Box-Cox变换在构建房地产特征价格模型中应用

地理信息科学是在卫星遥感（rs）、全球定位系统（gps）、地理信息系统（gis）、数字传输网络等一系列现代信息技术高度集成，以及信息科学与地球系统科学交叉的基础之上所形成的科学体系。地理信息是指直接或间接与地球上的空间位置有关的信息，又常称为空间信息。

特征价格理论主要由lancaster的偏好理论和rosen的特征市场均衡模型两部分构成。通过对国外文献的梳理,本文将特征价格模型的发展分为四个阶段,同时介绍了特征价格模型在房地产领域的广泛应用,并进行了评述

文章以大连市商品住宅市场海量交易数据为基础,综合考虑各住宅特征信息的可获得性,从建筑特征、邻里特征和区位特征等三个方面,确定了22项影响住宅价格的特征变量及大连市\"标准商品住宅\"的标准;并据此构建了大连市商品住宅特征价格模型,进而对各住宅特征对住宅价格的影响方向、影响数值及影响程度进行了分析和比较。

特征价格模型是房地产领域有效的评估和分析工具,将其与gis技术结合起来,可以充分利用二者的优势,给评估人员提供决策帮助。在特征价格模型和gis理论的基础上,通过多个案例的数据收集,建立了西安市住宅价格模型。以topmapdesktop6桌面地理信息系统作为gis实现平台,对部分楼盘的物业价格、小区环境、交通条件等特征数据进行了专题图分析,研究了基于gis的特征价格模型的具体应用方法。

将电梯故障率与电梯所在城市类型、楼宇类型、梯龄和电梯类型等变量结合，建立cox比例风险模型，结果显示前三个变量对电梯故障率影响较显著，且cox模型对电梯故障预测准确率达到80%以上。基于cox模型较好的故障预警能力，以单位时间维修保养成本最小化为目标建立保养周期决策模型，针对不同使用环境、不同梯龄的电梯提出个性化的保养周期。

将电梯故障率与电梯所在城市类型、楼宇类型、梯龄和电梯类型等变量结合，建立cox比例风险模型，结果显示前三个变量对电梯故障率影响较显著，且cox模型对电梯故障预测准确率达到80%以上。基于cox模型较好的故障预警能力，以单位时间维修保养成本最小化为目标建立保养周期决策模型，针对不同使用环境、不同梯龄的电梯提出个性化的保养周期。

组合预测理论与建模技术对于信息不完备的复杂经济系统有一定的实用性,鉴于房地产价格的复杂性和非线性的特征,利用成都房地产价格的历史数据,分别采用改进的灰色预测模型、rbf神经网络模型建立了成都房地产价格的单项预测模型,并对单项预测模型的优缺点进行了比较分析。采用标准差法进行权重分配,将两个模型进行组合,建立了成都房地产价格的组合预测模型。运用该模型对成都未来5年的房地产价格进行了预测。

[硕士]特征价格理论在房地产价格指数编制中的应用——【学位年度】2007　　【摘要】　　房地产价格指数是反映不同时期房地产市场价格水平的变化趋势和程度的相对数量指标，是所谓的“纯价格指数”。即价格指数只反映由市场供求变化和货币购买力所引起的价格...

特征价格法(hedonicmethod)是将房地产价格变动中的质量特征因素进行分解,以显现出各项特征的隐含价格。并从价格的总变动中逐项剔除质量特征变动的影响,达到仅仅反映纯价格变动的目的。本文通过双重imputation过程估计缺失价格和剔除异常值的影响,解决了可比性问题,并增强了hedonic模型的稳定性。

作者从房地产专业实训教学的客观情况出发,探讨构建基于特征价格模型的房地产专业产学研数据平台的必要性,提出该数据平台应该具备的具体功能,借助利益相关者理论,分析构建该产学研数据平台的可行性,并提出相应的对策。

以房地产的评估值作为税基是房地产税立法征收的必由之路,也是国际通行作法。如何更好地求取城市房地产的价值是房地产税制改革必须面临的重要课题。国际上,不动产税基评估主要依靠\"计算机辅助批量评估系统(cama)\"实现,而cama系统的核心是建立估价模型。本文以成都市当前存量住宅数据为例,基于主成分分析和对数回归分析,建立特征价格模型,就房地产税税基的批量估价进行实证分析,并利用比率分析对模型估计值的可靠性进行评估。研究结果表明各项评估指标均理想,通过模型求取的估值可靠性很高,模型可以被应用和推广。

box产品加工制造及品质 管理要领书 浙江精工建设产业集团有限公司重钢工厂 浙江精工建设产业集团有限公司zggy-cg-003 —2— 目录 1.总则,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,2 2.规范与标准,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,3 3.材料,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,4 4.钢骨柱加工工艺流程,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,9 5.零件的下料.,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,10 6内隔板的装配焊接,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,11 7.箱型柱的组装.,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,13 8.箱型柱的埋弧焊.,,,,,,

本文简要介绍了灰色预测方法ｇｍ（１．１）模型的构造与模型检验。利用１９９８年１～６月中国房地产北京指数建立了北京市房地产价格指数预测模型。经模型检验，该模型预测，精度等级为一级，预测模型可靠。

提出了一种结合非线性回归技术的灰色gm(1,1)模型的改进模型.利用我国的房地产价格指数预测作为研究对象,用以验证所提方法的有效性和准确性.根据实证结果,说明了新的改进模型有效提高了经典灰色模型的预测精度.

基于adf单位根检验,协整理论,svar模型等计量经济学理论,以利率变动对西安市房地产价格传导机制为研究对象,采用实证分析的方法进行研究,揭示了西安市房地产价格对名义利率和实际利率变动的响应及其各自的影响作用关系。结果表明:名义利率对西安市房地产价格的短期和长期波动都有着正向影响,而实际利率在短期内对房地产价格具有抑制作用,长期波动有着正向影响,但是波动性不如名义利率。

人们的预期直接影响着房地产价格的波动,而房地产价格的波动又影响着居民在消费和储蓄上的选择行为,影响着国内经济的持续稳定发展。本文在回顾关于预期与房地产价格波动关系的研究成果基础上,分析了人们预期形成的来源,构建了基于理性预期的房地产价格预期评估模型,并给出了模型的识别和参数估计方法。

本文基于交易者预期和正反馈,建立了一个房地产价格变动模型。根据该模型,分类讨论了交易者对房地产政策预期的不同,对房地产价格演变方向的影响。研究结果表明,房地产调控政策能否有效,除取决于政策出台时间、政策力度外,还取决于其能否有效改变交易者对市场未来走势的预期。

文章通过建立房地产价格波动模型对典型房地产市场1995年～2006年房地产价格异常波动状况进行了测定。计算结果表明:实际利率变动率、人口增长率与均衡因素对房地产价格波动影响显著,人均可支配收入增长率和成本指数对房地产指数影响相对较弱。从各变量对房地产价格波动影响力度来看,实际利率变化最强、成本指数影响力度最小。

改革开放以来,随着中国经济的快速发展,房地产行业作为国家经济的支柱产业之一,其发展备受瞩目,本文回顾了国内外学者关于房地产价格泡沫产生的原因主要包括投机,银行信贷支持,金融系统过度支持,总结了相关的分析模型,分析房地产价格泡沫的危害,应对房地产泡沫的解决措施。

房地产行业的发展状况是关系国计民生的重要问题。随着我国社会主义市场经济的快速发展,国内房地产市场不断升温,本文针对房地产价格与城市化率、住房保障规模等影响因素进行研究,通过主成分分析法确定影响房地产价格的主要影响因素,在此基础上通过多元线性回归分析建立房地产价格与主要影响因素之间线性关系模型,并通过逐步回归分析对此模型进行优化。本文最后在模型改进推广中,提出了通过计算残差减小误差的方法。

本文简要介绍了arma模型的理论知识，并针对1998年1季度到2006年3季度的房地产价格指数的季度数据进行了实证分析，然后运用所建模型对2006年四季度以及2007年一季度的房地产价格指数做了预测，并给出精度误差值，收到了很好的效果，所以模型具有一定的参考价值。

本文简要介绍了arma模型的理论知识,并针对1998年1季度到2006年3季度的房地产价格指数的季度数据进行了实证分析,然后运用所建模型对2006年四季度以及2007年一季度的房地产价格指数做了预测,并给出精度误差值,收到了很好的效果,所以模型具有一定的参考价值。