陕西省房地产价格波动特点、原因及对策

采用定理和定性结合的方法,分析陕西省房地产价格波动特点及影响因素.实证结果显示,陕西省新建住宅、新建商品住宅及二手住宅价格均呈平稳中温和上涨的整体运行态势.房地产价格波动的主要影响因素为政府的宏观调控政策、保障房供应、土地供给加大等.根据分析结果提出稳定房地产价格、促进陕西房地产市场健康发展的政策建议.     

城市住宅价格影响因素的空间非平稳性分析

应用住宅特征价格法,选取南京市2011年9月份住宅小区均价作为因变量,选取8个影响住宅价格的因素并量化作为自变量,进行地理加权回归(GWR).与传统的OLS估计相比较,GWR模型具有更好的拟合优度,同时得出具有显著性的各因素对住宅价格的影响在空间分布上是有差异的,并揭示了这种差异的特点.     

商品住宅主因素定价模型研究

在总结国内外关于商品住宅价格相关研究的基础上,同时考虑消费者需求、开发商供给以及市场影响因素,构建了包括住宅环境因素、住宅配套设施、住宅质量因素、住宅成本因素和住宅市场因素的商品住宅主因素定价模型,为房地产开发企业、中介机构和消费者更好地理解和确定商品住宅的价格提供一种新的思路。     

享乐评价法在房地产评估中的应用

针对在运用市场比较法进行房地产评估时，确定区域因素与个别因素修正系数缺乏定量化的不足，提出享乐评价法。先介绍了享乐价格理论及其价格函数形式，并通过分析享乐价格函数模型以及运用前提，提出在我国房地产市场具体情况下如何建立享乐价格函数并据此求取被估房地产价格。     

基于Hedonic模型的广州地铁1号沿线住宅价格分析

地铁提高了沿线区域的通达性,大大降低了沿线居民的通勤成本,对沿线房地产价格产生深远影响．文章以广州市地铁1号线为例,选取了在2009年1～3月份成交的沿线100个住宅单元作为分析对象,利用Hedonie半对数模型分析其价格的影响因素．研究设计了建筑特征、邻里特征及区位特征3大类共13个因子参与模型运算,最后获取对住宅价...     

上海地铁8号线对城市住宅价格的时空效应定量研究

以上海地铁8号线周边二手房交易数据为样本,运用基于栅格建模的可达性分析原理计算时间成本以划定8号线影响范围,进而筛选影响住宅价格的特征变量,并应用特征价格模型分析8号线对周边住宅价格影响的时空效应.结果表明,8号线对其周边住宅价格产生正效应,距离地铁站点越近,住宅价格越高,且随着远离地铁站点,这种影响逐渐减弱.另外,8号线的开通对周边住宅价格产生明显的时间效应,导致其价格上涨,且在不同区位具有不同上涨幅度.关于划定轨道交通影响的空间范围,较之以前的凭经验判别在技术方法上进行了新的尝试,对轨道交通新线路开通影响周边房地产价格的时间性进行了探索.     

市场比较法中住宅房地产状况修正定量研究——以贵阳市为例

文章通过对贵阳市住宅房地产市场的分析研究,针对房地产估价市场比较法在应用中存在的房地产状况修正缺乏客观性和科学性的特点,并结合住宅自身的特点,以及对这一物业类型的价格影响较为突出的因素进行了分析和选择。从众多的房地产状况因素中选择出了能够代表贵阳市住宅房地产状况修正的因素。最后,引入层次分析法,建立了住宅房地产状况修正因素的层次结构模型。     

房地产项目销售风险收益下的最优定价策略

针对当前房地产项目销售定价缺少依据的问题，首先提出要根据市场区理论确定项目影响范围，并找出同质楼盘作比较，再根据本项目特点得到修正后的均价．最后根据销售成本和销售时间等要求，利用动态规划法确定销售各阶段的量价策略，达到综合效用最大化．     

安徽省房地产价格研究

分析2002年～2012年安徽省城镇居民平均房价收入比,发现2008年后房价收入比超过6。先定性研究安徽省地产价格的影响因素,再运用主成分分析法定量研究几种影响因素的重要程度,得出了城市居民消费价格指数对房地产价格影响作用最大。要促进安徽省房地产投资,使得对房地产的有效需求大于供给,以及中低收入者购买力不足的结论。最后,对安徽省房地产业合理发展提出对策建议。     

昆明市住宅类商品房价格趋势分析

根据住宅类商品房的月均价的分布特点,使用长期性趋势分析、季节性因素分析及随机时间序列分析相结合的方法,对昆明市2004年1月到2006年11月的月均价数据进行了详细的分析,得出了反映昆明市住宅类商品房价格趋势的组合模型.并在此基础上给出2007年昆明市各月的住宅类商品房均价预测值.     

基于特征价格模型的沈阳市商品住宅价格指数

为了分析沈阳市商品住宅市场情况,根据国内外编制价格指数的方法,结合沈阳市房地产市场的实际情况,采用特征价格法对沈阳市商品住宅价格指数进行研究.选择16个特征变量,采用半对数模型构建沈阳市商品住宅特征价格模型,并对模型进行检验,确定影响沈阳市商品住宅价格的14个特征变量及相互关系.通过价格指数计算公式,计算出2006年至2013年沈阳市商品住宅特征价格指数,得出沈阳市商品住宅价格增速正在逐年减缓的结论,并对未来市场可能出现的问题提出合理建议.     

二手房价格对于住房特征和区位变化敏感性分析

住房价格是住房各项特征的函数．采用成都市主城区二手房价格抽样数据，结合住房价格边际效用递减规律，用城市住房hedonic价格模型，对二手房价格对不同住房特征和区位变化的敏感性以及二手房价格边际效用递减规律进行了分析．发现二手房价格对于住房使用面积变化比较敏感，对于住房年龄、装修状况、区位变化不敏感．这些发现对住宅开发、销售，以及消费者投资住房等。具有参考价值．     

房地产价格指数与居民消费水平的动态回归分析

以SAS软件为工具,对郑州市2009年5月至2013年5月新建住宅价格指数序列和居民消费价格指数序列进行协整分析,分别拟合了动态回归ARIMAX模型和误差修正ECM模型.ARIMAX模型显著有效,揭示了居民消费价格指数对新建住宅价格指数的影响系数达到1.014 73,预测结果显示,郑州市的房价近期仍呈上升态势,上涨幅度维持在1%左右.ECM模型拟合效果不理想,说明房价受短期波动的影响很小,对房地产市场的调控漫长而复杂.     

基于X-12-ARIMA和AR-GARCH模型的房价波动研究

以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR(2)-GARCH(1,1)模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型的波动聚集性,X-12季节调整方法和异方差模型显著有效,拟合相对误差不超过0.4%.对房价的短期预测表明,近期内房价仍保持3%~5%的增长态势,且外部因素对房价的影响程度远远大于房价自身的波动冲击力.     

基于Box-Cox变换的住宅特征价格理论研究

在特征价格模型的应用中，函数形式的选择具有多样化，包括线性函数、对数函数、半对数函数等。在国外研究的基础上，提出在线性函数应用的基础上，对模型进行Box-Cox变换，并利用线性Box-Cox特征模型对巴黎的住宅市场进行实证研究。实证研究的结果有效地解释了各个特征与价格之间的关系，同时还说明，对住宅特征的数据变换可以有效地改善模型结构，使得模型的拟合效果更好，从而证实了该特征模型的有效性及优越性。     

中国房价和地价到底谁拉动谁?

选择中国土地交易价格指数和房屋销售价格指数的季度数据作为研究样本,在单位根检验、理想滞后阶数选择以及协整检验的基础上建立VAR(1)模型,通过Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解进行实证研究并提出了政策建议.研究结果表明:房价和地价间存在长期稳定的均衡关系;地价是房价的Granger原因,而房价不是地价的Granger原因;短期内,地价对房价的影响大于房价对地价的影响.