伴随着全球经济一体化与贸易自由化，区域和国家间的房价波动变化在时域上和空间上呈现出同步关联效应或领先与滞后波动关系。数据显示2007年美国金融危机发生以来，美国房价出现拐点，随着美国房价的大幅下跌，全球多数国家相应出现房价涨幅下降或者衰退。继而2009年以来，随着金融危机的恢复，全球经济回暖，全球房地产市场蓬勃发展，大多数国家的房价迅速上涨。本文选取了全球主要国家和地区2000-2013年的房价指数及影响因素数据，采用协整分析、误差修正模型与面板数据模型方法对全球房价的波动效应及成因进行研究，发现全球房价间存在波动关联效应，而且各国的房价影响力大小不同；同时，发现汇率、利率、经济水平、通货膨胀率及贸易进出口量是引起全球房价波动的根本原因，并进一步就中国房价与其他国家房价间的互动效应以及中国房价波动成因进行了探讨。从全球视角研究房地产市场，使我们动态了解了全球房地产市场的波动效应及成因，进而更好地掌握了中国房价的波动规律、认清了中国房地产业在全球中所处的地位、辨析了中国房价的影响因素。本研究为中国房地产调控政策的制定提供思路与手段，有助于中国了解其未来房地产业的发展走势；并以国家间房价所存在的波动关联效应为理论支持，建立“跨国家的房地产价格调节机制”，合理调控中国房地产市场，使中国房地产业向更发达、更成熟的方向发展，进而形成房地产长效稳定机制。本文的主要工作如下：（1）得出各国房价的波动特征，并将其波动趋势分为六类。运用描述性统计分析方法对样本国家的房价指数进行分析，得出各国房价的波动性特征并根据波动趋势进行了分类，并采用MapInfo工具将样本国家的地理分布及波动类型进行了形象的描绘。（2）发现了全球房价间存在波动关联效应。在已有的区域、省市房价波动性研究的基础上，从全球房地产市场视角出发，纵观全球各国房地产市场，采用协整分析与误差修正模型对各国房价间的波动关联效应进行了研究，得出样本国家间房价的格兰杰因果关系以及各国的房价影响力大小，并认清了中国房地产市场在全球所处的地位，为中国政府在制定房地产调控政策方面提供思路与手段。（3）运用面板数据模型方法探讨了全球房价的波动成因。在全球房价波动关联效应的基础上，构建了影响全球房价波动的影响因素指标体系；进一步建立面板数据模型对全球房价波动成因进行了深入分析，并对中国房价的波动影响因素进行了独特的分析，这可以使中国借鉴其他国家的成功经验从而为自身房地产业发展提供依据。