影响兰州市房地产价格的供给因素分析

通过对影响兰州市房地产价格的供给因素定性分析,确定了房地产价格的供给影响因素,并分析了各因素如何对房价变动起作用。作为供给因素的房地产开发投资额、竣工房屋面积、竣工房屋价值等指标大幅增加,但由于供给结构不合理,有效供给不足,导致价格不断上升。针对存在的问题,须积极调整市场中的商品房供给结构,并调整保障性住房建设,充实市场供给,以稳定房价。     

基于灰度模型的商品住宅价格分析与预测研究——以安徽合肥市为例

房地产行业快速发展的同时也存在房价上涨过快等问题,房价上涨因素以及未来发展趋势已经成为社会各界关注的焦点。为了深入了解复杂多变的房地产市场,将灰度模型用于房价预测研究,以合肥市为例分析房价的主要影响因素,建立住宅异质性影响因素与住宅价格之间的线性关系模型。通过灰度模型来模拟商品房在2011—2017年的房价,并且预测2019年以后的住宅价格及发展规律,研究结果表明住宅价格上涨和下跌都在合理范围之内,商品住宅价格在未来几年内将持续稳步增长。     

我国住房价格影响因素的研究

房地产行业作为国民经济运行中的重要产业,在我国经济发展中具有重要地位和作用。关系到国计民生的房地产价格,其变化因素一直是该行业理论及实证研究的重点。因此,分析房地产价格的影响因素,并对在一定模型下不同因素的定量分析．这对我国宏观经济政策及房地产企业开发战略具有重要的意义。本文通过使用多元统计的方法,对我国房地产市场进行实证分析,研究我国近年来房地产市场商品房平均销售价格与各统计指标之间的变动关系,通过模型和实证分析房价的影响因素。     

自贡市房价走势分析——基于马尔可夫转换波动和改进的小波神经网络

本文应用马尔可夫转换波动和改进的小波神经网络理论及软件,对自贡市房地产价格走势问题进行分析,建立房地产价格波动模型。得到影响房地产价格的实际利率变动率、人口增长指数、建安成本指数和人均支配收入四大主要因素,对自贡市房地产价格走势进行预测。具有较强的实践性。     

关于杭州市房价走势的探讨

本文通过回顾杭州市近十几年房地产市场的发展情况,寻找出影响房价变化的主要因素,并通过建立回归模型进行计量经济学的检验论证,判断出房价与各因素的相关性程度,最后预测其将来的走势情况。     

基于半参数空间模型的房地产估值数据研究

针对现有的房地产估值模型中不包含空间自相关性以及非线性影响因素的问题,提出了可以灵活解释变量意义的部分线性空间自回归模型来拟合房地产估值数据;对于部分线性空间自回归模型的估计问题,利用局部多项式方法与拟极大似然估计法相结合的两步估计过程得到参数部分的估计;房地产估值数据的拟合结果表明:房地产估值数据确实存在空间相关性,房屋到最近的捷运站的距离与房价呈负相关关系,而步行生活圈中便利店的数量与房价呈正相关关系,这与现实意义上的解释是相通的,另外房屋年龄与房价之间的非线性关系也被体现出来;部分线性空间自回归模型能更加客观和灵活地解释房地产估值数据的现实意义。     

基于联立方程的地价与房价波动关系

构建了我国城市房地价之间关系的联立方程模型,以全国重点城市为样本资料,根据二阶最小二乘法给出参数估计.研究结果发现:地价和房价之间存在联立性,相互影响.对地价影响最大的因素是常住人口总数,人均可支配收入、房地产开发投资额拉动了城市房价水平,而房屋销售面积拉低了城市房价水平.房价滞后期对房价有较大影响,价格的涨跌预期影响公众的投资情绪,导致房价的变动.     

房价持续走高的原因及对策分析

近年来，我国房地产市场出现异常表现，房屋价格飙升。房价的过快上涨带来一系列的社会问题。抑制房地产过热，稳定房价已成为我国宏观调控的战略重点。因此需要政府进行干预．找到抑制房价上涨的具体可行的对策。     

基于BP神经网络自贡房地产价格走势预测

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于BP神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类BP神经网络预测模型:基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。     

房地产价格影响因素与波动研究——以合肥市为例

2015-2016年合肥市房价一路攀升,波动较为明显。为了研究合肥市房价的影响因素和波动情冴,首先建立多元线性回归模型研究房地产价栺与经济因素、供给因素和需求因素乊间的关系。然后对各个因素做相关性检验,发现各个因素乊间相关性较大,存在多重共线性。因此,为了剔除自变量乊间的相互影响,建立一元回归模型分别研究房价与各个因素乊间的关系。然后,建立GARCH(1,1),TARCH模型研究合肥市房价的波动情冴。最后得到相关的结论。     

重庆市房地产价格波动对居民消费影响的实证研究

房地产是居民家庭财富的重要组成部分,为了验证房地产价格波动对居民消费产生何种影响,以重庆市的房价波动态势和居民消费情况为研究对象,分析房价波动对居民消费的影响机制。选取重庆市1999—2011年共52个季度的相关数据,运用协整检验、误差修正模型和脉冲响应进行实证分析。研究结果表明:重庆市商品房价格上涨并没有产生预期的财富效应从而拉动消费,相反对居民消费起到了抑制作用。     

影响兰州市房地产价格的需求因素分析

通过对影响兰州市房地产价格的需求因素定性分析,确定了房地产价格的需求影响因素,并分析了各因素如何对房价变动起作用.商品房销售面积、城市人均居住使用面积、居民收入等需求指标持续上升,但供给结构不合理,激化供需矛盾导致价格上涨;地理位置因素通过需求对兰州市房价的影响较大.针对存在的问题必须积极调整市场中的商品房供给结构,调...     

基于灰色理论的房地产市场需求影响因素研究——以重庆市为例

目前,我国房地产领域出现了一系列问题:房价上涨速度惊人;政府以往每一轮的调控政策只能在短时间抑制房价,随后又伴随着更大一轮的疯长等。在竞争性较强的市场条件下,房价主要由市场供需决定。为此,对房地产市场需求因素以及各因素之间的相对重要程度进行研究,并引入灰色关联度模型对影响重庆市房地产市场需求的各因素进行实例分析,从而为促进房地产市场良性发展提供参考。     

基于面板数据分位数回归模型的房地产价格分析

采用安徽省13个地市2001～2010年的面板数据,对影响安徽省房地产价格的因素进行实证分析。研究结果表明:银行年度基准贷款利率和房屋销售面积与房地产价格不存在协整关系,用面板数据模型及分位数回归模型分析的结果均表明人均可支配收入对房地产价格影响的弹性最大。最后提出3点政策性建议,为政府调控房地产市场价格作参考。     

安徽省商品房价格波动影响因素实证分析

持续走高的房价趋势已逐渐影响到人民生活和经济发展,引起了政府的高度重视。基于安徽省1997-2016年房地产行业的数据,运用主成分分析法从原始变量中提取3个主成分,建立回归模型,定量研究各因素对安徽省商品房价格的影响程度。研究结果表明:各因素对房价上涨的影响程度由大到小依次为货币供应量、常住人口数量、城镇居民人均可支配收入、房屋竣工面积、居民消费价格指数、地方财政房产税、人均GDP、城镇化率、房地产开发投资额、土地购置费用、房地产开发企业个数。     

基于GARCH与Markov转换模型度量房价波动风险

为了防范房地产价格快速上涨或下跌带来的不利影响,监测房价波动风险具有重要的意义。该文采用自回归条件异方差(GARCH)模型和Markov机制转换模型研究房价波动过程。首先依据4个中国城市的数据对2类模型分别进行回归,然后根据回归结果计算房价波动率和房价下行概率,以此衡量房价的波动风险。结果显示:Markov模型的样本内拟合程度略高于GARCH模型,但这一差别十分有限。在预测房价下行概率时,Markov模型给出的结果对房价在短期内的变化情况较为敏感,而GARCH模型的预测值较为保守。虽然依据2种模型测算的房价下行概率在数值上有差别,但其走势基本一致,可以为投资者提供参考。     

基于GM(1,1)理论的昆明市房地产价格预测

房地产价格是房地产市场最重要和最直接的反映,而房地产价格受诸多因素的影响,使得房价与影响其变化的经济变量之间的定量关系无法用精确的数学表达式来描述.以昆明市作为研究对象,建立GM(1,1)模型,采用理论与实证相结合的方法进行研究,以历史价格数据预测未来价格,并检查其精度,为昆明市房地产投资决策管理提供一定的科学性借鉴.     

基于VAR模型的商品住房市场供求比与房价收入比研究——以武汉市为例

基于商品住房市场供求比、房价收入比与房地产市场的关系,选择商品住房市场供求比和房价收入比为研究变量,以武汉市为研究区域,通过构建两者的VAR模型,并进行Granger因果关系检验与脉冲响应函数分析,研究武汉市商品住房市场供求比与房价收入比之间的相互关系.研究结果表明,商品住房市场供求比的大幅波动反映出商品住房市场供给与需求的不合理;同时,商品住房市场供求比与房价收入比之间存在单向的Granger因果关系,并且前者对于后者的负向影响更为显著.因此,提出改善房地产市场供求关系和完善房地产政策的对策建议.     

利率政策对房价影响的实证研究:1998—2009

从实证的角度分析货币政策对房价的影响。选择6个利率指标建立利率指标体系,利用主成分分析法计算利率指数。建立利率指数与房屋销售价格指数的A lmon滞后模型,模型的拟合优度为66%,说明利率可以解释房价波动的66%。模型表明利率与房价负相关,并且利率对房价的影响存在8个滞后期。对1998年1季度至2009年4季度房屋销售价格指数、利率指数、房地产开发投资和商品房销售额4个指标变化情况的分析表明,单一的、缺乏配套政策支持的利率政策对房价无法完全实现预期调控目标,要使其在房价调控中发挥应有作用,应该保持利率调控作用机制畅通,并使利率政策与其他货币政策、财政政策、土地政策等政策互相配合。     

我国房地产价格与GDP关系实证分析

近几年来,我国房地产价格的迅猛增长引起了各方的重视。然而,国内有关房地产价格影响因素的研究还仅停留在定性分析上,缺乏定量分析与实证研究。基于我国1987-2004年度时间序列数据,应用协整分析、误差修正模型技术以及Granger因果分析对我国房地产价格与GDP之间的关系进行了实证分析。实证结果表明:我国的房地产价格与GDP之间存在长期稳定的动态均衡关系;无论长期还是短期,我国的GDP波动都是房地产价格波动的Granger原因,GDP的走势对于房地产价格的涨跌起着决定性的影响,GDP的波动有助于预测房地产价格的走势;短期内经济的过热容易引起房地产价格的过快增长。