预售制度下商品房价格变动机理探究

通过总结预售商品房价格的主要特点,运用需求、动机、行为理论和预期机制,系统地探究了预售制度对商品房价格变动的影响过程,得出了预售商品房现期价格的变化与未来预期价格的变化是同方向的结论.在此基础上,应用机会成本理论,对商品房价格在预售期间的理性波动幅度进行了分析,指出我国当前预售商品房价格上涨幅度较大.最后,针对预售商品房价格问题,提出了可行的解决措施,具体包括完善房地产开发企业的融资机制等四项政策建议.     

江苏省商品房价格的计量模型研究

本文在经济学的理论基础上建立了1995-2004年间的江苏省平均商品房价格的计量模型。通过对平均商品房价格的多因素分析,建立以平均商品房价格为应变量,以新增住宅面积,居民可支配收入,经济增长率,实际利率,居民人口数为自变量的多元线性回归模型,并利用模型对平均商品房价格的原因进行数量化分析,并对其如何变化提供一些参考性的意见。     

基于支持向量机回归算法的气象预测的应用研究

支持向量机（SVM）是统计学习理论基础上一种新的学习方法,是关于非线性问题一种有效的解决方法。本文首先简要概述了支持向量机算法的原理,结合具体实例,并运用支持向量机在气象应用进行预测验证分析,试验结果显示,本算法的预测结果比较理想,证明了算法的有效性。     

基于波动分解的商品房价格预测方法研究

文章通过研究2006年1月到2015年4月我国商品房价格的变动情况,采用时间序列因素分解的方法来探究商品房价格自身变化的规律。实证分析发现,时间序列因素分解对预测我国的商品房价格具有较好的效果。     

我国商品房价格影响因素分析——基于区域差异视角的实证检验

本文建立商品房市场局部均衡模型,从供给和需求两方面研究商品房价格影响因素,构建地域特性因子,分别对全国和中、东、西部商品房价格影响因素进行实证检验。结果显示:土地成本和基于地域特征的预期因素对全国及各区域商品房价格均有显著影响;居民可支配收入、投资偏好、土地收入与财政收入之比以及开发商资金来源等因素对不同区域商品房价格影响存在差异。     

商品房价格上涨原因及对策分析

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。     

FDI对中国商品房价格影响的实证分析

本文采用VAR模型对中国1998年2月至2006年5月间的商品房价格与房地产开发中外商直接投资(FDI)的投入额月度数据进行分析。结果发现,外商直接投资增长是商品房价格上涨的一个因素,当月的外商直接投资的增长将影响第二月商品房价格的增长。商品房价格的增长对外商直接投资的增长也有影响,从长期看,前者将促进后者的增长,但从短期看,商品房价格的提高对外商直接投资的影响是先有抑制作用后有促进作用。另外,本文的实证证明,外商直接投资的冲击对商品房价格的增长是持续性的。     

商品房价格的影响因素及对策思考——基于上高县的调查分析

住房问题是重要的民生问题,加强房地产市场调控、保持商品房价格的合理水平,一直是人们普遍关注、关心的问题。课题组深入上高县房地产开发商、房管局、统计局等部门,对城区商品房价格情况进行了调查。从调研的情况来看,上高城区商品房价格总体呈现高位平稳运行态势,政策调控仍需继续坚持,应在分析影响商品房价格因素的基础上,研究控制其价格过快上涨的具体措施。     

我国商品房价格影响因素的实证分析

近年来,我国货币流动性逐年增加,商品房价格和CPI等持续上扬。在这种环境下,货币流动性对我国商品房价格将产生怎样的影响成为普遍关注的问题。本文运用时间序列模型和逐步最小二乘回归法,对我国商品房价格影响因素进行了实证分析。结果显示,货币供应量对商品房价格影响显著,CPI与商品房价格之间存在相互影响关系,这为我国制定下一步调控房地产市场政策提供了参考依据。     

基于主成分的RBF核SVM在财务预测领域的应用

支持向量机(SVM)是实现结构风险最小化归纳原理的一种机器学习理论,在有限的学习模式下具有良好的泛化能力。为了评估支持向量机的预测性能,本文通过对684家企业进行财务分析,进而预测企业在未来两年是否会被ST。建立基于主成分的RBF(核函数)核SVM模型,将支持向量机与传统学习算法进行比较,结果表明支持向量机有效地提高了预测的精度,具有良好的泛化和预测能力。     

中国商品房市场的价格和供求研究——基于资金流动性视角的分析

在构建商品房供求传导机制的基础上,通过时间序列实证测算房地产开发资金(REDF)对商品房价格的影响程度,并分析房地产开发资金对商品房市场供求的推动作用.分析结果表明,在房地产开发资金中外资对商品房价格的影响力最小;国内贷款对商品房价格的推动作用次之,并且其效果随时间推移不断减弱;定金及预收款反而是资金中推动商品房价格上涨的主要因素.根据实证结论,政府应在合理控制外资和国内贷款进入商品房市场的同时,更加注重合理规制定金及预收款.     

政府调控对商品房价格的影响研究

当前我国商品房价格涨幅惊人,对社会经济发展和百姓生活产生了重大影响。对此,我国政府出台了大量政策调控商品房价格,但均未达到预期效果。在阐述政府调控商品房价格的理论基础上,分析了商品房价格的调控现状及商品房价格调控效果不佳的原因,提出了完善商品房价格调控政策的相应对策。     

影响商品房价格的非市场因素

随着民众收入水平的提高,房地产投资,特别是普通商品房的投资已经进入个人投资理财的视野。据报道,截止2005年为止,浙江省城镇拥有合法独立产权住房的居民家庭比例达90％以上。同时,在全省城镇居民人均553元的财产性收入中,出租房屋收入成为财产性收入的主要来源,占总财产性收入的53．2％,人均294元。显而易见,在这些用于出租的房产中,家庭的第二套商品房扮演着重要的作用。因此, 商品房的价格水平和价格的未来走势直接影响着这一部分人群的投资收益。除此之外,商品房的价格波动也会对只拥有一套住房的多数民众产生家庭财产价值评估的心理影响。因而正确认识影响商品房价格的诸多因素,分析不同因素下商品房价格的波动规律, 对家庭投资理财的成功有着重要的经济意义。     

2009年济南市商品房市场稳中有升原因探析

受国际金融危机影响,各大城市商品房价格与成交量纷纷下跌的背景下,调研发现2009年济南市商品房市场依然"稳中有升",其中缘由:一是济南市商品房市场理性而有效的需求是维持房价的主要因素,二是保障性住房建设的滞后和住房租赁体系的不完善加大了商品房需求,三是奥运会及全运会对济南市房价起到带动作用,四是房地产成本限制了商品房价格的下降。     

从价格角度分析吉芬商品与我国商品房的关系

针对我国商品房价格居高不下的现状,我国政府采取了提高利率、限制购买、增加保障性住房建设等一系列调控措施,但调控效果不佳。从价格角度联系吉芬商品经济学现象,分析了在我国商品房供给日益增多的情况下其价格持续上涨的原因,并提出了相关政策建议。     

住宅商品房回归合理价位的政策建议

本文拟从住宅商品房的价格构成要素出发,分析了影响其价格变动的四大因素,并通过实例对我国住宅商品房价格构成及其变化趋势进行分析,指出了我国房地产价格高涨的深层次原因,提出了现阶段平抑房价的政策建议。     

关于商品房价格与市民购买力的研究

文章从商品房价格特点出发,对商品房供求关系、居民收入及物价水平、市民购买力等影响因素进行了系统分析;得出商品房价格过高,存在较大风险的现状,并给出了稳定商品房价格上涨过快的建议,其中包括发挥银行信贷调控的作用;调节商品房供求关系;建立商品房价格预警机制;加强对商品房价格的监督与调控等方面.     

中国城市商品住宅价格的统计方法与变化规律

住房价格问题是当前我国各级政府和社会各界最关注的热点之一,这也突显了在我国住房市场中实现高质量住房价格统计的重要性。本文首先从理论和实证两个角度分析了三种主流住房价格统计方法在我国新建商品住宅市场中的适用性,指出当前我国住房价格统计中主要使用的非同质性方法("商品房平均价格")和样本匹配方法("70个大中城市房地产价格指数")均可能存在对住房价格真实涨幅的系统性低估,特征价格法则更有可能实现对新建商品住宅价格走势的准确反映。基于这一认识,本文利用特征价格法和全样本真实交易数据,首次计算得到35个大中城市2006年至2010年间新建商品住宅同质性价格指数。统计结果显示,这一期间各主要城市——尤其是若干东部地区热点城市持续处于住房价格快速上涨过程中,且这种上涨已经明显脱离了经济社会基本面的支撑,需要特别警惕可能由此引发的住房价格泡沫和居民住房支付能力不足等问题。     

采用混合核支持向量机的DOA估计

人工神经网络（ANN）进行建模时通常需要准备大量的数据样本,同时网络结构一般都比较复杂;而采用支持向量机（SVM)进行建模时,不同核函数有不同的效果,各有利弊,且选取SVM模型参数的理论支撑尚不完整。为了解决这些问题,提出了一种基于混合核函数的支持向量机来改善来波到达角（DOA）的估计性能,并结合二进制粒子群算法（PSO）来对混合核函数进行参数寻优。该混合核函数由全局核函数和局部核函数构成,提高了SVM的泛化能力和学习能力。首先通过拟合多项式函数,验证了该混合核SVM的有效性。将该方法用于DOA估计建模,在不同信噪比和快拍数下,通过与径向基函数（RBF）神经网络、基于各单一核函数的SVM和MUSIC算法预测结果对比,混合核SVM均方差有所降低,提高了DOA估计的精度且有更好的稳定性。     

昆明市商品房价格影响因素分析及预测

本文运用多元线性回归对商品房价格影响因素进行分析的基础上,运用灰色预测对昆明市商品房价格进行预测并提出相应对策。