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。

城市住宅价格影响因素的空间非平稳性分析

应用住宅特征价格法,选取南京市2011年9月份住宅小区均价作为因变量,选取8个影响住宅价格的因素并量化作为自变量,进行地理加权回归(GWR).与传统的OLS估计相比较,GWR模型具有更好的拟合优度,同时得出具有显著性的各因素对住宅价格的影响在空间分布上是有差异的,并揭示了这种差异的特点.

南京市二手房房价影响因素的多元线性回归分析

通过分析南京市8个区12479个二手房数据,建立了影响单位面积房价的多元回归模型。通过比较8个变量对单位面积房价的影响,得到区域和是否有电梯对单位面积房价影响较大,面积及卧室数对单位面积房价影响较小的结论。

基于Panel Data模型的住宅价格影响因素研究——以河北省为例

文章引入Panel Data模型,结合河北省住宅市场相关数据,建立住宅价格影响因素模型,通过实证分析找出了影响河北省住宅价格的主要因素。在此基础之上,结合河北省住宅市场的具体情况,提出了调控河北省住宅价格的措施和建议。

房价与地价的关系

结合房地产开发的现状,分析了影响房地价格的因素,详细地阐述了房价与地价的关系,结合“汤臣一品”的事件,从反面证明了房价与地价的基本规律不能违反的结论。

住宅价格的影响因素分析

房价问题一直是社会的焦点问题,分析住宅价格的影响因素,具有重要的现实意义。首先运用定性分析的方法,从理论上分析住宅价格的影响因素,然后以重庆为例,运用回归分析方法,实证研究影响住宅价格的因素。

我国房地产价格持续上涨的原因分析

我国房地产价格在2004～2013年10年间持续上涨，甚至是愈调控愈猛涨，远远超出居民和实体经济的承受范围。本文试从四个方面来分析房地产价格持续上涨的原因，一是房地产经济的供求因素，二是宏观经济因素的负面效应，三是制度性因素，四是社会因素。对于这种种原因，迫切需要社会各阶层形成共识。

中国市域居民住房支付能力时空演变及影响因素

利用泰尔指数、σ系数、莫兰指数和空间回归模型等方法,对2012—2017年中国大陆346个市域单元收入房价比的时空演变规律进行分析,并探究其影响因素。结果表明:2012—2017年,中国市域单元收入房价比排名整体表现为东部>中部>东北>西部,其相对差异和绝对差异均随时间呈现增大趋势,居民住房支付能力稳步增强。2012—2017年,中国市域单元收入房价比的空间集聚性显著增强,空间分布不均衡性有逐渐增强的趋势。经济水平、城镇化水平、房地产投资水平、城市规模是影响中国市域住房支付能力的主要影响因素,其中,经济水平和城镇化水平对居民住房支付能力具有较大的正向影响,而房地产投资水平和城市规模为负向影响;2012—2017年我国东北和东中西部则不同程度上受不同影响因素的影响。

中国房价涨势的需求拉动和溢出效应研究

基于2006～2016年中国30个省市的房价面板数据,运用固定效应模型和分位数回归从整体和局部的视角来探讨房价波动的影响因素。研究结果表明:从整体来看,收入和房价溢出水平拉动房价上涨的特征较为明显;在东部地区,人口因素对房价波动的正向影响强于其他因素;在中部地区,建设成本和房价溢出因素的变动对房价波动的影响最大;在西部地区,人口因素和房价溢出因素对房价涨势的影响最为显著。研究认为,应坚持贯彻"房子是用来住的,不是用来炒的"理念,遏制房地产的投机行为,使住房逐步恢复到原有的"居住"属性。

基于GIS的成都市商品住宅价格时空分异性研究

以 2010-2018年成都市“一圈层+二圈层”商品住房社区为基本研究单元,912个商品住房样本均价为基本数据,运用Arcgis软件中全局Moran's I进行自相关分析、普通 Kriging插值法对住宅价格空间分布进行模拟。研究发现:2010-2018年间,成都市房价呈上升趋势,2016-2018年价格上涨幅度激增;总体上呈现“一圈层”向“二圈层”递减的中心-外围分布趋势,价格相似的商品住宅在特定的空间位置呈现聚集现象。影响住房价格的因素包括区位因素、社区属性、配套环境、功能区的开发与建设,其中,城市功能区的开发与建设对其区域内的住房价格影响尤为明显。此外,对成都市新房与二手房价格“倒挂”的异常现状进行空间模拟与原因探究,并从政府、银行、购房者、中介机构的角度对住房市场的价格异常的影响路径进行分析。

南宁市商品住宅价格空间分异规律研究

以南宁市2020年4-12月的7个市辖区内的235个在售楼盘为对象,利用空间自相关法和普通克里金法,结合ArcGIS分析南宁市商品住宅价格的空间分异规律及其影响因素,结果表明:南宁市商品住宅价格呈现"东高西低"的空间分异特征、"多个极值中心并向四周降低"的集聚效应特点;以邕江为轴线,住宅价格向西递减、向东递增,离邕江越近,等值线越密,住宅价格等值线在城市东南方向较密集;在未来房地产发展的趋势中,南宁市商品住宅价格仍不均衡,整体向东递增。影响价格空间分异的因素主要有区位因素、城市规划发展因素和购房者的环境感知因素。

住房价格与经济基本面偏离度研究——基于我国35个大中城市相关数据的分析

本文利用2006-2017年间我国35个大中城市的面板数据,对城市住房价格与经济基本面的关系进行了实证研究。结合房价收入比分析和回归模型分析,发现住房价格与经济基本面之间整体上存在均衡关系,多数城市的住房价格能够得到经济基本面因素的良好支持。但是,以一线城市和厦门为代表的部分城市住房价格过高或上涨过快,无法被基本面因素充分解释。在2015年去库存政策影响下,上述城市住房价格相对经济基本面的偏离进一步扩大。此外,福州、合肥、兰州等城市经济发展水平相对一般、住房价格偏离较大,应该作为"一城一策"背景下"因城施策、分类指导"和落实"房住不炒"定位的重点。

昆明市房地产住宅市场短期价格影响因素探析

近年来,随着中国经济的快速发展以及城市化进程的稳步提高,中国房地产价格在经历大幅上涨的同时,还呈现出明显的区域不平衡及短期大幅波动的现象。本文以昆明市的住宅市场为例,从近五年的商品房市场价格入手,研究影响昆明市房地产住宅市场短期价格的主要因素,以期为区域房地产住宅市场实现稳步发展和政府宏观调控政策的制定,提供理论依据和参考建议。