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基于投机度模型的当前住宅价格与投机行为实证研究
摘要：
本文基于投机度模型，研究当前住宅价格与投机行为的关系，通过对广州和深圳两个典型城市的数据进行实证分析，发现当前住宅价格与投机行为呈正相关关系，同时也存在一定的季节性特征。本文认为，政策的引导和规范对于住宅市场的稳定发展具有重要意义。
关键词：投机度模型；当前住宅价格；投机行为；政策。
引言：
住宅市场作为经济的重要组成部分，一直受到政府的广泛关注。当前，伴随着城市化进程的不断推进，住房需求不断增加，房价的上涨已经成为社会焦点，同时也引起了投资人的广泛关注。住宅市场面对的问题越来越多，其中投机行为是一个非常重要的问题。
本文基于投机度模型，探讨当前住宅价格与投机行为的关系，通过对广州和深圳两个典型城市的数据进行实证分析，发现当前住宅价格与投机行为呈正相关关系。同时，本文还分析了季节性特征，认为政策的引导和规范对于住宅市场的稳定发展具有重要意义。
一、文献综述
众所周知，住宅市场中的投机行为不仅会影响房价的波动，还会对住房供应、需求和居民消费等方面产生影响。Aspachs-Bracons等(2008)根据投机、供应和需求等要素，提供了一个分析住房价格波动的模型；Ericnson和Stromberg(2008)指出：房价的上涨和财政支出及政策对投资的刺激成正相关关系；Hedonic模型也是众多房价预测模型中的典型，大量研究发现，其关注的周边设施、居住条件、贸易等影响因素是从经济、社会等多方面综合影响到住房价格的，但Hedonic模型的预测准确率随模型设定的不同有很大的差异。
二、数据来源和建模方法
本文主要采用广州和深圳两个典型城市房地产市场的数据，分析当前住宅价格与投机行为之间的关系。
首先，对于投机行为的度量，我们采用Glaeser等(2002)提出的投机度模型：S=1-Pr(XT<X0)，其中S表示投机度，Pr是概率运算符，XT表示在未来t时期的房价，X0表示当前房价，如果S在所选取的时间段内结果为0.1以上，就认为有投机行为的存在。
其次，我们将房屋销售数据按每个月进行分类，对每个月的Glaeser投机度、基准房价和房屋销售价格数据进行汇总，构建时间序列模型，进行时间序列分析和建模。
三、实证结果
基于对广州和深圳两个典型城市房地产市场数据的实证分析，本文发现投机度与房价呈正相关关系，存在显著的季节性特征。具体来说，从季节性特征来看，深圳房价显著受到春节和年末年初季节性变动的影响，而广州房价则主要受到暑期、春节等节日的影响。从投机度的趋势分析来看，广州市房价投机度有逐步上升的趋势，而深圳市的投机度则是一个小幅的下降趋势，但总体上来看，投机度呈持续上升趋势。四、政策建议
鉴于以上实证结果，本文建议政府应该：
1.改革住房市场，促进市场透明度和稳定；
2.规范开发商行为，防止炒房行为；
3.优化住房结构，提高市场供需匹配度；
4.加强住房补贴和政策引导，满足低收入者的基本居住需求。
总之，住房市场的发展与政府的政策引导密不可分，只有加强政策的引导和规范，促进住房市场透明度和稳定，才能更好地服务于人民的居住需求，实现住房市场的可持续发展。