| تعداد نشریات | 22 |
| تعداد شمارهها | 523 |
| تعداد مقالات | 5,427 |
| تعداد مشاهده مقاله | 10,623,948 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,061,402 |
بررسی مکانیسم انتقال قیمت مسکن بین کلانشهرهای ایران | ||
| فصلنامه مطالعات اقتصادی کاربردی ایران | ||
| دوره 14، شماره 56، بهمن 1404، صفحه 45-84 اصل مقاله (2.41 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22084/aes.2025.30988.3794 | ||
| نویسندگان | ||
| روزبه بالونژادنوری1؛ امیرعلی فرهنگ* 2؛ فرشاد امیدجیوان3 | ||
| 1دانشیار گروه اقتصاد، پژوهشکدۀ امور اقتصادی، تهران، ایران. | ||
| 2دانشیار، گروه اقتصاد، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران (نویسندۀ مسئول). | ||
| 3کارشناسی ارشد اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکدۀ علوم اجتماعی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران. | ||
| چکیده | ||
| مطالعه و تحلیل رابطۀ اتصال و سرریز قیمتها در بخش مسکن بهعنوان یکی از موضوعات چندبُعدی و پیچیده در حوزۀ اقتصاد و برنامهریزی شهری همواره مورد بررسی پژوهشگران و کارشناسان بوده است. این مسئله نهتنها از عوامل اقتصادی، اجتماعی و سیاسی تأثیر میپذیرد، بلکه بهعنوان یکی از شاخصهای کلیدی در ارزیابی بازارهای مالی و بخش مسکن نقش بهسزایی ایفأ میکند. مطالعۀ حاضر با بهرهگیری از رویکرد اتصال و چارچوب مدلسازی TVP-VAR و سه شاخص اتصال کل (TCI)، شاخص اتصال کل جهتدار (NTDC) و شاخص اتصال زوجی (PCI) به تحلیل پویای سازوکار انتقال قیمت مسکن میان استانهای کشور ایران در بازۀ زمانی شهریور 1390 تا مرداد 1403ه.ش. میپردازد. یافتهها نشان میدهند که ساختار بازار مسکن ایران دارای ویژگیهای مرکز-پیرامون پایدار بوده و استانهایی مانند: تهران، اصفهان، فارس و البرز نقش انتقالدهندۀ اصلی تکانههای قیمتی را ایفا کردهاند. در مقابل، استانهایی نظیر: زاهدان، ایلام، بجنورد و زنجان بهطور مزمن در موقعیت دریافتکننده قرار داشتهاند. تحلیل شاخص TCI نشان میدهد که در دورههای زمانی ۱۳۹۷-۱۳۹۹ه.ش.، همبستگی ساختاری میان بازارهای منطقهای افزایشیافته و پس از فروکش کردن نوسانات، تمایل به گسست و استقلال عملکردی افزایش یافته است. علاوهبر این، نتایج شاخص PCI نشان میدهد که در شرایط بیثباتی، روابط دوجانبه میان استانها تضعیفشده و ساختار شبکۀ قیمتی بهشدت قطبی و یکطرفه شده است. درمجموع، یافتهها تأکید دارند که سیاستگذاری در بازار مسکن نیازمند رویکرد فضامحور و شبکهمحور است و اتخاذ سیاستهای یکسان بدون ملاحظۀ جایگاه انتقالی استانها میتواند موجب تشدید نابرابری و بیثباتی منطقهای شود. تدوین نقشۀ سیاستگذاری فضامحور بر اساس TCI و NTDC بهجای سیاستهای یکنواخت، ایجاد سامانۀ ملی قیمتگذاری لحظهای مسکن، اصلاح نظام بودجهبندی مسکن استانی، تمرکز سیاست مهار نوسانات در استانهای انتقالدهنده، ایجاد نهادهای واسطهگری مالی رسمی در استانهای گیرنده، تقویت آمایش فضایی در سیاست مسکن و مدیریت جریان سرمایه مهاجر از مرکز به پیرامون از پیشنهادهای تحقیق حاضر میباشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| سرایت قیمتی؛ اتصال بازار مسکن؛ مدل TVP-VAR؛ تحلیل شبکه | ||
| مراجع | ||
|
- بالونژادنوری، روزبه؛ یونسی، علی؛ و فرهنگ، امیرعلی، (1404). «رابطه نامتقارن قیمت مسکن و تقاضای پول در ایران (رهیافت کوانتایل بر کوانتایل)». نظریههای کاربردی اقتصاد، 12(2): 75-98. https://doi.org/10.22034/ecoj.2025.61047.3294
- بالونژادنوری، روزبه؛ و فرهنگ، امیرعلی، (1401). «بررسی همگرایی قیمت مسکن در مراکز استانهای ایران: رویکرد همگرایی نسبی». بررسی مسائل اقتصاد ایران، 9(1): 27-51. https://doi.org/10.30465/ce.2022.39479.1734
- تجریشی، سید؛ و وصال، محمد، (1399). «برونزایی پروژههای مسکن عمومی: مطالعه موردی پروژه مسکن مهر در ایران». انجمن تحقیقات اقتصادی، ۲۰: ۱۵۰۵. https://erf.org.eg/app/uploads/2021/11/1637564468_953_1131304_1505.pdf
- توسلی، سلاله؛ و خیابانی، ناصر، (1402). «انتشار فضایی-زمانی قیمت مسکن در مناطق ایران». برنامه ریزی و بودجه، ۲۸(۳): ۳–۴۲. http://eprj.ir/article-1-2224-fa.html
- جعفرپور، کامران، قلعه تیموری، (1400). «تحلیل بازار مسکن و نوسانات قیمتی در ۲۲ منطقه تهران: ارزیابی بین سالهای ۲۰۱۵ تا ۲۰۱۸». مطالعات تصویر در معماری، ۳(۲): ۸–۲۵. https://doi.org/10.48619/ais.v3i2.643
- حکمت، بهرام؛ فرهمند، شکوفه؛ و اکبری، نعمتالله، (1401). «تحلیل وابستگی فضایی قیمت مسکن بین نواحی 22 گانه شهر تهران». پژوهشهای اقتصاد و توسعه منطقهای، ۲۸(۲۲): ۱۱۰–۱۳۰. https://doi.org/10.22067/erd.2022.72814.1073
- خلیلی عراقی، سید منصور؛ کمیجانی، اکبر؛ مهرآرا، محسن؛ و عظیمی، سید رضا، (1392). «اثر انتشار فضایی تغییرات قیمت مسکن در ایران با استفاده از مدل وقفه فضایی و دادههای ترکیبی ». پژوهشها و سیاستهای اقتصادی، ۲۱(۶۷): ۲۵–۴۸. http://qjerp.ir/article-1-627-fa.html
- رجایی، سید عباس؛ متقی، افشین؛ الهی سحر، حسین؛ و بهادری، بهناز، (1403). «عوامل مؤثر بر قیمت مسکن در کلانشهر تهران». مجله بینالمللی بازارها و تحلیل مسکن، ۱۷(۶): ۱۳۶۸–۱۳۹۱. https://doi.org/10.1108/IJHMA-10-2023-0135
- علیمردادیافشار، پروین؛ و غلامیحیدریانی، لیلا، (1401). «بررسی همگرایی قیمت مسکن در شهرهای ایران (رویکرد پانل پویای فضایی)». مسکن و محیط روستا، ۴۱(۱۸۰): ۴۳–۵۶. http://dx.doi.org/DOI:%2010.22034/41.180.43
- فرد، هانیه رضویوند، (1396). «شهرنشینی وچالشهای اسکان غیررسمی: مطالعه موردی کلانشهر تهران». مجلۀ خانههای باز بینالمللی، 43(2): 82-77. https://doi.org/10.1108/OHI-02-2018-B0011
- فرهنگ، امیرعلی، (1401). «اثرات ساختار مالی بر امید به زندگی (رهیافت Cup-FM )». توسعه و سرمایه، 7(1): 121-134. https://doi.org/10.22103/jdc.2022.19233.1221
- قائدرحمتی، صفر؛ و رضایی، ابراهیم، (1403). «ترکیه، خانه دوم ایرانیان: انگیزههای رانشی و کششی در بازار مسکن ترکیه». مجله تحقیقات املاک و مستغلات اروپا، ۱۷(۱): ۱۲۳–۱۳۶. https://doi.org/10.1108/JERER-06-2023-0019
- محمدی، ن.؛ مسگری، م. س.؛ و کلاین-پاست، الف.، (1401). «مدل تجربی مبتنی بر عامل برای جداسازی سکونتی، مطالعه موردی: تهران». آرشیو بینالمللی فتوگرامتری، سنجش از دور و علوم اطلاعات مکانی، ۴۸: ۷۱–۷۸. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-4-W2-2022-71-2023
- میرزائی، حجت الله؛ رزبان، نرگس؛ محمدی، تیمور؛ و مروت، حبیب الله، (1400). «بررسی انتشار شوکهای قیمت مسکن بین مناطق شهر تهران با کمک رویکرد شبکهای». اقتصاد شهری، ۶(۱): ۱۲۷–۱۴۴. https://doi.org/10.22108/ue.2023.137878.1261.
- ناظمی، بهروز؛ و رفیعیان، محسن، (1399). «پیشبینی قیمت مسکن در ایران با استفاده از مدل GMDH». مجله بینالمللی بازارها و تحلیل مسکن، ۱۴(۳): ۵۵۵–۵۶۸. https://doi.org/10.1108/IJHMA-05-2020-0067
- الوندیزاده، اسداله؛ امینیفرد، عباس؛ زارع، هاشم؛ و ابراهیمی، مهرزاد، (1402). « بررسی عوامل اثرگذار بر قیمت تمامشده مسکن در کلانشهرهای ایران با تاکید بر متغیرهای اعتباری ». فصلنامه برنامهریزی منطقهای، ۱۳(۵۰): ۱–۱۶. https://doi.org/10.30495/jzpm.2021.27585.3866
References
- Agnello, L., Castro, V. & Sousa, R. M., (2017). “Systemic financial crises and the housing market cycle”. Applied Economics Letters, 25(10): 724–729. https://doi.org/10.1080/13504851.2017.1361001
- Aladangady, A., (2017). “Housing wealth and consumption: Evidence from geographically linked microdata”. American Economic Review, 107(11): 3415-3446. https://doi.org/10.1257/aer.20150491
- Alimoradi Afshar, P. & Gholami Hedariany, L., (2023). “Investigating the convergence of housing prices in Iranian cities (spatial dynamic panel approach)”. Housing and Rural Environment, 41(180): 43-56. http://dx.doi.org/DOI:%2010.22034/41.180.43 (In Persian).
- Alvandizadeh, A. et al., (2023). “Investigating the factors affecting the final price of housing in Iran's metropolises with an emphasis on credit variables”. Regional Planning Quarterly, 13(50): 1-16. https://doi.org/10.30495/jzpm.2021.27585.3866 (In Persian).
- Anselin, L., (2020). Spatial Econometrics: Methods and Models. Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1 - Antonakakis, N., (2023). “Measuring dynamic connectedness across markets and time horizons: A frequency-domain approach”. Journal of Financial Stability, 65: 101043. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2023.101043
- Antonakakis, N., Chatziantoniou, I. & Gabauer, D., (2019). “A Regional Decomposition of US Housing Prices and Volume: Market Dynamics and Economic Diversification Opportunities”. Working Papers in Economics & Finance 2019-06. Portsmouth Business School. https://repec.port.ac.uk/EconFinance/PBSEconFin_2019_06.pdf
- Antonakakis, N., Chatziantoniou, I. & Gabauer, D., (2020). “Refined measures of dynamic connectedness based on TVP-VAR”. Energy Economics, 90: 104870. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2020.104870
- Antonakakis, N., Chatziantoniou, I. & Gabauer, D., (2021). “A regional decomposition of US housing prices and volume: market dynamics and Portfolio diversification”. The Annals of Regional Science, 66: 279-307. https://doi.org/10.1007/s00168-020-01021-2
- Arnerić, J., Kikerec, M. & Skoko, B., (2024). “Trends and drivers of housing affordability in the EU: Insights from panel data analysis”. Croatian Review of Economic, Business and Social Statistics, 10(2): 49-62. https://doi.org/10.62366/crebss.2024.2.004
- Balcilar, M. (2021). “Dynamic connectedness and spillovers in financial markets: A time-varying parameter VAR approach”. Journal of Economic Dynamics and Control, 131: 104211. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2021.104211
- Balounejad nouri, R., Younessi, A. and Farhang, A. A., (2025). “Asymmetric Relationship Between Housing Prices and Money Demand in Iran (Quantile-on-Quantile Approach)”. Applied Theories of Economics, 12(2): 75-98. https://doi.org/10.22034/ecoj.2025.61047.3294 (In Persian).
- Balounejad, N. R. & Farhang, A. A., (2022). “Investigating the convergence of housing prices in provincial centers of Iran: Relative convergence approach”. Journal of Iranian Economic Issues, Institute for Humanities and Cultural Studies (IHCS), 9 (1): 23–47. https://doi.org/10.30465/ce.2022.39479.1734 (In Persian).
- Bełej, M., (2018). “Synergistic Network Connectivity among Urban Areas Based on Non-Linear Model of Housing Prices Dynamics”. Real Estate Management and Valuation, 26 (4): 22-34. https://doi.org/10.2478/remav-2018-0033
- Cai, W., Chen, S. & Wang, Y., (2023). “Analysis On the Influencing Factors of Housing Price in China”. BCP Business & Management, 39: 58-64. https://doi.org/10.54691/bcpbm.v39i.4011
- Cepni, O., Marfatia, H. A. & Gupta, R., (2025). “The time-varying impact of uncertainty shocks on the co-movement of regional housing prices of the United Kingdom”. Humanities and Social Sciences Communications, 12(1): 1-22. https://doi.org/10.1057/s41599-025-04494-8
- Chatziantoniou, I., Gabauer, D. & Antonakakis, N., (2021). “Dynamic connectedness in financial markets: A TVP-VAR approach with Bayesian estimation”. Journal of Financial Econometrics, 19(3): 345–367. https://doi.org/10.1093/jjfinec/nbz012
- Chen, S.-S., Lin, T.-Y. & Wang, J.-K. (2024). “Monetary policy and housing market cycles”. Macroeconomic Dynamics, 28(8): 1682–1714. https://doi.org/10.1017/S1365100523000615
- Chen, Y., Wang, L. & Zhang, H., (2023). “Spatial spillovers and housing market integration in China”. Urban Studies, 60(4): 789–805. https://doi.org/10.1177/00420980221134567
- CHOI, C. Y. & Jo, S. (2024). “How Do Housing Markets Affect Local Consumer Prices?: Evidence from US Cities”. Journal of Money, Credit and Banking. https://doi.org/10.1111/jmcb.13214
- Chowdhury, S. R., Gupta, K. & Tzeremes, P., (2023). “US housing prices and the transmission mechanism of connectedness”. Finance Research Letters, 58: 104636. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104636
- Cipollini, A. & Parla, F., (2020). “Housing Market Shocks in Italy: a GVAR approach”. Journal of Housing Economics, 101707. https://doi.org/10.1016/j.jhe.2020.10170
- Dai, Z., (2019). “Housing price and upgrading of consumption structure of urban residents in China”. Modern Economy, 10(01): 156-174. doi: 10.4236/me.2019.101011.
- DeFusco, A., Ding, W., Ferreira, F. & Gyourko, J., (2018). “The role of price spillovers in the American housing boom”. Journal of Urban Economics, 108: 72-84. https://doi.org/10.1016/j.jue.2018.10.001
- Dias, D. A. & Duarte, J. B., (2019). “Monetary policy, housing rents, and inflation dynamics”. Journal of Applied Econometrics, 34(5): 673-687. https://doi.org/10.17016/IFDP.2019.1248
- Diebold, F. X. & Yilmaz, K., (2009). “Measuring financial asset return and volatility spillovers, with application to global equity markets”. Economic Journal, 119(534): 158–171. https://doi.org/10.1111/j.1468-0297.2008.02208.x
- Diebold, F. X. & Yilmaz, K., (2012). “Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers”. International Journal of Forecasting, 28(1): 57–66. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2011.02.006
- Diebold, F. X. & Yilmaz, K., (2014). “On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of financial firms”. Journal of Econometrics, 182(1): 119–134. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2014.04.012
- Elliott, G., Rothenberg, T. J. & Stock, J. H., (1996). “Efficient tests for an autoregressive unit root”. Econometrica, 64(4): 813–836. https://doi.org/10.2307/2171846
- Fard, H. R. (2018). “Urbanization and informal settlement challenges: Case study Tehran metropolitan city”. Open House International, 43(2): 77-82. https://doi.org/10.1108/OHI-02-2018-B0011 (In Persian).
- Farhang, A., (2022). “The Effects of Financial Structure on Life Expectancy (Cup-FM Approach)”. Journal of Development and Capital, 7(1): 121-134. https://doi.org/10.22103/jdc.2022.19233.1221 (In Persian).
- Fisher, D. M. & Gallagher, C. M., (2012). “New tests for neglected nonlinearity in time series models”. Journal of Time Series Analysis, 33(4): 466–478. https://doi.org/10.1111/j.1467-9892.2012.00798.x
- Fung, M. K. & Cheng, A. C., (2021). “The Wealth Effects of Housing and Stock Markets on Consumption: Evidence across Nations Including China and Hong Kong”. In Modeling Economic Growth in Contemporary Hong Kong (pp. 1-9). Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/978-1-83909-936-620211003
- Gabauer, D., Chatziantoniou, I. & Antonakakis, N., (2024 a). “Interconnectedness in the US housing market: A time–frequency perspective”. Journal of Economic Behavior & Organization. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2024.105576
- Gao, Z., Sockin, M. & Xiong, W. (2020). “Economic consequences of housing speculation”. The Review of Financial Studies, 33(11): 5248-5287. https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa030
- Ghaedrahmati, S. & Rezaei, E., (2024). “Turkey, the second home for Iranians: push and pull motivations in Turkish housing market”. Journal of European Real Estate Research, 17(1): 123-136. https://doi.org/10.1108/JERER-06-2023-0019 (In Persian).
- Ghaedrahmati, S. & Zarghamfard, M., (2021). “Housing policy and demographic changes: the case of Iran”. International Journal of Housing Markets and Analysis, 14(1): 1-13. https://doi.org/10.1108/IJHMA-06-2019-0064 (In Persian).
- Glaeser, E. L. & Gyourko, J., (2021). “Housing Market Dynamics and the Future of Housing Affordability”. Journal of Economic Literature, 59(1): 49-98.
- Gong, Y., Haan, J. & Boelhouwer, P., (2020). “Cross‐city spillovers in Chinese housing markets: From a city network perspective”. Papers in Regional Science. doi:10.1111/pirs.12512
- González-Pampillón, N., (2022). “Spillover effects from new housing supply”. Regional Science and Urban Economics, 92: 103759. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2021.103759
- Grigoryeva, I. & Ley, D., (2019). “The price ripple effect in the Vancouver housing market”. Urban Geography, 40(8): 1168–1190. https://doi.org/10.1080/02723638.2019.1567202
- Hekmat, B., Farahmand, Sh. & Akbari, N., (2023). “Spatial analysis of housing prices in 22 urban districts of Tehran”. Journal of Economy and Regional Development, 28(22): 110-130. https://doi.org/10.22067/erd.2022.72814.1073 (In Persian).
- Hur, S.-K., (2024). “Assessing Policy Effects on the Interacting Housing, Chonsei, and Wolse Markets”. Journal of Korean Economic Development, 30(3): 27-62. 10.20464/kdea.2024.30.3.2
- Jackson, M. O., (2021). Social and Economic Networks. Princeton University Press.
- Jafarpour, K. G., (2022). “Analyzing housing market and price fluctuation among 22 regions in Tehran: An assessment between 2015 and 2018”. AIS-Architecture Image Studies, 3(2): 8-25. https://doi.org/10.48619/ais.v3i2.643 (In Persian).
- Jun, H. J., (2022). “Spillover effects in neighborhood housing value change: A spatial analysis”. Housing Studies, 37(8): 1303-1330. https://doi.org/10.1080/02673037.2020.1842338
- Kasih, E. W. & Sugiharti, T., (2024). “Cross-Country Analysis of Inflation Experiences and Homeownership: A Qualitative Review”. Studia Ekonomika, 22(2): 44–52. https://doi.org/10.70142/studiaekonomika.v22i2.233
- Khalili Eraghi, M., Komijani, A., Mehrara, M. & Azimi, R., (2013). “The effect of spatial diffusion of housing price changes in Iran using a spatial lag model and panel data”. Journal of Economic Research and Policies, 21(67): 25-48. http://qjerp.ir/article-1-627-fa.html (In Persian).
- Kim, H., (2025). “Place-based policy and spillovers in the housing market”. Economics Letters, 248: 112242. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2025.112242
- Kim, J. & Lee, S., (2021). “Housing supply elasticity and regional price dynamics: Evidence from panel data”. Regional Studies, 55(8): 1382–1396. https://doi.org/10.1080/00343404.2021.1893133
- Kim, L. & Seo, W., (2021). “Micro-Analysis of Price Spillover Effect among Regional Housing Submarkets in Korea: Evidence from the Seoul Metropolitan Area”. Land, 10(8): 879. https://doi.org/10.3390/land10080879
- Kleshcheva, O., (2021). “Determinants of housing affordability in the region”. In E3S Web of Conferences, 274: 05005, EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127405005
- Ko, H. U. & Kang, S. H., (2023). “Analysis on the Spillover Effect in the Korean Housing Market: With Quantile Spillover Index”. Housing Finance Research, 7(1): 131-152. DOI:10.52344/hfr.2023.7.1.131
- Koop, G., Pesaran, M. H. & Potter, S. M., (1996). “Impulse response analysis in nonlinear multivariate models”. Journal of Econometrics, 74(1): 119–147. https://doi.org/10.1016/0304-4076(95)01753-4
- Lee, C. & Park, J., (2022). “The Time-Varying Effect of Interest Rates on Housing Prices”. Land, 11(12): 2296. https://doi.org/10.3390/land11122296
- Lee, H.-S. & Lee, W., (2019). “Cross-regional connectedness in the Korean housing market”. Journal of Housing Economics, 46: 101654. https://doi.org/10.1016/j.jhe.2019.101654
- Li, N., Li, R. Y. M. & Nuttapong, J., (2022). “Factors affect the housing prices in China: a systematic review of papers indexed in Chinese Science Citation Database”. Property Management, 40(5): 780-796. https://doi.org/10.1108/PM-11-2020-0078
- Liu, G., Huang, Y. & Albitar, K., (2023). “The impact of urban housing prices on labour mobility: evidence from cities in China”. Economic research-Ekonomska istraživanja, 36(2): https://doi.org/10.1080/1331677X.2022.2106284
- Lu, Y., Li, J. & Yang, H., (2021). “Time-varying inter-urban housing price spillovers in China: Causes and consequences”. Journal of Asian Economics, 77: 101396. DOI: 10.1016/j.asieco.2021.101396
- Malpezzi, S., (1996). “Housing prices, externalities, and regulation in US metropolitan areas”. Journal of Housing Research, 209-241. https://ssrn.com/abstract=9173
- Meen, G., (1999). “Regional house prices and the ripple effect: A new interpretation”. Housing Studies, 14(6): 733–753. https://doi.org/10.1080/02673039982524
- Meen, G., (2021). Modelling Spatial Housing Markets: Theory, Analysis and Policy. Springer. https://books.google.rw/books?id=Sjr2BwAAQBAJ&printsec=frontcover#v=onepage&q&f=false
- Meen, G. & Whitehead, C., (2020). Understanding affordability: The economics of housing markets. Policy Press. https://bristoluniversitypress.co.uk/understanding-affordability#
- Melnychenko, O., Osadcha, T., Kovalyov, A. & Matskul, V., (2022). “Dependence of housing real estate prices on inflation as one of the most important factors: Poland’s case”. Real Estate Management and Valuation, 30: 25-41. DOI: 10.2478/remav-2022-0027
- Mesly, O., Shanafelt, D. W., Huck, N. & Racicot, F. É., (2020). “From wheel of fortune to wheel of misfortune: Financial crises, cycles, and consumer predation”. Journal of Consumer Affairs, 54(4): 1195-1212. https://doi.org/10.1111/joca.12326
- Mirzaei, H., Razban, N., Mohamadi, T. & Morovat, H., (2021). “Analyzing the Spread of Housing Price Shocks across Tehran City’s Regions Using Network Approach”. Urban Economics, 6(1): 127-144. https://doi.org/10.22108/ue.2023.137878.1261. (In Persian).
- Mohammadi, N., Mesgari, M. S. & Klein-Paste, A., (2023). “An Empirical Agent-Based Model for Residential Segregation, Case Study: Tehran”. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 48: 71-78. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-4-W2-2022-71-2023 (In Persian).
- Muir, K. J. & Keim-Malpass, J., (2020). “Analyzing the concept of spillover effects for expanded inclusion in health economics research”. Journal of comparative effectiveness research, 9(11): 755–766. https://doi.org/10.2217/cer-2020-0051
- Nazemi, B. & Rafiean, M., (2021). “Forecasting house prices in Iran using GMDH”. International Journal of Housing Markets and Analysis, 14(3): 555-568. https://doi.org/10.1108/IJHMA-05-2020-0067 (In Persian).
- Nong, H., (2024). “Integration and risk transmission across supply, demand, and prices in China’s housing market”. Economic Change and Restructuring, 57(3): 126. https://doi.org/10.1007/s10644-024-09713-x
- Novy-Marx, R. (2009). “Hot and Cold Markets”. Journal of Real Estate Economics, 37(1): 1-22. https://doi.org/10.1111/j.1540-6229.2009.00232.x
- Original via Consensus: https://consensus.app/papers/interconnectedness-us-housing-market-timefrequency-perspective/gabauer/
- Gabauer, D., Gupta, R., Marfatia, H. A. & Miller, S. M., (2024 b). “Estimating US housing price network connectedness: Evidence from dynamic Elastic Net, Lasso, and ridge vector autoregressive models”. International Review of Economics & Finance, 89: 349-362. DOI: 10.1016/j.iref.2023.10.013
- Park, J. & Yung, S., (2024). “Economic crises and the ripple effect in regional housing markets”. Regional Science and Urban Economics, 104: 103987. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2023.103987
- Park, S. & Jung, J., (2024). “Regional Polarization of Housing Price: Influence of Economic Crises and Housing Policies”. Bu’dongsan Jeongchaeg Yeon’gu - Han’gug Bu’dongsan Jeongchaeg Haghoe, 25(3): 40–55. https://doi.org/10.54091/krepa.2024.25.3.40
- Pesaran, M. H. & Shin, Y., (1998). “Generalized impulse response analysis in linear multivariate models”. Economics Letters, 58(1): 17–29. https://doi.org/10.1016/S0165-1765(97)00214-0
- Potepan, M. J., (1996). “Explaining intermetropolitan variation in housing prices, rents and land prices”. Real Estate Economics, 24(2): 219-245. https://doi.org/10.1111/1540-6229.00688
- Primiceri, G. E., (2005). “Time varying structural vector autoregressions and monetary policy”. Review of Economic Studies, 72(3): 821–852. https://doi.org/10.1111/j.1467-937X.2005.00353.x
- Pryce, G. & Sprigings, N., (2022). “Housing Markets and the Economy: The Role of Spillover Effects in the UK”. Urban Studies Journal, 59(3): 456-472. DOI:10.1080/00343404.2014.883599
- Rajaei, S. A., Mottaghi, A., Elhaei Sahar, H. & Bahadori, B., (2024). “Factors affecting the housing prices in the metropolis of Tehran”. International Journal of Housing Markets and Analysis, 17(6): 1368-1391. https://doi.org/10.1108/IJHMA-10-2023-0135 (In Persian).
- Slaný, M. & Emmer, F., (2024). “Evidence of the ripple effect across the Czech housing market”. International Journal of Economic Sciences, 13(2): 104-115.
- Smith, R. & Johnson, B., (2019). “Income and Housing Prices: A Cross-Sectional Analysis”. Journal of Housing Economics, 28(1): 15-30.
- Stahlecker, S., (2024). “Do housing prices decrease when interest rates go up? Housing prices and interest rates: understanding the positive correlation across five countries”. Highlights in Business, Economics and Management, 35: 332–342. https://doi.org/10.54097/kr380295
- Tajrishy, S. & Vesal, M., (2021). “The Externality of Public Housing Projects: The Case of the Mehr Housing Project in Iran”. Economic Research Forum, 20: 1505. https://erf.org.eg/app/uploads/2021/11/1637564468_953_1131304_1505.pdf (In Persian).
- Tavassoli, S. & Khiabani, N., (2023). “Spatio-Temporal Diffusion of Housing Prices in Iran”. Planning and Budgeting, 28(3): 3-42. http://eprj.ir/article-1-2224-fa.html (In Persian).
- Tsai, I. C., (2025). “The post-COVID-19 flattening phenomenon of regional housing prices in the UK”. Urban Studies, 62(14): https://doi.org/10.1177/00420980251327998
- Wang, R., Gu, Q., Lu, S., Tian, J., Yin, Z., Yin, L. & Zheng, W., (2024). “FI-NPI: exploring optimal control in parallel platform systems”. Electronics, 13(7): 1168. https://doi.org/10.3390/electronics13071168
- World Bank., (2010). “Global Financial Stability Report: Crisis and Risk”. Washington, DC: World Bank.
- World Bank., (2023). “Global Economic Prospects: Interconnected Systems and Economic Stability”. World Bank Report.
- Xu, X. & Zhang, Y., (2023). “NETWORK ANALYSIS OF HOUSING PRICE COMOVEMENTS OF A HUNDRED CHINESE CITIES”. National Institute Economic Review, 264: 110–128. https://doi.org/10.1017/nie.2021.34
- Yang, L., Zhang, S., Guan, M., Cao, J. & Zhang, B., (2022). “An Assessment of the Accessibility of Multiple Public Service Facilities and Its Correlation with Housing Prices Using an Improved 2SFCA Method—A Case Study of Jinan City, China”. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(7): 414. https://doi.org/10.3390/ijgi11070414
- Yang, Z. H. A. O. & Ran, W. E. I., (2021). “RESEARCH ON SPATIAL SPILLOVER EFFECTS AND REGIONAL DIFFERENCES OF URBAN HOUSING PRICE IN CHINA”. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 55(2): 211-228. https://doi.org/10.24818/18423264/55.2.21.13
- Yoon, S., (2024 a). “Does a house price spillover effect exist in the apartment market? Evidence from Korea”. International Real Estate Review, 27(1): 91–118. Original via Consensus: https://consensus.app/papers/does-house-price-spillover-effect-exist-apartment/yoon/
- Yoon, S. M., (2024 b). “An Analysis of Inter-regional Spillovers in Housing Price Movements”. Housing Finance Research, 8(2): 71-103. https://doi.org/10.52344/hfr.2024.8.2.71
- Yu, Q., Hui, E. C. M. & Shen, J., (2023). “Do local governments capitalise on the spillover effect in the housing market? Quasi-experimental evidence from house purchase restrictions in China”. Land Use Policy, 133: 106851. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2023.106851
- Zhang, D., Ji, Q., Zhao, W.-L. & Horsewood, N. J., (2020 a). “Regional housing price dependency in the UK: A dynamic network approach”. Urban Studies, 58(5): 1014-1031. https://doi.org/10.1177/0042098020943489
- Zhang, L., Li, T., Ma, C. & Wen, H. (2020 b). “Measuring the Spatial and Temporal Diffusion of Urban House Prices in East China”. Journal of Urban Planning and Development, 146(2): 04020017. doi:10.1061/(asce)up.1943-5444.0000572
- Zhang, Y. & Xu, X., (2022). “Monetary policy and housing price dynamics: Evidence from East China”. Journal of Housing Economics, 57: 101854. https://doi.org/10.1016/j.jhe.2022.101854 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 533 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 49 |
||