基于房屋特征模型的房价影响因素研究

文章基于房屋特征模型,对二手房房价影响因素进行回归分析。研究表明,嘉兴二手房房价主要影响因素为装修程度,随着装修程度每提升一个档次,房屋单价会大幅上升,但与此同时,随着装修程度的提高,房屋单价的上升幅度会逐步减弱,同时,房屋所在层数、室厅总数、房龄、所在地段和是否是学区房也对房屋单价存在一定影响。     

基于Hedonic模型的兰州市二手房住宅特征价格研究

Hedonic特征价格模型是研究住宅属性与价格关系的有效手段。文章将hedonic特征价格模型用于兰州市二手房市场研究,分析1150个兰州市二手房的详细资料,进行hedonic多重回归分析,并用SPSS软件模拟特征价格模型。结果显示,半对数模型拟合系数最高,通过半对数特征价格模型讨论了兰州市二手房价格和住房特征要素之间的定量关系。     

房产税对房产市场影响的实证研究——上海模式和重庆模式的比较

文章首先运用HP滤波的方式分析了沪渝两地房产税对新房和二手房在价格和成交量上的影响,发现上海房地产市场对房产税的的征收反应更为理性,影响效果更好,但两地区新房和二手房市场的反映都存在差异;此外,利用房价对数模型,发现房产税都能有效的影响两地的房价,但由于影响两地房价的因素有很大的差异,效率并不一样,上海地区房产税每增加1%,房价将下降0.553%,重庆地区房产税每增加1%,房价将下降0.041%。因此国家需区别对待新房和二手房市场,并且因地制宜,推广不同的房产税模式。     

深圳市二手房价格指数分形特征研究

深圳市二手房销售价格指数的时间序列存在非线性和自仿射性的特征,且呈现出某种趋势和循环周期的特性;因此对其价格指数分形特性的研究,为掌控房价指数的走势提供量化的依据。文章以深圳市2005年1月—2015年2月每月的二手房销售价格指数为研究对象,运用R/S分析方法进行分析,证明二手房价格指数具有分形特征,且具有显著的长期记忆性特征。在此基础上,建立基于序列和变换的分形模型,对深圳市二手房短期的价格指数进行预测,以期为投资者和管理运营者提供参考信息。     

北京市公共服务设施配置对住房价格的影响

以2015年北京市六环内的居住小区二手房房价为研究对象,应用基于特征价格的空间计量模型,研究北京市公共服务设施配置对房价的影响并提出相应建议。研究结果表明:在六环全域和分环线区域分析中,学区房显著影响房价,总体上学区房平均价格显著高于非学区房价格(约10%),这表明合理配置城市优质教育资源至关重要;地铁站点、商场、休闲娱乐设施等因素对房价的影响随距离增加而减弱;居住小区的绿化率和房价呈正相关关系。而依靠市场调节的超市、便利店等基本生活设施对房价影响并不显著;医院对房价影响的不显著是因为北京现有医疗机构服务对象已不再局限于本地居民,应按照疏解非首都功能、推动京津冀协同发展的要求,布局优化调整;公共汽车等出行方式对房价的总体影响并不显著,表明优化公共交通资源配置、促进公共交通出行是北京城市发展应该努力追求的方向。     

基于特征模型的房价影响因素研究——以浦东新区的数据为例

通过建立二手房定价模型,文章分析了不同特征因素对于房屋价格的影响,探讨了房屋定价的理论与面板数据相结合的分析,还利用浦东新区60处房源面板数据信息进行实证检验,分层处理不同类型住房市场化程度的差异,总结出购房者趋于利用房屋成本与交通成本进行交换;卖房者趋于利用卖房收益与空间成本进行交换;以及空间差异是房价刚性的根本原因。     

基于线性回归模型下的北京市二手房平均房价影响因素研究

住房一直是近十年来的热议话题,房价飙升导致国民经济负担加重已经成了严重的社会问题.因此本文以北京市二手房平均房价为研究对象,从人口、经济、房地产投资规模、社会生活水平这四个方面寻找房价影响因素.数据来源于"房天下"官网公布的2015年1-12月北京市各区二手房平均房价和国家统计局发布的北京市2015年年度数据.     

税改后二手房发展空间将加大

税改对房价的下降是一个利好,但是,房价下降,一定是市场行为,一些业内人士认为,除了税改之外,积极拓展二手房市场,加强二手房交易政策的改进和市场监测分析,及时发布二手房市场导向信息,探索二手房收购、储备和投放等措施应该是解决北京房地产市场问题的根本途径。     

二手房市场“稳中生变”

前有接二连三的的房产新政，后又面临着抑制房价的“组合重拳”，南京的房产投资者再也坐不住了，最近几天，相对平稳的南京二手房市场出现了房源增多的迹象。业内人士称，南京二手房市场上出现了投资者抛房的现象，但这些房子目前尚未对南京二手房市场的房价产生足够的影响。     

省会二手房投资信心指数大解读

2005年12月15日，福州二手房市场开征交易税，次新房的税率增至交易价格的6%左右，开征营业税和个人所得税虽然是面向卖家，但是卖家势必将这部分增加的成本摊入二手房房价，造成房价飙升，而二手房市场的价格是一手房市场的风向标，一旦二手房市场价格上涨，则必将引起老百姓对房价上升的恐慌——[编按]     

哈尔滨:冷看二手房市之“热”

由于现阶段一手房价太高,不少老百姓已经开始选择购买二手房。自2008年年末到2009年第一季度以来,全国70个大中城市房价同比下降,持续低迷,然而,哈尔滨二手房市场却逐步升温,上涨幅度位居全国第三。有消费者总结,购买二手房有四大好处,即房价相对较低,现房     

上海二手房指数报告（2007年10月份）

新政影响显著后市预期分化2007年10月,上海二手房指数2089点,较9月上涨80点,涨幅3.97%。10月,上海二手房市场中买卖双方对未来房价的预期产生较大分歧,     

“腾笼换鸟”的房价效应：以老工业区搬迁改造为例

党的二十大报告指出“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”。城区老工业区搬迁改造是城市“腾笼换鸟”、促进区域协调、推动高质量发展的重要举措，本文将济南东部城区老工业区搬迁改造作为研究对象，使用济南市2010～2017年二手房挂牌交易数据，构建双重差分模型考察这一政策实施对区域房价的影响。研究发现：城区老工业区搬迁改造给所在区域的房屋带来了显著的溢价效应，溢价程度约为4.6%,且这一结论通过了多项稳健性检验。异质性分析结果显示搬迁改造对房价的影响在时间上呈现持续显著增长趋势、在空间上呈现随距离增加而减弱趋势；潜在机制分析发现搬迁改造会通过促进人口聚集、改善公共服务供给来影响房价。此外，进一步分析表明城区老工业区搬迁改造对房租起到了抬高效应，但对房屋挂牌交易数量不存在显著影响。本文的研究结论为进一步推进城市更新决策、改善民生福祉、实现共同富裕提供借鉴参考。     

二手房市场

南城二手房市场再现"新贵"区域马家堡二手房价追平方庄根据"中大恒基"市场研究中心的统计报告数字显示,2007年10月,马家堡地区二手房市场成交持续活跃,交易量和房价同时快速增涨,二手房均价接近了10300元     

老龄化、住房价格与宏观杠杆率

通过构建DSGE基准模型和扩展模型,引入家庭、企业及政府部门借贷机制和老龄化冲击,从住房价格及宏观杠杆率视角研究老龄化对金融稳定的影响。研究发现:考虑住房投资品属性的扩展模型中,面临老龄化冲击后,我国居民杠杆率会上升,住房价格会暴涨后暴跌,可能造成房地产泡沫破裂,从而引发金融危机;技术冲击还将使居民杠杆率进一步上升并使其与老龄化冲击叠加,房价暴涨暴跌的效应会倍增,房价泡沫破灭后,可能引发金融危机。不考虑住房投资品属性的基准模型中,老龄化冲击对房价从而对宏观杠杆率的负面影响明显减弱。我国必须构建"房住不炒"机制,完善及推广"以房养老"政策,营造良好金融投资环境,缓解老龄化对金融稳定的负面冲击。     

五月热点区域二手房成交量下降

受中央控制房价新政的影响，北京地区二手房成交量下跌，价格基本稳定，热点区域交易情况低迷。     

2005年上半年武汉市二手房区域成交价格——光谷价格最高，江夏价格最低，汉阳涨幅最大

2004年末到2005年上半年武汉二手房市场“急转直上”。在武汉旧城区改造和轨道交通建设的大环境推动下，二手房市场出现供销两旺的畅销局面，其各区域的成交量持续增长；有些地区二手房房价攀升速度之快，以台北路、花桥一带房价上升幅度为代表，直逼商品房的价格。     

7月,二手房价依然坚挺,买房仍是时机

5月房交会以后，关于二手房跌价的传闻不绝于耳，而整个二手房市场也似乎进入了前所未有的低迷。从杭州各大中介公司的挂牌统计数据看，确实在5-6月份，杭州统计二手房价相比5月份之前，有明显的下降趋势。这导致了许多购房者担心自己买了房子以后会跌价，从而吃大亏。实际上，通过《楼市》的调查研究，杭州的二手房价格情况远远没有想象中那么糟糕。杭州二手房价下跌这个传言的拥护者似乎忽略了这么几点——下跌的是挂牌价还是成交价?杭州二手房是总体均价在跌，还是有选择性的个别的房价在跌，而有一部分的房子还在上涨，房价出现了两极分化?关于二手房价，曾经有一位老中介打了一个形象的比喻：就像到商场买衣服一样，你买这件衣服所用     

谁动了我们的房租

对于房地产市场来讲,调控"新政"落地与延伸的影响应该是目前的热点。在开发商开始变相打折、二手房市场房价上涨放缓的情况下,购房者希望看到的房价真正下降的情形还没有到来,只是房地产市场中的观     

遏制房地产中介赚取“买卖差价”行为

当前，我国的房地产市场发展仍处于初级阶段，在房地产持续繁荣的同时，也存在着房价上涨过快的压力。特别是二手房市场发展迅速，以上海为例，据对部分小区调查统计，2004年1～10月份，二手房平均成交价格上涨了20％左右，其中通河新村由于受到地铁一号线延伸开通的影响，房价上涨了35．8%（见附表）。