特征价格模型沈阳市商品住宅价格指数

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。

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。

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。

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。

房地产价格特别是商品住宅价格是现在经济关注的热点。影响商品住宅价格的因素十分复杂。本文以济南商品住宅市场数据为基础,运用数理分析方法对济南商品住宅价格的影响因素进行了分析并建立多元回归分析模型。

基于hedonic模型的沈阳市住房价格属性分析——鉴于目前我国房地产市场住房价格普遍走高的现象，社会各界对影响住房的属性要素重视程度日益加深。该文通过国际流行的hedonic模型，结合最小二乘法，并在对沈阳市五区住房价格进行实地调查、搜集、整理数据的基础上...

本文简要介绍了arma模型的理论知识,并针对1998年1季度到2006年3季度的房地产价格指数的季度数据进行了实证分析,然后运用所建模型对2006年四季度以及2007年一季度的房地产价格指数做了预测,并给出精度误差值,收到了很好的效果,所以模型具有一定的参考价值。

特征价格指数的编制与应用——特征价格指数(hedonicpriceindex)是解决房地产价格指数编制中由于商品异质性造成的指数偏差等问题的一种常用方法,在目前西方发达国家的房地产价格指数的编制中被普遍采用。本文总结了编制特征价格指数的基本思路,从理论框架和实证...

[硕士]特征价格理论在房地产价格指数编制中的应用——【学位年度】2007　　【摘要】　　房地产价格指数是反映不同时期房地产市场价格水平的变化趋势和程度的相对数量指标，是所谓的“纯价格指数”。即价格指数只反映由市场供求变化和货币购买力所引起的价格...

特征价格法(hedonicmethod)是将房地产价格变动中的质量特征因素进行分解,以显现出各项特征的隐含价格。并从价格的总变动中逐项剔除质量特征变动的影响,达到仅仅反映纯价格变动的目的。本文通过双重imputation过程估计缺失价格和剔除异常值的影响,解决了可比性问题,并增强了hedonic模型的稳定性。

由于住宅本身具有异质性,在时间序列分析过程中单纯采用交易均价进行核算无法剔除住宅异质性带来的价格差异变化,从而使得住宅价格波动不仅反映供求和投资因素的影响,还受到住宅本身因素变化的影响。因此,在不同报告期中剔除住宅异质性对住宅价格波动的影响,可以为分析由市场供求等其他因素对住宅价格波动的影响提供良好的数据基础。

本文利用特征价格模型对外部环境对北京市普通住宅的价格特征进行定量研究,构建了住宅估值的对数线性模型。结果表明,根据市场特点合理构建指标体系,可以使价格特征模型很好的解释北京市普通住宅市场的内在价格特征。10%的显著性检验结果与指标参数表明,在其它条件相同的情况下,位于重点小学学区的住宅比非学区房总价高约25%,位于北部的住宅比南部高约34%。而地铁对周边住宅价格的影响则和住宅距离市中心的距离有关,在距离市中心8公里的半径范围内,距离地铁站点的距离对住宅价格并无显著影响,而在8公里以外,则影响较为显著。

城市住宅是一种典型的异质性商品,国内外学者普遍采用特征价格模型进行研究。特征价格模型的理论基础主要来源于lancaster的消费者理论和rosen的市场供需均衡模型。以往基于特征价格模型的城市住宅研究大多从建筑、邻里、区位三个维度进行建模分析,却忽略了消费者的感知维度,因此文章在这三个维度的基础上,加入消费者感知维度构建两阶段模型,这也是本文的创新之处。同时结合文献和访谈选取14个住宅特征作为自变量,以南京市六个主城区为例,采用30多个小区的500多套二手房挂牌数据资料,基于对数函数形式构建了南京市住宅特征价格模型。通过模型检验和回归分析发现,有13个住宅特征变量对价格有显著影响,并结合数据对住宅特征价格弹性进行了分析。

住宅价格指数是反映房地产市场价格变动趋势的重要指标,特征价格法作为住房价格指数的编制方法之一已被国外普遍使用。在阅览大量文献和国外相关资料的基础上,对目前国际上编制住宅价格指数的三种主流方法进行归纳总结,并对我国三大住房价格指数的编制现状进行比较评析,提出关于完善我国住宅价格指数的构想:构建以国家统计局为编制主体,传统加权综合指数和特征价格指数并行发展的住宅价格指数体系。

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.

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。

本文简要介绍了arma模型的理论知识，并针对1998年1季度到2006年3季度的房地产价格指数的季度数据进行了实证分析，然后运用所建模型对2006年四季度以及2007年一季度的房地产价格指数做了预测，并给出精度误差值，收到了很好的效果，所以模型具有一定的参考价值。

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。

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...

笔者在文中对特征价格模型的特点对普通住宅价格进行了阐述,依据市场特点来阐述该模型中的住宅价格特征,供同行参考。

从沈阳市土地交易市场目前的基本情况入手,建立土地价格指数,分析判断土地市场情况。根据沈阳市具体情况,采用加权平均法对沈阳市土地价格指数进行设计,并依据近5年的历史数据,给出沈阳市土地市场的发展趋势,进而为规划部门、政府、开发企业的决策提供依据,以期达到规范沈阳市土地交易市场的目的。