基于MATLAB兰州市商品住宅价格变动分析及预测

基于gis的兰州市普通住宅价格空间格局分析——基于兰州市2005～2006普通住宅数据,利用空间分析中点模式分析,空间自相关分析,房价与区位因子的线性回归分析,空间插值方法等,对兰州市普通住宅价格的空间分布格局进行分析,并运用线性回归分析对其影响因素进行了探...

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。

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.

hedonic特征价格模型是研究住宅属性与价格关系的有效手段。文章将hedonic特征价格模型用于兰州市二手房市场研究,分析1150个兰州市二手房的详细资料,进行hedonic多重回归分析,并用spss软件模拟特征价格模型。结果显示,半对数模型拟合系数最高,通过半对数特征价格模型讨论了兰州市二手房价格和住房特征要素之间的定量关系。

北京市商品住宅价格分析李鹏改革开放的十几年间，北京住宅建设发展非常迅速。仅“八五”期间就建成住宅３３４９万平方米．平均每年竣工面积高达６６９．８万平方米，１９９５年普通住宅竣工面积则高达７６２万平方米。随着近年大量住宅的建成，人民群众的层住条件也有了...

针对商品住宅价格预测问题,分析整理了与房价相关的经济因素,首次提出将bp-boosting回归算法运用到商品住宅价格的预测中.以郑州市房地产相关数据为实例,进行学习预测.模型结果表明,该方法简单有效,较为准确地预测出下一个季度的房价,与bp神经网络及灰色-马尔柯夫模型相比具有较为理想的预测精度.

通过对影响兰州市房地产价格的需求因素定性分析,确定了房地产价格的需求影响因素,并分析了各因素如何对房价变动起作用。商品房销售面积、城市人均居住使用面积、居民收入等需求指标持续上升,但供给结构不合理,激化供需矛盾导致价格上涨;地理位置因素通过需求对兰州市房价的影响较大。针对存在的问题必须积极调整市场中的商品房供给结构,调整保障性住房建设,充实市场供给,发展快速交通,延展城市可达范围,以稳定房价。

[硕士]郑州市商品住宅享用价格研究——【学位年度】2012　　【摘要】　　住宅是每个居民生活的必需品，住宅价格的波动不仅关系到我国经济的平稳发展，还极大的影响到居民的生活质量，城市住宅价格问题已经成为社会各界共同关注的焦点。本文在张所地教授主持...

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。

在分析城市商品住宅价格影响因素的基础上,用人均国民生产总值、商品住宅销售面积、人均可支配收入、人均储蓄存款余额、人均居住面积等可定量的统计数据作为输入变量,单位面积商品住宅价格为输出变量,建立bp网络,拟合商品住宅价格模型。用西安市的统计数据作为分析实例表明,模型拟合性较好。

自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用bp人工神经网络定量分析这些影响

房地产价格评估需要有客观而精准的方法,以作为物业税征收、房地产买卖等方面的用途。文章以杭州市商品住宅为例,结合2430个样本数据对构建的特征价格模型先用四种函数形式进行优选,抽取300个样本进行价格评估预测建模,然后抽取100个样本进行评估预测效果检验,并对所得到的结果进行分析。

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.

针对我国房地产市场的准理性预期特性,从供给和需求分析入手,建立了商品住宅价格的预期模型。采用eviews软件对武汉市商品住宅市场进行了实证分析研究,验证了所建立模型的准确性,分析结果表明:适应性预期在消费者的价格预期中占据主导地位,消费者在很大程度上借助于先前的价格走势对未来进行预测,尤其是前期住房价格的涨跌幅度大小及持续时间长短对消费者的影响效果明显,市场理性程度不足,从而导致价格脱离实际,波动性增强;其次,预防通货膨胀和追逐资本利得的需求叠加,导致房地产市场中的投资性需求旺盛,对房价的推动作用高于土地价格水平、金融信贷供给量等。

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。

本文在灰色系统理论的指导下,结合锦州市商品住宅价格现状,建立灰色关联度模型,对锦州市商品住宅价格的影响因素进行实证研究分析。研究发现:锦州市商品住宅价格受本地区生产总值(gdp)和人均可支配收入影响较大,开发商应在锦州市经济发展的总体趋势下,关注市场需求,适时调整企业经营发展战略。

文章针对近年来商品住宅价格波动较大这一特征,利用carey模型从商品住宅市场需求、供给及均衡价格为出发点研究商品住宅价格的波动机理,进而运用eview软件对1998～2007年我国商品住宅平均价格进行实证检验,结论认为在商品住宅市场的价格决定及波动过程中,城镇居民可支配收入水平、土地成本、建材成本、心理预期以及投机炒作,是商品住宅价格的波动的主要影响因素。

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。

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.

本文首先对影响商品住宅价格因素进行分析,在此基础上把这些因素量化,建立了影响价格因素的指标体系。然后以西安为例分析各指标与房价的相关度并找出那些与房价显著正相关的指标,并对其进行分析,从而使人们了解影响商品住宅价格高低的因素,对相关方面控制合理房价也有一定参考作用。