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。

上海二手房房价影响因素

文章先从宏观入手,分析房价总体的趋势,再基于计量经济学架构模型,对上海的二手房房价影响因素进行回归分析。根据回归结果表明,上海二手房房价主要影响的因素为所在楼层和是否有电梯、车位数和建造年代、周边配套设施、房间数、离市中心是否近。主要是用SPSS软件进行模型的建设和OLS回归,在微观层面上做出对二手房房价的影响因素模型,对影响因素做出解释与分析。

重庆市二手房房价影响因素研究——基于分层模型的分析

二手房房价受内部因素和外部因素两层嵌套数据的相互影响,这类数据存在明显的分层聚类性,研究房价因素时,采用分层模型将外部因素纳入模型中,有助于提高模型的精度。本文以重庆二手房市场为主要研究对象,采用R软件构建分层模型对房价影响因素进行了统计分析。分析结果为购房者、房地产中介交易机构、房地产开发商的市场行为提供理论指导,以及为政府对二手房市场的干预和监管提供有效指导。

IGG权函数的地理加权回归抗差估计方法

针对传统的地理加权回归(GWR)方法未考虑粗差对参数估计结果的影响,导致分析模型不稳健的问题,该文对模型进行了改进,引入IGG权函数,根据残差值的大小来改变数据点的权重,以改善粗差存在环境下地理加权回归模型参数估计的精度。为验证该方法的有效性,该文采用模拟数据和真实数据分别进行试验,以MSE、RMSE、R2和R2adj作为性能评价指标,将IGG-GWR与GWR对比分析。结果表明,无论是模拟数据试验,还是真实数据试验,该文提出的方法MSE、RMSE均低于GWR,R2和R2adj均高于GWR,说明该文提出的方法可以提升地理加权回归模型的性能。