住宅价格的特征价格模型研究——以北京市为例

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。     

南京市栖霞区住宅特征价格分析

当前房价问题已成为社会各界关注的热点,同时也是房地产学术研究关注的焦点之一,作为估测城市住宅价格的经典方法,特征价格模型(Hedonic price model,简称HPM)从2002年开始广泛运用于国内住房市场的研究。本文以特征价格理论探讨南京市栖霞区城市住宅价格的影响因素,并揭示不同特征对住宅价格的贡献,以期为商用住宅市场参与者的决策提供依据。     

我国城镇住宅特征价格研究——基于北京、上海、天津、广州和大连的数据分析

我国房价的高企既与投机因素有关,也不能忽视城镇住宅特征价格因素的影响。本文利用2012年北京、上海、广州、大连和天津等五地的住宅楼盘价格数据,从特征价格的角度,对这五大城市的住宅价格进行了实证研究,结论显示:城镇住宅特征价格呈现显著的价格梯度以及密度梯度;容积率、绿化率、装修标准都会对住宅价格有正向影响;住宅所在区位和邻里特征在住宅价格中也有所反应。     

基于Hedonic模型的石家庄市住宅属性价格分析

Hedonic住宅价格模型是研究住宅属性与价格关系的有效手段。本文以石家庄为对象,收集了896个普通住宅详细资料,构建了石家庄hedonic住宅价格模型。利用STATA软件对模型进行多元回归分析,得到了各主要属性的隐含价格,并对各属性价格进行了简要分析。     

郑州地铁1号线的建设对沿线住宅价格的影响分析

以郑州地铁1号线为例,通过构建Hedonic半对数模型,选取建筑、区位、邻里三大特征变量12个变量纳入模型,选取76个楼盘作为本研究的样本,实证分析地铁对沿线住宅价格的影响大小及影响范围。结果表明,物业费与小区绿化率对于住宅价格有正向的影响;住宅距离市中心的距离是影响住宅价格的首要区位因素,距地铁站的距离与房价存在负相关的关系,小区住宅每接近地铁站1m,价格上涨0.18%。     

上海市住宅房地产价格变动的实证分析——基于开发商投资额变量的研究

本文对上海市住宅房地产价格的影响因素进行了理论和实证分析。着重讨论了代表供给的开发商投资额因素。采用VAK模型、脉冲响应等方法对上海市场近8年的月度数据进行了实证分析,发现投资额与房价的关系有悖于一般经济学原理,即投资的扩大刺激了价格的上升,再加之长期供给缺乏弹性的特点,使房价无法收敛,这是导致上海住宅价格居高不下的一个重要原因。同时也考察了人均收入、汇率、政府政策等变量,具体解释了上海住宅房价持续升高的原因。     

轨道交通站点的异质性对周边住宅价格的影响研究——以北京市地铁四号线-大兴线为例

城市轨道交通的建设与运营会产生显著的经济外部效益,轨道交通站点的异质性导致不同类型的城市轨道交通站点对其周边的住宅小区带来不同程度的增值效应.在考虑轨道交通站点异质性特征的基础上,基于特征价格模型,构建了包含站点异质性因素的特征价格计量模型,以北京市轨道交通四号线-大兴线为例,实证分析了轨道交通站点的异质性对周边住宅价格的影响.研究结果表明:具备异质性特征的不同类型站点对房价的影响存在显著差异;房价与站点的等级性呈正相关,与站点协同性呈负相关;地理区位、邻里环境、建筑结构对房价影响显著.     

基于Hedonic模型的南京住宅价格实证分析

本文分析了特征价格模型的理论基础——Lancaster的消费者偏好理论和美国经济学家Rosen的产品特征市场供需均衡模型,选择了9个住宅特征作为模型的自变量,构建了多元线性函数形式的住宅特征价格模型。并采用南京市500套多层住宅样本数据对模型进行了检验,结论表明模型可用来分析和解释住宅特征对住宅价格的影响,且9个住宅特征对住宅价格影响程度各异,同时根据特征价格将住宅特征的影响程度进行了分类和排序。     

我国高房价背景下的住宅价格周期上涨与房价溢出效应

住宅价格周期扩张是房价在长期均衡的过程中发生短期偏离的现象,而投机与价格上涨预期从高房价省市溢出,带动外围省市价格上涨,是支撑房价短期偏离的动力之一。本文采用马尔可夫模型检验我国住宅价格的周期特征,采用向量误差修正模型建构省市溢出效应模型。实证结果显示,周期呈现长扩短缩现象,外围省市住宅市场的长期均衡会受到毗邻省市房价外生冲击的影响,省市房价愈高愈可能溢出到外围省市。本文建议限购政策应配套阻断溢出效应的手段。     

长沙市商品住宅价格分析

房地产业在国民经济中占有重要地位,保持其平稳健康发展对国民经济具有重要意义。因此,调控房价是政府工作的重中之重。本文以长沙市商品住宅的价格为研究对象,依据2006年至2016年长沙市房地产商品住宅的相关数据,首先通过租售比、房价收入比分析发现现行住宅的房价偏高。然后从供给和需求两方面着手,从理论上分析影响商品住宅价格的相关因素。接着,建立多元回归模型并对其进行检验。在剔除各影响因素之间的相关性之后,结果发现:人均GDP和房地产市场投资额对商品住宅价格影响最为显著。最后,针对所得结果提出调控商品住宅价格的相关政策建议。     

影响居住区地下停车位价格因素研究——以哈尔滨市为例

通过借鉴国内外特征价格模型的理论研究和实证研究成果,构建反映居住区地下停车位市场现状的特征价格模型,对2015年哈尔滨市在售的35个居住区项目地下停车位价格进行实证研究,进而分析影响居住区地下停车位价格因素.研究发现10个特征变量对哈尔滨市居住区地下停车位价格影响程度有显著差异,其中住宅价格影响最大.根据特征价格对10个影响居住区地下停车位价格的因素进行了排序,并分为4类.     

昆明主城区城市公园对住宅价格的影响

本文简要介绍了特征价格模型(Hedonic Price Method)及其估计和检验的方法,应用昆明市小区住宅挂牌数据,选择对数模型进行回归分析并测算昆明主城区公园特征变量的价格弹性与边际价格,最后分析了昆明主城区城市公园对住宅价格的影响。     

我国城市住宅享乐价格研究——基于动态计量经济学研究

本文运用住宅享乐价格分析法,结合动态计量经济学建模理论,建立起了城市住宅享乐价格模型.通过对我国35个主要城市的实证分析,证明了城市舒适性能够解释住宅的价格水平;同时,文章还指出当前影响城市住宅价格的三个主要舒适性因素:城市的区位和自然环境、经济环境和市场环境;最后,指出了除城市舒适性属性因素之外,构成住宅价格的非均衡属性因素,并结合这两种属性因素,最终得出了偏离实际值较小的住宅享乐价格误差修正模型,为相关部门准确判断、预测城市住宅价格,提供了科学、可操作的方法.     

预期对住宅价格波动的影响机理

预期在房价变化中具有不可忽视的作用,基于存量与流量理论建立的预期对房价影响的定量分析模型研究表明,房地产市场中的非理性预期是引起近几年住宅价格持续上涨的主要原因之一.政府必须进一步利用金融政策和其他政策影响投资者、投机者对住宅市场的预期,引导住宅市场迈向正常的发展轨道.     

我国住宅销售价格的影响因素分析——以35个大中城市住宅价格为例

房价问题关系到国计民生。随着我国房地产市场迅猛发展,越来越多的问题也暴露出来,过高的房价已经远远超过了广大居民的购房承受能力,并导致物价总水平的不断攀升,通货膨胀压力凸现。房价问题己成为社会各界讨论的热点之一。本文以全国35个大中城市为研究对象,结合PanelData模型,运用多元回归分析方法研究住宅价格的影响因素。面板数据分析结果显示,人均可支配收入对住宅销售价格的影响最为显著;同时,通过比较东中西部的模型,分析我国住宅销售价格的区域差异,得出三大地带城市住宅价格的解释变量不尽相同,即使相同,其影响效应也是有差异的。在此基础上,本文提出了相应的政策建议。     

基于DBSCAN-DNN的房地产价格预测

影响房价的因素不再仅限于地区,还受出行便利程度、房屋区域热度的影响。针对房屋集群的识别与进一步研究,对于及时把握供需关系、价格等都有极大的帮助。文章基于密度的聚类(DBSCAN)和深度神经网络(DNN),对房屋集群进行识别聚类,根据簇的结果与房价影响因素训练神经网络,达到房价预测的效果。实验结果表明,对所采用的数据进行预测达到准确的效果。通过研究,可为集群房屋区位定价提供参考。     

北京市商品住宅价格影响因素分析

根据价格形成机理,文章从需求因素、供给因素、环境因素三方面对北京市商品住宅价格进行了定性分析,进而对北京市商品住宅价格进行灰色关联度定量分析,得出北京市商品住宅价格影响因素影响关联度,并提出调控房价的政策建议。     

我国房地产价格影响因素的实证分析

房价问题已引起社会各界的深度关注。该文以住宅房地产价格为研究对象,基于相关统计数据,运用多元线性逐步回归与统计检验找出了影响我国房地产价格的主要因素。     

高铁站区对周边房地产价格的非线性空间影响

高铁车站作为大规模的公共基础设施,带来的社会与经济效益不容小觑。本文重点研究高铁站区对于周边房地产价格的正、负效应及影响机制。从分析影响因素出发,将高铁站区对于住宅类房地产价格的影响分解为正向、负向效应。本文以按照城市等级划分的特级、一级和二级共37个主要城市的主要站点周边的513个房地产交易数据为基础,通过建立Hedonic模型对于高铁站到房地产直线距离、铁路服务频率以及铁路线与房地产间直线距离等影响因素进行量化分析。指出高铁车站会对周边住宅地产产生积极与消极两方面的影响,距离高铁线路越远价格越高,距离高铁站特别近的时候房价比较低,之后在一定范围内房价递增,超过这个范围之后房价有递减的趋势,这就是积极效应和消极效应相互博弈的结果。     

天津市商品住宅价格的影响因素分析

持续上涨的商品房价格现已成为全社会关注的一个焦点。本文定性分析了影响房价的若干市场供需因素和政策因素,并利用天津市1995￣2005年间的样本数据建立了商品住宅价格影响因素的计量经济模型。模型结果显示,城镇居民收入水平、存款利率和滞后一期固定资产投资价格是影响天津市商品住宅价格的主要因素。基于此,本文认为近几年房价的上涨有一定的必然性和合理性,但政府仍可以通过上调利率、调整土地供应政策和调控房地产开发成本等来稳定房价。