On the Influence Factors of Second-hand House Prices in First-tier Cities——Empirical Analysis Based on Panel Data

With the arrival of the ＂housing stock＂ in first - tier cities, the second - handhousing^market will become the dominant property market. This ardcle aim to the first - tiercities of second - hand housing prices and new home price index for the empirical analysis, thedata related to the cointegration analysis found that the result of the first -tier cities real estatemarket in China, the new home price index is the significant factors influencing the second -hand house price indexi For Beijing, Shanghai second - hand housing and new home price in-dex time series johans test, found that there exists cointegration relationship between two varia-bles,the new city real estate market prices out of a line on the secondary market have clearguide. Therefore, the real estate market regulation aiming at the first -tier cities and the＂housing stock＂ should take the second - hand housing market as the main direction, startingwith the sale price and influencing factors of new houses. At the same time, in different cities,we should adhere to the city＇ s policies, reflect the policy differentiation, promote the reformof the real estate supply side, and promote the return of housing properties.

基于PSO-LSTM的区域二手房价预测方法研究

探究房价趋势是一个高度复杂且充满非线性特征的研究难题。针对目前二手房价预测精度低的问题,文章提出了基于PSO-LSTM的区域二手房价预测方法。粒子群算法通过对LSTM模型进行优化,找到最优的参数组带入PSO-LSTM模型中,进而得到更符合实际情况的预测结果。文章通过湖南省株洲市天元区的二手房价时间序列数据集对PSO-LSTM模型进行训练,并与LSTM神经网络模型进行了对照分析。实验结果显示,PSO-LSTM模型对于区域二手房价的预测精度更优。

基于Python爬虫的阜阳二手房数据可视化分析

以阜阳市二手房市场为例,文章首先利用Python爬虫技术从“58同城”二手房交易网站爬取了阜阳三区五县的在售二手房数据,随后对爬取的数据进行了清洗及预处理,旨在确保数据的准确性和可用性,接着应用Python语言及多种可视化工具对清洗后的数据进行了多维度分析,以揭示阜阳市二手房市场的区域差异、价格分析及热门户型等关键信息,为潜在二手房购买者与房地产交易从业者提供了决策支持。

基于核密度估算与热点分析的二手房空间分布研究——以贵阳市为例

二手房市场的发展变化对城市更新、城市规划决策非常重要。利用网络爬取软件获取贵阳市核心区2023年第一季度的二手房挂牌数据,通过数据整理和空间可视化,使用核密度分析方法、热点分析法、K均值聚类法,研究分析贵阳市核心区二手房市场交易的热点区域、空间分布情况,研究发现:贵阳老城区花果园二手房分布最为密集,并沿东北方向延伸,形成二手房售卖热点聚集区;贵阳观山湖区、大十字、喷水池、甲秀楼一带二手房房价明显高于其他区域;观山湖区的二手房均价要比老城区的二手房均价高1 000多元。

服务与管控:云南省自然人二手房交易的税收治理

自然人二手房交易是税收风险防控的难点。云南省自然人二手房交易主要存在真实交易价格获取难、核查难、智能化服务水平低等问题,造成税收执法风险大,税费服务不能满足群众需求。本文结合云南省自然人二手房交易的流程,从实务的角度讨论8种税费风险防控对策,以期为未来全省,乃至全国统一的自然人二手房交易申报系统的上线提供参考,达到降低税务机关税费征缴风险,满足人民群众智能化税费服务需求的税收治理目标。

“多渠道供给”政策对二手房出售市场的影响——基于利用集体建设用地建设租赁住房试点的实证研究

作为我国房地产调控中的创新举措,以“只租不售”模式为前提,集体建设用地建设租赁住房从供给侧结构性改革出发,对于遏制二手房出售价格和出售量高涨发挥极大作用。选取中国37个大中城市2015年1月至2020年12月的面板数据,采用双重差分模型检验集体建设用地建设租赁住房政策实施前后二手房出售市场的变动。研究显示,集体建设用地建设租赁住房政策对二手房出售价指数和二手房出售挂牌量指数具有显著的负向作用,且经过一系列稳健性检验后结果仍然成立。在我国经济高质量发展的新阶段,集体建设用地建设租赁住房政策通过增加“多渠道供给”,在抑制房价和出售量上涨的同时优化了住房市场结构,有利于解决当下住房难的困境。

房地产经纪行业集中度对二手房房价的影响——基于19个不同能级城市的数据

房地产经纪业作为房地产市场的参与者,是实现房地产流通的重要渠道。在市场竞争环境下,房地产经纪企业基于品牌、服务和互联网逐步提升房地产经纪行业集中度,趋向于形成有利于企业垄断经营的市场格局。本文利用19个不同能级城市的二手房交易数据,评价了各个城市的房地产经纪行业集中度程度,采用多元回归方法估计了行业集中度对二手房价格的影响程度。研究结果显示城市前四大经纪公司的市场份额每增加10%,将提高二手房价格2%,且在大城市更加明显。基于研究成果,本文提出政府市场监管部门应设立房地产经纪市场垄断程度评价指标,动态监测城市房地产经纪行业集中度状况,制定房地产经纪行业的垄断认定制度,监控大型房地产经纪机构的企业兼并行为等建议。

基于Python爬虫的二手房信息数据可视化分析

利用Python网络爬虫技术对各大城市的二手房信息进行爬虫分析,通过数据可视化技术,直观地展示二手房价和房源数量的城市分布及市场热点,分析二手房源的面积、价格、户型情况等二手房市场现状,为政府干预房地产业提供参考,也为购房者提供帮助。

基于MGWR模型的福清市二手住宅价格空间分异及影响因素研究

为探索中小城市二手住宅价格空间分异特征及影响因素,以福清市2019年二手房交易数据为例,基于MGWR模型进行量化研究,并与经典GWR模型对比分析,结果表明:(1)福清市二手住宅价格具有显著全局空间自相关性,由局部空间自相关性分析得出,住宅价格“高-高”聚集区主要分布在融侨新城一带,“低-低”聚集区主要布局在中心老城区。(2)MGWR模型回归结果优于经典GWR模型及传统OLS模型,适用于中小城市住房价格研究。(3)不同指标因子回归系数空间异质性显著,其中,建筑容积率、到医院、中小学校以及大型商业综合体距离回归系数存在正负差异;小区绿化率和汽车站回归系数为正值,对房价具有正向影响;建成时间回归系数为负值,对房价具有抑制作用。

基于特征价格模型的合肥市二手房价格影响因素剖析

利用网络爬虫(Python)软件在链家网上抓取22700条合肥市二手房微观数据的交易信息,构建特征价格模型,分析整体样本和分类样本(主城区和非主城区)分别对合肥市二手房房价的影响因素的差异。研究结果得出,特征价格模型中所包含的三种模型中,对数模型的拟合度最高;整体样本和分类样本对二手房房价影响程度具有差异性;影响因素中周边是否配备地铁对总体样本和主城区样本的影响最显著,二手房建筑面积对非主城区样本影响最显著。研究结论可为二手房交易价格特征探索以及居民投资和消费需求提供参考。

基于大数据的南京市中心城区房价空间分布特征及建成环境影响研究

采用链家网收录的2018年、2020年及2022年的二手房交易价格数据,通过克里金插值法研究南京市中心城区房价空间分布格局,进一步构建时空地理加权回归(GTWR)模型,并基于最小二乘法(OLS)进行比较,揭示不同建成环境因子对该空间分异的影响。研究发现,南京市中心城区房价空间分布态势以古都文化核及河西片区为中心高值区域,向四周递减,总体与规划政策的空间引导结构保持一致;开发建设强度和公交可达性对房价的影响作用最为显著,但基于不同区域的建设情况和居民需求差异,影响效果差别较大。应制定精细化的空间发展政策,以响应空间存量发展时代下的住房质量化发展需求。

基于Scrapy的太原二手房爬虫的设计与实现

随着经济的快速发展,人们买房获取数据信息越来越便利,但网络的海量数据也给人们快速摘取有用信息带来了很大的困难,同样太原二手房数据量也很庞大。利用Scrapy框架快速高效的爬取太原链家二手房数据,并对数据完成处理和存储,为买房人群提供有用信息数据参考。

市场法在成都市中海右岸二手房价值评估中的应用

在当前的二手房交易市场中,随着交易量的不断上升,如何进行房地产价值评估越来越受到关注。本文以中海右岸一期14栋1单元17层1703号房屋为评估对象,从市场法的角度,通过对三个可比较案例的研究,根据标的物的状况调整相关参数,并使用市场法公式计算参考价格,得出评估值。同时,针对市场法在评估中存在的问题,本文提出了相应的改进建议,希望能对市场法在二手房价值评估中的合理应用提供一定的借鉴。

租售同权背景下房价与租金的关系研究

基于2011—2021年21个大中城市新建住宅价格指数、二手住宅价格指数和租金价格的面板数据,运用单位根检验、Hausman检验、固定效应模型等方法,在租售同权政策背景下,研究中国城市新建房价和二手房价与租金的关系。结果发现:实施租售同权政策前,各城市新建房价和二手房价对租金都有显著的正向影响;实施租售同权政策后,各城市新建房价对租金没有产生影响。研究结论表明租售同权政策能够稳定房价,促进房地产市场健康发展。基于此,提出改善租售同权政策的相关建议。

二手房价格对于住房特征和区位变化敏感性分析

住房价格是住房各项特征的函数.采用成都市主城区二手房价格抽样数据,结合住房价格边际效用递减规律,用城市住房hedonic价格模型,对二手房价格对不同住房特征和区位变化的敏感性以及二手房价格边际效用递减规律进行了分析.发现二手房价格对于住房使用面积变化比较敏感,对于住房年龄、装修状况、区位变化不敏感.这些发现对住宅开发、销售,以及消费者投资住房等,具有参考价值.

房价冲击如何生成系统性金融风险

通过构建因子增广的系统性金融风险信息集,全面考察房价冲击下因子如何动态演变生成系统性金融风险。结果表明:房价上涨时风险潜伏累积,短期内金融稳定性表面显示被加强;房价下跌时风险暴露迅速,对资金链断裂危及最重。"房价下跌→融资成本增加、资金价格波动→不良贷款膨胀→系统性金融风险生成"机制有效。进一步细化房价为新房和二手房后发现,前者价格下降相对后者对系统性金融风险威胁更加强烈和持久。

长沙二手房价格模糊综合评估模型

二手房价格评估是当前房市场中一个有待解决的突出问题。将模糊数学理论引入二手房价格评估中,建立二手房的模糊综合评估模型,同时结合实例进行计算,结果表明该模型与实际情况相符,可为政府制定政策、开发商决策和消费者购房等提供可借鉴和参考的分析方法和工具。

中国城市二手房市场“高价柠檬”悖论

二手房个体差异显著,加上交易分散,相比而言,卖者普遍比买者知道的信息多,因此,该市场如同其他旧货市场一样充斥着大量“柠檬”——次品。这样就出现了许多问题,政府将如何应对,还有待观察。

二手房对商品房市场的影响机理及调控政策研究——以厦门市为实证

新房和二手房共同形成了针对不同收入群体的梯度商品房市场,虽然在短期内二手房的交易会抑制新房市场;但从长期来看,二手房的激烈交易转移了部分新房需求的同时,却又增加了新房的需求,从而推动了新房市场的发展.采用系统动力学原理及方法,深入剖析了二手房交易及其宏观调控政策与商品房市场发展的互动机理,构建了二手房对商品房市场影响的动力模型,以厦门市2000年至2007年房地产市场交易数据为基础,采用Vensim PLE软件模拟和预测了厦门市2008年至2015年房地产市场发展趋势;并改变二手房交易的各种宏观调控政策,模拟其对商品房市场的影响,提出了计及二手房交易的宏观调控商品房市场的各种建议和措施.

基于Hedonic模型的厦门市二手房价格指数研究

针对厦门市岛内外一体化进程加快,房地产交易重心从岛内转向岛外,而现有的房地产指数已不能准确地反映厦门房地产市场供求关系的问题,引进Hedonic模型构建厦门市新的房地产指数。首先,研究了国内外现有房地产指数的优缺点,得出特征价格理论在厦门房地产指数中的适用性和可行性;其次,通过理论研究、模型构建和应用研究3个方面系统地对Hedonic模型进行深入研究;最后,利用EViews 6.0软件,对已收集到的665组厦门市二手房数据进行模型选优、检验,建立了厦门市二手房特征价格模型,并将其应用到厦门市二手房价格指数中。研究结果表明,基于Hedonic模型的厦门市房地产指数更能准确地反映厦门市房地产市场的供求关系,是一种有效的房地产指数。