基于DBO-XGBoost的住房租金预测模型研究

住房问题与民生福祉息息相关。本文以 58 同城网站上昌吉市的房租数据为例,首先,通过 python 爬虫技术,爬取了影响住房租金的因素,对各变量的情况进行了说明,了解数据的缺失值情况。其次,对数据进行特征编码,然后利用互信息法对特征进行筛选,进一步提高数据的质量。最后,建立了 GBDT、RFR、LightGBM、Adaboost 和CatBoost 集成模型与采用蜣螂优化算法优化后的 DBO-XGBoost 模型进行对比,并选取 MSE、MAE、精度作为模型评价指标。实验结果显示:①蜣螂优化算法优化后 DBO-XGBoost 模型依据模型预测性能的优劣情况将其排序:DBO-XGBoost>GBDT>RFR>LightGBM>CatBoost> Adaboost。②优化后的 DBO-XGBoost 模型的 MSE、MAE、精度分别为0.2739、0.2815、0.9835,在三个评价指标上的分数均优于其他模型。综上所述,基于 DBO-XGBoost 模型的预测精度较高,对于租金预测具有更好的预测效果。

借鉴日本公营住宅经验建立我国低收入家庭住房租金模型

廉租住房是我国继经济适用住房之后,政府推出的又一种政策性住房。其目的是为解决住房困难的低收入家庭居住问题。但从实际的运行情况看,尚存在诸多政策设计方面的问题。尤其在租金的制定方面过于简单,没有充分考虑如何运用经济手段调节廉租住房需求和相应的退出机制。本文在对日本公营住宅运作方法分析的基础上,提出我国在制定面向低收入家庭的住房租金时,应根据家庭收入对低收入家庭进一步细分,针对不同收入水平的低收入家庭采用不同的每平方米租金,并根据住房面积的变化采用递进式每平方米租金原则,同时给出面向低收入家庭的住房租金计算模型。随着家庭收入的增长,廉租住房租金逐渐提高,乃至接近甚至超过市场租金,通过经济手段使经济条件好转的家庭退出廉租住房系统。

西安市主城区住房租金空间分异及其影响因素

城市住房与居住空间格局深刻反映着城市地域上的社会经济状况,是认识城市及其空间结构的重要视角。从住房租金考察居住空间分异是城市居住空间研究的新领域,利用住房租金特征指标研究西安城市居住问题,用定量方法揭示西安市居住空间的分异规律。依据西安市主城区2014年7月份的964处住房租金交易信息,借助GIS、SPSS、Sufer等软件对西安市主城七区住房租金的空间分布以及影响因素进行分析研究。研究结果表明:(1)西安市可供出租的住房主要集中在城市中心偏南的雁塔区、碑林区和莲湖区;(2)西安市住房租金呈现出"中心高、四周低"的空间格局与"居住郊区化"的趋向性,雁塔区租金普遍较高,最高值出现在曲江街道办,长安区租金普遍较低,最低值出现在引镇街道办;(3)通过回归分析,综合西安市主城七区所有租房交易数据,得出影响租金影响因素主要有住房配套设施、装修情况以及商服设施等。本研究具有一定的实用价值,可以为制定相关政策提供理论依据。

住房租金波动对制造型企业投资力度的影响效应与机理研究

本文基于2002—2020年沪深A股制造业上市公司数据,运用逐步检验法和Bootstrap方法,探讨了住房租金波动对制造型企业投资力度的影响效应与机理问题,丰富了制造型企业投资行为理论。研究发现,住房租金上涨对制造型企业投资力度呈显著的挤出效应,住房租金价格指数每上涨1%,制造型企业投资力度下降0.01%。住房租金会通过三条传导路径作用于制造型企业投资活动:一是住房租金上涨会抑制企业融资能力,进而对企业投资产生挤出效应;二是住房租金上涨显著推高劳动力成本,倒逼企业加大投资力度;三是住房租金上涨推高制造业产品消费水平,提高制造型企业内部现金流,进而加大企业投资力度。以融资能力为中介传导路径的影响效应显著大于以劳动力成本和产品消费水平为中介传导路径的影响效应。最后,建议政府关注住房租金波动对制造型企业投资力度的挤出效应,合理引导市场供需,解决制造型企业的融资难题。

武汉市主城区住房租金时空演变特征分析

收集武汉市主城区2008-2018年间住房租金相关数据和2008年、2013年、2018年的住房租金样本数据,运用时间序列分析、空间聚类分析、空间插值分析、空间自相关分析和重心迁移分析法从时间变化、空间分异及时空演变三个方面分析住房租金时空演变特征。结果表明,2008-2018年期间,武汉市主城区的住房租金水平以江汉区最高,汉阳区和青山区整体低于平均水平,其中以青山区住房租金水平最低;各区住房租金逐年增长,且增长趋势具有一定的相似性,但涨幅差异明显。主城区住房租金整体上呈现出由城市中心向周边递减的不规则圈层式的分布特征,住房租金较高的区域多集中于长江以南的城区,长江以北的城区住房租金较高的区域相对偏少。主城区住房租金具有局部的空间异质性,也存在一定的局部时空异质性。

住房租金专项扣除对个人住宅租赁决策的仿真

2018年8月31日第十三届全国人民代表大会常委会第五次会议通过了《关于修改〈中华人民共和国个人所得税法〉的决定》,本次个人所得税改革,提高了基本减除费用标准,增加了住房租金等六项专项扣除,从2019年1月1日起执行。在6个专项附加扣除中,住房租金专项附加扣除与房地产租赁市场关联,意图探讨个人住宅租赁市场因房产税的规定对住房租金附加扣除的实施产生阻碍而引发的利益相关方的决策。梳理了个人住房租赁市场的税收政策,分析了影响原因及利益相关方根据该影响作出的决策,并以案例仿真了利益各方的决策。

深化国家机关住房租金制度的改革

深化国家机关住房租金制度的改革·张春玲随着计划型的一元化分配逐步走向计划与市场相结合的二元化分配，传统的依赖单位和工龄所形成的住房和收入水平高低排序发生了根本性变化。一部分外企和国营大型企业的职员在收入水平方面远远超过了国家公务员。由于单位效益好和个...

基于LightGBM的住房租金预测分析

本文利用DC竞赛数据,探讨比较多元回归模型、Light GBM模型以及XGBoost模型对于住房月租金的预测效果,并以均方误差作为评价标准。结果表明,在使用相关系数提取特征的条件下,使用Light GBM模型建模预测效果最佳,对56279条样本进行预测得到的均方误差约为2.86,该得分为提交预测结果后系统自动计算得到,具有高度可信性。

公有住房租金实行统扣后核算办法的设想

目前，全国各地都住深化住房制度改革，房租的调整是提租起步，标准是成本租金。由于租金标准的提高，收缴工作量随之增大。譬如唐山市住房制度改革后，公有住宅月标准租金就由原每平方米0．36元调到1．08元，而市区直管住宅承租户约9万户，每户平均月缴租金40多元。

调整住房租金 加大房改力度 促进住宅建设实现良性循环

大庆市的房改工作是1988年开始启动的,经过几年的努力,取得了一定的进展,房改工作已从局部试点,单项改革转向全面推进,配套改革阶段.1994年大庆市根据《国务院关于深化城镇住房制度改革的决定》,结合大庆市地区的实际倩况,适时出台了新的房改方案,制定了房改目标和近期任务,即全面推行公积金制度,积极推进租金改革,

企业免费提供给员工的住房租金支出如何财税处理

答：根据《企业会计准则第9号-职工薪酬》的规定,职工薪酬是指企业为获得职工提供的服务而给予各种形式的报酬以及其他相关支出.职工薪酬的内容包括：（1）职工工资、奖金、津贴和补贴;（2）职工福利费;（3）医疗保险费、养老保险费、失业保险费、工伤保险费和生育保险费等社会保险费;（4）住房公积金;（5）工会经费和职工教育经费;（6）非货币性福利。

基于组合模型的城市住房租金预测研究--以深圳市为例

针对我国住房租赁市场存在的信息不对称、租金不够透明问题,提出基于互联网数据和机器学习的住房租金预测方法。以深圳市居住小区租金为例,系统比较了支持向量回归、前馈神经网络、XGBoost、随机森林、K近邻5种机器学习回归算法的预测绩效,并采用集成学习理论对模型有效性进行了增强,同时从机器学习的角度对住房租金影响因素进行了分析。结果显示:随机森林和XGBoost在住房租金预测问题上的预测性能优于其他机器学习模型,而基于集成学习理论构建的组合预测模型则优于个体机器学习模型。进一步地,基于树集成方法的特征重要性分析发现,交通、教育以及区位条件是影响住房租金的关键影响要素。

住房租金抵扣个税值得期待

为了加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度,相关部门近期陆续出台了一系列重要措施。比如,围绕培育和发展住房租赁市场,从土地供应、金融支持、财税扶持、盘活存量等方面做出了不少有益探索。2016年,《国务院办公厅关于加快培育和发展住房租赁市场的若干意见》（国办发﹝2016﹞39号）提出：＂对个人承租住房的租金支出,结合个人所得税改革,统筹研究有关费用扣除问题。＂

重视住房租金的调控问题

近期,不少市场研究机构和媒体都在关注一个现象:几个大城市的住房租金水平有了较明显的上涨。在人口净流入的大城市,许多人都已将租房作为解决居住问题的重要方式,尤其是规模庞大的新市民和青年人群体,租金较快上涨将直接影响这些群体的生活。与此同时,随着一系列房地产市场调控措施持续发挥效用,热点城市的新房和二手房价格指数都呈现出涨幅回落的迹象。在这种背景下,调控好租金水平显得尤为重要。

余姚市房管局给困难家庭发放住房租金补贴

1月16日在市民欢欢喜喜迎新春的气氛中，余姚市房管局给全市54户低收入住房困难家庭发放了住房租金补贴，送上党和政府对困难家庭的关怀。

基于遗传算法优化深度前馈神经网络的住房租金预测

为了提高中国房地产市场的住房租金预测准确性,文章提出了一种由遗传算法和深度前馈神经网络相结合的预测模型(GA-DFNN)。基于深圳市在线房地产网站租赁数据的实证检验显示,GA-DFNN模型的预测效果优于具有单一隐藏层的前馈神经网络模型(FNN)、其它结构的DFNN模型以及基于随机搜索优化的DFNN模型,证明了经GA优化的DFNN模型在住房租金预测问题上的明显优势。

沪上住房租金上涨为哪般

受多种需求集中释放因素推动,近期沪上房屋租赁市场进入旺季,住房租金水平不断上涨。由于多种需求集中释放,从而推高了租金水平,考虑到高校毕业季即将到来,预计房屋租赁市场旺季将持续到2季度末。房租持续上涨上海房屋租赁市场迎来传统旺季,租金持续上涨。根据相关市场研究机构近日发布的数据显示,2019年3月,上海房屋租赁指数为1936点,比上月上升6点,环比上涨0.32%,涨幅扩大0.15个百分点,环比上涨态势已经持续9个月之久。另有数据显示,3月房屋租赁指数同比上涨1.53%,同比上涨态势也持续4个月。

国家发展改革委、建设部关于印发《城镇廉租住房租金管理办法》的通知

各省，自治区发展改革委，物价局，建设厅，直辖市发展改革委、物价局，建委（房地局）：为规范城镇廉租住房租金管理，保障城镇最低收入家庭的基本住房权益，我们制定了《城镇廉租住房租金管理办法》。现印送你们，请按照执行。执行过程中遇到的情况及问题，请及时反馈国家发展改革委和建设部。