基于GRA的房地产价格影响因素回归分析

以近年来杭州市房地产价格变化为例,以灰色关联度分析(Grey Relational Analysis GRA)理论为基础,对影响房地产价格的主要因素进行分析,得到五个关联度相对较高的因素:即年人均可支配收入、生产总值、销售面积、房地产开发投资、竣工面积等;对这五个主要影响因素进行回归分析,建立了回归模型。结果表明:房地产开发投资是影响杭州市房地产价格变动的主要因素。     

房地产价格与货币因素的关联性分析

近些年,随着经济的飞速发展,房地产的价格也在不断上涨。房地产的价格与货币因素关系密切,本文将从利率、货币流通量、汇率、通货膨胀四个方面分析房地产价格与货币因素的关联性,通过对这些因素的分析,较为全面的展现影响房地产价格的货币因素,并分析这些因素对房地产价格的影响。     

对中国当前房地产价格的反思与预测

房地产业是国民经济的基础性、先导性产业，房地产的价格的形成受多种因素的影响或制约，这些因素通过影响房地产市场的供求来影响房地产的价格。该文简单分析了影响房地产价格的主要因素，针对当前国内房地产市场的现状，对未来几年房价的走势进行了简单的预测。     

中原城市群房地产价格影响研究

在中原城市群经济快速崛起的背景下,房地产市场的有效预测影响着宏观经济预测结果,而当前对房地产价格影响的因素较多。文章运用R语言编程软件,对近5年中原城市群的7项房地产价格影响因素作主成分分析研究。研究表明,固定资产投资额、城镇化率、GDP与房地产价格关联度最高,再对7个因素进行降维处理,得到两个新的影响因素,即城镇居民可支配收入总值、居民用于房地产投资占收入的份额,从而简化了后续的房地产价格预测模型建立。     

十一五期间宁德市房地产价格走势及影响因素

过去的十年间,中国的国民经济在飞速的发展,而新兴的地产业也随之水涨船高,快速的成为经济发展的主流。期间,宁德市作为临海三线城市,房地产也得到了长足的发展。而形成了如今较高的房价。如何有效控制和平衡宁德房价,如何防止房地产泡沫的产生,成为如今社会大众关注的议题。本文通过对影响宁德房地产发展的几个方面总结影响宁德房地产价格的几个因素并对宁德房地产价格走势做初略预测。     

杭州住宅价格影响因素分析及实证研究

本文从近年来杭州房地产价格持续、走高的现实出发,以协整分析理论为基础,对杭州历年的房价进行整理分析,运用协整分析方法、Granger检验研究了杭州市房地产价格三个主要影响因素。结果表明：房地产开发投资是影响杭州市房地产价格变动的主要因素,而人均GDP、建造成本对房地产价格的影响较小。     

房地产价格形成影响因素分析

在理解房地产价格概念及构成的基础上,分析影响房地产价格变化的一般因素、区域因素和个别因素,以及垄断对房地产价格的影响。     

中国房地产价格影响因素——基于中国省级面板数据的实证分析

文章应用2000-2011年全国30个省市的面板数据,运用极值边界分析(the extreme bounds analysis,EBA)模型探索影响我国房地产价格的"稳健性"因素。最后得出地价、竣工房屋造价、人口、城乡居民收入这4个因素对房地产价格具有抗干扰的"稳健性"显著影响的结论。     

哈尔滨市房地产市场的价格影响因素研究

本文通过对哈尔滨房地产市场价格影响因素进行分析,查阅哈尔滨市统计年鉴获取2003～2012年影响房地产市场价格的相关数据,利用spss软件,对影响房地产市场价格的因素进行回归分析,得出影响哈尔滨房地产价格主要因素的线性方程,并对影响哈尔滨市房地产价格因素进行分析.     

哈尔滨市房地产市场的价格影响因素研究

本文通过对哈尔滨房地产市场价格影响因素进行分析,查阅哈尔滨市统计年鉴获取2003²012年影响房地产市场价格的相关数据,利用spss软件,对影响房地产市场价格的因素进行回归分析,得出影响哈尔滨房地产价格主要因素的线性方程,并对影响哈尔滨市房地产价格因素进行分析。     

基于投机理论的苏南房地产泡沫实证研究

选取城镇居民可支配收入、贷款利率以及过去房地产价格的实际增长率这三个变量作为影响房地产价格的主要因素构建房地产投机度模型,利用该模型对苏南五地进行房地产投机度的测量,测量结果显示苏州房地产投机度较高,已经超过了国际警戒水平,存在房地产泡沫,而其他地方投机度较低,不存在房地产泡沫。     

城市轨道交通对房地产价格的影响机理分析

供求状况、相对区位、交通便利性等区位因素以及土地与住房制度、城市土地规划等行政因素是影响城市房地产价格的主要因素.2000年以来,我国城市轨道交通建设进入快速发展期,数十个城市相继建设或开通了轨道交通线,轨道交通对城市房地产价格的影响越来越大.通过分析城市轨道交通对房地产价格的影响机理,提出了相关对策建议.     

Logistics回归模型在广东省房价预测中的应用研究

基于供求决定论和成本决定论对广东省房地产价格影响因素进行分析,并采用Logistics回归模型对广东省房地产价格进行简单预测,并得出结论:Logistics回归模型适合对广东省房地产价格进行预测。同时还认为,年初利率、年末利率和人均消费增长率是影响广东省房地产价格的主要因素。     

我国房地产价格的驱动因素和未来走势分析

改革开放以来,我国经济发展加速,城市化进程加快,人民生活水平有了非常显著的提高,在多种因素的综合影响作用下,大部分城市的房价开始不断向上攀升。房地产价格的上升在一定程度上会对经济发展产生正面影响,然而,房地产价格不合理的涨幅则会对经济发展带来一系列的负面影响。为了引导房地产市场在合理有序的轨道上发展,我国政府、相关监管部门采取了一系列针对性措施,从影响房地产价格的多个因素着手,对症下药。本文在对房地产价格的驱动因素进行相关分析之后,结合政府部门采取的引导房地产市场合理发展的措施,对我国房地产价格的未来走势进行了一定的判断分析。     

房地产价格波动的影响因素研究——基于中国30个省市的面板数据模型

利用1999年～2011年全国30个省份的面板数据,对影响我国房地产价格波动的因素进行了分析.实证结果显示,房地产价格波动的主要影响因素为居民收入水平、消费者预期、土地价格及实际利率水平,而城市人口密度、房屋竣工面积及居民消费价格指数对房地产价格的影响不显著.在对实证结果进行分析的基础上,提出了相关政策建议.     

我国货币政策对房地产价格影响的实证研究

文本分析了对房产价格影响较大的几种货币政策，并采用建模方法，对影响房地产价格的货币因素做了实证研究。     

我国房地产价格影响因素分析

现今对房地产未来价格的预测方法有很多种,分歧颇大。本文对房地产价格的影响因素选择从上一年的房地产价格、人均地区生产总值、城市化率及人均住房使用面积四个经济指标进行考虑,运用Eviews软件分析回归,并根据回归结果预测未来房地产价格变化趋势。     

房地产价格主要影响因素研究——以青岛市房地产行业为例

合理的房地产价格是保持社会和谐和保障民生的关键。影响房地产价格的因素也是众说纷纭,本文贴近实际,从消费者角度出发,通过实际调查得出消费者在选房时所考虑的16种因素。在这16种因素中本文通过灰色关联度分析和因子分析的方法得出真正影响房地产价格的四种因素:交通情况、商业情况、教育情况和医疗情况。     

利率对房地产价格影响实证研究

货币政策是调控房地产价格的重要手段,利率是货币政策的重要实施方法。在分析了我国利率政策对房地产价格的影响因素之后,分析了如何从多个角度稳定我国的房地产价格。     

中国房产市场走势浅析

本文从影响房地产价格的相关理论出发,主要从房地产对GDP贡献、房地产宏观调控、社会文化角度以及房产消费投资的双重属性等角度对影响房价的因素进行了分析,从供给、需求和政府干预各因素对房价的影响。对房地产价格发展趋势进行预测。