基于灰色系统宁夏地区商品房价格影响因素实证分析

房价持续上涨居高不下一直是我国经济金融以及民生中的热门话题，确保房地产行业的平稳健康发展将有利于国民经济的增长，居民幸福指数的提高和社会的和谐发展。因而对房价影响因素的有效计量及影响因素分析对找出高房价的原因，提出可能的解决措施具有重大的现实意义。本研究首先通过阅读大量文献，根据科学的方法择选出可能会影响房价的诸多因素，收集了2000年至2011年以来房价及其影响因素的有效数据，通过建立多元线性回归模型对其进行了严密的有效分析。经研究发现房产的竣工面积和人均gdp对房价有显著影响，并在2008年有着显著的结构性改变。

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。

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。

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。

通过偏最小二乘(pls)方法对我国2004-2012年10个指标的季度数据进行研究,并利用变量投影重要性指标(vip)考察了住房价格各影响因素的重要程度。结果表明,土地交易价格、城镇人口、家庭人均收入、经济增长与货币供给是影响我国城市房价的重要因素。城市住房价格与地价、城市基本面因素基本一致,调控住房价格应与宏观经济发展战略、城市户籍管理、土地管理结合起来,协调一致;货币政策数量工具较之价格工具更适合对住房价格水平进行引导,定向降准同样适合于房地产调控。

商品房价格是多种因素发展变化共同作用的结果。目前商品房存在价格过高、投资性购房的比重较高、开发投资额超常增长等问题。文章从供需角度分析商品房价格上涨的原因。从而提出调节供应,保障供需总量和结构平衡、加强和完善宏观监测体系、通过房产税促进低价位住房的建设和消费、加强舆论宣传引导等对策。

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。

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。

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。

本文将马尔柯夫理论与灰色理论相结合，建立了gm（（1，1）模型，并将其应用于实际．本文针对重庆市商品房价格进行了建模分析，并预测了未来价格的发展的趋势，相对于单用马尔柯夫理论建模提高了精度。

本文针对武汉市商品住宅价格问题，首先基于商品住宅价格波动率对武汉市各城区进行聚类，然后建立gm(1,1)模型对2013年第二季度至第四季度武汉市的房价进行预测，最后对模型的预测结果进行了误差检验。

近期重庆房价有显著的上升,并成为焦点讨论话题,但是房价上升的原因却非常模糊,不同时期影响房价的因素也不尽相同。文章通过对居民消费价格指数、金融机构人民币贷款余额、房地产开发投资所占比重等指标进行了灰色关联度分析显示,由于2016年和2017年相应影响因素排名的变动,推测重庆二手房的上升存在很大的投机行为。

2011年,北京房价持续走高,不同城区的房价也都持续上涨。本文通过stata软件对北京城八区和周边地区的商品房价格因素进行了描述统计分析、多因素方差分析和回归预测等,试图找出不同因素对于楼盘销售价格影响的显著性,并对差别进行估计和分析。

选取天津市房地产行业的相关统计数据,通过建立多元线性回归模型,运用spss软件对影响天津市商品房价格的主要因素进行实证分析,结果表明,对天津市商品房价格具有较大影响的因素主要是商品房本年销售面积,即住房需求对房价的影响比较大;同时,房地产开发投资额不断增加,对房价的影响则越来越重要;而家庭收入以及房屋造价等其它因素对商品房价格的则影响较小。这启示我们要严格落实限购等房产调控政策,大力发展廉租房、经济适用房等住房保障制度,完善房地产供应体系,抑制不合理的过度投机需求,促进房产市场的健康发展。

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。

本文以a市房地产市场为研究对象,利用灰色系统理论对其房地产商品价格走势进行预测。

自2005年以来,中国房价持续快速大幅度上涨,其中尤以2007年、2009年为甚。综合考虑房价每年的合理涨幅后,相比较于剔除非正常上涨部分后的正常房价而言,2005年以来的房价中非正常上涨部分,远超过现实房价中的50%。房价上涨直接导致越来越多的人因为居高不下的房价而无法解决房子这一生活中最基本的问题,最终导致几代人走上了\"房奴\"这条道路。房价问题已与人们日常生活息息相关,并直接影响到民生问题,社会稳定问题。因此房价的分析尤为重要,为了科学、客观分析一个地区的房价,为有关部门的决策提供一定的科学依据,引入7项影响因素,并针对每个影响中最受影响的分指标进行实证调研。

商品住宅价格一直是社会关注的焦点问题。本文在商品住宅价格变动因素分析的基础上,基于单因素的gm(1,1)预测模型,建立了北京商品住宅价格预测模型,并对北京市未来商品住宅价格进行模拟预测。

中国城市住房价格变动影响因素分析

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。

通过房地产税收来影响商品房价格是国家对房地产市场运行进行宏观调控的重要手段。本文就房地产税收对商品房价格的影响进行探析，以阐述房地产价格形成机制为基础，根据商品房取得开发、流转、保有来进一步研究房地产税收对商品房价格的影响，并就此进行展望与思考，以期为丰富房地产价格研究成果提供有价值参考。