应用改进的时空地理加权模型分析城市住宅价格变化

以深圳市为例对城市住宅价格进行时空地理加权统计回归分析,揭示城市住宅价格在时间与空间方面的变化趋势。研究结果表明,时空地理加权回归模型不仅能够分析相关因素在空间的差异性上对住宅价格具有重要影响,还能够揭示其在时间上的差异性,得出相关因素对住宅价格影响是随时间和空间变化的特点。依据模型的拟合度标准,GTWR能够从OLS的0.617,GWR的0.736提高到0.895。AIC标准的统计信息则表明,GTWR模型明显优于OLS与GWR模型。     

广州市二手住宅价格的空间分异格局及影响机制

采用普通克里金插值法、空间趋势分析法和局部莫兰指数法,揭示广州市2020年二手住宅价格空间分异格局;在综合考虑建筑特征、邻里特征、区位特征和教育特征等影响因素的基础上,构建地理加权回归模型(GWR),可视化探究各影响因素对二手住宅价格的作用机制。研究发现：广州市二手住宅价格在东西方向和南北方向上均呈现“倒U型”的趋势分布,在整体空间分布上呈现“中心高,周边低”的特点,并在房价水平上表现出较高的空间聚类程度和关联程度。各影响因素对住房价格的影响作用呈现显著的空间差异性,其中,商场和小学对住宅价格的作用表现出商业资源和教育资源服务的局域性;而且,教育资源对住宅价格的空间影响差异程度受政策变化的影响。此外,GWR模型中部分住宅价格样本点的拟合效果不足与局部区域集中的资源优势相关。     

基于灰色关联的商品房住宅价格影响因素分析——以安徽省为例

房地产业发展具有地域性和资金密集性的特征,商品房住宅价格的变动更是时刻牵动着百姓的心。基于灰色关联度模型,分别从供给、需求、经济3个角度,选取2010—2020年度《安徽省统计年鉴》相关数据,对安徽省商品房住宅价格影响因素进行定性定量分析。实证结果显示,安徽省商品房价格影响因素关联度从高到低排列分别是城镇居民可支配收入、人均GDP、住宅房屋竣工面积、住宅房地产开发投资额、常住人口数量、消费者心理预期、土地成交价款、人民币贷款利率。基于分析结果,提出相关建议,促进安徽省商品房住宅产业健康发展。     

基于灰色GM(M,N)的昆明市住宅商品房价格分析

首先运用灰色关联定理Ⅰ和灰色关联定理Ⅱ计算昆明市住宅商品房价格与其影响因素的灰色关联度,提取灰色关联度大于0.7的影响因素;其次对提取的影响因素分别进行交集、并集运算,基于交、并集运算得出的影响因素和住宅商品房价格序列,建立相应的灰色GM (M,N)模型对昆明市住宅商品房价格进行分析;最后对比各模型平均相对误差和拟合优...     

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...     

中国主要城市住宅供给与城市增长的实证分析

城市住宅市场的需求差异主要源于城市发展状况,城市住宅供给具有调节城市住宅价格和城市人口变化的功能.该文计算了中国33个主要城市2000-2005年的住宅供给弹性,研究了住宅供给弹性对城市住宅实际价格和城市人口变化的调节作用.实证研究表明,住宅供给弹性较小的城市,住宅价格增长较快,城市人口增长和劳动力供给会受到抑制;住宅供给弹性较大的城市,住宅价格增长较慢,而城市人口将会出现较快增长,劳动力供给也较为宽松.基于城市住宅供给、住宅价格和人口流入之间存在的密切的相关关系.住宅供给政策应在考虑住宅市场与城市协调发展基础上进行差异化的选择.     

基于ESDA和Hedonic模型的城市住宅地价空间分异研究——以石家庄市为例

探究城市住宅地价空间分布差异及其影响因素,对加强城市地价宏观调控、促进城市土地利用的合理发展和科学化管理具有重要意义.运用探索性空间数据分析(ESDA)技术和特征价格(Hedonic)模型,以石家庄市2010—2014年出让住宅地价为研究对象,通过模拟地价的空间布局,分析了住宅地价的空间结构特征,并探讨了导致地价分异的原因.结果表明:石家庄住宅地价趋势线呈倒"U"型即由中心向四周圈层式递减;住宅地价分布存在区域差异,且具有一定的空间连续性和变异性;影响住宅地价的特征变量中距CBD距离、距北站距离、生活配套设施和公交站个数等9个变量对住宅地价影响较大,其中距CBD距离占比重最大,达17.33%;相比区位特征和个别特征来说,邻里特征对住宅地价影响最大.     

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.     

福州市城市商品房开发与地价关系分析

分析了福州市商品房价格与城市住宅用地的价格组成,从基准地价和宗 地地价分析了影响城市住宅用地价格的因素,探讨房价与地价的关系,提出了提高城市住宅用地利用水平的对策。     

武汉市轨道交通一号线对沿线住宅价格影响的分市场效应分析

基于武汉市轨道交通一号线的实证分析,采用特征价格模型,从空间和时间角度出发,研究了轨道交通对沿线不同区位住宅价格影响的分市场效应.结果表明:(1)轨道交通对沿线住宅价格影响的分市场效应显著,400 m以内,地铁一期周边住房价格增幅大于二期;400 m以外,地铁二期周边住房价格增幅大于一期.(2)轨道交通对周边住宅价格空间增值差异明显.地铁一期(中心城区)0~100 m范围地铁对于住宅价格的增值幅度最大,地铁二期(郊区)300~400 m范围地铁对于住宅价格的增值幅度最大.(3)轨道交通运营期对于周边住宅价格的影响远高于建设期,地铁一号线二期的建设与运营对一期(中心城区)周边住宅价格的影响远高于二期(郊区)沿线住宅.     

Housing Price Fluctuations Across China： An Equilibrium Mechanism Perspective

The mechanisms affecting housing prices were studied using the equilibrium housing prices based on classic supply/demand theory. The fluctuations of the actual housing prices were then analyzed relative to the equilibrium prices. The equilibrium prices for each area were calculated from economic statistics and housing prices in 35 China metropolitan areas. The fluctuations of the actual prices are then manifested as functions of the equilibrium price, the mean reversion, and the autocorrelation coefficient. The results show that the equilibrium prices are determined by the basic economic conditions in China and that the equilib-rium prices greatly affect the fluctuation of the actual prices, which return to the equilibrium price through self-adjustments. The data also shows that the actual prices in China have the trend of continuing to rise in the future.     

基于主成分分析的住宅项目特征定价模型

讨论了房地产特征价格模型在确定新建住宅项目单位销售均价中的应用,针对应用中出现的样本少、部分特征因素间存在相关性的问题,将主成分分析运用于房地产特征价格模型,建立了基于特征因素主成分分析的住宅项目特征定价模型．通过案例,分析了特征隐含价格的经济意义与作用,利用所建模型较准确地确定新建住宅项目的单位销售均价。     

中学学区对周边小区二手房房价的溢价分析 ——以深圳市为例

选取深圳市3个主要城区185个居住小区的数据, 从中学质量(省级或非省级中学)的维度进行量化建立特征价格模型, 研究深圳市中学教育设施对房价资本化程度的影响。结果表明, 在影响中学周边小区二手房房价的因素中, 学校特征因素有显著的影响, 其中升学率、本硕以上教师和重点学校有正向助推作用, 而生师比有负向抑制作用。影响省级中学和非省级中学周边房价的学校特征因素存在差异, 其中在非省级中学周边小区二手房房价中, 主要是升学率和生师比等特征的影响, 而在省级中学周边小区二手房房价中, 主要是本硕以上教师人数和生师比等特征影响。与地铁和CBD的距离以及楼龄对中学周边房价表现为负影响, 且与重大商业服务中心和地铁站距离每增加1 km, 房价分别下降13.9%和28.7%, 楼龄每增加1年, 房价下降6.8%。研究结果揭示了中学教育质量特征对住宅价格的影响及程度, 综合反映了深圳市中学学区房价格的影响机制。     

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.     

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.     

生产率提高和产业结构变化对住房价格的影响

通过构建劳动力和住房市场均衡模型,探究了生产率提高和产业结构变化对住房市场和劳动力市场均衡状态的影响,并利用我国35个大中城市2002—2012年的数据建立动态面板模型进行了实证分析.结果表明,生产率提高会引起房价上涨,且第三产业的效应强于第二产业;产业结构优化升级是房价上涨的动力.住房价格上涨是生产率提高和产业结构优化的必然结果,中央政府建立"稳定房价工作责任制"的调控措施不符合市场的发展规律.政府应当重点引导产业和劳动力向中小城镇流动,促进中小城镇与大城市产业和劳动力市场的均衡发展,建设以市场自我稳定为目标的长效机制.     

存量发展阶段城市更新模式对商品住宅价格的影响—— 基于深圳样本的实证研究

聚焦城市的商品住房市场, 通过对竞标地租模型的推演, 尝试解释城市更新模式对商品住宅价格的影响机制。以深圳为研究对象, 利用多元回归分析, 实证住宅价格的影响要素与变化规律。结果表明: 1) 不同的土地开发模式会造成商品住宅的价格差异; 2) 相对于土地出让模式, 城市更新会降低商品住宅价格, 抑制住宅因区位变化对价格产生的影响; 3) 随着存量发展的不断深入, 城市更新模式将会重构城市商品住宅价格的空间分异。     

需求驱动的商品房价上涨实证分析

文章从"需求大于供给"的经验判断出发,借鉴国外经验,分析了中国商品房需求形成及其影响因素,并导出需求驱动的房价方程。依据2001—2007年的季度数据,运用误差修正模型分析需求驱动的房价上涨实质后发现:家庭可支配收入提高和商品房需求量增加是房价持续上涨的主要动力,购房贷款利率对房价的长短期波动都较弱;而扩大购房消费贷款规模抑制房价上涨的长期效应要小于短期的,可配合结构性供给增加,实施选择性信贷政策。