房地产市场对于一个国家经济的重要性不言而喻，地产泡沫的破裂能够极大的撼动金融系统并引发经济危机。结合统计学、数学和经济理论从数量上对一个市场的经济关系和活动规律进行研究，是公认的进行市场结构分析、经济状况预测和政策评价的有力工具。遗憾的是世上不存在万能的工具。没有任何计量方法、任何指标能够一步到位地析取出一个市场的所有特征。不同市场有着各自不同特征，对计量研究的方法亦有不同的需求。房地产市场更是如此，其地缘性与交易的不连续性使得房价变化的度量尤其困难。因此，对房地产市场的计量研究工作亦是结合房地产市场特点来对计量方法进行探索的工作。本文以中国、美国、英国不同粒度的房价指数时间序列为起点，对房价指数的收敛性，系统风险与相关性结构的时空演化，房价指数与利率的联动性等问题进行了深入的实证研究以及新计量方法的探索。本文研究工作所追寻的方法并不局限于某一特定领域或特定理论，而是在统计分析、数据挖掘、金融物理、计量经济学、复杂网络分析和时间序列分析等领域中博采众长，以期从新的角度研究房地产市场的不同特征，丰富房地产市场计量研究方法。　　首先，我们使用美国联邦住宅金融局发布的美国50个州和哥伦比亚特区的季度房价指数，结合主成分分析、随机矩阵理论与聚类分析方法，对美国房市的系统风险与社团时空演化过程进行了完整的研究与刻画。结合随机矩阵理论，我们从相关系数矩阵最大的三个特征值和相应特征向量中提取到了相比股票市场更为丰富的信息。基于特征值与特征向量的演化，可以发现美国房地产市场经历了6个不同的阶段。我们使用盒聚类算法与聚类一致性算法，对偏相关系数矩阵进行了时间连续性的社团划分，再次观察到了之前识别出的几个演化阶段。并且可以看到，一个阶段到另一个阶段的切换，总是会伴随着市场系统风险的急速增长。这一现象可以作为房地产市场泡沫预警的一个参考。　　之后，使用中国指数研究院编制的城市综合新房指数，我们分析了深圳、广州、北京、上海、成都、南京、天津、武汉、杭州和重庆等10个城市区域房价指数趋势、长期均衡和收敛性。我们首先通过主成分分析提取了区域房价的共同上涨趋势。可以发现相对于此共同趋势，各城市房价指数序列仍有着丰富的异质性行为。将房价指数序列剔除此共同趋势后我们可以得到两个具有反向稳定时间趋势的偏离路径社团，表明一部分城市在持续拖动上涨，而另一部分城市在持续滞后且远离共同上涨趋势。我们引入相对收敛的logt检验方法，对区域房价的相对收敛性进行了实证研究。基于房价指数的收敛性进行聚类，得到了与主成分分析一致，且更细密的结果。在本章的结尾我们简单介绍了一类订单驱动的价格模型，并展示了一些基于此类模型进行计算实验来研究价格波动特性的方法。　　最后，我们将目光转向了房地产市场与信贷市场的相互作用定量分析上。这里引入了金融物理学中的“热最优路径方法”，还有时间序列间领先滞后结构的概念，从时间序列间的时间（步）差的角度来考虑房地产市场与信贷市场的相互作用。我们首先在热最优路径法的赋权过程中添加了时间流向不变性的限制，将原始热最优路径法改进为更具稳定性的“时间对称赋权的热最优路径法”。通过大量数值实验，我们展示了基于拔靴法的随机路径带检验方法功效不尽人意。因此，之后我们设计了基于路径成本能量最低准则的ρ值检验和自一致性检验两个方法。ρ值检验给出了所得领先滞后结构来自于随机序列的条件概率;自一致性检验测试了使用所得领先滞后结构同步两个时间序列的效果。运用改进的新方法，我们对1991年至2011年间英美两国房价指数与不同期限利率序列的相互关系进行了研究。所得结果显示两个国家的房地产市场与信贷市场在20年间经历了共同调整、共同复苏、货币政策积极干预、房地产泡沫破裂共同下跌的阶段。房价指数在调整期的震荡、复苏期的上升和泡沫破裂期的下跌都领先于利率序列。然而在房市显现过热迹象、泡沫形成阶段和泡沫破裂后期，可以看到利率序列的变化在急速跟上，甚至领先房价指数。意味着货币政策在此阶段积极干涉房地产市场。