北京商品房价格影响因素的方差分析

本文主要针对现阶段国家宏观调控的主要目标之一——商品房价格。结合1998年至今的m2货币供应量,以计量经济学为工具,建立了一个商品房价格的单方程计量经济模型,并对其有效性做了全面的检验。

利用西宁市1999—2008年社会经济统计数据,从供给和需求两方面选择影响商品房价格的因素,建立回归模型,对商品房价格影响因素的相对重要性进行分析。结果表明:竣工房屋造价是影响西宁市商品房价格的首要因素。

本文运用协整分析方法,对房地产信贷规模和商品房价格之间的相关关系进行了实证分析。实证结果表明,房地产信贷规模与商品房价格有相关性,房地产开发贷款和个人住房贷款规模对商品房价格的走势具有不同的影响。最后,根据定性和定量分析结果,提出促进我国房地产市场健康发展的对策建议。

中国房地产市场的需求弹性小于供给弹性,政府对房产拥有者征税,税收负担其实更多地落在了购房者身上。中国现行的房地产税制对于稳定房地产市场,抑制过度投机,降低商品房价格的作用不明显。应改变住房需求弹性,在房地产保有环节征税,促进中国房地产市场的健康发展。

众所周知,自2000年以来,购房问题已成为了老百姓嘴边上的话题,政府的大量拆迁,使老百姓不得不面临着购房的严峻形势,然而房价的持续走高,迫使人们不得不去关心房价,尤其是那些该买房的人。农村有一句老话:有钱就盖房。而这句话现如

近几年,我国房地产价格上涨过快已经成为政府与百姓多方关注的热点问题国务院虽出台了一系列调控措施,但商品房价格上涨过快、过

中国城市住房价格变动影响因素分析

房地产商的过高定价与开发中的审批成本、管理成本偏高、一些团体住房投资、房屋销售不规范等因素导致商品房价格过高上涨,运用需求供给弹性理论分析了商品房价格上涨的内在机制,提出了政府应向购房者公开有效信息,抑制商品房的审批管理成本,规范商品房销售,对那些超过住房计划销售期后仍超过空置房率上限的那部分商品房征收住房特别消费税的方法以便抑制商品房价格的过快过高上涨。

对青海商品房价格分析——商品房的价格高低，直接关系到广大消费者的切身利益。深入研究商品房价格的走势，对健康发展房地产业有重大意义。

一、北京商品房价格的现状近几年来,北京房价年年攀升,上涨速度远远超过了本身的价值和消费者的承受能力,成为影响百姓的正常生活、影响社会安定的热点问题。从表1给出数据可以看出,近年来北京房价的增长速度远远超过了北京市gdp的增长速度,影响了经济的健康发展。

通过对商品房价格组成和影响因素的分析,提出了目前商品房价格的几种确定方法。并就如何理解目前房地产开发市场提出了自己的见解。

2017年的最后三个月,中国房地产市场罕见地迎来了一轮密集的政策信号。从中共十九大报告的召开到年末的中央政治局会议的召开,再到召开的中央经济工作会议,这三场高层会议连续对房地产市场定调。房价将如何变化,它再次成为人们关注的热点,因此一个合理的价格预测模型就显得尤为重要。本文通过2005～2016年新疆住宅商品房的价格,结合灰色gm(1,1)模型和马尔科夫模型,建立了灰色马尔科夫预测模型,所建模型的平均相对误差由原来的7.17%降低到2.39%,弥补了灰色gm(1,1)模型预测结果误差大的缺点。结果表明:灰色马尔科夫模型是较好的价格预测模型,并且新疆住宅商品房价格在2017～2020年将会呈现出持续走高的趋势。

本文对当前湖南省商品房价格的特点与走势进行了初步判断,深入分析了房地产宏观调控背景下湖南省房价加速上涨的原因,并提出了相关政策建议。

让4名学生前后做3份测验卷，得到如下表的分数，运用方差分析法可以推断分析的问题是：3份测 验卷测试的效果是否有显著性差异？ 1、确定类型 由于4名学生前后做3份试卷，是同一组被试前后参加三次考试，4位学生的考试成绩可看成是从同 一总体中抽出的4个区组，它们在三个测验上的得分是相关样本。 2、用方差分析方法对三个总体平均数差异进行综合性地f检验 检验步骤如下： 第一步，提出假设： 第二步，计算f检验统计量的值： 因为是同一组被试前后参加三次考试，4位学生的考试成绩可看成是从同一总体中抽出的4个区组， 它们在三个测验上的得分是相关样本，所以可将区组间的个别差异从组内差异中分离出来，剩下的是实验 误差，这样就可以选择公式（6.6）组间方差与误差方差的f比值来检验三个测验卷的总体平均数差异的显 著性。 ①根据表6.4的数据计算各种平方和为： 总平方和： 组间平方和

中国商品房市场出现房价偏高的现状,主要是由政府、开发商、消费者和投机者四方面因素造成的。应制订合理措施,降低房地产开发成本;加强监管,对过高的利润进行抑制。

笔者以住房价格变动对居民消费支出、消费水平、人均gdp、人均可支配收入、开发商住房投资的影响途径为基础,通过对2000年~2011年中国省级面板向量自回归模型的实证研究发现:除了房地产开发商的住房投资对住房价格变动在东、中、西部都表现出一致的持续正向响应以外,城镇居民消费支出、人均gdp、城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费水平对住房价格变动在东、中、西部都表现出不同的响应过程。因此,地方政府要结合地区实际分析房价变动对宏观经济的影响,有效发挥房地产业在国民经济中的作用。

对于商品房的价格因素,首先包括其成本价,其次是开发商的利益和政府的规费,还有市场供求关系、百姓的收入水平高低、市场的竞争。利用神经网络来处理各种价格因素对商品房价格进行预测不失是一种可行的方法,bp算法具有算法简单、易于实现等特点,通过实验证明,bp网络的预测结果准确,使用方便,是一种优良的商品房价格预测方法。

近年来,北京的房价以空前的速度飙升,尤其是学区房最为火热,甚至两三代人的积蓄才能为年轻人买一套房.北京的商品房价格的影响因素是多方面的,本文从供需两方面选取国内生产总值、竣工面积作为影响因素,选择2004-2015年的数据,定量分析了三者之间的关系,并依据结果提出了促进北京商品房健康发展的一些建议.

影响商品房价格因素有很多,本文主要从供给、需求、经济、政策四个方面分析各因素对商品房价格的影响。通过建立多元线性回归方程对北京市商品房影响因素进行了实证分析。

为了分析影响北京商品房价格的主要因素,选取人口数量、收入、土地价格、竣工面积、成交面积、gdp、贷款利率7个变量,基于2000—2009年的数据,利用逐步回归模型,建立北京房价的拟合方程,得出7个变量中对北京市房价影响最显著的因素是土地价格和人口数量。在此基础上,引入宏观调控政策这一虚拟变量,对其进行研究,发现该变量对北京市房价影响不显著。最后针对北京房价的影响因素,提出要稳定房价,应做好城区规划,合理利用土地资源;积极发展卫星城,缓解主城区的人口压力等建议。

住房问题是基本的生活问题,近年来,河北省的房地产价格在持续不断地上涨,导致更多的人沦为了房屋的奴隶。房地产与宏观经济有着密切的联系,房地产经济在一个地区的经济发展中扮演着举足轻重的角色。商品房作为一种商品,其价格是由供给与需求共同决定的,但是,短时间内供给是缺乏弹性的,因此,需求就成为了决定房价的主要因素。为此,本文对河北省居民住房的价格的影响因素进行了定量分析。

本文选取2001-2011年季度数据作为分析样本,并将之进行hp滤波调整与单位根检验,在此基础上构建var模型,并进行了脉冲和方差分解分析,以研究货币供给变动对我国商品房价格的影响。研究结论表明:前期商品房价格的上涨和货币供给增加均是引起商品房价格上涨的主要原因,即高房价既有"印"原因,也有"炒"原因。