文中研究指明家庭是全体人类社会生活的主体单元,也是我国经济社会不可或缺的主体单元。增加家庭财富配置效率,提高家庭生活幸福水平,是我国政府和各界孜孜不倦追求的目标。随着中国经济增长速度降低,这一目标的完成面临新的挑战。近年来,我国居民对投资金融产品的热情和投入有增无减。具体表现在:居民投资热情不减,投资品类更加多样化。但是我们应当看到的是,我国家庭风险金融投资水平整体偏低,投资水平在不同群体之间存在比较大的差异。与此同时,近年来,我国房产市场投资消费热度一直不减,房产价格存在一定程度上持续走高的“刚性”,吸引更多居民前来投资。房产标的具有流动性不高,不可分割性等一系列风险因素,并非十分优良的投资标的,故居民对房产过热的投资热情并非理智决策。与此同时,这也与发达国家投资市场现象相悖。更应该注意的是,大多数家庭其实并不具备全款买房能力,而无论是刚需还是投资,均需要举借相当额度的住房贷款,而这很大程度上地加重家庭负担和居民杠杆率,使得家庭面临风险时更加脆弱。那么,家庭住房资产投资对中国居民风险金融资产投资影响如何,不同性质和水平的住房资产投资对风险金融投资各自影响几何呢?为了回答这一系列问题,本文首先对2017年度中国家庭金融调查（CHFS 2017）数据库进行样本筛选,对筛选后的数据进行分析,通过描述性统计方法得出家庭风险金融投资现状和房产所有情况,家庭拥有房贷情况特征。接下来,梳理出家庭风险金融资产投资决策主要影响因素,采用Probit和Tobit回归分析方法探讨家庭住房所有,住房贷款所有状况对家庭风险金融资产投资的影响方向、程度差异。接下来,本文基于“反事实”框架下的倾向得分匹配（PSM）方法对样本进行倾向的分匹配,在处理组和对照组中,利用Logit回归分析刚需型住房资产、投资型住房资产对家庭风险金融投资深度的影响。最后,在上述研究的基础上,结合我国资本市场现状,金融产品供给和需求现状,金融产品相关法规现状,社会保障体制现状等,进一步提出政策建议。文章主要得到以下结论:第一,家庭是否拥有住房、家庭住房资产比例,以及家庭是否拥有住房贷款,家庭拥有住房贷款比例四个变量,均对家庭风险金融资产的参与状况（包括股票市场参与与否以及家庭风险金融资产比例）产生影响。其中,拥有房屋的居民降低了其家庭参与股票市场投资的意愿和潜力。同时,家庭住房资产占总资产的比重,家庭抵押贷款占总资产的比重以及家庭风险金融资产的比重具有负相关性,即家庭总收入和其他关键控制变量。住房资产比重对金融资产中高风险投资比重具有“挤出效应”。第二,本文进一步利用“反事实”框架的构建和运营倾向得分匹配方法（PSM）,通过计算处理组与对照组之间的平均处理效应（ATT）,研究了无住房家庭,刚需型住房家庭和投资型住房家庭风险金融市场参与的边际差异。研究结果表明,刚需型住房投资对风险金融资产投资产生“挤出效应”,而投资型住房投资呈现“财富效应”,且横向后者大于前者。
苏岚岚[6]（2019）在《金融素养、农地产权交易与农民创业决策研究》文中进行了进一步梳理“大众创业”战略深入推进背景下,农民创业提档升级事关农村创业型经济转型发展、产业融合加深和乡村振兴加快推进的全局。从农民创业基本决策、劳动力配置决策和资产配置决策三个层面深化农民创业决策内容的系统研究,有助于从整体上提升农民创业质量。当前在以金融为核心的现代经济体系中,农民内在人力资本中的金融素养对理性创业决策的作用越来越凸显。同时,作为现阶段农业供给侧改革的重要方面,以农地经营权流转和农地经营权抵押融资改革为主要表征的农地产权制度改革有效提高了农地资源配置效率、推动了农地规模经营,为农民创业决策优化提供重要外部驱动力量。农地产权制度和农地金融制度不断发展完善背景下,农民农地产权交易行为从依赖关系情感逐步转向依赖经济理性,从非市场化转向市场化,对农民金融素养提出较高要求。鉴于金融素养提升和农地产权交易参与分别从个体内在能力改善、外在资源约束缓解两个方面促进农民创业实施和创业决策优化,且金融素养在农民农地产权交易参与中发挥重要引致作用,本文遵循“金融素养—要素流动—农村要素市场整合发育—农民创业决策持续优化”的理论逻辑,探索性地将金融素养、农地产权交易与农民创业决策纳入同一研究框架,以期深入探究金融素养、农地产权交易共同驱动下的农民创业决策优化机制。本文依据计划行为理论、产权经济学理论、创业理论、信贷配给理论等探索性地构建了要素流动视角下金融素养、农地产权交易影响农民创业决策的理论逻辑框架;采用陕西、宁夏、山东农地产权制度改革试点地区1947份农户调查数据,测度了农民金融素养水平,分析了农民农地产权交易参与和创业决策现状,并进行区域差异性比较;运用IV-Probit、IV-Poisson、IV-Tobit等模型实证检验了金融素养对农民创业基本决策、创业劳动力配置决策、创业资产配置决策的影响及其差异性;运用倾向得分匹配法（PSM）、工具变量法计量分析了以农地流转和农地抵押融资交易表征的农地产权交易对农民创业基本决策、创业劳动力配置决策、创业资产配置决策的影响效应;运用中介效应模型和Bootstrap法分别实证探究了农地流转对金融素养影响农民农地抵押融资交易的中介效应,农地流转和农地抵押融资交易对金融素养影响农民创业基本决策、创业劳动力配置决策、创业资产配置决策的中介效应以及农地产权交易的链式中介效应;并据此提出立足宏微观层面提高农民金融素养综合水平、协调推进农地经营权流转与抵押融资改革、完善农民金融素养与农村要素市场整合发育的关联机制设计及配套制度建设、改进农民创业支持政策设计等政策措施,以期持续提高农民创业发生率、优化创业资源配置决策,助力农民长效增收。本文研究主要结论如下:（1）农村金融教育体系发展滞后导致农民金融素养的平均水平偏低,且个体间、区域间存在明显的差异性。农民农地流转交易参与度持续提高但市场化程度较低,农地抵押融资交易成为有投资资金需求农民的重要融资选择,但参与比例不高且获贷额度有限。农民创业发生率有待进一步提高且存在明显的区域和行业差异,创业雇佣劳动力尤其是短期雇佣行为发生率较高,但雇佣规模和生产环节外包发生率整体偏低;创业生产性固定资产投资所占比重较大,但保险参与和预防性储蓄方面的风险防范水平较低。农民创业劳动力配置和资产配置决策亦存在一定的区域性差异。（2）金融素养对农民创业基本决策、劳动力配置决策、资产配置决策均产生不同程度的显着影响。无论农民实施农业、非农抑或多行业创业,金融素养均发挥显着的积极作用,且金融素养对农民非农创业的影响大于其对农业创业和多行业创业的影响。此外,金融素养对创业农民长短期雇佣劳动力决策和生产环节外包决策均产生显着的正向影响,且对创业农民生产性固定资产投资、年存货资产投资、创业预防性储蓄、周转资金持有量、保险购买决策均产生显着正向影响。（3）农地流转和抵押融资交易对农民创业基本决策、劳动力配置决策、资产配置决策产生差异化的影响。（1）农地转入及其规模均显着促进农民创业尤其是农业创业决策,增加长短期雇佣和生产环节外包的概率;农地转入参与显着增加了农民生产性固定资产投资、预防性储蓄量及保险参与,且农地转入规模越大,创业农民生产性固定资产投资、年存货资产投资及周转现金持有量越多,保险参与概率越高。（2）农地转出及其规模显着减少农民农业创业概率但增加农民非农创业概率;农地转出交易显着减少了创业农民短期雇佣概率和雇佣数量以及保险参与概率。创业决策视角下农地经营权流转政策执行效果与政策预期基本一致,且该政策实施对农民福利产生溢出效应。（3）农地抵押融资参与及获批金额均显着促进农民创业尤其是农业创业。农民创业决策视角下农地经营权抵押融资政策执行效果与政策预期基本一致。有无参与农地抵押贷款仅显着促进创业农民生产环节外包和年存货资产投资,但农地抵押贷款金额显着促进创业农民长短期雇佣和生产环节外包决策,且对年存货资产投资、生产性固定资产投资、周转现金持有量以及保险参与均产生积极作用。（4）金融素养显着正向影响以农地流转交易和农地抵押融资交易表征的农民农地产权交易参与率和参与程度,且农地转入交易在金融素养影响农民农地抵押融资的关系中发挥部分中介作用,而农地转出交易不具有中介作用。（5）农地流转和抵押融资交易在金融素养影响农民创业决策的关系中发挥差异化的中介作用。（1）农地转入规模在金融素养与创业尤其是农业创业之间、金融素养与农民长短期雇佣决策之间发挥部分中介作用,但在金融素养与农民生产环节外包决策之间不存在中介效应。农地转入规模在金融素养影响农民生产性固定资产投资、年存货资产投资、周转现金持有量及保险购买的关系中发挥中介作用,但在金融素养与农民预防性储蓄之间不存在中介效应。农地转出规模在金融素养与创业尤其是非农创业之间发挥中介作用,但在金融素养影响农民创业劳动力配置和资产配置决策的关系中亦不具有中介作用。（2）农地抵押贷款金额在金融素养与创业、农业创业之间发挥正向中介作用,在金融素养影响农民短期雇佣、长期雇佣、生产环节外包的关系中均发挥部分中介作用,且在金融素养影响农民生产性固定资产投资、年存货资产投资、周转现金持有量及保险购买的关系中发挥中介作用。（6）农地流转交易和农地抵押融资交易在金融素养影响农民创业基本决策的关系中具有链式中介作用,但在金融素养影响农民创业劳动力配置和资产配置决策关系中不具有链式中介作用。
冷正兴[7]（2019）在《限购政策对房价的影响研究 ——基于成都市二手房市场大数据》文中研究说明面对不断上涨的房价,我国各大城市从2016年10月至2017年5月期间相续出台了房市调控政策,用以调节房价的过快上涨。纵览各地政府针对房产市场出台的限购措施,无论是户籍限购、纳税证明、还是已缴社保年限……本质上讲,都是通过行政手段,直接规定“谁能买”和“买多少”,由此对需求侧进行限制。政府希望从“限量”的角度出发,最终达到“限价”的目的。但在此期间,社会却出现了“房价越限越涨”、“限购政策推高了房价”的质疑。不少人将房价上涨的原因归咎于限购政策的出台。面对这种质疑,本文希望站在客观的角度,评述限购政策对房价的影响。首先,本文通过初步对比各城市的房价走势,选取了房价变化极富代表性的成都市为实证研究对象。然后,借助倍差法,在众多未出台限购的城市中,挑选重庆为参照,比较了限购政策出台对房价的影响,通过不同的样本窗口期和反事实检验分析方法,证实了限购政策对房价的影响关系。最后,依照微观经济学原理,本文进一步分析了限购政策对市场供求的影响,由此从市场供求角度解释了房价变化的原因。利用2015年9月至2019年2月间成渝两地成交的182872套二手房数据,通过倍差法,本文得出以下实证结果:第一,供给量和需求量的失衡是限购政策初期房价上涨的主要原因。第二,限购政策的出台对缓减住房市场的供需失衡有着明显的作用。第三,随着限购政策力度的不断加大,经过一年的调整,市场供需不断恢复平衡,房价上涨趋势得到明显扭转。
李丹彤[8]（2019）在《基于微观主体资产选择的货币需求模型及其应用研究》文中研究指明近年来,随着我国经济体系的不断发展,传统的货币需求模型不再适用于对我国货币需求的测度。传统的货币数量论在我国失效,超额的货币供应并没有导致物价指数的飞速上涨,进而引发通货膨胀。在这种情况下,对货币需求的重新测定就显得尤为重要。同时,随着资本市场的不断扩张,虚拟经济快速发展,逐步脱离实体经济,微观主体在进行资产选择时,往往会将虚拟经济资产纳入投资考量。因此,有必要建立考虑虚拟经济资产影响的货币需求模型。本文的核心是以微观主体的资产选择作为微观基础,建立了货币需求模型,对其经济意义予以说明。并根据所建立的货币需求模型,建立了货币市场的动态均衡模型,通过数学推导的方式验证了货币市场的动态均衡点的稳定性,并基于货币市场的动态均衡模型,分析了货币供给冲击的动态影响。为验证上述理论的正确性,本文进行了实证分析。通过协整分析和向量误差修正模型（VECM模型）,验证了所建立的货币需求模型的正确性与适用性,发现货币需求、社会财富总量、股票预期收益率与利率间利差和房地产预期收益率与利率间存在长期均衡关系,社会财富总量、股票预期收益率与利率利差在短期内会对货币需求产生影响。通过平滑转换回归模型,即STR模型,分析了货币供给冲击对股票市场和房地产市场的影响,得出结论如下:货币供给的增加对股票价格和房地产价格均产生非线性的正向影响,其中对股票价格的影响存在一定程度的滞后。根据上述的实证结果,本文提出了相关的政策建议,为未来货币政策的有效调整提供了一定的决策依据。
顾媛[9]（2019）在《中国房地产市场的虚拟化研究》文中指出市场经济下的房地产行业投资、商品房价格波动、居民房产购置等问题,始终都是我国老百姓普遍讨论的一个经济热点和社会现象。纵观国内外的研究学者,对房地产的研究由来已久,研究成果对于国民经济发展也颇具指导意义,但我们同时也注意到,学者们对房地产的研究视角切入点绝大部分是实体经济,而选择性的忽略房地产所具有的虚拟特性。本文为了弥补这一不足,选择从虚拟经济的角度出发,首先分析说明虚拟化产生的原因,再对中国房地产虚拟化的发展过程及现有水平进行指标测度,最后得出关于我国房地产市场良性发展的建议。着眼于虚拟经济角度分析我国的房地产市场,对于充实房地产投资相关理论,引导人们全面认识房地产在我国经济增长中的积极作用具有重要意义。本文以虚拟经济为理论支撑,在已有文献的基础上,首先从理论层面介绍虚拟经济的历史缘起、国内外研究成果和房地产的虚拟化的产生路径,说明资本化定价方式在房地产市场虚拟化的产生中发挥着重要作用。其次,通过2000年以来一系列的图表数据阐明了中国的房地产虚拟化发展的基本过程是由实体经济领域向虚拟经济领域转变的过程。然后,本文选用指标法对中国房地产市场的虚拟化水平进行测度。根据指标法指标选取的全面性、代表性、独立性、准确性、可操作性这五大原则,选取了房地产开发投资总额/全社会固定资产投资额、房价收入比、房地产贷款额/银行业贷款总额、单位土地购置费用增长率和存量二手房交易额占比这五个指标,对中国2000-2016年以来的房地产市场的虚拟化进行水平测度,并结合政府在每个阶段实施的调控政策,得出了近二十年来我国政府的房地产政策的调控效果不佳的结论,并分析了我国房地产政策效果不佳的三个方面原因。最后,为推进中国房地产业的持续稳定,需要对中国房地产市场政策进行转型与调整。本文从中央政府、地方政府、房地产行业及银行信贷四个方面考量,提出了四点建议:第一是中央政府宏观调控,第二是地方政府体制革新,第三是房地产行业制度创新,第四是银行信贷体系监管。
李玉洁[10]（2019）在《中国房产税影响房价的机制及其检验研究》文中提出我国一二线城市的房价收入比畸高,三四线城市的房价也随之水涨船高,住房支付能力不足已经成了我国人民的共识,住房问题已经成了一个严重的社会问题。从“房住不炒”,到2017年全国各城市先后出台两百多个调控房价的政策措施,就说明房价过快上涨这一社会问题也同时受到政府决策层的高度关注。借由征收房地产税抑制房价过快上涨的提法由来已久。2003年,中共十六届三中全会上“实施城镇建设税费改革,条件具备时对不动产开征统一规范的物业税”的提出时机,正是房价迅速上涨的年代。2011年,开征个人住房房产税在上海和重庆两个城市开始试点,也有着抑制炒房行为、控制房价过快上涨的目的。而现在,社会舆论以及部分学者仍对此寄予厚望。从房地产税的推进速度方面看,政府正在加快这一进程。房地产税的立法问题已经于2014年、2018年和2019年先后三次被写进政府工作报告。全面开征房产税、改善现有房地产税制又被寄予改善人民居住问题的厚望。基于以上背景,通过对房产税对房价的影响机制的理论梳理与分析,并结合我国房地产税体系和房价波动的现实状况分析,对全国层面的房产税与房价关系和个人住房房产税试点在试点城市的政策效果进行的定量分析,以理论和实证相结合的方法阐明了房产税对房价的影响机制,并在此基础上提出了几点政策建议。首先,对房产税进行了概念界定,并区分了几个易与之混淆的概念,分别用税收调控理论、税收的非中性理论、用者自付理论、负税能力理论和市场失灵理论、溢出效应理论说明了房产税征收和房产税调控房价的理论依据,并梳理了我国房地产税体系的历史演进,分析了其存在的问题和房产税将成为未来主体税种的趋势。其次,通过房地产市场的局部均衡分析和现金流量模型分析的基本经济范式,刻画了房产税对房价的影响机制。再次,使用误差修正模型分析了我国房产税与房价的长期均衡关系,通过全国30个省市自治区的平衡面板数据,差分出个人住房房产税试点政策对房价的影响效果。最后提出房产税应使用阶段化的功能定位、开征应以精确评估房产价值为前提、房产税应与其他调控政策相配合,并坚持顶层立法、地方主导实施的一城一策方案等政策建议。通过对我国房产税影响房价的机制分析及其检验,研究表明我国个人住房房产税试点对于抑制房价过快上涨有一定的作用,虽然房产税会通过提高地方公共服务水平提高房价,但是开征房产税对房价增长的总效应仍然为负。有鉴于此,应在加快房产税相关立法的基础上尽快全国范围内开征以个人住房为税基的房产税,同时房产税的具体征收政策应与其他房地产市场相关政策相协调以稳定市场预期,此外,应将制定房产税政策的权力下放给地方政府,各地方政府应结合当地实际经济发展情况和房地产市场的形式合理借鉴沪渝两试点的经验。
二、房产市场虚拟需求的影响分析（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、房产市场虚拟需求的影响分析（论文提纲范文）
（1）论虚拟经济对实体经济的作用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 导论 |
| 一、选题背景 |
| 二、研究综述 |
| 三、研究意义 |
| 四、研究成果 |
| 第一章 实体经济与虚拟经济的范畴界定 |
| 第一节 实体经济 |
| 一、实体经济研究及其历史变迁 |
| 二、实体经济发展的现状 |
| 三、实体经济发展存在的问题 |
| 第二节 虚拟经济 |
| 一、虚拟资本 |
| 二、虚拟经济 |
| 三、虚拟资本催生了虚拟经济 |
| 第二章 实体经济与虚拟经济的辨证原理 |
| 第一节 实体经济是虚拟经济的根基 |
| 一、虚拟经济是实体经济的内在诉求 |
| 二、虚拟经济无法单独抵御经济危机的冲击 |
| 第二节 虚拟经济是实体经济发展到一定程度的产物 |
| 一、虚拟经济诞生于实体经济 |
| 二、虚拟经济影响着实体经济的健康发展 |
| 第三节 “车之双轮,鸟之双翼”的发展模式 |
| 一、实体经济与虚拟经济协同发展 |
| 二、虚拟经济应为实体经济发展提供资本支撑 |
| 第三章 虚拟经济对实体经济的积极作用 |
| 第一节 直接融资促进了经济的发展 |
| 一、间接融资与直接融资对经济发展作用 |
| 二、直接融资对实体经济的作用 |
| 三、吸引海外直接融资以降低金融泡沫 |
| 四、有利于解决经济发展中存在的问题 |
| 第二节 金融“杠杆力”的作用 |
| 一、金融加杠杆的作用 |
| 二、金融加杠杆的风险影响 |
| 第三节 金融“证券化”对房地产的作用 |
| 一、房地产价格居高不下的原因 |
| 二、房地产对实体经济与虚拟经济的“二重性” |
| 三、房地产是虚拟经济与实体经济的粘合剂 |
| 四、房地产作为特殊商品被证券化 |
| 第四章 虚拟经济过度发展现象 |
| 第一节 经济发展中的“脱实向虚” |
| 一、“脱实向虚”的表现形式 |
| 二、“脱实向虚”的形成原因 |
| 三、“脱实向虚”的危害 |
| 第二节 经济发展中的“虚实分离” |
| 一、虚拟经济与实体经济的差异化发展 |
| 二、虚拟经济与实体经济分离具有暂时性 |
| 第三节 虚拟经济过度发展诱发金融危机 |
| 一、虚拟经济过度发展致使风险积累 |
| 二、金融市场受到全球经济的冲击加剧 |
| 第五章 辨证把握虚拟经济与实体经济发展战略 |
| 第一节 促进实体经济发展的战略 |
| 一、坚持实体经济的主导地位 |
| 二、深化供给侧结构性改革 |
| 三、优化产业结构 |
| 四、合理把握“去杠杆” |
| 第二节 促使虚拟经济服务于实体经济的措施 |
| 一、加强金融机构全面监管 |
| 二、采取措施防范系统性金融风险 |
| 三、“一带一路”建设带给实体经济发展新机遇 |
| 第三节 辨证把握虚拟经济发展节奏 |
| 一、推动金融创新,服务实体经济发展 |
| 二、健全金融体制,优化资源配置 |
| 三、稳定货币政策,深化金融制度改革 |
| 四、杜绝金融资本空转,消除金融套利 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（2）基于大数据分析的房地产平台运营策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容及框架结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容框架结构 |
| 第二章 核心概念及相关理论 |
| 2.1 核心概念综述 |
| 2.1.1 房地产平台综述 |
| 2.1.2 大数据综述 |
| 2.2 平台相关理论基础 |
| 2.2.1 网络外部性理论 |
| 2.2.2 双边市场理论 |
| 2.2.3 长尾经济理论 |
| 2.2.4 产品搭售理论 |
| 2.3 大数据背景下的房地产平台运营策略 |
| 2.3.1 房地产平台运营策略综述 |
| 2.3.2 大数据对房地产的重要性 |
| 第三章 F房地产平台运营现状分析 |
| 3.1 F房地产平台概况 |
| 3.1.1 F房地产平台企业介绍 |
| 3.1.2 F房地产平台产品范围 |
| 3.1.3 F房地产平台运营模式 |
| 3.2 房地产平台市场环境分析 |
| 3.2.1 房地产平台PEST分析 |
| 3.2.2 F房地产平台SWOT分析 |
| 3.3 F房企平台的运营现状分析 |
| 3.3.1 F房企发展历程及现状介绍 |
| 3.3.2 F房企的平台运营困境分析 |
| 3.3.3 F房企的平台运营困境原因 |
| 第四章 基于大数据分析的房产项目实施 |
| 4.1 F房地产平台大数据项目介绍 |
| 4.1.1 基于大数据分析营销项目背景 |
| 4.1.2 基于大数据分析营销项目介绍 |
| 4.1.3 基于大数据分析项目的双边用户 |
| 4.1.4 基于大数据分析项目的运营策略 |
| 4.2 基于大数据分析的项目数据支撑 |
| 4.2.1 项目的数据获取 |
| 4.2.2 项目的数据清洗 |
| 4.2.3 项目的数据分发 |
| 4.3 基于大数据分析的项目实施效果 |
| 4.3.1 项目实施的保障因素 |
| 4.3.2 项目实施后的具体效果 |
| 4.3.3 项目实施过程中的问题 |
| 第五章 基于大数据分析的房产平台运营策略 |
| 5.1 加强F房企平台营销建设 |
| 5.1.1 房产平台建立用户信任机制 |
| 5.1.2 加强平台建设提升企业口碑 |
| 5.1.3 加强公司品牌宣传渠道提升 |
| 5.1.4 完善有效的企业管理制度 |
| 5.2 提高平台用户体验减少用户骚扰 |
| 5.2.1 完善精确的房屋信息 |
| 5.2.2 提高企业产品易用性 |
| 5.2.3 降低客户的响应时长 |
| 5.2.4 减少用户被骚扰频率 |
| 5.3 房地产平台大数据技术建设 |
| 5.3.1 规范平台数据标准 |
| 5.3.2 改善大数据处理技术 |
| 5.3.3 提高数据安全技术 |
| 5.3.4 培养大数据相关人才 |
| 5.4 研发技术创新产品 |
| 5.4.1 研发高科技创新型产品 |
| 5.4.2 聚合利基产品 |
| 第六章 总结及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于EVA的A房产代理股权激励方案设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文创新之处 |
| 第2章 概念界定及相关理论概述 |
| 2.1 EVA概念 |
| 2.1.1 EVA内涵 |
| 2.1.2 EVA的计算 |
| 2.1.3 相对EVA的概念引入 |
| 2.2 股权激励概念 |
| 2.2.1 股权激励模式 |
| 2.2.2 股权激励要素 |
| 2.3 股权激励相关理论 |
| 2.3.1 委托代理理论 |
| 2.3.2 人力资本理论 |
| 2.3.3 激励理论 |
| 第3章 A房产代理企业股权激励概况 |
| 3.1 A企业背景介绍 |
| 3.1.1 A企业发展历史 |
| 3.1.2 A企业所处的行业特点 |
| 3.2 A企业组织框架及管理者薪酬情况介绍 |
| 3.2.1 A企业组织框架 |
| 3.2.2 A企业职能部门及管理者薪酬情况 |
| 3.3 A企业股权激励方案实施过程与效果 |
| 3.3.1 A企业股权激励方案实施过程 |
| 3.3.2 A企业股权激励方案实施效果 |
| 第4章 A企业股权激励方案存在问题分析 |
| 4.1 A企业股权激励方案存在问题 |
| 4.1.1 股份来源存在争议 |
| 4.1.2 激励有效性不足 |
| 4.1.3 行权指标设计不合理 |
| 4.1.4 缺乏完善的退出机制 |
| 4.2 基于EVA的A企业股权激励方案重建的必要性与可行性 |
| 4.2.1 基于EVA虚拟股票期权的股权激励方案设计的必要性 |
| 4.2.2 基于EVA虚拟股份期权的股权激励方案设计的可行性 |
| 第5章 A企业基于EVA的股权激励方案设计 |
| 5.1 股权激励方案的设计目标 |
| 5.2 A企业EVA的测算 |
| 5.2.1 税后经营净利润 |
| 5.2.2 资本总额 |
| 5.2.3 加权平均资本成本 |
| 5.2.4 A企业的经济增加值 |
| 5.3 A企业虚拟股票期权方案设计要素 |
| 5.3.1 授予对象 |
| 5.3.2 授予数量 |
| 5.3.3 虚拟股份期权内部价格 |
| 5.3.4 虚拟股份期权行权价格 |
| 5.3.5 虚拟股票期权的激励基金 |
| 5.3.6 解锁条件 |
| 5.3.7 实施期间 |
| 5.3.8 退出机制与争议解决机制 |
| 5.4 A企业基于EVA设计的虚拟股票期权总方案 |
| 第6章 基于EVA的股权激励方案预期保障与实施效果 |
| 6.1 基于EVA的股权激励方案预期效果 |
| 6.2 基于EVA的股权激励方案实施保障 |
| 6.2.1 积极营造企业EVA文化环境 |
| 6.2.2 健全的经理人道德风险防御机制 |
| 6.2.3 加强人力资源与财务的职能 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 房地产代理公司 2015 年-2017 年报表 |
| 致谢 |
（4）房地产企业互联网营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 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 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 市场营销理论 |
| 2.2.2 互联网+ |
| 2.2.3 PEST分析 |
| 2.2.4 SWOT分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 我国房地产企业互联网营销现状 |
| 3.1 我国房地产行业现状 |
| 3.1.1 房地产业开发投资 |
| 3.1.2 房地产业销售 |
| 3.1.3 房地产价格 |
| 3.1.4 房地产互联网销售情况 |
| 3.2 我国房地产企业营销总体现状 |
| 3.3 房地产互联网营销的特点 |
| 3.4 互联网营销对于房地产营销的影响 |
| 3.5 我国房地产企业互联网营销的一般模式 |
| 3.5.1 网络关系营销 |
| 3.5.2 网络直复营销 |
| 3.5.3 网络整合营销 |
| 3.5.4 网络软营销 |
| 3.5.5 其他相关的营销理论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 房地产企业开展互联网营销的PEST分析 |
| 4.1 政治环境(P)分析 |
| 4.2 经济环境(E)分析 |
| 4.3 社会环境(S)分析 |
| 4.4 技术环境(T)分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 房地产企业开展互联网营销的SWOT分析 |
| 5.1 优势(S)分析 |
| 5.2 劣势(W)分析 |
| 5.3 机会(O)分析 |
| 5.4 挑战(T)分析 |
| 5.5 SWOT分析小结 |
| 5.6 AHP层次分析法评价影响因素 |
| 5.6.1 构造判断矩阵 |
| 5.6.2 确定指标权重 |
| 5.6.3 一致性检验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 房地产企业互联网营销策略建议 |
| 6.1 设计建造阶段的营销建议 |
| 6.2 营销阶段的营销建议 |
| 6.2.1 前期营销建议 |
| 6.2.2 销售体验期助力体验水平提升 |
| 6.2.3 项目销售期的便捷销售 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）住房对家庭风险金融资产选择影响研究 ——基于CHFS数据库的验证（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究内容与研究方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究创新点 |
| 1.3.1 创新点一 |
| 1.3.2 创新点二 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 资产组合理论 |
| 2.1.2 家庭金融理论发展 |
| 2.1.3 家庭金融资产决策因素(住房外因素) |
| 2.1.4 家庭金融资产决策因素(住房因素) |
| 2.2 文献述评 |
| 第三章 住房对家庭金融资产配置状况和理论分析 |
| 3.1 居民住房市场参与状况和风险金融市场参与状况 |
| 3.2 家庭金融资产配置影响的理论分析 |
| 3.2.1 家庭收入情况 |
| 3.2.2 家庭负债情况 |
| 3.2.3 居民年龄结构 |
| 3.2.4 家庭受教育程度 |
| 3.2.5 风险态度 |
| 3.2.6 地区差异和城乡差异 |
| 3.2.7 住房所有情况 |
| 3.2.8 住房贷款情况 |
| 3.2.9 房屋产权 |
| 第四章 住房对家庭金融资产配置影响实证分析 |
| 4.1 数据来源和方法说明 |
| 4.2 变量说明 |
| 4.2.1 被解释变量 |
| 4.2.2 解释变量 |
| 4.2.3 控制变量 |
| 4.3 Probit和Tobit模型回归 |
| 4.3.1 模型构建 |
| 4.3.2 实证结果与分析 |
| 4.4 稳健性检验 |
| 第五章 家庭房产数目与风险金融市场参与深度——基于倾向得分匹配法(PSM) |
| 5.1 研究方法 |
| 5.2 平均影响效应(ATT)分析——无房产家庭与刚需型房产家庭 |
| 5.2.1 显着性变量筛选 |
| 5.2.2 倾向得分匹配结果 |
| 5.3 平均影响效应(ATT)分析——刚需型房产家庭与投资型房产家庭 |
| 5.3.1 显着性变量筛选 |
| 5.3.2 倾向得分匹配结果 |
| 第六章 研究结论与政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）金融素养、农地产权交易与农民创业决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 农民创业决策内涵及影响因素研究 |
| 1.3.2 金融素养内涵及其对农民创业决策的影响研究 |
| 1.3.3 农地产权交易范畴及其对农民创业决策的影响研究 |
| 1.3.4 金融素养对农民金融行为的影响研究 |
| 1.3.5 文献评述 |
| 1.4 研究思路与研究内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方法与数据来源 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 数据来源 |
| 1.6 可能的创新之处 |
| 第二章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 金融素养 |
| 2.1.2 农地产权交易 |
| 2.1.3 农民创业决策 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 创业理论 |
| 2.2.2 计划行为理论 |
| 2.2.3 产权经济学理论 |
| 2.2.4 有限理性决策理论 |
| 2.2.5 信贷配给理论 |
| 2.2.6 雇佣关系理论 |
| 2.2.7 家庭资产配置理论 |
| 第三章 金融素养、农地产权交易影响农民创业决策的机理分析 |
| 3.1 农民创业决策的理论模型阐释 |
| 3.1.1 基于职业选择和流动性约束模型的农民创业选择决定 |
| 3.1.2 基于多目标决策模型的农民创业决策优化 |
| 3.2 金融素养影响农民创业决策的理论分析 |
| 3.2.1 金融素养影响农民创业基本决策的理论分析 |
| 3.2.2 金融素养影响农民创业劳动力雇佣决策的理论分析 |
| 3.2.3 金融素养影响农民创业资产配置决策的理论分析 |
| 3.3 农地产权交易影响农民创业决策的理论分析 |
| 3.3.1 农地流转交易影响农民创业决策的理论分析 |
| 3.3.2 农地抵押融资交易影响农民创业决策的理论分析 |
| 3.4 金融素养影响农民农地产权交易的理论分析 |
| 3.4.1 金融素养影响农民农地流转交易的理论分析 |
| 3.4.2 金融素养影响农民农地抵押融资交易的理论分析 |
| 3.5 农地流转交易影响农民农地抵押融资的理论分析 |
| 3.6 金融素养、农地产权交易与农民创业决策的关联系统构建 |
| 3.6.1 农民金融素养与农村要素市场“地动—人动”的关联机理 |
| 3.6.2 农民金融素养与农村要素市场“钱动—人动”的关联机理 |
| 3.6.3 农民金融素养与农村要素市场“地动—钱动”的关联机理 |
| 3.6.4 农地产权交易中介作用下金融素养影响农民创业决策的理论逻辑 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 农民金融素养、农地产权交易与创业决策的现状分析 |
| 4.1 我国农村金融教育、农地产权制度与创业支持政策发展脉络 |
| 4.1.1 农村金融教育相关政策与农民金融素养现状 |
| 4.1.2 农地产权制度变迁历程与农民农地产权交易现状 |
| 4.1.3 创业扶持政策演变与农民创业现状 |
| 4.2 农民金融素养水平测度与特征分析 |
| 4.2.1 农民金融素养测度指标体系构建及验证 |
| 4.2.2 农民金融素养水平的特征分析 |
| 4.3 农民农地产权交易特征分析 |
| 4.3.1 农民农地流转交易的特征分析 |
| 4.3.2 农民农地抵押融资交易的特征分析 |
| 4.4 农民创业决策特征分析 |
| 4.4.1 农民创业基本决策的特征分析 |
| 4.4.2 农民创业劳动力配置决策的特征分析 |
| 4.4.3 农民创业资产配置决策的特征分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 金融素养影响农民创业决策的实证分析 |
| 5.1 金融素养影响农民创业决策的研究假说 |
| 5.1.1 金融素养影响农民创业基本决策的研究假说 |
| 5.1.2 金融素养影响农民创业劳动力配置决策的研究假说 |
| 5.1.3 金融素养影响农民创业资产配置决策的研究假说 |
| 5.2 金融素养影响农民创业基本决策的实证分析 |
| 5.2.1 变量选取与描述性统计 |
| 5.2.2 计量模型构建 |
| 5.2.3 实证检验与结果分析 |
| 5.3 金融素养影响农民创业劳动力配置决策的实证分析 |
| 5.3.1 变量选取与描述性统计 |
| 5.3.2 计量模型设定 |
| 5.3.3 实证检验与结果分析 |
| 5.4 金融素养影响农民创业资产配置决策的实证分析 |
| 5.4.1 变量选取与描述性统计 |
| 5.4.2 计量模型设定 |
| 5.4.3 实证检验与结果分析 |
| 5.5 稳健性检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 农地产权交易影响农民创业决策的实证分析 |
| 6.1 农地产权交易影响农民创业决策的研究假说 |
| 6.1.1 农地流转交易影响农民创业决策的研究假说 |
| 6.1.2 农地抵押融资交易影响农民创业决策的研究假说 |
| 6.1.3 农民创业决策视角下农地产权制度改革效果检验的研究假说 |
| 6.2 农地流转交易影响农民创业决策的实证分析 |
| 6.2.1 研究设计 |
| 6.2.2 共同支撑域与平衡性检验 |
| 6.2.3 农地流转交易影响农民创业基本决策的实证分析 |
| 6.2.4 农地流转交易影响农民创业劳动力配置决策的实证分析 |
| 6.2.5 农地流转交易影响农民创业资产配置决策的实证分析 |
| 6.2.6 稳健性检验 |
| 6.3 农地抵押融资交易影响农民创业决策的实证分析 |
| 6.3.1 研究设计 |
| 6.3.2 共同支撑域与平衡性检验 |
| 6.3.3 农地抵押融资交易影响农民创业基本决策的实证分析 |
| 6.3.4 农地抵押融资交易影响农民创业劳动力配置决策的实证分析 |
| 6.3.5 农地抵押融资交易影响农民创业资产配置决策的实证分析 |
| 6.3.6 稳健性检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 农地产权交易中介作用下金融素养影响农民创业决策的实证分析 |
| 7.1 农地产权交易中介作用下金融素养影响农民创业决策的研究假说 |
| 7.1.1 金融素养影响农民农地产权交易的研究假说 |
| 7.1.2 农地流转交易中介作用的研究假说 |
| 7.1.3 农地抵押融资交易中介作用的研究假说 |
| 7.1.4 农地产权交易链式中介作用的研究假说 |
| 7.2 农地产权交易中介作用下金融素养影响农民创业决策的实证检验 |
| 7.2.1 金融素养、农地流转与农地抵押融资交易的关系检验 |
| 7.2.2 农地流转交易的中介作用检验 |
| 7.2.3 农地抵押融资交易的中介作用检验 |
| 7.2.4 农地产权交易的链式中介作用检验 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 研究结论与政策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.2.1 基于农民内在金融素养提升的创业决策优化策略 |
| 8.2.2 基于农地产权制度改革推动的农民创业决策优化路径 |
| 8.2.3 基于金融素养与农地产权交易协同驱动的农民创业决策优化机制 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）限购政策对房价的影响研究 ——基于成都市二手房市场大数据（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究对象、方法与创新点 |
| 1.2.1 研究对象 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 论文创新点 |
| 第2章 相关文献综述 |
| 2.1 房价影响因素的相关研究 |
| 2.1.1 宏观因素对房价的影响 |
| 2.1.2 微观因素对房价的影响 |
| 2.1.3 主观因素对房价的影响 |
| 2.2 房产调控政策的相关研究 |
| 2.2.1 限贷和税收 |
| 2.2.2 限购和限价 |
| 2.2.3 评述 |
| 第3章 理论分析与研究设计 |
| 3.1 理论分析 |
| 3.1.1 商品房价格的决定因素 |
| 3.1.2 限购政策影响房价的作用机制 |
| 3.2 研究设计 |
| 3.2.1 计量方法 |
| 3.2.2 样本与数据 |
| 3.2.3 变量设计 |
| 第4章 实证结果与分析 |
| 4.1 实证回归分析 |
| 4.1.1 限购政策对房价影响的初步估计 |
| 4.1.2 限购政策的差异化效应 |
| 4.1.3 反事实检验 |
| 4.1.4 稳健性检验 |
| 4.2 进一步分析原因 |
| 4.2.1 限购政策对市场供给量和需求量的影响效果分析 |
| 4.2.2 限购政策对市场存量的影响效果分析 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（8）基于微观主体资产选择的货币需求模型及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评析 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 建立货币需求模型的理论分析 |
| 2.1 设立货币需求模型的理论依据 |
| 2.1.1 资产选择理论 |
| 2.1.2 托宾的资产组合理论 |
| 2.1.3 资产组合理论的应用 |
| 2.2 我国微观主体的资产选择行为 |
| 2.3 不同资产对货币需求的影响分析 |
| 2.3.1 股票对货币需求的影响 |
| 2.3.2 房地产对货币需求的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 货币需求模型的建立及其应用研究 |
| 3.1 模型的基本设定 |
| 3.2 货币需求模型的建立 |
| 3.2.1 微观主体的货币需求 |
| 3.2.2 货币需求模型的建立及分析 |
| 3.3 基于货币需求模型的动态效应分析 |
| 3.3.1 货币市场的动态均衡分析 |
| 3.3.2 货币供给冲击的动态影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于货币需求模型的实证分析 |
| 4.1 货币需求模型的实证分析 |
| 4.1.1 变量的选取 |
| 4.1.2 平稳性检验 |
| 4.1.3 协整检验 |
| 4.1.4 建立VECM模型 |
| 4.2 货币供给冲击影响的实证分析 |
| 4.2.1 模型的选取与说明 |
| 4.2.2 货币供给冲击对股票市场的影响 |
| 4.2.3 货币供给冲击对房地产市场的影响 |
| 4.3 实证结果分析 |
| 4.4 政策建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）中国房地产市场的虚拟化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 文献综述 |
| 1.2.2 文献述评 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点与不足 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 虚拟经济的基本理论 |
| 2.1 虚拟经济的内涵 |
| 2.2 虚拟经济的运行方式 |
| 2.3 虚拟经济的主要特征 |
| 2.3.1 虚拟经济的高投机性 |
| 2.3.2 虚拟经济的高流动性 |
| 2.3.3 虚拟经济的高风险性 |
| 2.3.4 虚拟经济的不稳定性 |
| 3 房地产与房地产虚拟化 |
| 3.1 房地产与房地产价格 |
| 3.2 房地产的虚拟化 |
| 3.2.1 房地产与虚拟资产 |
| 3.2.2 房地产虚拟资产的特性 |
| 3.3 房地产虚拟化的影响因素 |
| 3.3.1 经济发展水平 |
| 3.3.2 房地产市场规模 |
| 3.3.3 金融创新及金融深化 |
| 3.3.4 制度因素 |
| 4 中国房地产市场虚拟化的基本情况与水平测度 |
| 4.1 中国房地产市场虚拟化的基本情况 |
| 4.2 房地产虚拟化水平测度的方法概述 |
| 4.2.1 存量和流量模型 |
| 4.2.2 功效系数法 |
| 4.2.3 单中心模型 |
| 4.2.4 指标法 |
| 4.3 中国房地产市场的虚拟化水平测度研究 |
| 4.3.1 指标的选取原则 |
| 4.3.2 指标的选取与分析 |
| 5 房地产虚拟化产生的原因及对经济的影响 |
| 5.1 房地产虚拟性产生的原因 |
| 5.1.1 房地产的耐久性 |
| 5.1.2 房地产的不动产性 |
| 5.1.3 房地产的有用性 |
| 5.2 房地产虚拟化对经济的影响 |
| 5.2.1 房地产虚拟化对实体经济的影响 |
| 5.2.2 房地产虚拟化对财富分配的影响 |
| 5.2.3 房地产虚拟化对社会生产的影响 |
| 5.2.4 房地产虚拟化对国民消费的影响 |
| 6 我国房地产市场虚拟化的调控政策转型 |
| 6.1 我国房地产市场宏观调控的政策效果 |
| 6.1.1 我国房地产宏观调控六阶段 |
| 6.1.2 我国房地产宏观调控效果不佳的原因分析 |
| 6.2 调控我国房地产虚拟化的政策转型 |
| 6.2.1 针对中央政府的宏观调控 |
| 6.2.2 针对地方政府的体制革新 |
| 6.2.3 针对房地产行业的制度创新 |
| 6.2.4 针对银行信贷体制的监管 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）中国房产税影响房价的机制及其检验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 房地产税功能定位的相关研究 |
| 1.2.2 房地产价格的影响因素研究 |
| 1.2.3 房地产税与房价的关系研究 |
| 1.2.4 国内外研究的综述评价 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究贡献与不足 |
| 1.4.1 研究贡献 |
| 1.4.2 研究不足 |
| 第2章 房产税影响房价的相关理论与机制分析 |
| 2.1 房产税与房价的相关概念 |
| 2.1.1 房价与房产税及相关概念界定 |
| 2.1.2 房产税的特点和功能 |
| 2.2 房产税征收与调控的理论依据 |
| 2.2.1 房产税征收的理论依据 |
| 2.2.2 房产税调控房价的理论依据 |
| 2.3 房产税对房价的影响机制与模型分析 |
| 2.3.1 基于供求模型的分析 |
| 2.3.1.1 供给方面的分析 |
| 2.3.1.2 需求方面的分析 |
| 2.3.1.3 对供求两方面分析的总结 |
| 2.3.2 基于税收资本化的分析 |
| 2.3.2.1 房产税对房价影响的一般分析 |
| 2.3.2.2 地方公共服务资本化视角下房产税对房价的影响分析 |
| 第3章 我国房产税的发展现状及其与房价关系分析 |
| 3.1 我国房产税的政策演变 |
| 3.2 我国房产税与房价波动的情况分析 |
| 3.2.1 我国房价情况分析 |
| 3.2.2 我国房产税与房价波动的关系分析 |
| 3.3 现行房地产税体系存在的问题 |
| 第4章 房产税对房价影响机制的试点城市检验 |
| 4.1 实证方法的选择与模型构建 |
| 4.1.1 双重差分法及其基本假设 |
| 4.1.2 模型设定 |
| 4.2 数据处理、描述与检验 |
| 4.2.1 数据描述与处理 |
| 4.2.2 模型检验 |
| 4.3 试点城市的实证结果分析 |
| 4.3.1 基准模型回归分析 |
| 4.3.2 稳健性检验与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 研究结论与政策建议 |
| 5.1 主要研究结论 |
| 5.2 改革展望与政策建议 |
| 5.2.1 我国房产税发展趋势展望 |
| 5.2.2 房产税改革的政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 在校期间发表的学术论文 |
四、房产市场虚拟需求的影响分析（论文参考文献）
- [1]论虚拟经济对实体经济的作用[D]. 李晓. 上海财经大学, 2020(04)
- [2]基于大数据分析的房地产平台运营策略研究[D]. 谷豆豆. 北京邮电大学, 2020(04)
- [3]基于EVA的A房产代理股权激励方案设计研究[D]. 王睿. 沈阳工业大学, 2020(01)
- [4]房地产企业互联网营销策略研究[D]. 徐彦超. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [5]住房对家庭风险金融资产选择影响研究 ——基于CHFS数据库的验证[D]. 赵格. 山东大学, 2020(11)
- [6]金融素养、农地产权交易与农民创业决策研究[D]. 苏岚岚. 西北农林科技大学, 2019
- [7]限购政策对房价的影响研究 ——基于成都市二手房市场大数据[D]. 冷正兴. 西南交通大学, 2019(04)
- [8]基于微观主体资产选择的货币需求模型及其应用研究[D]. 李丹彤. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [9]中国房地产市场的虚拟化研究[D]. 顾媛. 江西财经大学, 2019(01)
- [10]中国房产税影响房价的机制及其检验研究[D]. 李玉洁. 湘潭大学, 2019(02)