Real Estate Prices and Economic Cycles【外文翻译】

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1、本科毕业论文外文翻译外文题目：RealEstatePricesandEconomicCycles出处：INTERNATIONALREALESTATEREVIEW1999VOL.2NO1:PP.1-20作者：Quigley.JohnM译文：关键词：房地产价格；经济周期研究房地产价格和经济的关系已经有一段时间，表格的开头表明建筑及价格波动长期发展与长期波动的经济活动同步。最近的研究探讨了投资者对房地产建设和住房价格的周期性行为的预期，并表示租金替代影响的非住宅物业。这些模型跟踪在不同价格下供给和需求在房地产市场上的预期，最早的模型梳理出商业住房价格和

2、租金是外源对他们将来价格的反应的动态过程，更复杂的模型假定家庭和企业都对未来有适应性的预期，例如，短视行为时经济活动主体的一部分（他们预测现在的状况和现在的汇率将持续到将来。在对市场动态最先进的构造中，所有人都被假定为有理性预期，也就是说，能够回应市场对住房或者财产的意外冲击，每个经济行为人，都能够根据知识正确预测市场的反应。这些模型会随着时间推移对不同模式的经济基本面和经济条件作出反应，很少或者没有研究对面线的原因，——在随之而来经济条件下房地产市场变动的影响。本文第一部分着重于前一个问题，经济基本面和楼价的联系。它报告了信的实证研究评估后经济

3、条件对物业价格的影响。特别是，这个研究包括对基本面重要性后，房价相对于历史中详细比较结果的重要性。本文的第二部分侧重于后一个问题，潜在的因果作用于房地产市场产生的结果以及随后对整体经济的健康，这个讨论在很大程度上有投机性和暗示性——不以任何理论或基于经验模型。讨论的第一部分是根据一个来自美国的详细数据，讨论的第二部分肯和亚洲过去三年的经济条件有关，在亚洲房地产市场的专家对这些特定的市场假说有比我更多的访问数据，不过，我会提出一个值得就许多亚洲国家目前的财政危机更深入研究的一些问题。基本面能否解释资产价格7在著名的文章写成的十年前，曼昆预测，美国将

4、在2007年房价下降47%，这一预测是基于美国不断变化的人口统计数据，该模型假设具有短视性，它并没有考虑到人口状况的变化对一直房价有必然影响，这篇文章反映——最近对问题的研究显示（例如，专门讨论这个问题的区域科学以及城市经济学.1991）强调了对住房价格变动正确预测的做法缺乏共识。以往的研究在关注市场的复杂性和地理范围都各不相同，这些研究范围从纤细的分析经济的基本因素的情况下，国家房价总趋势探索性研究应用于特定的地区。只有少数的模型，用经济基本面来解释住房价格的变动，解释大城市地区价格的变动。在1977年的春天，我和基督教雷德芬恩装配一个广泛丁莲

5、描述美国年度经济条件的模型，大都市地区在十五年期间，聚集的措施包括人口、就业、收入、住房开工和许可，空置率、按揭贷款活动，我们的分析代表第一个纤细的价格进行实证研究确定在美国主要的房地产市场系统。从多种渠道收集了美国当地的住房市场数据，这些变量包括当地的居民消费价格指数，按行业种类分析就业和收入，住户和人口总数，业主自用住房空置率，商业写字楼，租赁住房，失业率，抵押贷款再融资和购买量，以及住房销售量。表1报告是目前的自用价格总结，是最近九年期间在41个大城市地区的住房，如表所示，美国住房在物价上涨率和住房价格的拨上上相差很大，更何况普罗维登斯和匹

6、兹堡停滞不前的市场波动与此形成鲜明对照的是站在洛杉矶，西雅图和波特兰的住房市场。表2是在1986-94年期间这些大城市地区经济基本面的平均特性，如表中指出，住房价格平均为百分之二点五的年际变化，但是方差是五倍。表1美国Metroplitan地区1986-1994年平均房价和价格波动Metroplita平均标准差亚特兰大巴尔的摩波士顿夏洛特芝加哥辛辛那提108.44127.9106.61119.19136.91132.445.5712.986.0316.8722.218.747克利夫兰丹佛底特律哈特福德檀香山印第安纳波利斯杰克逊维尔堪萨斯城洛杉矶迈

7、阿密密尔沃基明尼阿波利斯圣纳什维尔新奥尔良纽约奥克兰奥兰多费城凤凰匹兹堡波特兰普罗维登斯普罗沃滨江萨克拉门托圣路易斯盐湖城圣地亚哥旧金山圣何塞西雅图124.99108.27142.54104.79126,76132.88106.52128.74137.41111.37130.65114.61111.3499.87113.42140.42109.31134.30101.16104.73150.2394.64132.11125.60136.58121.63144.66132.35148.51152.16148.2516.7416.9725.937.8

8、212.6215.753.7214.1823.029.4419.998.1510.98.236.9619.95.1513.575.75.