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。

本文以北京市商品房价格为研究对象,从供需两个角度分析影响房价的主要因素,运用计量经济学理论和建模思路,提出相关建议。

房地产商的过高定价与开发中的审批成本、管理成本偏高、一些团体住房投资、房屋销售不规范等因素导致商品房价格过高上涨,运用需求供给弹性理论分析了商品房价格上涨的内在机制,提出了政府应向购房者公开有效信息,抑制商品房的审批管理成本,规范商品房销售,对那些超过住房计划销售期后仍超过空置房率上限的那部分商品房征收住房特别消费税的方法以便抑制商品房价格的过快过高上涨。

近年来，我国城市商品住宅价格出现的大范围、高幅度上涨，引起了社会各界广泛关注。本文概述了我国城市商品住宅价格上涨现状，从政府、投资商、消费者三个层面分析房价过高与上涨过快的原因，并对各层面进行对策构思，意在将房价调控在一个合理范围之内。

对青海商品房价格分析——商品房的价格高低，直接关系到广大消费者的切身利益。深入研究商品房价格的走势，对健康发展房地产业有重大意义。

为了分析影响北京商品房价格的主要因素,选取人口数量、收入、土地价格、竣工面积、成交面积、gdp、贷款利率7个变量,基于2000—2009年的数据,利用逐步回归模型,建立北京房价的拟合方程,得出7个变量中对北京市房价影响最显著的因素是土地价格和人口数量。在此基础上,引入宏观调控政策这一虚拟变量,对其进行研究,发现该变量对北京市房价影响不显著。最后针对北京房价的影响因素,提出要稳定房价,应做好城区规划,合理利用土地资源;积极发展卫星城,缓解主城区的人口压力等建议。