西宁市商品房价格影响因素

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。

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。

一般认为,房地产市场的发展与经济增长存在正相关关系,房地产市场的发展是经济增长的一个重要推动因素,关于这一点已被我国二十多年的房地产市场发展所证明;然而,在经济高速发展的过程中我们也看到房地产的价格也在快速上升,尤其是住宅的价格;住宅的价格关系到广大消费者的切身利益,也是社会关注的热点问题,一旦调控不力,将会严重影响经济的可持续增长。本文以宁夏地区房地产市场为例,探求影响商品住宅价格各因素之间的相关关系,运用灰色系统理论对其进行了初步量化,通过商品房价格的灰色关联分析,确定了影响宁夏商品房价格变动的主要因素依次为建设成本、市场需求和宏观经济环境。

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。

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。

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。

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。

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。

ⅰ类土地开发费(1)征地补偿费包含:土地补偿费、青苗补偿费、集体财产补偿费、超转人员安置费、农转工人员及差补贴、菜田基金、安置劳动力补偿、平地补助费和私人财产补偿费。(2)拆迁安置费包含:私房发价(即私房的收购或补偿费)、地上物补偿费、搬家费、拆房费、碴土清理费、临时设施费、周转房费、农户房屋原

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

中国房地产市场的需求弹性小于供给弹性,政府对房产拥有者征税,税收负担其实更多地落在了购房者身上。中国现行的房地产税制对于稳定房地产市场,抑制过度投机,降低商品房价格的作用不明显。应改变住房需求弹性,在房地产保有环节征税,促进中国房地产市场的健康发展。

通过房地产税收来影响商品房价格是国家对房地产市场运行进行宏观调控的重要手段。本文就房地产税收对商品房价格的影响进行探析，以阐述房地产价格形成机制为基础，根据商品房取得开发、流转、保有来进一步研究房地产税收对商品房价格的影响，并就此进行展望与思考，以期为丰富房地产价格研究成果提供有价值参考。

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。

结合供需规律,对北京市2001年~2011年的普通商品房变化趋势进行了分析,并对2012年~2015年的房价进行了探讨,指出北京市普通商品房的价格将会在未来5年里保持温和上涨,但2015年作为刚性需求人群数量开始减少的拐点之年,应该采取相关政策防范房地产价格剧烈波动可能带来的各种风险。

中国城市住房价格变动影响因素分析

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。

城市的空间聚集效应带来了劳动力和资本的高度聚集。城市中心区域在发展过程中面临着土地紧张、交通拥挤、环境恶化等一系列问题,城市的扩张是伴随城市发展的必然环节。城市轨道交通扩展了城市半径,加快了城市边缘区的发展,促进了轨道交通站点周边土地的开发利用。以南京市为例,剖析了轨道交通的开通对城市市中心、边缘区的沿线商品房价格的影响程度,并对影响商品房价格的相关因素进行了回归分析,并对回归模型做出解释。

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。

2017年的最后三个月,中国房地产市场罕见地迎来了一轮密集的政策信号。从中共十九大报告的召开到年末的中央政治局会议的召开,再到召开的中央经济工作会议,这三场高层会议连续对房地产市场定调。房价将如何变化,它再次成为人们关注的热点,因此一个合理的价格预测模型就显得尤为重要。本文通过2005～2016年新疆住宅商品房的价格,结合灰色gm(1,1)模型和马尔科夫模型,建立了灰色马尔科夫预测模型,所建模型的平均相对误差由原来的7.17%降低到2.39%,弥补了灰色gm(1,1)模型预测结果误差大的缺点。结果表明:灰色马尔科夫模型是较好的价格预测模型,并且新疆住宅商品房价格在2017～2020年将会呈现出持续走高的趋势。

对于商品房的价格因素,首先包括其成本价,其次是开发商的利益和政府的规费,还有市场供求关系、百姓的收入水平高低、市场的竞争。利用神经网络来处理各种价格因素对商品房价格进行预测不失是一种可行的方法,bp算法具有算法简单、易于实现等特点,通过实验证明,bp网络的预测结果准确,使用方便,是一种优良的商品房价格预测方法。

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。