基于特征价格模型的烟台莱山学区房价格研究

学区房教育溢价严重,并且存在向二三线城市蔓延的趋势。以典型二线城市烟台核心发展区域莱山区学区房为样本,以学校教学条件、升学率等教育因素为主要研究对象,结合区位、建筑、邻里等多种因素,使用特征价格模型作为手段,对莱山区学区房价格进行系统性研究。研究发现：莱山区房价的教育溢价较为严重,其中重点学校的学区房平均有15%的溢价,升学率平均每升高1%房价平均上升4%,而高质量教师以及学校通勤时间对学区房价格也有不同程度影响;建筑、区位以及邻里因素则不及教育因素影响剧烈。这表明在烟台这类二线城市,教育资源发展不十分均衡,教育因素是居民购置房产的重要动机。     

基于XGBoost的深圳二手房价格预测

为了更加精准地预测二手房价格,该文以2019年深圳市二手房的真实交易数据为研究对象,利用线性回归模型、随机森林模型和XGBoost模型并加以POI计算来预测二手房价格.首先,对数据集进行清洗并可视化展示.其次,运用百度地图进行POI处理扩充数据集,使得数据集接近现实情况.接着,按照数据特征对房价影响的重要程度进行了排序,选取重要的特征来训练模型.最后,通过数值结果分析,XGBoost模型对二手房的房价评估效果最好,尤其是经过POI处理的数据集和XGBoost模型的这种组合,对于深圳市的二手房价格具有极好的预测效果.     

重大基础设施对周边房价的时空影响分析——以北京地铁4号线为例

以1998 ～2011年北京地铁4号线周边2000 m内房价为例构建特征价格模型,分析了其对周边房价的时空影响效应及规律,明确了空间影响距离的关键参数.空间影响上,房价随与站点和市中心距离拉大均衰减,最高值出现在距最近站点400 ～600 m之间.房价并非平均积聚,表现出明显的中关村、动物园、西单三高峰分布.处在二环线以内和二三环之间比其他环线房价分别约高73.1％和56.9％.每靠近中央商务区、主干道和最近站点1 000 m,房价分别上涨约6.4％、36.2％和19.2％.时间影响上,4号线开通前后对房价都有显著影响,运营期明显高于建设期.最后确定影响范围为1 100 m左右.     

基于特征价格模型的商品住宅价格影响因素研究——以银川市为例

研究住宅价格的影响因素对政府决策、消费者理性购房具有重要参考意义.以银川市2014年1—12月的商品住宅价格为基础,构建特征价格模型,从价格弹性的视角,对银川市商品住宅房价影响因素进行研究.结果表明,距离商业中心的远近是影响银川市商品住宅价格的主要因素;医疗配套、物业管理费用等要素也是影响住宅价格的重要因素,其中物业管理费是最大因素,在其他因素不变的情况下,物业管理费每增加1元,商品住宅的价格就上涨549.997元.特征价格模型是研究住宅价格因素较好的方法.     

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.     

市级重点中学对周边房价的影响性分析——以重庆为例

基于划片区入学政策对于周边住宅价格的影响,采用特征价格模型对重庆市4所市级直属重点中学和3所排名靠前的市级重点中学周边住宅价格的影响进行分析。研究发现:市级重点中学对于周边房价具有显著性的正向影响:当住宅拥有周边市级重点中学的入学资格时,住房价格将增加9.527%。同时,相较于其他影响因素,市级重点中学的影响程度也是巨大的,所占比例达到28.88%。研究结果表明,划片区入学的政策在一定程度上扭曲了区域的住房市场。     

南宁市二手房价格影响因素分析及房价走势的预测

选择南宁市江南区、西乡塘区、青秀区以及兴宁区的二手房销售数据,以地理因素为例,运用方差分析和Fisher最小显著差异法研究南宁市二手房售价的影响因素,并用回归分析和BP神经网络预测与其它城区有显著差异的城区的二手房售价随房龄变化的情况。结果发现,西乡塘区和江南区二手房平均售价的均值无显著差异(P>0.05),青秀区二手房平均售价的均值与江南区、西乡塘区、兴宁区的有显著差异(P<0.05),均值差分别为0.23000、0.24310、0.08553,地理因素对二手房价格有显著影响,青秀区的二手房平均售价在4个城区中是最高的,房价随房龄的增加,呈不规则变化。     

基于实验经济学的中介价格信息掌握对二手房议价效率影响

研究中介价格信息掌握对二手房议价效率的影响有助于提升中介服务质量,推动二手房市场的健康发展。该文基于实验经济学研究了中介价格信息掌握对二手房议价效率的影响。提出中介价格信息掌握程度的测算公式,从买方、卖方、中介及总体的角度确定二手房议价效率的评价方式,结合现实二手房市场特点,设计并实施二手房议价实验,利用实验数据对中介价格信息掌握程度和二手房议价效率之间的影响关系进行分析。研究结果表明:中介价格信息掌握程度对买方议价效率没有显著影响,提高中介价格信息掌握程度能够显著提升卖方议价效率、中介议价效率和总体议价效率;中介价格信息掌握程度每提高1%,将推动卖方议价效率、中介议价效率、总体议价效率分别上升2.27%、0.69%、0.73%。     

大型三线城市住宅价格的影响因素及尺度研究

住宅价格在城市内部空间呈现出一定的空间异质性,对房价影响因素的研究有利于管理者对土地利用政策与房地产开发计划的实施与调控.运用POI数据构建MGWR模型,对2020年11月济宁市中心城区住宅区位对价格的影响因素进行研究,揭示了房龄、最近医院距离、最近学校距离等7个因素对济宁市中心城区住宅价格的具体影响能力及各因素影响能力和尺度的空间异质性.     

房地产交易价格微观驱动力分析——以北京市为例

采用特征价格法,分析了北京市2003—2006年包括楼盘所在区域的土地交易价格、容积率、公交线路数及楼盘距商业中心、火车站、医院和学校等的距离10项参数指标,以及3项非参数指标对房地产交易价格的影响。利用相关分析和t检验筛选出主要影响因素,并通过因子分析和多元统计分析识别出各主要影响因素对于房地产交易价格的影响程度。研究结果表明,北京市房地产交易价格主要受土地交易价格、到市中心距离、容积率、轨道交通和文体配套设施5种因素的影响。其中,土地交易价格对楼盘交易价格具有十分明显的提升作用,而容积率则是导致交易价格下降的最主要因素。     

银川市商品住宅价格与环境的响应分析

由调查问卷结果得出,银川市居民在选择住宅区位时,影响商品住宅价格的主要因子是区位因子,交通条件因子,教育设施因子,自然环境因子.运用缓冲区分析方法分别提取103个商品住宅小区的TM-NDVI指数来定量反映样本周围的环境状况,提取道路长度、公交站点数来定量反映样本的交通便捷度,提取中小学个数来定量的反映样本周围的教育设施状况.在此基础上,结合定量与定性的分析方法进一步研究银川市三个市辖区居住环境与价格的响应关系,金凤区价格与环境的响应度最高,其次是西夏区,兴庆区的响应系数为负相关.     

特征房价空间分析及连续型深度置信网络预测

以上海为研究区域,利用数据爬虫手段搜集、整理上海市二手房交易数据,通过空间自相关分析二手房交易价格的空间效应,并使用连续型深度置信网络对二手房交易价格进行分析预测.研究结果表明:上海市二手房交易价格在空间上具有显著的自相关效应,在上海市核心区域存在高-高集聚效应,在周边区域呈现低-低集聚效应,而在核心与周边交界地区存在高-低集聚和低-高集聚的负向空间效应;特征变量对价格偏高区域的二手房交易价格解释力度较小;除中心区域外,基于连续型深度置信网络的特征变量对上海市二手房交易价格预测能力良好.     

新时期的中师班主任与德育

章指出，中等师范教育是小学教师的摇篮，所以中师班主任要树立现代德育教育观念，科学地认识德育教育目的；正确地把握德育教育过程，进而平等地处理好师生关系，在德育教育中发挥班主任的主导作用。     

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．     

提高住房有效需求 激活房地产市场

随着我国住房体制改革的深入 ,房地产市场出现有效需求不足 ,即商品房大量积压的同时居民住房又十分紧张 .针对此现象 ,本文就我国房地产市场的现状、存在的问题、面临的困难进行了详细分析 ,并提出提高我国目前住房有效需求的对策 .     

城市住房价格动力

主要目的是在同一计量经济环境中,综合考虑长期借贷利率、外来投资规模,是否是推动城市住房价格的动力或决定因素.同时考虑了通货膨胀因素对房价的可能影响.由于特大型中心城市住房市场对中西部市场具有传导作用,故以北京、上海、广州和深圳四个主要城市住房市场为分析案例.采用2005—2010年月度时间序列数据,考虑结构突变和小样误差,进行了约束协整和弱外生检验.所有外来投资变量是平稳序列,不可能与住房价格形成长期均衡关系.长期利率和通货膨胀是北京、上海房价变化的长期动力.因此提高长期借贷利率、控制通货膨胀,有助抑制房价上涨.     

基于地价函数的轨道交通对沿线房地产价格的影响

以西安市地铁2号线沿线的房地产为研究对象,借鉴土地函数法和回归分析的方法,研究西安地铁2号线对沿线房地产价格的影响。研究结果表明,地铁2号线从2006年开始建设起,就对沿线的房地产产生了直接的正面影响。西安市地铁2号线对房地产的影响半径为750m,其中在400m范围内影响最大。     

从政策视角探析中国人的购房“力”

分析了当前中国人的高购房力,认为导致高房价的原因是住房政策改革、住房信贷政策、城市发展政策、高等教育政策、就业政策,计划生育政策和社会保障政策综合作用的结果。     

快速移民城市的就业空间特征及影响因素——以深圳市为例

利用就业人口统计、手机信令以及地铁站点人流等相关数据,以深圳市为例,研究快速移民城市的就业空间特征及影响因素.研究结果表明:(1)深圳市的就业人口重心呈现由东向西再向北的移动趋势,多中心的就业空间格局正在形成;(2)就业人口密度总体呈现从中心区向中间地区、外围地区依次下降的圈层格局;(3)金融就业向心集聚性强,制造就业趋向外围分布,消费服务就业呈现向心集聚和外围新增的双重特征;(4)中心区的职住失衡程度较高,导致大量跨行政区的通勤交通;(5)深圳市的就业空间特征及变化与其移民城市的发展密切关联,其中,产业布局、交通条件、城市规划和住房价格是影响深圳市就业空间形成的主要原因;(6)与合肥市和沈阳市2个非移民城市相比,深圳市的就业空间演变速度较快,新的就业中心正在形成,城市呈现多中心的就业空间格局,深圳市的职住分离程度更加明显,职住通勤的平均距离也较大.