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。     

通货膨胀与商品住宅价格关系的实证分析

以计量经济学模型为基础,运用北京、上海的居民消费价格指数(CPI)和中房住宅价格指数 (HPI)的时间序列数据,研究通货膨胀与商品住宅价格的关系.将同比和环比数据换算为定基比数据,对数据序列的稳定性进行单整与协整检验,开展Granger因果检验和配对样本均值检验.研究表明: 在北京,通货膨胀与商品住宅价格不存在长期均衡关系,房价抵御通货膨胀的能力不显著,应采用经济手段而非行政手段调控住宅市场.在上海,通货膨胀与商品住宅价格存在长期均衡关系;而且,房价上涨会引发通货膨胀,应采取行政措施抑制房价的快速上扬.     

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.     

天津市中心城区商品住宅价格地区分异的研究

利用近年来公开发布的天津市中心城区各地段商品住宅价格的资料，借助商品住宅价格级差模型、房价水平剖面图等手段，深入阐述了商品住宅价格的地域分异特点及成因，提出了合理配置中心城区住宅、加强居住区综合开发等建议。     

郑州市房价变动合理性分析 ——基于房价收入比与住房租售比

从宏观及微观角度来对影响商品住宅价格波动的因素进行理论分析,引入房价收入比以和住房租售比来判断城市商品住宅价格的合理性,对郑州市区商品住宅市场实证研究,分析了2013-2017郑州市区年商品住宅价格变化情况,客观评价在此期间郑州市区房价是否合理并找出其原因,根据房价波动的因素提出郑州市房价上涨原因相应地提出对策建议。本研究的主要结论有:1)商品住宅价格波动的方向以及幅度是由经济面、政策导向以及社会价值观3个方面共同影响的结果; 2)通过计算房价收入比以及租售比发现2013-2017年期间郑州市区商品住宅价格水平仍然偏高,巿区商品住宅巿场上存在着商品住宅价格出现泡沫; 3)通过经济面、政策导向以及社会价值观3个方面分析出郑州市区商品住宅价格上涨的原因。     

我国商品住宅价格灰色预测

商品住宅价格受多种因素影响，既有宏观因素。又有微观因素；既有确定性因素又有不确定性因素。文中运用灰色理论原理，把我国商品住宅价格看作一个灰色系统，以全国商品住宅价格为原生时间数据系列，建立灰色GM（1，1）预测模型，对我国商品住宅价格未来走势进行预测。对所建模型进行残差检验，关联度检验，均方差检验及小误差概率检验。精度均为一级，因此。可以运用所建模型对我国商品住宅价格进行预测。从模型预测的结果看，我国商品住宅价格在未来呈上升趋势。     

基于灰色分析法对海南省商品住宅价格的预测

针对海南省主要城市商品住宅价格的问题,利用海南省2003年～2018年相关数据,运用了灰色系统理论、最小二乘法、偏估计回归法及风险价值理论等,构建了灰色关联模型、岭回归模型及VAR模型,综合运用了Matlab和EViews软件编程求解,对海南省未来商品住宅价格进行分析并预测.     

基于灰理论的威海市房地产价格预测

房价预测是房产投资和经济调控的重要依据之一.灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示房价的发展变化特征.以威海市为例,应用灰理论对其房地产价格建立灰模型GM(1,1)进行预测,其结果显示具有较高的实用性.最后对威海市房价的发展给出了相关建议.     

重庆市房价与居民收入关系研究

建立重庆市商品房价格和城市居民人均可支配收入的线性模型和对数模型。结果表明重庆市的房价与收入存在显著的相关性。提出稳定和控制商品住宅价格过快上涨，增加居民收入，缩小贫富差距，提高购房能力等措施以促进房地产市场健康发展。     

昆明市区域商品住宅价格及影响因素研究

结合历史房价数据及人均生产总值等因素,以昆明市作为研究对象,通过建立GM(1,N)模型对昆明市的商品住宅房价进行了预测,采用理论与实证相结合的方法进行研究,并检验了模型的精度,试图弥补房价与影响其变化的多个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的不足,以期为昆明市的房地产投资决策提供一定的指导和借鉴意义.     

论商品房预售款监管制度的完善

商品房预售款监管制度是商品房预售监管的核心内容,但我国的商品房预售款监管制度存在明显的缺陷,主要表现为监管主体混乱、监管内容不确定和监管不力所应当承担的法律责任不明确。结合我国国情,可以采取由政府和律师事务所共同对预售款进行监管的措施,同时明确预售款监管的内容和法律责任,来完善我国商品房预售款监管制度。     

我国商品住房价格泡沫研究

通过资本边际收益法对2002—2010年的全国商品房价格泡沫进行测算,我们发现,就全国而言,2002—2010年间,我国商品住房市场价格运行主要经历了两个阶段。第一阶段是2002—2003年,此期间我国商品住房价格无泡沫运行。第二阶段是2004—2010年,从2004年开始,我国开始出现商品住房价格泡沫,除2006年商品住房价格泡沫不明显外,其余每年我国商品住房市场均出现泡沫。鉴于这种情况,我们分别选择时间序列模型和面板数据模型对全国以及主要城市的商品住房价格泡沫形成因素进行实证分析。     

论商品房预售款监管制度的完善

商品房预售款监管制度是商品房预售监管的核心内容,但我国的商品房预售款监管制度存在明显的缺陷,主要表现为监管主体混乱、监管内容不确定和监管不力所应当承担的法律责任不明确。结合我国国情,可以采取由政府和律师事务所共同对预售款进行监管的措施,同时明确预售款监管的内容和法律责任,来完善我国商品房预售款监管制度。     

北京住户满意度调查

采用顾客满意度理论及其软件分析了北京居民的住宅需求和商品房的质量状况.针对住宅的特有性质,对一般的顾客满意度模型进行了改造,引入住房金融及政府住宅政策因素作为满意度指数的可测变量.2002～2003年进行了两次住户满意度调查,抽样调查结果指出了住宅品质的改进方向,并且阐明了北京住宅市场的现实和潜在需求.     

许昌市人居环境满意度评价

以住房条件、环境安全、景观规划、公共服务、社区文化环境5个指标为一级评价准则,房型设计、空气质量、建筑密度、商业网点、邻里和谐等42个因子为二级单项指标,构建了许昌市人居环境评价指标体系,采用调查统计法对许昌市的魏都区和东城区的人居环境满意度进行综合评价.结果表明,住房条件、公共服务、环境安全3个一级准则的重要程度较高,而社区文化环境、景观规划的重要程度较低;在42个二级单项指标中,城市供暖的满意度最低;就许昌市人居环境的综合评价而言,东城区的人居环境满意度比魏都区高10分,但社区文化环境有待进一步改善.     

市场经济条件下发展住宅业的探讨

在社会主义市场经济条件下，根据我国目前的经济发展水平、土地状况和住房情况，就如何发展住宅业，改善居民居住条件，实现小康居住目标所涉及的几个问题进行论述，强调了房价是制约商品住宅走向市场的关键，并提出了解决问题的基本做法．     

房地产市场垄断和投机对经济的影响及相关对策

通过对我国房地产市场存在问题的分析,指出房地产市场垄断和投机结合是房价不断上涨的真正原因,比较我国和美、德两国经济的背景的异同,提出了3条对策：规范土地市场,在土地公有制不变的前提下,建立土地使用权交易市场;培育完全竞争的住房市场;除掉住房的投资品属性.     

房地产价格上涨对中低收入家庭的影响

房子是一种特殊商品。它是人们的生活必需品,拥有一套住房是每个人最大的愿望,因此,保证人们的基本住房要求,让居者有其屋是每一个社会的责任和义务。普通住房的价格必须与人们当前的收入水平相适应,让绝大多数普通老百姓买得起。政府有责任让弱势群体、贫困阶层也能住上房子。但是房价不断攀升,已经成为我国迈向现代化的障碍性因素,影响和谐社会的构建和国家总体目标的实现,对中低收入居民生活的影响尤其巨大。     

我国居民消费价格指数灰色关联分析

采用灰色关联分析法,对我国居民消费价格指数进行了多因素关联分析.得出房屋销售价格、商品零售价格以及国内生产总值指数是我国近期CPI过快增长的主要影响因素.对此进行了原因分析并提出相应建议.     

基于GBDT的商品分配层次化预测模型

商品预测是使用以往商品信息去估计和推断未来商品的销售趋势,并以此作为对商品进行合理调配与规划的依据.为实现对商品销售的精确预测,在GBDT基础上,提出了一种层次化集成预测模型(HGBDT).针对数据表征的高维问题,基于Bagging思想,在特征空间构建了该模型,实现对商品的有效描述,以此提高预测模型的性能与泛化能力.在开放数据库上的实验结果验证了本文模型的有效性.