房地产行业股票价格的影响因素研究


    摘 年世界金融业正惊速度发展世界金融发展推动国金融业呈现出欣欣荣景象尤房产业已逐渐成国国民济支柱产业中国年济发展做出少贡献更投资者进入房产市场谋求利润房产股票价格波动投资者带惨重损失严重影响国济健康稳定发展必研究房产股价波动影响素房产行业国宏观调控板块宏观济形势国家政策房产股价息息相关外伴着国金融市场断改革房产股票价格方面市公司年发布财务状况定程度会产生影响文研究房产市公司财务指标股价影响建立元回模型通分析财务指标找影响房产股价素帮助国家更控制房产股票价格样利房产行业稳定发展国民济发展

    关键词 房产行业 股票价格 影响素












    ABSTRACT In recent years the world financial industry is developing at a very alarming rate Under the impetus of the world financial development the financial industry of our country is also showing a prosperous scene The real estate sector has gradually become the pillar industry of our national economy It has made a lot of contributions to China's economic development in recent years and therefore more and more The people are entering the real estate market for profit but the fluctuation of the real estate stock price has brought heavy losses to the investors and it has also seriously affected the healthy and stable development of our country's economy Therefore it is very necessary for us to study the influence factors of the real estate stock price fluctuation The real estate industry is the main part of China's macrocontrol so the macroeconomic situation and the national policy are closely related to the real estate stock price In addition with the continuous reform of the financial market in China the financial situation of the listed companies also has a different impact on the real estate stock price This paper mainly studies the house The impact of the financial status of the listed companies on the stock price through the establishment of multiple regression model to study and analyze the factors affecting the real estate stock price so as to help the country to better control the real estate stock price which is conducive to the stable development of the real estate industry and the development of the national economy

    Keywords Real estate industryStock priceinfluence factor








    1绪

    11研究背景
    年中国房产行业直健康稳定状态中发展断壮时逐渐成国国民济支柱产业城市化发展中起推动重作期间促进国产业断发展
    根中国统计年鉴发布数国2016年累计房屋施工面积达7589748万方米期增长32年期住宅商品房销售额累计达9906417亿元增长361住宅商品房面积断夸更利农村城市化促更线城市口走二线三线城市缓解线城市压力时发展二线三线城市更利中国区衡发展状况
    根资料统计国2016年GDP增长速度67年全年国生产总值744127亿元GDP总量中65属房产全国建筑业总产值193567亿元年期增长71出中国济新常态房产行业处中高速增长房产市场稳定性持续性会导致房产泡沫国济发展社会矛盾中产生巨影响房产问题然国民关注焦点样背景房产股票价格影响素进行研究重现实意义

    13研究房产行业股价影响素目
    1帮助投资者选择信赖房产市公司进行投资时希投资者通公司财务指标进行简单分析见解投资风投资更加合理更加信心
    2通研究财务状况素股票价格影响找出影响企业股价财务素帮助房产市公司限资源充分利时理员决策更科学效公司运营更加合理

    14研究房产行业股价影响素意义
    房产行业国济支柱产业房产行业否兴旺直接影响钢材水泥等行业情况房产股票市场众股票市场中活跃板块房产股票价格否稳定直接影响国济稳定房产股票市场稳定发展利促进国国民济快速发展保证国家项工程建设进行


    15研究方法
    文香港市场热门10家房产市公司作研究象20142016年连续三年相关财务数作样数进行实证影响股票价格财务指标进行分析选取股收益净资产收益率营利润率三指标作解释变量股票价格解释变量前辈研究成果基础结合目前国房产股票行情元回模型分析法研究影响房产股价素

    2房产行业股价影响素理分析

    21国房产股价研究现状
    年已许学者研究中国股市波动例:李红刚[ 14 ]研究分析证股票指数发现股票价格波动机王明郭冰[7]通运GARCH模型开展股票市场收益股票价格波动研究分析刘勇[8]格兰杰检验VECM模型实证分析国股票市场表现宏观济变量间关系发现许宏观素股票价格波动
    众学者宏观方面研究股价波动素出宏观素股票价格息息相关中国样资市场投资者会资金投入营业绩信誉营旧具良发展前景公司宏观素外投资者利房产市公司财务信息文分析房产市公司财务状况股价影响

    22国家房产行业宏观调控
    221:国家政策
    2010年4月国出台新国十条政策采取措施遏制房价坚决击恶意炒房行2014年出台双政策提出继续加强住房工作解决中低收入者购房难题基理念指导中国房产市场逐渐进入新常态2016年出台房产税政策者企业营性房产均租金收入12缴纳房产税房价波动直接表现房产股票价格波动效限制房价快高涨效限制房产股价暴涨趋势

    222:货币政策
    房产行业投资负债率高行业部分资金银行贷款次中国银行货币政策会房产市公司股票价格产生定影响基准利率调整房产股价呈反关系利率跌时投资者愿意钱放银行选择投资金融行业时利率跌公司负债利息减少间接成减少盈利增股价会升利率涨时投资者回笼资金存银行时房产股票价值降股票价格降

    23房产企业间影响素
    影响房产行业股票价格部素种类种文供求关系投资心理企业规模资结构股权结构营运力六方面分析部素影响房产股价
    231:供求关系
    供求关系影响股票价格直接原房产市公司股票供数量市场需求时供求股票价格会跌反房产市公司股票数量市场需求量供求时公司股票价格会涨股票涨定价格时投资者觉套利机会便出售股票出现供求股票跌现象股价跌定时会吸引投资者购买股票该股票导致股价会涨直围绕股票价值波动

    232:投资心理
    国股票市场量散户真正解股市缺乏股票投资专业知识没判断力味风听说股票投资买入股票毕竟力量嘛样种众心理会导致某股票突然涨相反果听旁门左道说公司营善等利信息便股风卖出某股票中国股票市场会常出现股价暴跌暴涨现象

    233:企业规模
    房产行业需投资资金量特规模较房企较难维持建工程资金持续投入导致工程终止资源浪费终成烂尾楼相反规模越房产企业会拥更资金优势便完成额工程久久房企规模商誉慢慢建立起成名房产商连锁反应企业带更商机

    234:资结构
    房产企业资结构否合理企业盈利持续营债务筹资等具非常重意义具优良资结构房企具备充足资金源确保项济业务利进行企业稳定发展相资结构较差房企资金链容易断裂建工程法开展企业会面财务危机信誉危机

    235:股权结构
    股权结构公司业绩密分国股权集中制股权适度股权高度分散三种股权结构股权集中制股东例明显居高利益损害股东利益导致量股东撤资影响公司资结构股权高度分散会令公司治理方面意见难统利房企发展股权结构决定着公司理结构理结构决定公司未走进步影响公司营业绩

    236:营运力
    正常说房企公司营运力越强房企公司资金周转越快建工程需资金保证营运力强房产企业营力资金周转力物资周转率等效率越高营运力仅房产公司业绩呈正相关时盈利力相关联房产公司应该更加注重理公司项资金效率运转效率便提高公司业绩

    3房产行业财务状况股价影响实证分析

    31样选择样源
    311样选择
    实太素影响房产股票价格例:国家政策货币政策等宏观素宏观素股民预测房产投资者意识公司财务状况会影响股票价格根年公司营情况预测未公司盈利力文实证分析研究公司财务指标房产股票价格影响基香港市10家房产企业20142016年间股票价格财务数通建立面板数模型深入研究房产价格部影响素——财务状况股票价格影响样选择原:1 选择香港市房产企业2 删数全房产市公司 3删三年停牌房产市公司述处理终选择10房产市公司作研究样
    表311
    证券代码
    公司全称
    HK3333
    中国恒集团
    HK2777
    富力产股份限公司
    HK2007
    碧桂园控股限公司
    HK3383
    雅居乐集团控股限公司
    HK1813
    合景泰富产控股限公司
    HK0688
    中国海外发展限公司
    HK1109
    华润置限公司
    HK1918
    融创中国控股限公司
    HK3377
    远洋集团控股限公司
    HK0960
    龙湖产限公司

    312样源
    文研究样公司数均花软件公司年度报表相关房产行业数线网络资源样公司指标数见附录

    32解释变量解释变量
    321 解释变量
    文研究香港市房产公司部素股票价格影响财务状况股票价格影响选择股票价格作模型解释变量中期报告概括家公司半年财务状况年报总结公司整年情况选择中期报告年度报告样家市公司年年间季度季度间减少定素股票价格带影响年6月12月交易日收盘价作解释变量Y表示解释变量——股票价格

    322 解释变量
    前研究背景发现财务状况指标房产股票价格定影响赚取利润公司营终目盈利力企业综合力终体现直接反映股票价格直接素研究部素股票价格影响十分必文选取股收益X1净资产收益率X2营利润率X3三部素研究部素影响房产公司股票价格

    33模型设计
    文设置基回模型:

    式子中 房产市公司it年股票价格房产公司it年股收益 房产市公司it年净资产收益率房产市公司it年营利润率机误差项

    34面板数实证分析
    341描述性统计

    Y
    X1
    X2
    X3
     Mean
     9285692
     0904154
     1229885
     2944515
     Median
     6495000
     0650000
     1082500
     2823500
     Maximum
     2735000
     3640000
     3482000
     7056000
     Minimum
     1610000
     0020000
     0380000
     6450000
     Std Dev
     6486035
     0752982
     6904843
     1083393
     Skewness
     1079116
     1596548
     0721074
     0829197
     Kurtosis
     3124699
     5402204
     3167604
     4888915





     JarqueBera
     2531488
     8648489
     1141768
     3422396
     Probability
     0000003
     0000000
     0003317
     0000000





     Sum
     1207140
     1175400
     1598850
     3827870
     Sum Sq Dev
     5426856
     7314076
     6150314
     1514124





     Observations
    130
    130
    130
    130
     Cross sections
    10
    10
    10
    10

    表出样公司股票价格均值92856值2735值161标准差64861样公司间股票价格差异较股收益均值09042值364值002标准差0752982标准差1样公司股收益波动性较净资产收益率均值1229885值3482值038标准差69048样公司间净资产收益率差异营利润率均值294451值7056值645标准差10834样公司间营业务利润率差异

    342样公司时序图

    解释变量Y时序图

    解释变量X1时序图

    解释变量X2时序图


    解释变量X3时序图

    343单位根检验
    原序列单位根检验

    Method
    Levin Lin & Chu t*
    Im Pesaran and Shin Wstat
    ADF Fisher Chisquare
    PP Fisher Chisquare
    Y
    Statistic
    446038
    180171
    386766
    228361
    Prob**
    0
    00358
    00073
    02969
    X1
    Statistic
    010198
    192909
    350266
    164306
    Prob**
    04594
    00269
    002
    0
    X2
    Statistic
    106594
    636072
    287526
    146545
    Prob**
    0
    0
    00927
    0
    X3
    Statistic
    369824
    164746
    306793
    355044
    Prob**
    00001
    00497
    00596
    00176
    图单位根检验结果知:X2X3相应伴概率未005存单位根序列非稳

    阶单位根检验


    Method
    Levin Lin & Chu t*
    Im Pesaran and Shin Wstat
    ADF Fisher Chisquare
    PP Fisher Chisquare
    Y
    Statistic
    824168
    563847
    691328
    65234
    Prob**
    0000000
    0000000
    0000000
    0000000
    X1
    Statistic
    9739
    619043
    152677
    18895
    Prob**
    0000000
    0000000
    0000000
    0000000
    X2
    Statistic
    121981
    857713
    18309
    201141
    Prob**
    0000000
    0000000
    0000000
    0000000
    X3
    Statistic
    188727
    140685
    141123
    134257
    Prob**
    0000000
    0000000
    0000000
    0000000
    变量阶单位根检验结果相应伴概率均005存单位根阶差分序列稳

    344协整检验

    Kao Residual Cointegration Test

    Series Y X1 X2 X3 


    Date 030118 Time 1655


    Sample 2011S1 2017S1


    Included observations 13


    Null Hypothesis No cointegration

    Trend assumption No deterministic trend

    Automatic lag length selection based on SIC with a max lag of 2
    NeweyWest automatic bandwidth selection and Bartlett kernel













    tStatistic
    Prob
    ADF


    4010210
     00000










    Residual variance
     6990909

    HAC variance

     5556723

















    通Eviews协整检验伴概率0存协整关系

    345模型回

    Dependent Variable Y


    Method Pooled EGLS (Crosssection random effects)
    Date 030118 Time 1657


    Sample 2011S1 2016S2


    Included observations 12


    Crosssections included 10


    Total pool (balanced) observations 120

    Swamy and Arora estimator of component variances










    Variable
    Coefficient
    Std Error
    tStatistic
    Prob  










    C
    4841361
    0936342
    5170502
    00000
    X1
    4629749
    0468691
    9878040
    00000
    X2
    0272499
    0043215
    6305609
    00000
    X3
    0113282
    0024402
    4642396
    00000
    Random Effects (Cross)




    1C
    0859269



    2C
    0082277



    3C
    1342903



    4C
    1672213



    5C
    3202635



    6C
    4908684



    7C
    4037416



    8C
    0507845



    9C
    2467187



    10C
    1188230














    Effects Specification





    SD  
    Rho  










    Crosssection random
    1486205
    03155
    Idiosyncratic random
    2188894
    06845











    Weighted Statistics












    Rsquared
    0391579
        Mean dependent var
    3511725
    Adjusted Rsquared
    0375844
        SD dependent var
    3237167
    SE of regression
    2557477
        Sum squared resid
    7587202
    Fstatistic
    2488580
        DurbinWatson stat
    1458835
    Prob(Fstatistic)
    0000000














    Unweighted Statistics












    Rsquared
    0658213
        Mean dependent var
    8975250
    Sum squared resid
    1662066
        DurbinWatson stat
    0665947












    豪斯曼检验
    Correlated Random Effects Hausman Test

    Pool POOL01



    Test crosssection random effects











    Test Summary
    ChiSq Statistic
    ChiSq df
    Prob 










    Crosssection random
    45355098
    3
    00000















    豪斯曼检验结果出伴概率0000005拒绝原假设应建立固定效应模型

    固定效益模型
    Dependent Variable Y


    Method Pooled Least Squares


    Date 030118 Time 1659


    Sample 2011S1 2016S2


    Included observations 12


    Crosssections included 10


    Total pool (balanced) observations 120











    Variable
    Coefficient
    Std Error
    tStatistic
    Prob  










    C
    7840817
    0936655
    8371082
    00000
    X1
    2306574
    0599262
    3849025
    00002
    X2
    0126557
    0050951
    2483874
    00145
    X3
    0021225
    0028780
    0737503
    04624
    Fixed Effects (Cross)




    1C
    3121158



    2C
    0376024



    3C
    3805948



    4C
    1965886



    5C
    3891890



    6C
    9361711



    7C
    7553277



    8C
    2619982



    9C
    3934152



    10C
    2048005














    Effects Specification












    Crosssection fixed (dummy variables)











    Rsquared
    0894576
        Mean dependent var
    8975250
    Adjusted Rsquared
    0882752
        SD dependent var
    6392529
    SE of regression
    2188894
        Akaike info criterion
    4506674
    Sum squared resid
    5126646
        Schwarz criterion
    4808652
    Log likelihood
    2574004
        HannanQuinn criter
    4629309
    Fstatistic
    7566214
        DurbinWatson stat
    1336954
    Prob(Fstatistic)
    0000000














    35实证结果分析
    351实证结果
    样回模型:Y7840817+2306574X10126557+0021225X3
    回结果R方0882752说明回方程拟合效果较F统计量7566124P值0整体回模型中解释变量解释变量说显著性
    解释变量回系数伴概率005说明解释变量解释解释变量中股收益率营利润率系数正够股票价格产生积极影响然净资产收益率负表明净资产收益率股票价格负面影响

    352实证结果分析
    实证分析出三研究素中股收益率股票价格影响次净资产收益率营利润率数显示房产股价盈利力(营利润率)成长力(股收益率)相关性逐渐增出投资者越越关心公司成长盈利水想吸引更投资者房产市公司务必注重公司盈利力发展潜公司股价涨
    净资产收益率系数负意味着净资产收益率越高股价越低奇怪吧什净资产收益率系数负数呢?日常行业样啊实房产行业特处实房产行业净资产收益率系数正数时候样公司选数较特殊出现净资产系数负数情况
    公司净资产收益率超6配股增发国证监会规定文样公司出样房产市公司资产负债率净资产收益率较高均值基超17远远超出证监会规定众房产市公司盈利模式杠杠模式房产市公司投资规模负债率高特点股价走势完全符合公司业绩发展趋势受利率风险政策等系统性风险影响
    中国奔腾通货膨胀致流动性紧缩利率升房产行业成增加导致盈利水降加房价升降国家政策放松种种原导致投资者会做短线投资意味着房产股票价格涨股票供增加需求减少房产股价直低位波动总体房产股价数高规模较系统性风险回避静态市盈率般规模较公司房产公司然账面净资产收益率较高股价较低情况

    4结建议

    41结
    见国家政策货币政策等宏观素投资心理供求关系公司财务指标等会影响房产股票价格太素影响房产股票价格目前投资者更倾选择长期投资便更加重公司财务状况房产具负债率高杠杆例等特点投资者需重视国家宏观调控政策投资前综合房产公司营状况前国家政策做足充分准备进入房产股票交易市场毕竟投资风险入市需谨慎
    42政策建议
    421投资者建议
    紧走原:房产股票市场国家济发展方面政策息息相关时刻关注国家房产出台相关政策房产股票市场中获利
    二房产股票投资风险较操作难度高投资资 建议般投资者怀赌博心理部分资产投资房产股票市场房产股市风险入市需谨慎
    三掌握房产行业基面信息谨慎旁门虚假消息原房产股票行业局信息否利选择房产基础房产企业基面信息持该行业股票基础做房产基面分析市场消息真假做出正确判断选择合适时机购买价格低估营前景房产市公司持程中持续观察研究该公司营状况时刻关注国家房产相关政策

    422产商建议
    房产商积极配合政府工作时提交相关文件缴纳税费政府建立良合作关系做公益活动造福社会提升知名度增加公司福利保留时吸引招募更房产专业企业战略发展做准备
    二房产企业营模式直接决定着公司未发展方必须提高房产企业营质量团队理水理员学更房产理理知识断更新理措施扎实全面理功底实际理中总结验确保公司高效运作减少必损失
    三加研究房产市场规律致力建设绿色房屋线城市面积已剩产商更精力放第二第三城市发展进推动更区城市化次建房时减少成偷工减料始终坚持质量提升建设品质客户细分提供性价更高更符合需求房屋样群众认公司商誉逐步建立起房产股价涨

    423政府建议 
      世界着金融市场快速发展股票市场日益火爆果时妥善采取措施解决房产股票市场监问题必然会产生隐患社会矛盾更加严重造成恶果堪设想政府相关部门定加强房产股票市场监形手保障房产股票市场健康稳定发展

    建立健全房产股票市场相关法律法规 
    房产市场健康规范稳定呢?前提基础条件建立健全房产股票理法规体系政府建立法律法规时必须具备法律前瞻性全面性样予房产股票市场发展空间目前适合执行法律法规中国证监会行制定   

    二加强房产企业信息披露信息披露
    信息失灵效解决办法加房产企业信息公开化信息公开市场环境推动整房产股票市场健康发展首先完善关联交易控制建立套信息披露监体系次必须完善市场交易时报告制度确保发生重事项时够时误投资者知发生重事项

    三断完善房产股票市场监体系 
    国家政府仅仅时引入先进监技术断监房产股票市场控制制度通高端科技手段时获取房产股票市场相关信息时政府员需利行政手段设计合理效房产股票交易制度直接作房产股价降低房产股票交易市场风险证券监部门加监督处罚力度制定切实行调查程序 






























    参考文献:

    [1]曹妍宏观素房产行业股票价格影响分析[J]江苏科技信息2015
    [2]刘婷婷国市公司财务状况股票价格影响实证分析[D]西南财学2014
    [3]杜梦远市公司股价影响素分析[J]北京农业职业学院学报2015
    [4]彭露森房产股票价格波动实证分析[D]四川师范学2006
    [5]汪淳房产行业股票价格变动影响素实证分析[J]济研究导刊2017
    [6]刘雪媚房产股票价格走势影响素实证分析[D]首济贸易学2015
    [7]王明郭冰泸深两市波动性特征实证研究[J]统计决策2004
    [8]刘勇国股票市场宏观济变量关系验研究[J]财贸济2004
    [9]王丹丹中国房产行业市公司业绩影响素分析[D]西南财学2011
    [10]李娟邓健华房产调控政策构建谐社会必然求[J]哲学社会科学版2007
    [11]邓永恒中国房产市场风险:现状未[J]清华金融评2017
    [12]许宇博李瑞芬市公司股价影响素分析[J]理研讨2016
    [13]陈沐阳刘琰房产行业股票价格影响素[J]时代金融2016
    [14]李红刚海股市价格指数变动机性市场效率关系研究[J]数量济技术济研究1995








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    文档贡献者

    平***苏

    贡献于2023-07-26

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