北京市商品住宅价格预测分析

文章首先运用系统动力学方法研究商品住宅系统,定性分析商品住宅价格的影响因素及相互因果反馈关系;然后建立系统动力学因果反馈图,并建立系统流图,利用计算机软件进行仿真模拟,并将仿真结果与真实数据进行比较以检验模型的有效性;最后预测未来成都市商品住宅价格的走势,研究成果为提出相关政策性意见提供依据。

房价收入比是衡量居民对房价购买承受力的指标,本文在构建商品住宅市场价格收入比模型的基础上,试图确定北京市房价收入比的合理区间,并进而对北京市商品住宅价格水平进行评估。本文认为北京市商品住宅市场的房价收入比已经超出合理区间,房价收入比已超过大部分人的承受限度。当前北京房地产市场购房需求是由少数高收入阶层和大量投机群体所支撑的,商品住宅市场存在较为严重的价格泡沫。

选取海南省2004—2016年商品住宅平均价格为研究对象,构建商品住宅价格影响因素指标体系,分别采用多元线性回归预测模型和gm(1,1)预测模型对商品住宅价格进行预测,得出预测值与真实值之间存在较大误差.将两种预测模型的预测值进行加权平均构建组合预测模型,得出预测值与真实值之间的平均误差为6.92%,预测值具有较高的精确度.

房地产业是我国国民经济重要的组成部分,近年来房价问题成了人们热议的话题.本文通过建立灰色关联度模型对武汉市商品住宅房价的影响因素进行了分析,并建立房价与这些因素的多元线性回归模型了.

根据2001～2010年的相关数据,利用matlab建立了兰州市商品住宅价格变动趋势的数学模型zt=p2t2+p1t+p0,以及商品住宅价格的多元线性回归模型logz=c0+c1log(n1)+c2log(n2)+c3log(n3)+c4n4并进行分析,考虑4个主要影响因素:人口数、房地产开发商平均投资成本、人均收入、一年期定期存款利率.结果表明:兰州市商品住宅价格与时间呈二次非线性增长,没有明显的周期性,并预测了兰州市2011年商品住宅价格为8846元/m2;兰州市商品住宅价格与4个主要影响因素的偏相关系数分别为rzn1=0.9020、rzn2=0.9992、rzn3=0.9162、rzn4=-0.8990,其中房地产开发商平均投资成本对商品住宅价格的影响作用最大.

普通住宅商品化、市场化,是80年代末期,我国政府出台实施住宅制度改革的重要举措,其目的是要打破计划经济时期所带来的房屋分配中存在的各种弊端,体现国家基建投资应有所回报。过去,在计划经济体制时期,每年的住宅建设全部由国家投资,可以说是血本

本文注重规范分析与实证分析的相互结合。系统地选择了一组特征价格变量,构建了北京市住宅特征价格模型,定量研究了影响北京市住宅价格的特征因素,揭示了不同特征因素对北京市住宅价格的影响,突破了我国研究房地产的传统方法,定量研究弥补了针对我国住宅市场缺少实证性研究的缺陷。本文的结果表明,北京市住宅的开发商和物业管理方的商誉和服务水平以及房屋的地理位置对房价有着显著的影响,同时,房屋自身装修程度,周边配套设施等也是决定房价高低的重要因素。

《北京市商品住宅销售价格构成管理办法》已于2001年3月28日经市人民政府第33次常务会议通过,现予发布,自2001年6月1日起施行。

第一条为规范商品住宅销售价格构成,促进商品住宅建设和房地产业健康发展,制定本办法。第二条凡本市行政区域内新建商品住宅销售价格的制定,均须遵守本办法。第三条市价格行政主管部门是本市商品住宅销售价格的主管机关,负责组织实施本办法。区、县价格行政主管部门负责本辖区内商品住宅销售价格行为管理和监督检查工作。建设、财政、税务、审计、规划、国土资源和房屋管理等行政主管部门按照各自的职责,依法实施监督和管理。第四条商品住宅的销售价格,由住宅开发经营者(以

随着我国住房制度的商品化改革,我国住宅产业蓬勃发展,逐渐成为影响国计民生的重要产业之一。本文的主要目的是挖掘武汉商品住宅价格变化数据、市民工资收入和gdp数据间的关系,对商品住宅价格的影响因子进行全面的剖析,运用相关性算法得出各影响因子所占权重,通过多元线性回归模型来预测商品住宅价格走势。

本文结合住宅房地产的价格理论和相关网站上的数据,科学地选取影响商品住宅价格的影响指标为人均gdp、人均可支配收入、人口数量、房地产开发投资额和商品住宅建筑面积,并以此建立hedonic商品住宅价格影响因素模型。依照bp神经网络预测的实现步骤,探索bp神经网络在预测海口市商品住宅价格的应用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅价格预测值,对海口市商品住宅价格的研究具有一定的指导作用。

通过在相关网站搜集到的数据,选取影响商品住宅价格的三个主要因素,分别为居民消费价格指数、公共预算收入、房地产开发投资额；为了建立各因素与商品住宅价格之间的关系模型,首先,利用因子分析将影响因素进行降维,变成两个因子,其次,利用matlab曲线拟合得出商品住宅价格与两个因子之间的二元非线性函数模型。

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。

近年来北京市房地产业保持快速发展的黄金期发展势头,房价保持迅速上扬,引起了居民支付能力不足因而成为备受关注的民生问题。本文利用2005年1月至2013年11月207个北京市月度住房价格指数序列,通过对序列的检验与适当处理,并对序列建立arima模型进行拟合,进行较为精确地中长期预测,表明北京市住房价格将保持较大幅度呈上涨趋势,进而提出适当建议。

城市化使得城市居民的住房问题成为社会舆论的焦点问题。不断发展的住宅租赁市场逐步担负起解决流动人口及中低收入家庭住房问题的重任，其衍生的诸多问题也已引起了重视。当前针对国内住宅租赁市场的研究相对缺乏，尤其是租赁住宅特征对租金的影响研究。基于完善我国住宅市场发展的需要，本文以特征价格模型作研究的理论模型，以昆明市486个租赁数据为样本做实证研究，致力于国内租赁住宅特征价格的实证研究。

为了分析沈阳市商品住宅市场情况,根据国内外编制价格指数的方法,结合沈阳市房地产市场的实际情况,采用特征价格法对沈阳市商品住宅价格指数进行研究.选择16个特征变量,采用半对数模型构建沈阳市商品住宅特征价格模型,并对模型进行检验,确定影响沈阳市商品住宅价格的14个特征变量及相互关系.通过价格指数计算公式,计算出2006年至2013年沈阳市商品住宅特征价格指数,得出沈阳市商品住宅价格增速正在逐年减缓的结论,并对未来市场可能出现的问题提出合理建议.

近年来,房地产业迅猛发展,商品住宅价格问题已成为社会各界和学者们关注的焦点问题。利用南京市2012年在售普通商品住宅交易均价数据,运用趋势面分析方法对南京市商品住宅价格空间变化趋势进行分析,采用克里格插值方法对房价进行空间估计从而分析房价的空间分布特征。研究结果表明:南京市2012年开盘在售的商品住宅项目在空间上呈现出整体分散和相对集中的特点,商品住宅价格以主城区为中心向四周递减,且房价变化幅度的区域差异明显,主城区房价衰减较快,而南京市西部房价比东部衰减速度快。

房地产业关联度强,对我国经济发展的推动作用十分明显,与人民生产生活息息相关,其中商品住宅投资在房地产开发投资中占有相当大的比例,因此研究商品住宅价格的影响因素显得尤为必要了。本文对商品住宅价格的影响因素,商品住宅价格的影响因素有很多,分类也有很多种,本文重点从自身的因素与外部的因素以及需求影响因素与供给影响因素进行了详细的分析与研究。

由调查问卷结果得出,银川市居民在选择住宅区位时,影响商品住宅价格的主要因子是区位因子,交通条件因子,教育设施因子,自然环境因子.运用缓冲区分析方法分别提取103个商品住宅小区的tm-ndvi指数来定量反映样本周围的环境状况,提取道路长度、公交站点数来定量反映样本的交通便捷度,提取中小学个数来定量的反映样本周围的教育设施状况.在此基础上,结合定量与定性的分析方法进一步研究银川市三个市辖区居住环境与价格的响应关系,金凤区价格与环境的响应度最高,其次是西夏区,兴庆区的响应系数为负相关.

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.

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

2007年,北京普通商品住宅供应量延续近几年的下降趋势,继续呈大幅下降趋势,下半年普通商品住宅期房价格涨幅进一步加剧,全年平均报价约为11099元/平方米,同比上涨21%。随着房价的一路走高和宏观调控效果的逐步体现,市场需求得到抑制,四季度,商品住宅市场呈现明显的"价涨量缩"态势,市场分歧进一步加大。