基于GARCH模型的珠三角区域城市住宅价格波动研究

为制定合理的房地产调控政策,以珠三角区域中的广州、深圳和珠海为研究对象,采用多元GARCH模型对三地住宅价格波动的特性以及城市间住宅价格波动的相关性进行研究.结果表明:广州和深圳住宅价格的波动具有明显的周期性,珠海住宅价格的波动周期性不明显;广州与深圳的住宅价格波动高度相关,除个别时间段外,珠海的住宅价格波动与广州和深圳的相关性很低;广州和深圳之间住宅价格波动无明显的溢出效应,但广州和深圳对珠海的住宅价格波动有溢出效应.     

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。     

大型三线城市住宅价格的影响因素及尺度研究

住宅价格在城市内部空间呈现出一定的空间异质性,对房价影响因素的研究有利于管理者对土地利用政策与房地产开发计划的实施与调控.运用POI数据构建MGWR模型,对2020年11月济宁市中心城区住宅区位对价格的影响因素进行研究,揭示了房龄、最近医院距离、最近学校距离等7个因素对济宁市中心城区住宅价格的具体影响能力及各因素影响能...     

西安市住宅价格波动状况及政策建议

研究西安市住宅价格的波动特性及其产生原因,建立系统动力学中的因果回路图模型,分析住宅价格的因果反馈环.得出西安市住宅价格近年来处于上涨态势,但与一线城市和其它部分二线城市住宅价格波动幅度相比,波动幅度小并趋于稳定上升状态.为此提出,政府应坚持房地产调控不动摇,根据不同的需求层次合理地开发住宅产业,引导住宅需求的梯度消费,同时加强保障性安居工程建设.     

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。     

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。     

市场比较法中住宅房地产状况修正定量研究——以贵阳市为例

文章通过对贵阳市住宅房地产市场的分析研究,针对房地产估价市场比较法在应用中存在的房地产状况修正缺乏客观性和科学性的特点,并结合住宅自身的特点,以及对这一物业类型的价格影响较为突出的因素进行了分析和选择。从众多的房地产状况因素中选择出了能够代表贵阳市住宅房地产状况修正的因素。最后,引入层次分析法,建立了住宅房地产状况修正因素的层次结构模型。     

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。     

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.     

我国新房、二手房互动信息传递研究

以2005年7月至2014年1月我国新房与二手房月度价格指数为样本,通过指数自回归条件异方差(EGARCH)模型来检验我国新房和二手房价格是否存在"杠杆效应",进一步建立向量自回归模型,利用脉冲响应函数分析与方差分解法探讨我国新房和二手房的价格互动信息传递.研究表明我国新房和二手房价格存在杠杆效应,其中新房价格存在正的杠杆效应,而二手房价格存在负的杠杆效应,新房价格对二手房价格起主导作用,二手房价格对新房价格影响力较弱.     

商品住宅主因素定价模型研究

在总结国内外关于商品住宅价格相关研究的基础上,同时考虑消费者需求、开发商供给以及市场影响因素,构建了包括住宅环境因素、住宅配套设施、住宅质量因素、住宅成本因素和住宅市场因素的商品住宅主因素定价模型,为房地产开发企业、中介机构和消费者更好地理解和确定商品住宅的价格提供一种新的思路。     

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。     

我国住房价格影响因素的实证分析——以济南市为例

自我国房地产业进入商品化阶段以来,济南市住房市场始终保持了良好发展态势,但住房价格上涨过快的问题日益突出,制约了该市房地产业的健康发展,同时对社会稳定和居民生活质量的提高产生了负面影响。解决该市住房价格过快增长的根本对策是回归合理的土地交易价格和适时提高居民的收入水平。     

利用特征价格法编制住宅价格指数的必要性与可行性分析

我国现行房地产价格指数的主要编制方法存在编制方法不科学和数据来源不足两个方面的缺陷。而特征价格法具有如下优势：从编制方法上来讲,具有更加科学的理论;从数据来源上来说,可通过更多渠道去收集,且还可以非常准确;从实践上来讲,国外已从实践上证明了其优越性和准确性。但目前也存在一些局限性和困难,包括：模型方面的不足、应用方面的局限性和人的意愿的发展导致模型具有局限性。     

房价上涨原因的经济学分析

针对房价的一路上扬的态势,从政治经济学和西方经济学角度分析了我国房价居高不下的现状,对房产税政策对房价的影响进行了探讨。     

承包土地流转价格低廉的原因及对策

为了搞活土地使用权，政府允许农民承包土地有偿流转，可是实际上，土地流转的价格极其低廉，有些甚至送给其他人耕都没有人要。这种情况就障碍了土地市场的形成，不利于土地的优化配置，本文从多方面分析了土地价格低廉的原因，并在此基础上提出了提高土地流转价格的政策思考。     

时间序列分析法在房价预测中的应用——以广州市的数据为例

采用时间序列分析法,以广州市几个有代表性的行政区的房价数据为分析对象来建立预测模型,并经过残差分析,对误差进行检验,结果预测值与实际观测值基本吻合,达到了预测的目的。     

房价对城镇居民消费升级的影响

本研究基于2008~2019年全国35个大中城市的面板数据,利用固定效应模型和分位数回归模型分析了房价对居民消费升级的影响,并在此基础上分析了不同收入水平城市房价影响消费的异质性。结果显示：房价上涨显著挤出了城镇居民发展享受型消费,且城市居民发展享受型消费支出占比越高,挤出效应越大,不利于居民消费升级,尤其对高收入水平城市影响较大。消费升级是促进国内大循环、推进国内国际双循环新发展格局的重要环节和内容,房价对居民消费升级的影响不容忽视。     

浅析居住质量的经济性

在我国,住房商品化市场形成后取得了不少成就,也遇到了不少困难,其中因房价过高而造成的大量空置房与由于承受能力低而回落的有效需求之间的矛盾更为严重。针对这些问题,提出了增加有效供给,刺激有效需求,启动住宅消费市场,改善居住质量的措施。