基于灰色關聯(lián)模型下陜西省房地產價格影響因素

影響房地產價格的因素很多,本文通過灰色關聯(lián)度法對影響房地產價格的因素進行分析,針對影響房地產價格的主要因素提出相關意見,確保我國房地產市場繁榮、有序的發(fā)展。

通過選取2009年中國31個省市(除去香港、臺灣、澳門)的相關數(shù)據作為樣本,利用probit模型實證分析了房地產價格的主要影響因素,最后得到居民儲蓄額與城鎮(zhèn)人口數(shù)均與房地產銷售價格呈顯著正相關的關系。

近年來不斷上漲的房價引發(fā)社會各界的關注,分析影響我國房價的因素并研究其影響程度,對穩(wěn)定房價有至關重要的作用。本文根據2006—2016年的季度數(shù)據,運用var模型對影響我國房地產價格的因素進行實證分析。結果表明,房地產價格受城鎮(zhèn)居民可支配收入的影響較大;房價與國內生產總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、商品房銷售面積、存貸款基準利率存在雙向的格蘭杰因果關系。

房地產作為一個熱門話題,與人們生活緊密相連.許多專家學者針對房地產指標從不同角度對其進行了研究.以時間序列多元回歸分析為主要分析手段,包括多重共線性檢驗、平穩(wěn)性檢驗、誤差修正模型等一系列模型方法,對房地產指標進行綜合處理,從而可以得到響應變量與解釋變量指標之間的整體關系.

利用灰色關聯(lián)度方法對影響蘭州市房地產價格的影響因素進行了相關性排序。排序結果和關聯(lián)度依次為城市人均可支配收入(0.7892)、gdp(0.7880)、商品房銷售面積(0.7145)、企業(yè)貸款和個人住房貸款合計(0.7079)、城市人口總量(0.6987)、城市人均居住面積(0.6282)、竣工房屋面積(0.5404),通過對排序結果的分析,闡述了房地產市場發(fā)展中存在的問題。

房地產開發(fā)價格確定的準確與否直接影響項目開發(fā)利潤的大小,更會關系到項目的成功與失敗.結合房地產開發(fā)的特點,在充分考慮房地產價格影響因素的基礎上,利用已建類似項目的價格建立灰色關聯(lián)分析模型,估算出擬建項目房地產價格,并結合實例進行了闡述.

基于灰色關聯(lián)分析的房地產價格估算研究——房地產開發(fā)價格確定的準確與否直接影響項目開發(fā)利潤的大小,更會關系到項目的成功與失敗.結合房地產開發(fā)的特點,在充分考慮房地產價格影響因素的基礎上,利用已建類似項目的價格建立灰色關聯(lián)分析模型,估算出擬建項目房地...

從90年代初我國房地產市場的建立至今,房地產業(yè)已成為有關國計民生的基礎行業(yè),但最近幾年我國大部分城市和地區(qū)房價持續(xù)上漲,遠遠超過了普通居民的承受能力。本文在對相關數(shù)據進行主成分分析和多元回歸分析的基礎上分析了影響我國房地產價格上漲的主要因素。

運用向量自回歸模型(var模型)對影響安徽省房地產價格的各宏觀因素進行分析,建立了影響房地產價格因素的var模型。選取安徽省1995-2012年的年數(shù)據為樣本,定量描述了各因素對安徽省房地產價格的影響程度,并利用脈沖響應函數(shù)和方差分解分析各個因素對房地產價格的影響時滯、持續(xù)時間和作用強度。結果表明:安徽省房地產價格與安徽省居民可支配收入之間存在雙向影響關系,與人口總數(shù)存在單向影響關系,與人均生產總值和居民消費指數(shù)granger不存在因果關系。

從房地產行業(yè)和經濟人口角度總結以往房價影響因素指標中存在的信息冗雜、代表性不強的問題,對以往的房地產行業(yè)和經濟人口影響因素指標進行了修正和補充,以11個新一線城市的房價為例,建立新的指標體系,用灰色關聯(lián)分析法分析了影響房價的因素及其與房價的關聯(lián)程度。結果表明:影響房價的因素影響程度由大到小依次為城鎮(zhèn)人均可支配收入、人均gdp、城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口、住宅開發(fā)投資額、住宅銷售面積、住宅待售面積、住宅新開工面積、住宅竣工面積、住宅施工面積、居民消費價格指數(shù);經濟人口的需求因素對房價的關聯(lián)度大于房地產行業(yè)的供應因素;人口因素對房價的關聯(lián)程度低于區(qū)域經濟因素。

從房地產行業(yè)和經濟人口角度總結以往房價影響因素指標中存在的信息冗雜、代表性不強的問題,對以往的房地產行業(yè)和經濟人口影響因素指標進行了修正和補充,以11個新一線城市的房價為例,建立新的指標體系,用灰色關聯(lián)分析法分析了影響房價的因素及其與房價的關聯(lián)程度。結果表明:影響房價的因素影響程度由大到小依次為城鎮(zhèn)人均可支配收入、人均gdp、城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口、住宅開發(fā)投資額、住宅銷售面積、住宅待售面積、住宅新開工面積、住宅竣工面積、住宅施工面積、居民消費價格指數(shù);經濟人口的需求因素對房價的關聯(lián)度大于房地產行業(yè)的供應因素;人口因素對房價的關聯(lián)程度低于區(qū)域經濟因素。

房地產價格的影響因素——隨著城市的發(fā)展，越來越多的人涌入城市，這就需要有更多的住房來滿足這些外來人口。因此，房地產行業(yè)變得就很火爆，許多人就來研究房地產，究竟是什么原因導致其價格在變化。本文講的房地產是狹義上的房地產，也就是土地、建筑物及其他...

近年來，房地產價格過高、上漲過快已成為我國宏觀經濟中的一個突出問題。房價增長過快的趨勢，不僅極大地影響到城市居民的生活質量，也是整個國民經濟平穩(wěn)發(fā)展的一個不穩(wěn)定因素，住房價格問題已經成為一個引起廣泛關注的重要經濟問題和社會問題。本文主要從房地產咱身、經濟、社會，以及政策等四方面對影響房地產價格的因素展開分析，并提出調控我國房地產價格以穩(wěn)定房價的建議。

近年來，房地產價格過高、上漲過快已成為我國宏觀經濟中的一個突出問題。房價增長過快的趨勢，不僅極大地影響到城市居民的生活質量，也是整個國民經濟平穩(wěn)發(fā)展的一個不穩(wěn)定因素，住房價格問題已經成為一個引起廣泛關注的重要經濟問題和社會問題。本文主要從房地產咱身、經濟、社會，以及政策等四方面對影響房地產價格的因素展開分析，并提出調控我國房地產價格以穩(wěn)定房價的建議。

房地產是人類賴以生存和生活的基礎和載體，房地產業(yè)則是我國當前宏觀經濟中的支柱產業(yè)。房地產市場的發(fā)展主要體現(xiàn)在住宅市場的快速發(fā)展上，由于住宅產業(yè)關聯(lián)度高，它的發(fā)展帶動了建材、冶金、紡織、化工，機械、交通、郵電通信、家電家具等許多行業(yè)的發(fā)展，為這些產業(yè)提供了立足的場所，擴大了對這些產業(yè)的社會需求。因此，房地產業(yè)的快速發(fā)展對中國經濟的持續(xù)增長無疑起到了舉足輕重的作用。

本文根據已知的數(shù)據對房地產價格未來的發(fā)展趨勢做出預測分析.采用灰色預測法,主要以灰色理論中的gm(1,1)模型對房地產商品價格走勢進行預測.首先,我們對數(shù)據進行了檢驗和處理,然后基于灰色理論的房地產預測模型建模,最后用參差檢驗法對模型做出檢驗,得到假設模型成立,從而做出了關于鄭州房地產商品房銷售價格預測預報.

[碩士]基于單中心城市模型的中國房地產價格影響因素分析——【學位年度】2010　　【摘要】　　近些年,我國房地產市場價格普遍快速攀升,同時,房價在不同城市間的差距非常之大,政府出臺了一系列措施來抑制房價上漲,但效果都有限。由于房地產開發(fā)火熱,我國的土...

對可能影響中國房價的諸多因素的重要性問題進行識別和檢驗，基于模型不確定性的視角，使用中國30個省（區(qū)）2002～2013年面板數(shù)據，采用貝葉斯模型平均（bma）方法進行模型設定與分析。研究認為，在可能對中國房價產生影響的19個指標中，信貸政策、心理預期、物價水平、房屋竣工面積和產業(yè)結構合理化等5個解釋變量的后驗概率大于90％，它們是影響現(xiàn)階段中國房地產價格的決定因素；應通過差別化的信貸政策分區(qū)域控制房價，通過新聞媒體公開統(tǒng)計和發(fā)布房地產數(shù)據正確引導人們的心理預期，通過適宜的貨幣政策有效控制物價，通過保障性住房建設增加房地產供給，通過合理化的產業(yè)結構引導房價調控等，促進中國房地產市場的健康發(fā)展。

影響房地產價格高低的因素眾多，分為一般因素、區(qū)域因素和個別因素，本文基于解釋結構模型，對影響房地產市場價格的一般因素進行分析，認為在影響房地產價格的因素中，國內生產總值及人口規(guī)模是影響全局的因素；住房保障體系，信貸政策，居民收入水平，城市化水平，和稅收政策這些因素一方面受到國內生產總值和人口規(guī)模的影響，另一方面又影響消費者預期和開發(fā)商預期，進而影響土地價格和開發(fā)投資規(guī)模，土地價格和開發(fā)投資規(guī)模在影響房地產價格的因素中，是最易受到其它因素影響的因素，這些因素綜合作用，影響房地產市場的價格。

提出了一種結合非線性回歸技術的灰色gm(1,1)模型的改進模型.利用我國的房地產價格指數(shù)預測作為研究對象,用以驗證所提方法的有效性和準確性.根據實證結果,說明了新的改進模型有效提高了經典灰色模型的預測精度.

近期重慶房價有顯著的上升,并成為焦點討論話題,但是房價上升的原因卻非常模糊,不同時期影響房價的因素也不盡相同。文章通過對居民消費價格指數(shù)、金融機構人民幣貸款余額、房地產開發(fā)投資所占比重等指標進行了灰色關聯(lián)度分析顯示,由于2016年和2017年相應影響因素排名的變動,推測重慶二手房的上升存在很大的投機行為。

本文從市場分析入手,篩選出決定商品房價格的四類因素,建立了灰色關聯(lián)分析模型,確定了目前影響北京地區(qū)商品房價格的主要影響因素,并結合目前國家調控措施,對這些因素的作用和房價發(fā)展趨勢進行了分析。