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研究生:陳政偉
研究生(外文):Cheng-wei Chen
論文名稱:新屋房價、中古屋房價與台灣加權股價、營建類股價之關聯性分析
論文名稱(外文):A Research of the Relationship between New-Residential Housing Price, Used-Residential Housing Price and Taiwan Weighted Index, Stock Index of Building-Industry
指導教授:黃名義黃名義引用關係
指導教授(外文):Ming-yih Huang
學位類別:碩士
校院名稱:國立屏東商業技術學院
系所名稱:不動產經營系(所)
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:74
中文關鍵詞:因果關係共整合檢定聯立方程模型VAR模型股價房價
外文關鍵詞:Granger causalityCointegration testSimultaneous Equation ModelVAR ModelStock priceHousing price
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房價變動的主因一直是研究的焦點,但現有研究針對房地產價格變數的設定,多以單一類型房地產價格,做為房價的研究變數,本文相較於既有的文獻,以完整的角度探討房地產次市場間的價格變動關係,並以台灣加權股價指數與營建類股價指數,透過向量自我迴歸模型,探討變數間之短期動態關係,而聯立方程模型的應用,則驗證了房價與股價在總體經濟環境的變動下,其互動關係為何。
實證結果發現新屋價格、中古屋價格與股票價格三者之間並不存在長期穩定之均衡關係,運用VAR模型分析,短期波動下新屋價格對加權股價的影響是顯著的,且與營建類股價則呈現雙向的影響關係,之後加入總體經濟因子以聯立方程系統,觀察整體金融環境對股票價格及房地產價格的影響,實證結果發現新屋房價、中古屋房價與加權股價彼此相互影響,顯見兩者長期存在相互影響的變動趨勢,而營建類股價則與中古屋房價呈現顯著的影響關係。在新屋價格與中古屋價格方面,不論在短期變動或長期關係,兩者都存在顯著的影響關係,且為反向變動,顯見兩者具有替代的關係。
Main cause of housing price changes has been the focus of research. General research methods use a single type of housing price as the research variable, but very few research use different type of housing price. This paper use VAR model and Simultaneous Equation model to discuss the short-term and long-run dynamics of New-Residential Housing Price, Used-Residential Housing Price and Taiwan Weighted Index, Stock Index of Building-Industry. Empirical results indicate that New-Residential Housing Price, Used-Residential Housing Price, Stock Index(including Taiwan Weighted Index and Stock Index of Building-Industry ) does not exist the long-term stable equilibrium relationship. By VAR model, New-Residential Housing Price to Taiwan Weighted Stock index's influence is significant under the short-term fluctuation and showed two-way relationship with Stock Index of Building-Industry. By Simultaneous Equation Model, empirical results show that New-Residential Housing Price, Used-Residential Housing Price and Taiwan Weighted Index is affected each other, Obviously the three have long-standing relationship of mutual influence, Stock Index of Building-Industry and Used-Residential Housing Price has the influence on each other. Whatever in short-term or long-run Used-Residential Housing Price to the New-Residential Housing Price's influence was significant.
第一章 緒論
第一節 研究動機與目的
第二節 研究流程與架構
第三節 資料來源與處理
第四節 研究限制
第二章 文獻回顧
第一節 住宅次市場之價格關係
第二節 房地產價格與股票價格之關係
第三節 房地產價格、股票價格與總體經濟之關係
第四節 小結
第三章 研究方法
第一節 理論模型
第二節 研究方法
第四章 實證結果與分析
第一節 變數敘述性統計
第二節 相關性分析
第三節 向量自我迴歸模型之建構
第四節 聯立方程模型
第五章 結論與建議
第一節 結論
第二節 建議
參考文獻
附錄
一、中文文獻
1.白金安,1996,以遠期交易定價理論探討國內預售屋價格之研究,政大地政所博士論文。
2.吳森田,1994,所得、貨幣與房價近二十年台北地區的觀察,住宅學報,第二期,第49-65頁。
3.李鴻毅,不動產經營與管理,中國地政研究所,台北(2001)。
4.林秋瑾、彭建文,1997,臺灣住宅與股票市場間區隔驗證之研究,亞太地區國家環境規劃、土地開發與管理國際學術研討會。
5.林祖嘉、林素菁、謝文盛,1998,台灣地區房價波動因果關係之研究,台灣經濟學會1998年年會發表論文。
6.花敬群、張金鶚,1998,中古屋市場與預售屋市場之價量關係,台灣經濟學會1996 年會發表論文。
7.張金鶚,房地產投資與決策分析~理論與實務,華泰書局,台北(1997)。
8.張金鶚、楊宗憲、洪御仁,2008,中古屋及預售屋房價指數之建立、評估與整合-台北市之實證分析,住宅學報,第17卷第二期,p13-34。
9.張麗姬,1994,從遠期契約和現貨的角度論預售屋和成屋的價格關係---以台北市為例,住宅學報,2:67-85。
10.曹晉彰,1990,股價指數與總體經濟因素的關係-以時間序列模式(ARIMA)分析,台灣大學商學研究所碩士論文。
11.許文昌,不動產估價,文笙書局,台北(1992)
12.陳旭昇,時間序列分析–總體經濟與財務金融之應用,東華書局(2009)。
13.陳明吉、郭照榮,2004,台灣營建類股投資績效之長期檢視–直接與間接不動產投資比較分析,管理研究學報,4(2):144-168。
14.陳隆麒、李文雄,1998。台灣地區房價、股價、利率互動關係之研究,journal of Financial Studies,p51-71。
15.傅舒妙,1990,台北都會區住宅價格影響因素之研究,國立中興大學經濟研究所碩士論文。
16.游淑滿,2006,住宅成本與總體經濟因素對房價之實證分析,國立屏東商業技術學院碩士論文。
17.黃佩玲,1995,住宅價格與總體經濟變數關係之研究,政治大學碩士論文。
18.楊宗憲,「現有房價指數性質說明與比較」,台灣不動產資訊中心,(台北2004)。
19.楊宛諭,2009,房價與股價對消費支出的影響,國立東華大學碩士論文。
20.楊奕農,時間序列分析 - 經濟與財務上之應用,雙葉書廊有限公司(2006)。
21.雷文宗,2002,影響台灣股票市場總體經濟變數之探討–益本比(E/P)之實證研究,國立中山大學財務管理學研究所未出版碩士論文。
22.廖茂成,2001,資產市場關聯性與財富效果-台灣股票市場與不動產市場之分析,國立中山大學碩士論文。
23.鄭美幸、康信鴻,2002,台商赴大陸投資重大非經濟事件對我國房地產景氣的影響,住宅學報,第11卷第二期,p101-119。
24.賴碧瑩,2000,小型開放經濟體系中總體經濟與地價變動關係之探討,台灣大學建築與城鄉研究所博士論文。
25.聶建中、鄭佳音,2000,台灣地區股價與房價之線性及非線性互動關係,臺灣土地金融季刊,第37 卷第一期,p29~45。

二、英文文獻
1.Barras, R. & Ferguson, D. (1985) A spectral analysis of building cycle in Britain. Environment and planning A, 17:1369~1391.
2.Chang, C. and C. Ward, (1993), Forward Pricing and the Housing Market: the Pre-sales Housing System in Taiwan, Journal of Housing Research, 10:217-227.
3.Cocco. J. F. (2005), “Portfolio Choice in the Presence of Housing”, Review of Financial Studies , 18 , 535-567
4.Dokko, Y., R. H. Edelstein, A. J. Lacayo and D. C. Lee, (1999), Real Estate Income and Value Cycles: A Model of Market Dynamics, Journal of Real Estate Research, 18(1):69.95.
5.Engle, R. F. &C. W. J. Granger (1987), “Co-Integration and Error Correction:Representation, Estimation, and Testing,” Econometrica, 55, 251-276.
6.Granger, C. W. J. (1981), “Some Properties of Time Series Data and Their Use in Econometric Model Specification,” Journal of Econometrics, 16, 121-130.
7.Granger, C. W. J.& P. Newbold (1974), “Spurious Regressions in Econometrics,”Journal of Econometrics, 2, 111-120.
8.Johansen, S. & K. Juselius (1990), “Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with applications to the demand for money,” Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 169–210.
9.Johansen, S.(1988), “Statistical analysis of cointegration vector,” Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 231–254.

10.Jud, G. D. and D. T. Winkler (2002), “The Dynamics of Metropolitan Housing Prices,” Journal of Real Estate Research, 23(1/2), pp: 29-45
11.Kakes, J. & J. W. V. End (2004), “Do stock prices affect house prices Evidence for the Netherlands,” Applied Economics Letters, 11,741-744.
12.McCue, T.E., Kling, J. (1994), “Real estate returns and the macroeconomy: some evidence from real estate investment trust data, 1972-1991,” The Journal of Real Estate Research,9 (1), 277-87.
13.Nelson, C.R. & C.I.P. Plosser,(1982) “Trends and random walks in macroeconomic time series: some evidence and implication, ” Journal Monetary Economics, Vol. 10, pp.139-162.
14.Ong, S. E. (1995), ”Singapore real estate and property stocks-a cointegration test”, Journal of Property Research, No12, pp29-39
15.Phillips, P. C. B. & P. Perron (1988), “Testing for a unit root in time series regression,” Biometrica, 75, 311–340.
16.Quan, D. C. and S. Titman (1997), “Commercial real estate prices and stock market returns: An International Analysis”, Financial Analysts Journal, May/June , pp21-34.
17.Said, S. and D. Dickey ( 1984 ), “Testing for unit roots in autoregressivemoving average model of unknown order,” Biometrica, 71, 599–607.
18.Sims, C.A.(1980)"Macroeconomics and Reality," Econometrica, Vol.48,pp.1-49.
19.Smith, B. A. & W. P. Tesarek (1991), “Housing Price and Regional Real Estate Cycles: Market Adjustment in Houston,” Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association, 19(3), pp: 396-416
20.Wang, P. (2003a), “Cycles and Common Cycles in Property and Related Sectors,” International Real Estate Review, 6(1), pp: 22-42
21.Wang, P. (2003b), “A Frequency Domain Analysis of Common Cycles in Property and Related Sectors,” Journal of Real Estate Research, 25(3), pp: 325-346
22.Wilson, Patrick & Okunev, John (2000), “The Causal Relationship Between Real Estate and Stock Markets,” Journal of Real Estate Finance & Economics, 21, 251-262.
23.Witkiewicz, W., (2002), The Use of the HP- filter in Constructing Real Estate Cycle Indicators, Journal of Real Estate Research, 23(1/2):65-88.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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