成都市房价影响因素的回归分析与事后模拟

运用SPSS软件,以GDP、市区居民人均可支配收入、住宅投资完成额、住宅施工面积、住宅竣工面积和市区人口为自变量,采用1997～2005年9年的数据,建立了多元线性回归模型,对成都市房价这一因变量进行了模拟分析。模型通过各种检验,得出了影响成都市住房价格最重要的因素是市区人口和住宅施工面积这一结论;最后,并运用模型做了事后模拟,其结果比较接近市场价格。     

基于灰色系统理论的成都市住宅价格影响因素分析

本文采用灰色关联度分析法对成都市住宅价格影响因素进行实证分析,得出人口因素和城镇居民人均可支配收入对住宅价格的影响最大,住宅市场表现出供给不足的状态.最后,提出相应的政策建议.     

房价影响因素的灰色关联度分析——以南宁市为例

以南宁市2000-2013年商品房价格、地价、居民人均可支配收入、GDP、房地产投资、贷款利率等相关数据为基础,通过灰色关联度分析指出:当前,居民人均可支配收入与地价是与南宁市房价关联度最高的两大要素,而GDP、房地产投资、贷款利率与南宁市房价关联度较弱,其影响依次递减。可以从提升居民收入和合理配置土地资源等途径缓解当地居民因房价过高而承受的压力。     

基于神经网络的商品住宅价格模型研究

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。     

2005-2020年中国城镇住宅建设发展空间预测

预测结论依赖于以下因素在预测期的变动 预测考虑的因素 中国GDP增长和城镇居民家庭人均可支配 收入年均增长; 中国城镇人口年均增长; 中国城镇住宅折旧率; "农转非"住宅的比例。 预测结论 人均面积及年均改善率 城镇住宅存量,增量 (注:所谓"农转非"住 宅,是指在我国城市化过程 中,农村(镇)或城市边缘的 非城市住宅,随着行政区划 变动,随农业人口转变身份, 而转化为城市住宅。这部分 住宅的比例是很高的,否则 无法解释我国城市住宅存量 的历史变动。)     

金华市

3月26日,长江三角洲城市经济协调会第十次市长联席会议在嘉兴召开。金华首次作为正式成员参加会议。金华市经济技术协作办负责人说,从泛长三角城市到长三角城市的提档升级,必将为金华的发展带来更多机遇。2009年金华市实现生产总值(GDP)1765.94亿元,全市完成财政一般预算收入232.63亿元,其中地方财政收入129.28亿元,增长8.0%。全市一般预算支出165.36亿元。2009年年末总人口463.68万人,其中市区92.70万人。市区城镇居民人均可支配收入22915元,市区城镇居民人均     

资讯

31省去年GDP含金量排名发布据《中国经济周刊》及其旗下智囊机构中国经济研究院统计,31个省份在2015年地方两会上公布的2014年的GDP数据中,有24个省份GDP过万亿元。居民人均可支配收入与人均GDP比值,被权威专家认为更能用来衡量居民生活水平的变化情况。自2009年起,《中国经济周刊》及其旗下智囊机构中国经济研究院,已连续6年发布根据各省份人均居民可支配收入与人均GDP数据计算出的比值,并将这一比值视作GDP含金量(即单位     

房价影响因素的实证分析——以青岛市为例

运用SPSS软件,以人口、人均GDP、住房销售面积和房地产开发投资为自变量,采用2000～2009年10年的数据,建立了多元线性回归模型,对青岛市房价这一因变量进行了模拟分析。模型通过各种检验,得出了影响青岛市住房价格最重要的因素是市区人口这一结论,说明青岛市有效的需求增大,是抬高住房价格十分重要的因素,这在一定层面上说明了青岛的住宅市场的价格是比较正常的价格。     

南京市居民收入与产业结构相关性分析

一、发展现状(一)城乡居民收入与经济的增速同步加快2003年以来,南京市的城市居民人均可支配收入(以下简称城市居民收入)和农民人均纯收入(以下简称农民收入)与GDP的年均增幅基本保持同步。2007年,城     

我国区域居民收入差距影响因素实证分析

鉴于居民收入差距的日益恶化趋势和国内学术界和政界的高度重视,本文以中国2000-2010年的省级面板数据为样本,在计算出中国分省居民收入差距的基础上,开展相关实证分析来深入探讨影响居民收入差距的因素。结果表明:财政收入占GDP比重的提高能够降低居民收入差距,城镇登记失业率、人均国内生产总值、出口总额占GDP比重、城镇家庭人均可支配收入与农村居民家庭人均可支配收入的比值、第二产业增加值占GDP比重、城镇人口占总人口的比重6个指标的提高则加剧了居民收入差距的进一步扩大。     

基于面板数据模型的商品住宅价格上涨作用机理及实证研究——以西部地区7个中心城市为例

商品住宅价格上涨过快的现象,引起了广泛关注。探寻商品住宅价格上涨的作用机理显得非常重要。利用面板数据模型,对西部7个中心城市2002-2008年的商品住宅平均价格的实证研究表明:西部中心城市商品住宅价格形成过程中,起到显著作用的有城镇居民可支配收入水平、商品住宅竣工面积和国内生产总值三个主要动力因素。     

城市商品住宅价格水平影响因素研究

商品住宅价格问题是社会关注的焦点问题.以全国35个重点城市1999年-2005年数据为基础,研究城市住宅价格水平的影响因素.研究显示,代表城市经济发展水平和居民收入水平、单位面积土地投入、城市区位和城市环境等侧面的职工平均工资、单位面积固定资产投资、人均铺装道路面积、距海岸线的距离、通过城市的国道数量、建成区绿化覆盖率这6个因素是影响城市住宅价格水平的主要因素.可以预期,当一个城市的这些因素发生相对变化和绝对变化的时候,城市的住宅价格水平必然会发生相应的变化.阳光充足、水资源丰富、交通便捷的近海地区城市的商品住宅价格变动幅度会由于经济发展、人口增加、区住条件进一步优化、投入加大等各种条件的较大变化而高于其他城市.     

What drives returns to euro area housing? Evidence from a dynamic dividend–discount model

We apply a dynamic dividend–discount model to analyse housing returns for eight euro area countries comprising over 90% of euro area GDP, both individually and as a panel. A vector autoregressive model (VAR) is estimated for four variables – excess return to housing, rents, the real interest rate and real disposable per capita income – using quarterly data over the period 1978–2009. This empirical investigation – which allows for a decomposition of house price movements into movements in rent (cash-flow) and expected return news components – indicates that the bulk of the variability of euro area house price movements can be attributed to movements in fundamentals. There remains nonetheless an important but less sizeable influence of market-wide (or expected-return) variations in house prices. Country-specific estimation indicates considerable heterogeneity around the euro area result, both for what concerns long-term impacts and dynamics. Notably, changes in expected returns play a relatively strong role in the house prices of Ireland and Spain.     

House Prices, Housing Investment and Demography Forecasts from the LBS/Abbey National Model of the UK Housing Market

A new housing sector has been incorporated into the London Business School model. This article outlines the new housing model, summarizes the research which has gone into its construction, and presents a forecast of the UK housing market. Using the new housing model, we forecast a moderate recovery in the housing market in the later part of 1991 and 1992. This recovery is however short-lived and does not result in such high rates of house price increase as previous house price booms (Chart 1).
Cuts in interest rates following entry to the exchange rate mechanism of the EMS prompt a recovery in house prices from the middle of 1991. House price inflation then peaks with an increase in average UK house prices in 1992 of 11 per cent over the previous year. Increases in real personal disposable income are modest, by the standards of the 1980s, and for this reason the recovery does not develop the momentum of previous house price booms. House price inflation moderates again in 1993 falling back to around 7 per cent. Housing starts and housing investment recover only slightly from their present depressed levels.
the recovery in house prices is weaker than that foreseen in our April Forecast Release. This is because real personal disposable income is now forecast to grow more slowly during 1991. Sterling's membership of the ERM is followed by a fall in interest rates, but it is the timing of interest rate cuts rather than their magnitude which differs from the earlier forecast. The changed profile of interest rates has altered the house price forecast only marginally.     

影响高职院校招生因素及其改进措施研究

基于2006-2010年济南统计年鉴,对驻济17所高职院校的相关信息进行相关的数据处理,分析影响高职院校发展的因素及各因素的影响力度。认为市生产总值、财政支出、高职院校在校生数、高职院校教师人数及城市家庭平均可支配收入、农村家庭平均可支配收入这些影响招生的因素对高职院校的发展发挥着重要作用,应予以足够重视并细致分析,以促进高职院校的长远、健康发展。     

保障性住房建设规模影响因素分析——以山西省为例

在新型城镇化发展背景下,保障性住房应关注建设规模影响因素分析,进行科学合理决策,实现可持续性发展。以山西省为例,首先对山西省保障性住房建设已完成情况及相关政策进行总结;其次运用灰色关联度模型对保障性住房建设规模影响因素进行分析,得出土地供应面积、住宅投资额以及商品住宅平均价格的关联度显著性最大的结论;最后提出拓宽土地供应渠道、引进社会资本、平衡政府与市场关系、完善相关制度体系等建议,为后期保障性住房建设提供参考。     

房地产泡沫实证分析——以天津市为例

从房地产价格增长率/GDP增长率、房价收入比、房地产开发投资/全社会固定资产投资、商品房施工面积/商品房竣工面积、房屋空置率和销售竣工比、货币供给(M2)增长率等多个泡沫指标比较来看:1996～2008年天津市的房地产投资热度持续升温,商品房价格持续快速上涨,2003～2008年间,天津房地产市场发展过热,房地产市场存在一定的泡沫现象。而加强土地监管,遏制外国游资,增加信息透明度,完善住房保障制度,强化经济杠杆的调控作用,拓宽融资渠道,优化房地产业投资结构,多种措施抑制炒房,发展经济,提高居民收入是抑制房地产泡沫进一步膨胀的有效对策。