基于灰色关联模型下陕西省房地产价格影响因素

影响房地产价格的因素很多,本文通过灰色关联度法对影响房地产价格的因素进行分析,针对影响房地产价格的主要因素提出相关意见,确保我国房地产市场繁荣、有序的发展。

通过选取2009年中国31个省市(除去香港、台湾、澳门)的相关数据作为样本,利用probit模型实证分析了房地产价格的主要影响因素,最后得到居民储蓄额与城镇人口数均与房地产销售价格呈显著正相关的关系。

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。

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.

利用灰色关联度方法对影响兰州市房地产价格的影响因素进行了相关性排序。排序结果和关联度依次为城市人均可支配收入(0.7892)、gdp(0.7880)、商品房销售面积(0.7145)、企业贷款和个人住房贷款合计(0.7079)、城市人口总量(0.6987)、城市人均居住面积(0.6282)、竣工房屋面积(0.5404),通过对排序结果的分析,阐述了房地产市场发展中存在的问题。

房地产开发价格确定的准确与否直接影响项目开发利润的大小,更会关系到项目的成功与失败.结合房地产开发的特点,在充分考虑房地产价格影响因素的基础上,利用已建类似项目的价格建立灰色关联分析模型,估算出拟建项目房地产价格,并结合实例进行了阐述.

基于灰色关联分析的房地产价格估算研究——房地产开发价格确定的准确与否直接影响项目开发利润的大小,更会关系到项目的成功与失败.结合房地产开发的特点,在充分考虑房地产价格影响因素的基础上,利用已建类似项目的价格建立灰色关联分析模型,估算出拟建项目房地...

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。

运用向量自回归模型(var模型)对影响安徽省房地产价格的各宏观因素进行分析,建立了影响房地产价格因素的var模型。选取安徽省1995-2012年的年数据为样本,定量描述了各因素对安徽省房地产价格的影响程度,并利用脉冲响应函数和方差分解分析各个因素对房地产价格的影响时滞、持续时间和作用强度。结果表明:安徽省房地产价格与安徽省居民可支配收入之间存在双向影响关系,与人口总数存在单向影响关系,与人均生产总值和居民消费指数granger不存在因果关系。

从房地产行业和经济人口角度总结以往房价影响因素指标中存在的信息冗杂、代表性不强的问题,对以往的房地产行业和经济人口影响因素指标进行了修正和补充,以11个新一线城市的房价为例,建立新的指标体系,用灰色关联分析法分析了影响房价的因素及其与房价的关联程度。结果表明:影响房价的因素影响程度由大到小依次为城镇人均可支配收入、人均gdp、城镇新增就业人口、住宅开发投资额、住宅销售面积、住宅待售面积、住宅新开工面积、住宅竣工面积、住宅施工面积、居民消费价格指数;经济人口的需求因素对房价的关联度大于房地产行业的供应因素;人口因素对房价的关联程度低于区域经济因素。

从房地产行业和经济人口角度总结以往房价影响因素指标中存在的信息冗杂、代表性不强的问题,对以往的房地产行业和经济人口影响因素指标进行了修正和补充,以11个新一线城市的房价为例,建立新的指标体系,用灰色关联分析法分析了影响房价的因素及其与房价的关联程度。结果表明:影响房价的因素影响程度由大到小依次为城镇人均可支配收入、人均gdp、城镇新增就业人口、住宅开发投资额、住宅销售面积、住宅待售面积、住宅新开工面积、住宅竣工面积、住宅施工面积、居民消费价格指数;经济人口的需求因素对房价的关联度大于房地产行业的供应因素;人口因素对房价的关联程度低于区域经济因素。

房地产价格的影响因素——随着城市的发展，越来越多的人涌入城市，这就需要有更多的住房来满足这些外来人口。因此，房地产行业变得就很火爆，许多人就来研究房地产，究竟是什么原因导致其价格在变化。本文讲的房地产是狭义上的房地产，也就是土地、建筑物及其他...

近年来，房地产价格过高、上涨过快已成为我国宏观经济中的一个突出问题。房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济平稳发展的一个不稳定因素，住房价格问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。本文主要从房地产咱身、经济、社会，以及政策等四方面对影响房地产价格的因素展开分析，并提出调控我国房地产价格以稳定房价的建议。

近年来，房地产价格过高、上涨过快已成为我国宏观经济中的一个突出问题。房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济平稳发展的一个不稳定因素，住房价格问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。本文主要从房地产咱身、经济、社会，以及政策等四方面对影响房地产价格的因素展开分析，并提出调控我国房地产价格以稳定房价的建议。

房地产是人类赖以生存和生活的基础和载体，房地产业则是我国当前宏观经济中的支柱产业。房地产市场的发展主要体现在住宅市场的快速发展上，由于住宅产业关联度高，它的发展带动了建材、冶金、纺织、化工，机械、交通、邮电通信、家电家具等许多行业的发展，为这些产业提供了立足的场所，扩大了对这些产业的社会需求。因此，房地产业的快速发展对中国经济的持续增长无疑起到了举足轻重的作用。

本文根据已知的数据对房地产价格未来的发展趋势做出预测分析.采用灰色预测法,主要以灰色理论中的gm(1,1)模型对房地产商品价格走势进行预测.首先,我们对数据进行了检验和处理,然后基于灰色理论的房地产预测模型建模,最后用参差检验法对模型做出检验,得到假设模型成立,从而做出了关于郑州房地产商品房销售价格预测预报.

[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...

以近年来杭州市房地产价格变化为例,以灰色关联度分析(greyrelationalanalysisgra)理论为基础,对影响房地产价格的主要因素进行分析,得到五个关联度相对较高的因素:即年人均可支配收入、生产总值、销售面积、房地产开发投资、竣工面积等;对这五个主要影响因素进行回归分析,建立了回归模型。结果表明:房地产开发投资是影响杭州市房地产价格变动的主要因素。

本文采用1987—2009年海南省年度数据分析国内生产总值、通货膨胀率、旅游收入、城镇居民可支配收入、贷款利率和城市人口总数等因素对海南房地产价格的影响效应。研究结果显示:海南经济增长、通货膨胀率、城镇居民可支配收入和旅游收入是引起海南房地产价格波动的原因;海南房地产价格与贷款利率和城市人口总数之间不存在格兰杰因果关系;经济产出、通货膨胀率、旅游业发展和城镇居民可支配收入对海南房地产价格波动有明显的冲击效应,这些变量的冲击对房地产价格的影响一般是在第2至3年后才达到最大。

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。

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。

影响房地产价格高低的因素众多，分为一般因素、区域因素和个别因素，本文基于解释结构模型，对影响房地产市场价格的一般因素进行分析，认为在影响房地产价格的因素中，国内生产总值及人口规模是影响全局的因素；住房保障体系，信贷政策，居民收入水平，城市化水平，和税收政策这些因素一方面受到国内生产总值和人口规模的影响，另一方面又影响消费者预期和开发商预期，进而影响土地价格和开发投资规模，土地价格和开发投资规模在影响房地产价格的因素中，是最易受到其它因素影响的因素，这些因素综合作用，影响房地产市场的价格。