浅析现行房地产价格指数的缺陷与完善

房地产价格指数对于反映房地产市场行情走势、提供市场信息具有重要意义。然而当前我国现行房地产价格指数在数据采集和模型计算等方面存在缺陷,而且价格指数编制人员自身素质亟待提高。本文针对这些缺陷提出了改进现行房地产价格指数的建议。     

Box-Cox变换在构建房地产特征价格模型中的应用

传统房地产价格指数的建立忽略了对商品同质性的要求,特征价格模型可以解决同质性问题,但多样的函数形式下得出的结果也存在一定的差距.因而,文中将Box-Cox变换应用于特征价格指数的建立过程中.在西安市住宅数据信息的基础上,通过Box-Cox变换,选择对数线性函数建立特征价格模型,并以此编制价格指数.研究结果表明,Box-cox特征价格指数具有相对精确性.     

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.     

基于综合指数评价法的房地产价格分析

为了对某一时期的房地产价格进行评价,运用综合指数评价法,结合房地产价格指数中的房地产销售价格指数、土地交易价格指数和房屋租赁价格指数中的子项目指数,对房地产价格进行评价。从而减少现行指数编制方法中指数测算方法不完善、样本数据缺乏代表性和指数应用受限制等三方面的不足。     

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.     

我国房地产价格变动与物价总水平变动的关系

选取1998-2006年我国房地产价格指数、消费价格指数与生产资料价格指数等经济指标,利用计量经济学中的协整分析和Granger因果关系检验方法分析了房地产价格变动与物价总水平变动的关系.实证表明,房地产价格变化与物价总水平存在一定的长期关系,但这种关系是单向的,即房地产价格变动是物价总水平变动的Granger原因,而物价总水平的变动不是房地产价格变动的Granger原因,这说明了我国房地产背离了成本定价规律.     

南昌市城乡居民食物氮足迹估算与分析

借鉴N-Calculator模型的主要框架,估算1994-2014年南昌市城乡居民人均食物氮足迹,分析其变化特点及与经济因子之间的关系。结果表明:农村居民人均食物氮足迹小幅减小,在13.98~18.80 kg(N)/a之间波动,平均值为14.76 kg(N)/a;城镇居民人均食物氮足迹逐渐增加在13.23~19.01 kg(N)/a之间波动,平均值为15.53 kg(N)/a。农村居民人均食物氮足迹与恩格尔系数、人均可支配收入呈负相关,与食物价格指数呈正相关;城镇居民人均食物氮足迹与人均可支配收入、食物价格指数呈正相关,与恩格尔系数呈负相关。研究南昌市居民人均食物氮足迹,有助于评价居民食物消费对城市环境的影响,为转变居民不合理食物消费结构方式和推进城市环境可持续发展提供依据。     

昆明市2010年季度地价指数编制研究

重复交易模型是目前房地产价格指数编制中被普遍运用的一种方法,但是目前国内外关于重复交易模型的研究基本都是针对房产价格的,本文研究目的在于探讨运用重复交易模型编制地价指数的可行性,结果表明,重复交易模型在地价指数编制中可行,且将Hedonic模型与重复交易模型联合应用效果更好。     

南昌市战略性新兴产业研发投入现状、公司内部影响因素及对策

利用南昌市战略性新兴产业上市公司数据,采用比较分析法,研究发现:1)江铃汽车研发人员占比、研发投入金额、研发投入占比、政府补助、内部融资占比高于行业均值,股权融资占比、债权融资占比、房地产投资额、高管持股比例低于行业均值; 2)南昌市航空航天业研发投入金额、研发投入占比、政府补助、债权融资占比、房地产投资额、高管持股比例低于行业均值,内部融资占比、股权融资占比高于行业均值; 3)南昌市医药行业研发人员占比、研发投入金额、研发投入占比、政府补助、股权融资占比、房地产投资额、高管持股比例低于行业均值,内部融资占比高于行业均值; 4)南昌市计算机通信行业研发人员占比、研发投入金额、研发投入占比、政府补助、股权融资占比、房地产投资额、高管持股比例低于行业均值,内部融资占比、债权融资占比高于行业均值。最后,为提升南昌市战略性新兴产业研发投入提出了针对性的和差异化的建议。     

基于有使用期限的房地产实物期权价值

房地产物业是有法定使用期限的.在市场不确定的条件下,假设价格指数服从几何布朗运动,采用欧式期权定价方法,考虑使用功能折旧和土地使用权摊销,研究具有期间收益和期末资产处置选择权的房地产实物期权价值.房地产实物期权定价与传统的NPV法比较,修正了物业使用期限对市场价格指数的影响,增加了期末资产处置选择权的不确定性看涨期权价值,较全面地反映了保值和增值的房地产投资特征.实证表明,投资持有期的长短和时间进程对实物期权价值有重要影响.     

南昌市环境空气PM_(2.5)污染现状及其源解析研究方法

根据例行监测数据分析了南昌市环境空气PM2.5污染现状,提出了适用于南昌市PM2.5源解析的主要研究内容,同时根据国内外受体模型的研究进展提出了源解析所用的模型,研究结果可以为下一步南昌市开展PM2.5源解析提供坚实的理论基础。     

2000-2005年中国的资源环境综合绩效评估研究

提出资源环境综合绩效指数,对2000~2005年中国及各省的资源环境绩效水平进行了综合评估。结果表明:(1)2000~2005年,我国的资源环境综合绩效指数总体上呈下降态势,平均每年下降2.7%。(2)我国的资源环境绩效水平呈现出明显的空间分异特征,由东到西梯次分布。东部地区的资源环境绩效水平依次高于东北老工业基地、中部地区和西部地区。(3)资源环境绩效水平的提高不能依靠经济增长自发地去实现,而是要通过结构调整、自主创新、强化管理等措施提升经济增长质量和缓解经济增长的资源环境负面效应来实现。     

联合经验正交分解和ARIMA模型的中国地区电离层短期预报

针对电离层垂直总电子含量(Vertical Total Electron Content,VTEC)具有非平稳和季节性变化的特性,结合经验正交分解(EOF)能够对非平稳时间序列进行简化和剔除冗余信息的优势,该文探索联合EOF和自回归移动平均模型(ARIMA)作为FOE-ARIMA,对中国地区电离层VTEC进行短期预报。采用IGS(International GNSS Service)中心提供的中国地区电离层格网数据(Global Ionospheric Maps,GIM),对不同季节前10天GIM数据进行EOF分解,使用ARIMA模型对主分量进行预报,通过重构获取未来5天VTEC值,并将EOF-ARIMA模型预报结果与ARIMA模型进行对比、分析。结果表明：EOF-ARIMA模型平均相对精度为83.3%,平均标准差为3.51 TECu,较ARIMA模型其平均相对精度提高了3.3%,平均标准差降低了0.16 TECu;EOF-ARIMA模型预测结果无明显季节差异,ARIMA模型秋季预报精度明显低于其它季节;EOF-ARIMA模型在赤道异常处预报精度未受影响。由此表明EOF-ARIMA模型在中国地区进行电离层短期预报具有较高的精度和稳定性。     

基于ARIMA模型的福州市雷暴日趋势分析

在分析ARIMA(p,d,q)预测模型的基础上,以福州市1961-2006年的雷暴日为时间序列基础,通过对该序列进行平稳性分析、差分处理、自相关、偏自相关系数计算与绘图、ARIMA建模、参数估计、假设检验及模型预测,将ARIMA模型运用在雷暴日的趋势分析上.研究结果表明,ARIMA能很好地拟合计算出未来短时段内的数据,...     

一种新的基于DFNN的时间序列预测

对时间序列预测, 利用自回归移动平均模型(ARIMA)给出了一种新的基于动态模糊神经网络(DFNN)的模型, 该模型中主要是考虑了输出误差这个重要因素. 将ARIMA模型产生的非线性特征用DFNN模型模拟. 能够产生比DFNN和ARIMA单个模型更加精确的模型. 因此, 它可以作为一个适当的替代模型来预测任务,特别是当需要更高的预测精度的时候. 最后用Mackey-Glass时间序列验证了模型的有效性.     

乘积ARIMA模型的建立及应用

ARIMA模型作为统计预测中的一种重要模型,被广泛运用于各个领域中。本文在非季节性及季节性ARIMA模型的基础上介绍了乘积ARIMA模型的一般表达式,提供了建立这类模型及使用其进行预报的一般过程,并以某超市月顾客量数据进行了实例分析。分析结果表明,当一时间序列不仅含有季节性成分,还混有非季节性成分时,用乘积ARIMA模型的预测精度较高。但该模型只适用于短期预测。     

安徽资源环境绩效评估研究

提高资源环境绩效是我国建设环境友好型和资源节约型社会的核心和关键.利用资源环境绩效指数(Resource and Environmental Performance Index REPI)对安徽省资源环境绩效进行了综合评价,结果表明:安徽已成为我国资源环境绩效水平中等的地区之一.进一步实证分析表明,资源环境指数与经济发展水平和发展阶段密切相关,而且成为影响区域竞争力的重要因素.安徽省建设节约型社会不能超越现有发展阶段、基本国情和省情,但是通过加大结构调整和技术创新力度以及采用综合配套措施完全有可能缩短目前能源、资源密集型的发展阶段,迅速提升其地区综合竞争力并实现可持续发展.     

基于时间序列模型的收视率研究

收视率是指在某个时段收看某个节目的目标观众人数占总目标人群的比重,以百分比表示。收视率的高低能够反映出节目的观众喜爱程度以及节目所具有的社会影响力。本文采用2006年中国电视收视年鉴中的全国收视数据,以工作日及节假日收视率为研究对象,利用SAS统计软件做时间序列分析,并进行预测。结果显示,节假日收视率数据能够较好的拟合ARIMA(1,2,(1,4))模型,工作日收视率数据则利用ARIMA(1,2,(1,4))模型和AR(1,4)模型拟合结果都较好,但是相对而言ARIMA(1,2,(1,4))拟合效果最好。     

反舰导弹冲淡式电子干扰模型研究

冲淡式电子干扰是应对反舰导弹的常用电子干扰手段,基于冲淡式干扰的基本原理建立了反舰导弹的冲淡式电子干扰模型,分析并计算了各种不同攻防对策下的冲淡式干扰的效果及其变化趋势,在此基础上讨论了对抗双方在冲淡式电子对抗中的最优对策,包括战术对策和装备策划对策,为冲淡式电子干扰攻防实践提供了一定的理论依据.     

基于粒子群优化-支持向量回归的高速公路短时交通流预测

为实现高速公路短时非线性交通流的精准预测,依托高速公路运营积累的大量数据资源,构建了基于粒子群优化(par-ticle swarm optimization,PSO)的支持向量回归(support vector regression,SVR)预测模型.首先,对获取的高速公路交通流数据进行异常值剔除、缺失值填充以及归一化等预处理;其次,基于SVR算法采用滑动窗口的方式建立预测模型,并基于具有较强寻优能力的PSO优化算法获取SVR模型的最优参数组合;最后,通过京台高速济南西收费站断面交通流数据进行实例验证.模型的预测结果表明,所提出的高速公路短时交通流预测模型能够满足实际需求,且相较反向传播(back propagation,BP)、差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)模型具有较高的准确性,可为日后高速公路运营决策提供理论支持.