基于特征价格模型城市住宅用地出让价格影响因素

通过选择住宅地价影响因素并设定量化标准、构建地理加权回归(gwr)模型对1997—2004年北京市住宅用地出让数据进行了统计及空间可视化分析,探索了不同影响因素对北京市住宅用地价格的影响及其空间差异性。发现北京市住宅地价多中心影响效应显现\";生活质量型\"较之\"生活便利型\"基础设施对住宅用地价格的影响更大;地铁与城市快速路对于住宅用地价格的影响具有明显的空间\"互补效应\";土地面积对地面单价影响显著。

针对传统住宅价格模型不足,根据地学区位理论,将区域经济因素引入特征价格模型,提出了基于区域特征的城市住宅价格评估模型。依托郑州市数字房产数据库,选取2007～2010年新建商品房买卖合同数据,利用gis技术获取样本的位置、距离信息,采用多元线性回归方法对该模型进行了验证。结果表明住宅价格与区域经济、位置特征、邻里特征、建筑特征因素之间存在显著的线性关系,所提出的模型有显著的拟合能力。

商品住宅价格问题是社会各界共同关注的焦点,探寻商品住宅价格的构成显得尤为重要。在短期内城市宏观环境不变的前提下,通过对郑州市住宅市场的实证分析,从微观角度构建了郑州市商品住宅享用价格模型。最后得出15个对住宅价格具有显著性且有差异性影响的住宅特征,以期为政府制定规划、开发商作出决策提供参考。

通过供需理论分析,住宅价格波动的影响因素有人口、收入、开发商实力、盈利能力、贷款利率及水平等,构建时间序列/截面数据的个体固定效应模型对我国除西藏外的30个省、自治区和直辖市的住宅价格进行实证研究发现,影响住宅价格波动的主要因素有人口、收入、开发商实力、销售面积、土地购置成本、建安成本,在考虑消费惯性的基础上,采用工具变量后的模型估计结果发现短期内影响住宅价格的因素主要是销售面积、土地购置成本和建安成本,且住宅价格受宏观经济影响而存在地区差异。

赠送面积是房地产开发商常用的一种营销手段,研究赠送面积对住宅价格的影响对于规范房地产市场和维护购房者利益均具有一定的指导意义。本文以成都市武侯区184个交易样本为例,运用特征价格模型分析了赠送面积对住宅价格的影响,研究结果表明,赠送面积并不是开发商无偿赠送给购房者的,赠送面积对住宅价格有着非常显著地影响,在其他因素不变的情况下,每增加一个赠送面积单元,住宅价值将会有5.02%的升值。

在分析我国农村土地征收市场现状和农村土地征收价格影响因素的基础上,以天津市环城3个近郊区为例,收集市场案例256宗,选择影响因素13个,采用spss12.0进行多元回归,构建了两种形式的特征价格模型,重点分析了影响因素对价格的作用机制。

运用供需理论来分析住宅价格波动机理,定性分析住宅价格波动影响因素并构建结构方程模型。通过实证分析和假设检验优化了该结构方程模型。利用二阶因子模型进一步研究和评价近年来国内住宅市场房价波动,得出了影响市场供需的主次因素。

运用供需理论来分析住宅价格波动机理,定性分析住宅价格波动影响因素并构建结构方程模型.通过实证分析和假设检验优化了该结构方程模型.利用二阶因子模型进一步研究和评价近年来国内住宅市场房价波动,得出了影响市场供需的主次因素.

利用hedonic方法,在线性、半对数、双对数常用函数形式的基础上,运用box-cox变换的函数形式,寻求变量最恰当的变换,获得模型合适的函数形式,分析南昌住宅各个属性对住宅价格的影响。实证研究发现双对数模型结果最优,回归结果表明南昌公共交通和水体对住宅价格影响显著,但生活配套设施、中小学教育等对住宅价格的影响均不显著,这与预期相反;由于数据主要来自于几个新区引起,从另一个侧面反映出南昌新建区域公共设施的不足,这种不足可以从住宅价格与cbd中心距离的显著负相关得到很好的验证。

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。

结合空间分析方法和hedonic模型,采用arcgis、surfer、spss等软件,以成都市为例,对城市住宅价格空间分布特征及其影响因素进行系统性分析。结果表明:成都市主城区住宅价格总体上以城中和城南为双核心,呈马蹄状向四周逐级递减;成都市住宅价格在空间分布上呈明显的正相关性,具有相似价格的住宅呈现集聚特点;楼盘档次、区位条件、环境因素、交通可达性,历史与人文等因素是影响成都市住宅价格空间分异的主要因素。

针对轨道交通建设带动沿线住宅价格上升的现象,本文剖析了轨道交通对房产价格上涨的作用机理,并总结了楼盘距站点的距离、楼盘自身的区位、轨道交通的路线布局、建设时间、票价变化、运能和拥挤程度等因素对沿线城市住宅价格的影响规律。

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.

影响土地成交价格的因素众多,可利用回归模型参数显著性检验方法,分析土地出让成交单价影响因素的显著性。在小样本或者模型误差分布不明确的情况下,该方法存在统计推断不可信问题。为此,在模型中引入bootstrap方法,提高了参数估计方差的精确度,进而提高了对影响因素显著性统计推断的可信性。用重庆市土地交易数据进行实证分析,结果表明,bootstrap方法解决此类问题是十分有效的。

对于开发商来说住宅用地的选择是至关重要的,而住宅用地的价格高低对于他们来说更是重中之重。开发商在进行土地招标的竞价过程中必定要有一个合理的价格依据。本文基于模糊数学相关理论提出了一种新的住宅用地价格评估方法,该方法会给开发商一个很好的出价参考。

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。

通过构建南京市住宅用地的特征价格模型,探讨了微观因素对城市住宅用地价格的影响。研究结果表明,地块的实际出让面积、容积率、建筑密度、绿化率等地块特征,城市中心可达性、公共交通状况等区位特征,三级甲等医院可达性、省级实验小学可达性等邻里特征对住宅用地价格有显著的影响。通过特征变量系数的比较发现,城市中心可达性对地价的影响高于省级实验小学可达性,而省级实验小学可达性对地价的影响又高于三级甲等医院可达性。研究还考察了在扣除通货膨胀因素,控制各特征变量不变的情况下,同质住宅用地价格随时间的变化情况。

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.

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。