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...     

兰州市房地产价格影响因素的灰色关联度研究

利用灰色关联度方法对影响兰州市房地产价格的影响因素进行了相关性排序。排序结果和关联度依次为城市人均可支配收入(0.7892)、GDP(0.7880)、商品房销售面积(0.7145)、企业贷款和个人住房贷款合计(0.7079)、城市人口总量(0.6987)、城市人均居住面积(0.6282)、竣工房屋面积(0.5404),通过对排序结果的分析,阐述了房地产市场发展中存在的问题。     

徐州市房地产市场价格影响因素调查分析

房地产价格的影响因素众多,通过统计调查方法,依据徐州市区房地产发展实际,对房地产宏观影响因素和房地产自身影响因素进行了问卷调查,对调查可靠性与科学性进行了评价,最后结合调查结果对徐州市房地产价格进行了分析,并预测发展趋势。     

房地产开发价格影响因素分析及对策研究

近年来,我国房地产价格长期持续高涨,无论对房地产业自身运营,还是对国民经济健康发展,乃至整个社会的和谐稳定。都将产生一定负面影响。本文通过对影响房地产开发价格的因素进行初步探析,并对如何控制房地产价格提出相应的解决办法。     

浅析影响城市房地产价格评估的环境质量因素

区位是影响城市房地产价格的第一位因素,包括：位置、交通条件、基础设施和环境状况等因素．其中,环境因素包括大气环境、水文环境、声觉环境、视觉环境和卫生环境等．房地产估价的主要难点是,房地产价格的影响因素多种多样且难以把握和量化．本文在分析环境质量影响房地产价格的机理的基础上,构建了一个经济计量模型,以分析环境质量因素对房地产价格的作用．结果显示,随着人们生活水平的提高和环境保护意识的加强,环境质量越来越成为影响房地产价格的重要因素．     

我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究

随着市场经济的发展,房地产在我国的经济中具有重要的地位。房地产价格的变动引起经济上的宏观波动,价格的波动会在一定的程度上影响社会的稳定,因此,房地产价格的波动必须控制在合理的范围内。深入研究了房地产价格波动的微观因素和价格波动的规律,深入分析了影响房地产价格波动的主要因素,从而为有效控制房地产的价格提供参考。     

模糊层次分析法在房地产价格影响因素分析中的应用

影响房地产价格的因素具有不确定性和模糊性,确定某房地产项目的定价方案和客观有效的制定销售价格策略常常是比较困难的,因此,采用模糊层次分析法,对房地产价格的影响因素进行定量分析,为房地产价格的研究提供可比较的依据。另外,为解决根据问题所构造的模糊判断矩阵不是模糊一致矩阵的情况,提出了对元素按算术平均进行综合而将其调整为模糊一致判断矩阵的简便方法。     

我市房地产价格走势分析

近几年来,聊城市房地产价格和国内大形势一样,经过低迷、稳步上升、快速上升、趋于稳定等几个阶段;影响房地产价格的因素主要有国家政策、供求关系、价格构成。笔者结合我市情况,对不同购房目的者和房产投资机构提出了参考建议。     

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。     

影响房地产价格的因素

随着市场经济的发展,近年来房地产市场持续升温,房地产价格持续走高,为保证房地产业的健康发展,本文旨在通过流动性、宏观政策等问题分析影响房地产价格的因素,以便对我国房地产市场价格有个清晰的认识。     

不完全竞争环境下我国房地产价格影响因素的实证分析

本文从我国房地产市场的不完全竞争环境入手,在分析房地产市场的非均衡状态的基础上,采用计量分析的方法,建立了价格影响因素的模型,对我国房地产价格进行了实证分析。     

谈兰州市房地产市场的发展趋势

一、兰州市房地产市场发展状况 (一)兰州市房地产市场总体发展状况. 兰州市房地产市场的培育和发展经历了与住房制度改革相适应的历史过程.     

技术资产价格构成及影响因素分析

本文着阐述技术资产价格构成，并对其影响因素进行分析。使技术资料评估的基本理论方法体系更加系统，全面。     

中国劳动力价格影响因素分析

首先梳理了影响劳动力价格的人口因素、经济因素和政策因素,在理论分析的基础上构建了劳动力价格模型。基于1989—2012年省级面板数据的实证结果表明:老年抚养比、人口增长率、人均GDP、经济增长率、产业结构升级、教育经费支出和政府公共支出对劳动力价格具有显著的正向影响,而通货膨胀率、实际利率和地方保护对劳动力价格具有显著的负向影响。加大对落后地区教育经费支出力度,促进落后地区产业结构升级,进一步削弱地方保护,是实现劳动力价格区域均衡的有效途径。     

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。     

浅析商品住宅价格影响因素的分类

要做好商品住宅的定价,必须知晓商品住宅价格的各种影响因素,认识这些因素是如何以及在何种程度上影响价格的。     

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。     

货币政策、供需调控与房地产价格

基于货币政策端、供求两端对2010—2019年间中国35个大中城市的面板数据进行实证分析,研究发现：(1)货币政策价格型工具利率的提升和供给端土地的增加,带来抑制房价上涨的效果;需求端人口数量的增加扩大供需缺口推动房价的抬升;(2)房价对货币政策信号的变动更为敏感,具有较强的金融属性;(3)城市房价分化,房价调控需因城施策。为此房价问题需要房地产市场的内外联动改革,除了注重短期利率工具的运用,仍需因城施策,在外部货币政策的推动下,内部供求两端共同发力才能实现合理有效的房价调控,促进房地产业良性循环和健康发展。     

我国房地产经济波动因素分析

在我国经济发展中,房地产行业起到了重要的促进作用,因而在国民经济中占有重要地位,随着经济的发展逐步成为了我国重要的支柱产业。正因如此,国民经济的稳定与否很大程度上会受到房地产经济的影响,一旦其出现波动,国民经济水平必然会发生变化。因此,各方都开始重视房地产经济波动问题,希望能够通过分析研究找寻到改善房地产经济波动的有效方法。本文主要针对当前我国房地产经济发展中各类影响经济稳定性因素进行了有效分析,继而针对性的提出了相关解决措施,以推动我国政府部门对房地产市场调控工作的有效推动。     

商品房价格的影响因素分析——以广东省为例

自1998年以来,随着我国城镇住房制度改革的深入推进,房价一直持续上涨,尽管这几年来的我国居民的收入水平也在不断提高,但对于中低收入者买房来说,仍然是个很大的问题。本文以广东省为例,从成本供需角度,通过数据对各影响因素进行实证研究,最后对实证研究的结果,提出了一些针对性的对策建议。