hedonic模型的南昌住宅价格影响因素分析

近年来不断上涨的房价引发社会各界的关注,分析影响我国房价的因素并研究其影响程度,对稳定房价有至关重要的作用。本文根据2006—2016年的季度数据,运用var模型对影响我国房地产价格的因素进行实证分析。结果表明,房地产价格受城镇居民可支配收入的影响较大;房价与国内生产总值、城镇居民可支配收入、商品房销售面积、存贷款基准利率存在双向的格兰杰因果关系。

结合空间分析方法和hedonic模型,采用arcgis、surfer、spss等软件,以成都市为例,对城市住宅价格空间分布特征及其影响因素进行系统性分析。结果表明:成都市主城区住宅价格总体上以城中和城南为双核心,呈马蹄状向四周逐级递减;成都市住宅价格在空间分布上呈明显的正相关性,具有相似价格的住宅呈现集聚特点;楼盘档次、区位条件、环境因素、交通可达性,历史与人文等因素是影响成都市住宅价格空间分异的主要因素。

通过供需理论分析,住宅价格波动的影响因素有人口、收入、开发商实力、盈利能力、贷款利率及水平等,构建时间序列/截面数据的个体固定效应模型对我国除西藏外的30个省、自治区和直辖市的住宅价格进行实证研究发现,影响住宅价格波动的主要因素有人口、收入、开发商实力、销售面积、土地购置成本、建安成本,在考虑消费惯性的基础上,采用工具变量后的模型估计结果发现短期内影响住宅价格的因素主要是销售面积、土地购置成本和建安成本,且住宅价格受宏观经济影响而存在地区差异。

运用多元线性回归和因子分析的方法,以2002年～2014年的数据为样本,对南昌市住宅价格的影响因素进行了实证研究。研究结果表明：从需求因素看,常住人口数量和人均可支配收入的影响为正效应,住宅销售面积的影响为负效应;从供给因素来看,土地价格和住宅开发投资额的影响为正效应,住宅竣工面积的影响为负效应;从综合因素来看,影响南昌市住宅价格的关键因素为经济增长、人均可支配收入、城镇化率、通货膨胀水平和住宅投资额。

根据价格形成机理,文章从需求因素、供给因素、环境因素三方面对北京市商品住宅价格进行了定性分析,进而对北京市商品住宅价格进行灰色关联度定量分析,得出北京市商品住宅价格影响因素影响关联度,并提出调控房价的政策建议。

运用供需理论来分析住宅价格波动机理,定性分析住宅价格波动影响因素并构建结构方程模型。通过实证分析和假设检验优化了该结构方程模型。利用二阶因子模型进一步研究和评价近年来国内住宅市场房价波动,得出了影响市场供需的主次因素。

在城市化不断深化与发展的今天,越来越多的农村人口进入城市,而进入城市首先要解决的是“住”的问题,1994年7月,国务院发布了《关于深化城镇住房制度改革的决定》,开辟了国内商品房市场,任何一种商品都受着价值规律的支配,通过价格体现价值.商品住宅的价格不仅是一个民生问题,更是一种经济现象,其价格的高低除了受国家宏观经济政策与经济发展水平影响之外,还与社会货币投放总量、城市提供的公共服务的广度与深度、城市商品住宅用地供给、银行信贷政策、以流转税为主体的房地产业税收体系及商品住宅自身品质等因素相关.

运用供需理论来分析住宅价格波动机理,定性分析住宅价格波动影响因素并构建结构方程模型.通过实证分析和假设检验优化了该结构方程模型.利用二阶因子模型进一步研究和评价近年来国内住宅市场房价波动,得出了影响市场供需的主次因素.

[硕士]基于单中心城市模型的中国房地产价格影响因素分析——【学位年度】2010　　【摘要】　　近些年,我国房地产市场价格普遍快速攀升,同时,房价在不同城市间的差距非常之大,政府出台了一系列措施来抑制房价上涨,但效果都有限。由于房地产开发火热,我国的土...

对西安市普通商品房价格影响因素之间关系进行诠释,明晰各因素之间的主次关系。以结构解释模型(ism)为分析方法,对影响普通商品房价格的因素进行分析。在多种价格影响因素中,各因素对普通商品房价格的影响程度是主次分明的。银行信贷政策及居民收入水平是影响绿色建筑能耗的主要因素;交通便捷程度,消费者预期,配套设施,宏观调控,城市发展规划和土地价格等因素对普通商品房价格的直接表现方式,这些因素受区位条件和政策水平两个因素的制约,进而影响普通商品房价格。

对可能影响中国房价的诸多因素的重要性问题进行识别和检验，基于模型不确定性的视角，使用中国30个省（区）2002～2013年面板数据，采用贝叶斯模型平均（bma）方法进行模型设定与分析。研究认为，在可能对中国房价产生影响的19个指标中，信贷政策、心理预期、物价水平、房屋竣工面积和产业结构合理化等5个解释变量的后验概率大于90％，它们是影响现阶段中国房地产价格的决定因素；应通过差别化的信贷政策分区域控制房价，通过新闻媒体公开统计和发布房地产数据正确引导人们的心理预期，通过适宜的货币政策有效控制物价，通过保障性住房建设增加房地产供给，通过合理化的产业结构引导房价调控等，促进中国房地产市场的健康发展。

从90年代初我国房地产市场的建立至今,房地产业已成为有关国计民生的基础行业,但最近几年我国大部分城市和地区房价持续上涨,远远超过了普通居民的承受能力。本文在对相关数据进行主成分分析和多元回归分析的基础上分析了影响我国房地产价格上涨的主要因素。

房地产作为一个热门话题,与人们生活紧密相连.许多专家学者针对房地产指标从不同角度对其进行了研究.以时间序列多元回归分析为主要分析手段,包括多重共线性检验、平稳性检验、误差修正模型等一系列模型方法,对房地产指标进行综合处理,从而可以得到响应变量与解释变量指标之间的整体关系.

研究目的:以南京市为例,探索城市住宅地价影响因素及其边际作用空间变化性及各因素边际作用大小空间分布状况,为城市土地科学管理提供帮助。研究方法:地理加权回归模型(gwr)。研究结果:(1)地铁站点、商业网点、水景观、绿地公园对住宅地均价的边际影响能力的空间变化性强,高等学校、医院等其他因素边际作用的空间变化性较弱;(2)容积率住宅地价边际增值能力高于其他因素,各因素在具体不同地块上边际作用能力高低不同。研究结论:gwr模型可以改进传统空间回归方法,可对城市地价影响因素边际价格作用空间变化性进行良好的估计;住宅土地价格对快速交通、商服条件及自然景观因素较为敏感,反映主城区人们对住宅便捷性及休憩性呈强偏好;容积率边际增值能力空间变化弱与土地的住宅性用途有关,但容积率始终是边际增值能力最高的因素;gis良好的输出图像可视化技术能够指导相关部门调控具体地块的主要规划因素,促进城市土地科学管理。

通过借鉴国内外特征价格模型的理论研究和实证研究成果,构建反映城市住宅用地市场现状的土地特征价格模型,并对2007—2009年南京市公开出让的156块住宅用地的出让价格进行实证研究,进而探讨城市住宅用地出让价格的影响因素及其影响机制。结果表明:①城市中心影响度、土地交易条件、土地交易方式、容积率、政府公共服务设施、医院、企业、金融密集度、公交站点、时间因素对南京市城市住宅用地出让价格有显著影响,并且城市中心影响度为负向影响;②邻里特征对城市住宅用地土地出让价格的贡献率为53.4%,个别特征为31.1%,区位特征为9.7%,其它特征为5.8%;③公交线路对城市住宅用地出让价格影响最大,其次分别为政府公共服务设施、金融密集度、企业、土地交易方式、医院、城市中心影响度、土地交易条件、容积率。据此,从转变土地管理部门职能、科学确定住宅用地出让价格、合理地确定住宅用地价格指数、完善城市基础设施建设等方面提出相应的政策建议。

采用面板分位数回归方法,以全国35个大中城市为样本,利用2006—2015年的数据,对影响住宅价格的因素进行研究。结果表明:土地价格、人均储蓄余额、在岗职工平均工资、人口密度、空气质量对住宅价格有正向影响,每亿人医院或卫生院数量对住宅价格有负向影响；并且不同分位数水平下各影响因素的作用大小具有明显差异。研究结论对不同城市依据自身特征采取相应的调控政策具有一定的参考价值。

针对轨道交通建设带动沿线住宅价格上升的现象,本文剖析了轨道交通对房产价格上涨的作用机理,并总结了楼盘距站点的距离、楼盘自身的区位、轨道交通的路线布局、建设时间、票价变化、运能和拥挤程度等因素对沿线城市住宅价格的影响规律。

文章通过列举当前我国住宅房地产市场出现的许多值得关注的问题,分析了对住宅房地产价格影响的各种因素,提出调控住宅房地产价格的措施方向,从而在实践上可以为政府制定政策、加强对住宅房地产宏观调控起指导作用,具有现实的理论意义。

随着中国经济的迅猛发展,房地产对经济社会的推动作用进一步释放,房地产价格及其影响因素也日益成为社会关注的重点和热点。本文选取了1999至2009年间的北京房价、gdp、年人均可支配收入、年末常住人口、五年以上贷款利率等指标,进行了多元回归的实证分析,分析了各影响因素对房价的贡献程度。

背景:2003-2007年,我国固定资产投资过热,带动房价飞速增长,为此,政府出台一系列抑制房价的措施:如限制土地使用、提高存贷款利率、规定房屋建筑中经济

通过对北京市1999—2009年间的平均房价进行研究得出结论：房价与gdp、年末常住人口有很强的线性关系。数据表明，gdp的增加会给房地产业带来一个良好的大环境，能提升房地产投资者的信心和积极性，也使老百姓的潜在需求能在经济持续发展的过程中变为现实需求，从而拉升房价。

房地产业已成为经济增长中的支柱产业,其影响面甚广,但其价格的飞速上涨已超出居民的承受能力。针对影响其价格的五个因素,应用ahm法进行分析可以看出经济因素是影响其价格的最主要因素,区域因素和个别因素为主要因素,所以制定价格和调控时应首先考虑经济因素。