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。

北京市二手房价格影响因素研究

本文分析了约一万条北京市二手房交易数据,应用SPSS软件构建多元回归模型,得出因变量(单位面积房价)和有无电梯、楼层情况、装修方式、行政区划等自变量之间的关系。研究结果显示,两者之间的相关性显著,故此模型可以为北京市二手房的实际交易提供参考。

基于时间地理加权回归模型的二手房价格影响因素分析——以海口市为例

本文基于2018年—2021年海口市二手房成交数据,分析了各因素对海口市二手房价格的影响,并利用皮尔逊相关系数筛选共线变量,构建GTWR(时间地理加权回归模型),探究不同因素对房价的影响。结果表明:海口市二手房价格全局空间自相关特征显著,局部空间自相关呈现外高内低的特征;高低聚集和低高聚集分布较少;对比OLS(普通最小二乘法模型)、GWR(地理加权回归模型)、GTWR模型,GTWR模型的拟合结果最优。由此看来,不同因素对房价的影响在不同时间内存在差异,具有较强的空间非平稳性。

有限理性与城市二手房价格上涨

本文从二手房业主有限理性的特点出发,将二手房业主作为理性经济人,从演化博弈的角度来分析我国二手房房价上涨的原因。研究发现在只有房产可以投资的情况下,业主都会选择涨价。在二手房市场的供给和需求都很活跃的时候,业主在涨价与不涨价中会达到一个稳定点,其中有一部分业主会选择涨价,另一部分业主不涨价。而市场低迷时,出售房产的业主的行为没有一个均衡点。研究结论为:当供需过旺时,要增加房产的供给,减少房屋闲置。不仅要增加二手房的供给,而且要增加新房的供给,以及租赁房屋的供给。还可以采取限购政策、提高二套房首付比例、提高购房资格等方法,都可以很好的调控二手房房价上涨的现象。当供需都比较少时,要促进房产市场,来拉动内需。另外无论供需双方如何都要积极拓宽人们的投资渠道,有助于缓解房价上涨。

Hedonic Model在二手房价格分析中的应用——以昆明市为例

以昆明市城区二手房为研究对象,利用Hedonic模型和统计学方法研究房价与特征属性的定量关系。结果表明半对数函数模型的拟合度最高,回归系数表明二手房区位特征中环线位置对房价的影响最大。住宅属性对房价影响程度依次是环线位置、轨道交通、物业管理费、容积率、教育配套、公交线路、装修程度、建筑面积。

二手房价格下跌，链家上海逆市上调中介费背后

上海链家的中介费涨价了。 11月16日起，上海链家提高二手房中介费率，由原来的总共2％，提高到3％，其中买家承担2％，卖家承担1％。 而就在前一天的11月15日，国家统计局发布2018年10月份70个大中城市商品住宅销售价格变动情况数据显示，14个城市二手房价格出现下跌，包括北京、天津、上海、杭州、厦门、石家庄等地的二手房均出现了下降，其中，北京、上海和广州均下降0.2％，深圳下降0．6％，厦门的降幅最大，达到了0.9％。

基于XGBoost的深圳二手房价格预测

为了更加精准地预测二手房价格,该文以2019年深圳市二手房的真实交易数据为研究对象,利用线性回归模型、随机森林模型和XGBoost模型并加以POI计算来预测二手房价格.首先,对数据集进行清洗并可视化展示.其次,运用百度地图进行POI处理扩充数据集,使得数据集接近现实情况.接着,按照数据特征对房价影响的重要程度进行了排序,选取重要的特征来训练模型.最后,通过数值结果分析,XGBoost模型对二手房的房价评估效果最好,尤其是经过POI处理的数据集和XGBoost模型的这种组合,对于深圳市的二手房价格具有极好的预测效果.

上海、深圳、宁波等多市规范二手房价格信息 二手房价格信息应予恰当管理

继深圳、成都、宁波、西安等城市相继建立二手住房成交参考价格发布机制,上海近日宣布在已实施二手住房房源挂牌核验的基础上,增加价格信息核验。这类旨在规范二手房挂牌价格信息的新举措具有很强的现实针对性。从实施以来的市场反应情况来看,效果也是相当明显的。比如,最先推出二手房成交参考价格发布机制的深圳,实施近半年来楼市热度显著降温,上半年二手房网签套数同比下降48%,可谓一举遏止住了沸反盈天的炒作乱象。

多措并举后上海二手房价格涨幅收窄 专家:“药方”起效了

8月16日,国家统计局发布70个大中城市房价指数,数据显示,2021年7月份,70个大中城市商品住宅销售价格环比、同比涨幅总体回落。其中,上海二手房价格环比上涨0.7%,涨幅比上月回落0.3个百分点。有专家认为,“药方”起效了。专家口中的“药方”指的是近半年来,尤其是近一个月间,上海出台多重楼市调控政策剑指二手房市场,如:二手房挂牌价格核验、房屋赠与被纳入限购范围、房贷利率上调等。

采用重复交易法编制二手房价格指数的可行性研究——基于推动金融标准化进程的思考

本文在梳理有关二手房价格指数研究的基础上,结合房地产发展情况,提出采用重复交易法编制二手房价格指数。通过对商业银行个人信贷系统的深入分析,结合目前人民银行大力推动的金融标准化工作,提出通过在商业银行个人信贷系统增加部分字段的方式获取重复交易法所需数据的设想,并在此基础上对重复交易法的编制频度、分层入样指标以及具体的计算方法进行了设计。

基于蝙蝠算法SVR模型的北京市二手房价预测研究

传统SVR模型可预测房价的变化趋势,但不恰当的参数设置会影响预测的精度。本文针对北京市二手房同比价格指数的非线性变化特征,将蝙蝠算法引入到SVR模型中,使其对模型的三个参数进行优化设置,结合网络搜索数据,构建了BA-SVR&WSD混合模型,并给出了该模型算法的预测流程,通过引入多个基准预测模型和预测性能度量指标进行对比研究。结果表明:基于蝙蝠算法的SVR模型具有较好的泛化能力,预测效果更准确且预测精度更高,该预测方法也为北京市二手房价格的监测和调控提供了有价值的参考。

轨道交通对城市二手房价格的影响——以南昌市地铁一号线为例

选择线路长、无其他轨道干扰的南昌市地铁一号线为例,借助GIS、Excel和SPSS统计工具,将南昌市地铁一号线沿线2 000 m缓冲区内二手房划分为2个区域:市中心区域、市副中心区域和市外围区域,通过定性分析和定量分析相结合的方法,判定地铁一号线对各区域影响半径,构建特征价格模型。研究结果表明:南昌市地铁一号线对沿线二手房价格存在影响,但区域不同,影响程度不同,从市中心区域,到市副中心区域,再到市外围区域,地铁对沿线二手房价格的影响呈现逐渐扩大的趋势。

基于特征价格理论和神经网络的武汉二手房价自动评估

在房地产税制改革新背景下,房地产评估行业对自动估价技术提出了更高要求。基于特征价格理论,以武汉市84 215条二手房数据训练、检验、建立了用于二手房价格批量评估的神经网络分级模型。结果显示,估价相对误差在10%和20%以内的样本比例分别为87.5%和98.9%,模型在保证泛化能力同时提高了精度,为二手房价格自动批量评估提供了可行思路。

城市公园绿地对银川市二手房价格影响研究

随着消费者对居住品质的要求的提高,越来越多的人被城市公园附近健康舒适的环境所吸引,旺盛的需求便带动了公园绿地周边房地产项目的大量开发。本文以银川市免费开放的中山公园为例,综合运用统计分析、特征价格分析等方法,从空间层面分析城市公园绿地对周边二手房价格的影响效应,认为至公园的距离、建筑年龄及教育设施这3个变量对公园绿地周边的住宅价格影响不同且最为显著。

长春市二手房价格影响因素研究

随着城市经济和房地产市场的快速发展,新建商品房房价稳步上涨,越来越多的人投资二手房市场。然而,现阶段长春市二手房市场仍存在许多问题。以长春市二手住房价格为研究对象,重点考察政策、区位及个别因素对二手住房价格的影响,并对二手房市场现存的问题提出相应对策。

城市二手房价格的影响因素及其空间效应——基于MGWR模型对南京的实证

基于二手房交易信息,采用特征价格模型和多尺度地理加权回归法分析了2020年南京二手房价格的影响因素及其空间效应。结果表明:①南京二手房成交单价由主城向副城区递减,在影响因素中,卧室数、到最近地铁站距离、到最近中学距离、到最近小学距离和到最近医院距离为全局变量;到市中心和公园距离影响最为局限;面积、朝向和楼层的带宽介于中间。②在影响效果上,面积和楼层对二手房单价影响为负,卧室数、朝向、绿化率影响为正;距离地铁站、市中心、医院、学校、公园越近,二手房单价越高。③建筑特征中,卧室数和楼层的影响较大,前者在仙林、东山、城南较为突出,后者在鼓楼、秦淮、玄武老城区明显;区位特征中,邻近市中心比邻近地铁对成交单价的影响大,前者集中于老城区,后者在江宁影响强;邻里特征中,到小学和医院距离的影响大,小学的影响高于中学,从主城区往郊区递减。

珠海二手房价格空间分布趋势及港珠澳大桥通车空间相关性分析

港珠澳大桥是世界最长的跨海大桥。为了论证二手房价格与大桥通车时空效应的相关关系,以及大桥通车对二手房价格的影响程度和持续时间,引入百度指数,通过Moran's I指数分析珠海房价的空间自相关性,再通过ESDA探索性空间数据分析法检查空间数据趋势,最后通过逐步回归普通最小二乘法和显著性分析,筛选出相关变量,使用皮尔森相关性矩阵和随机森林模型依次进行相关性和重要性分析。研究发现:①珠海市二手房房价空间分布趋势以东西向差异为主,自西向东房价逐渐升高,南北向无明显差异;②百度指数显著性得分在通车前逐渐提高,通车后迅速下降,随机森林重要性得分高于其他类型变量,能反映居民对于大桥通车对二手房价格的变化预期,在短期房价变化研究中有较好表现;③港珠澳大桥通车时空变量与二手房价格相关性得分随着通车时间的临近而大幅升高,距离港珠澳大桥越近的二手房,其价格受到大桥通车的影响越显著;④大桥通车对房价的影响范围在3 km左右,3 km内房价在短期内呈显著上涨趋势,其趋势与连通点距离呈负相关关系,而3 km外房价在短期内无明显变化。

基于大数据的二手房价格空间分布及影响因素分析——以南宁市为例

房价作为一项重要的经济指标,一定程度上能反映城市的经济发展状况。文章利用GIS空间分析、空间自相关分析、kriging插值和特征价格模型等分析方法,对南宁市中心城区二手房价格的空间分布及其影响因素进行了分析。研究发现,南宁市二手房价格在空间上形成了由朝阳广场、南湖商圈和东盟商务区组成的高价集聚中心以及五象新区热点集聚区;二手房价格与到地铁站的直线距离、到公交站的直线距离、到公园的直线距离、到小学的直线距离、到大型超市的直线距离、到银行网点的直线距离、房龄呈负相关,到商业中心的直线距离、最近地铁站是否为换乘站、到三甲医院的直线距离、到中学的直线距离、停车位、容积率、绿化率、是否有对口学校呈正相关。

沈阳居民住宅二手房价影响因素分析

本文采用SPSS软件对沈阳二手房价影响因素进行回归分析。从安居客网站上选取2018年50个二手房样本进行回归分析,得出结论:人们选购的二手房的价格主要受建筑面积、所在楼层、配备电梯、房屋朝向和所在区域的影响。