基于随机森林模型的房产价格评估

文章以住宅性房产为切入点,基于特征价格理论,选择了区位特征、建筑特征和邻里环境三大类共计21项特征变量,构建了房价格评估的随机森林模型。并以广州市天河区某区域的二手住宅性房产为例,应用所构建的模型对该区域内的二手房产进行了价格评估。

基于RBFNN实验的物业税开征后对房产价格影响预测

本文建立径向基神经网络(Radical Basis Function Neural Network-RBFNN)逼近微观经济学理论的DUST价格函数,分析了物业税开征对于上海住房价格的影响效应。实证结果显示,流通环节的税收改革对房价产生的是持久的正向冲击,保有环节的税收改革对房价产生的是短期的负向冲击。在基于实验结论的基础上,给出了相应的经济学分析,并提出了相应的政策建议。

房产价格的财富效应是否存在?——基于中国的面板数据

理论和实证研究均对房产的财富效应存在一定分歧。在我国18个省(自治区、直辖市)1999年至2007年城镇居民人均消费支出、可支配收入与房产价格指数的面板数据基础上,应用固定效应模型与随机效应模型,分析房价上涨对高中低不同收入阶层的财富效应,结果显示:房价上涨对我国高、中、低三个收入阶层并没有产生正的财富效应而是产生了"挤出效应";并且,高收入阶层消费减少的幅度最大,低收入阶层消费减少的幅度最小。为拉动我国经济增长和满足不同收入阶层居民的住房与购房需求,应挤压房价中的泡沫,加大廉租房和经济适用房的建设,刺激高收入阶层买房,提高炒房行为的交易成本。

公共债务、房产价格与宏观经济波动

宏观经济波动对中国的宏观经济发展具有重要影响。基于中国1997—2014年相关数据,通过单位根检验,协整检验和格兰杰因果检验等,实证研究了公共债务、房产价格、通货膨胀、基尼系数对宏观经济波动的影响。研究结果表明:公共债务、房产价格和通货膨胀在短期内与我国GDP增长率存在正向关系,但在长期内公共债务与GDP增长率存在均衡关系,房产价格、通货膨胀在长期内与GDP增长率存在负相关关系,基尼系数与GDP增长率一直存在反向关系。而公共债务、房产价格、基尼系数、通货膨胀在不同程度上促进了宏观经济波动,所以政府应当实行合理的公共债务规模,缩小收入差距,将通货膨胀和房产价格处在一个合理的水平,从而促使我国宏观经济平稳健康发展。

京津冀房产价格分化上涨的非市场因素与治理对策

十几年来,京津冀城市房产价格发生了差别巨大的分化上涨,而导致房产价格严重分化和大幅上涨的原因并非仅是市场因素所致,承认非劳动收入、保护私有产权、举办奥运会、筹办冬奥会、建设首都副中心和设立雄安新区等非市场因素,对京津冀房产价格分化上涨也起到了重要作用,这些非市场因素非均衡地提升了城市空间价值和房产价格预期,是京津冀房产分化上涨的基础因素。为化解房价分化上涨而产生的社会矛盾,应当在市场因素与非市场因素的统一中做出政策和制度的安排,单纯限制房地产市场的政策可能会引发新的社会矛盾与治理风险。

论西安房产价格上涨的因素及对策

本文通过对西安房产价格现状分析,认为主要是由于西安经济快速增长、地价上升、房地产市场需求增加、利率变化、西安地铁建设等因素引起的,为抑制西安房产价格上涨提出应加强宏观调控、增加经济适用房和廉租住房的建设、引导消费者合理消费等措施。

中国房产价格变动现状及其走势分析

近年来,房产价格的攀升和房地产经济的持续升温引发了巨大的社会反响。本文拟就中国房地产经济的持续升温,特别是房产价格涨势过猛的现象进行分析,指出中国房市过热、房价过高现象的产生既有合理因素,也有多方面原因,并在此基础上分析中国房产价格的未来走势。

房产价格的影响因素分析

本文在前人研究的基础上,从投资者追求效用最大化的角度推导出了房产的均衡价格模型,通过对模型的分析找出其中的价格预期、无风险收益率、市场供给量等影响因素及各种因素对房产价格的作用机理,从而针对各影响因素提出相应的对策建议。

基于多项式回归模型的柳州市房产价格预测

本文以柳州市房地产价格为例,建立柳州市房地产价格的多项式回归模型,并进行实证分析,检验模型精度,最后预测未来三年的柳州市房地产价格,为柳州市房地产投资提供科学的依据。

利用Matlab分析沈阳市住宅房产价格的影响因素

结合近10年沈阳市相关经济数据,利用Matlab软件,通过散点图分析了GDP,人口数量,商品房住宅投资额,商品房住宅竣工面积,商品房住宅销售面积,城乡居民储蓄年末余额,社会商品零售总额,普通高等学校在校学生数和贷款利率等因素与住宅商品房平均销售价格的线性关系.并对这些基本要素进行多元线性回归,得到的回归方程系数,没能通过检验.再利用逐步回归分析的方法,通过两次筛选和剔除变量,得到了较理想的回归方程.由回归方程可以看出,GDP,人口数量,商品房住宅投资额,商品房住宅销售面积和城乡居民储蓄年末余额等对房产价格有显著的影响.这些分析结果对房产价格的预测和干预有一定的指导意义.

论房产价格的超调现象

房产市场价格的剧烈波动给经济带来巨大灾害,货币供应量过快增长是房价持续快速上涨的原动力。由于普通商品价格在短期内存在粘性而房产市场价格具有充分的弹性,当货币供给增加以后,房产价格优先于普通商品的价格上涨,且在瞬间上涨的程度大于其在长期中上涨的程度。因此,政府应保持货币供应量的增长与经济增长相协调,并有必要对房产市场进行干预与管理。

房产价格的高峰与低谷:决定因素与其寓意

文章基于我国34个大中城市的2001-2016年季度数据,分析了各城市的房地产价格周期特征,探讨了各类要素对于房产价格的高峰与低谷的作用力度。研究发现:2008年之前,房地产市场相对较为平稳,自2008年之后,房地产市场进入了剧烈震荡期,大部分城市在经历了2007-2009年的快速向下偏离趋势阶段后,在2010年盘整筑底,2011-2016年间逐步分批进入了强势的回调期。文章将房地产周期划分为长周期波动型、随波逐流波动型与脉冲波动型三类,并估计了二元与多元选择模型,结果表明:就业人口的增长是促进城市房地产市场高峰的关键因素,但其对低谷的影响相对较小。信贷的作用则有所差异,其主要作用体现在抑制房价低谷的出现,同时,在低谷向平稳和高峰过渡中,信贷是最为关键的要素。国际投资则表现出调节器的作用,降低了房价的振动幅度。

论房产价格构成的倒置性及治理对策

房产价格的倒置性，是指其价格构成中直接成本较低，而其它间接成本比重较大。从政府角度看，土地资源管理的非市场化、各种税费收取的随意性，对此有一定影响。而开发商队伍的良莠不齐和过高的预期利润率，也推动了这种倒置现象。由于国家已确定将住宅消费培植为新的经济...

青岛房产价格上涨的成因及治理

近几年来,青岛市房地产业发展迅猛,对青岛社会经济发展产生了巨大影响。青岛市房产价格上涨的原因主要是:土地交易价格继续上升,市区南北地区房价上涨较快,二手房市场需求旺盛。针对青岛市房产价格上涨过快的状况,应该采取以下措施加以控制:加大金融调控力度,加大税收调控力度,充分利用土地政策,增加供给和遏制投资、投机,取消房屋预售制度,切断房地产商靠预售款项开发的后路,大力推进经济适用房建设,将其纳入地方政府政绩考核的重要内容。

房产价格上涨因素分析

本文通过对房产价格现状的分析,针对房价产生影响的银行贷款利率、贷款条件、建筑成本、市场需求进行详细的分析,阐述它们对房产价格的影响,并进一步提出了缓解房价上涨的对策,从而引导消费者合理消费,达到降低房价的目的。

我国房产价格指数多因素分析

主要从经济因素对房地产市场的供给和需求的影响进行分析,观察发现只有利率、每季度末金融机构建筑业贷款、每季度末的M2货币供给量、土地交易价格指数和季度居民实际购买力的影响较为显著。国家机构应加强宏观调控,保持住房价格特别是普通商品住房和经济适用房价格相对稳定。

房产价格与固定资产投资效率的空间集聚关系研究

本文运用数据包络分析与探索性空间数据分析研究了中国2011年358个地级市及其同级行政单元的固定资产投资效率、人均GDP、商品房销售面积及销售价格、房屋竣工面积及施工面积、人口密度等因素的空间关联性,分析证实其存在显著的正向空间自相关。实证研究发现,空间误差模型在解释房屋价格的全局空间关系上优于空间滞后模型,而地理加权回归模型则利用局部空间回归特性,拟合和展现了空间集聚的分布特点。研究结果表明,房产价格泡沫的破裂在空间城市群上会出现由外围区向中心地城市蔓延的轨迹,且随着空间距离及中心—外围层级的递进而减弱。

基于多元回归分析的房产价格评估系统设计

房地产行业的快速发展催生了社会对房产价格进行高效率、低成本、规范合理评估的需求。该文通过对房产特征、市场行情变化等因素进行多元回归分析,建立了房产初始价格批量评估模型和房产价格批量更新模型,并在此基础上设计了房产价格评估系统。该系统可对各个时期的房产价格进行批量快速评估,实时反映不同区域内房产的价格走势,实现了房产评估效率和公平的统一,在应用中得到了较好的效益。

稳定当前房产价格 构建社会和谐发展

构建社会主义和谐社会战略目标的提出标志着中国的改革开放又迈上了一个新的台阶.回顾中国改革开放的历程,有目共睹的是中国的经济持续快速发展,人民生活质量普遍改善,综合国力不断提高.