上海二手房房价影响因素

文章先从宏观入手,分析房价总体的趋势,再基于计量经济学架构模型,对上海的二手房房价影响因素进行回归分析。根据回归结果表明,上海二手房房价主要影响的因素为所在楼层和是否有电梯、车位数和建造年代、周边配套设施、房间数、离市中心是否近。主要是用SPSS软件进行模型的建设和OLS回归,在微观层面上做出对二手房房价的影响因素模型,对影响因素做出解释与分析。     

房价变动优化分析

为预测未来房价的变动范围,根据往年的房价应用GM(1,1)模型,并结合灰色-马尔科夫模型对房价进行预测。考虑到影响房价的诸多因素变量,对给定的多个因素应用回归分析加以确定。从市场投机因素和政府的调控手段出发优化模型,通过模型分析给出合理的建议。     

杭州市商品房价格影响因素的实证研究

近年来,房地产市场的持续升温和快速上涨的房价引发了社会各界的关注。那么什么才是影响商品房价格的主要因素？本文通过实证研究,采用回归分析的方法来进行分析,并以此为依据构造房地产定价模型,从而找出引起房价波动的主要因素。     

汇率及其影响因素分析

本文主要对汇率变化进行多因素分析的基础上,搜集1994年到2012年的相关数据,对其进行分析处理,建立多元对数模型,对此进行实证分析。首先,在回归分析的基础上,对模型进行了统计检验、经济意义的检验与计量经济学检验;最终得到了关于汇率影响因素的回归模型。     

房地产价格变动的影响因素分析

本文通过对影响房价变动因素进行理论研究,并运用统计数据建立计量回归模型进行实证分析,据此得出了影响因素对房价影响程度。实证结果表明居民收入差距拉大、人民币升值将明显促进房价的上涨。针对我国房价居高不下的现状,文章提出应对高房价的政策建议。     

经济发展对四川房价的影响分析

利用Eviews5.0软件,对四川省1992年至2005年GDP对四川房价的影响进行分析。分析结果表明:从长期来看,GDP与房价之间存在着长期稳定关系,当年GDP对当年房价有正的影响;在Granger因果关系检验的基础上,综合考虑时间因素,建立线性回归模型,发现四川省这十多年来,在不考虑其他因素对房价影响的前提下,当年的房价是前两年GDP综合影响的结果。     

基于VAR模型下的中国居民储蓄与房地产价格关系分析

在我国房地产市场价格持续攀升,内需不旺而居民储蓄居高不下的社会背景下,本文建立向量自回归(VAR)模型并使用脉冲响应函数和方差分解进行分析,试图研究在我国经济转型时期,房价波动如何影响城镇居民储蓄,试图为我国高房价、高储蓄、低消费的现象给予合理解释。运用总量数据对我国房价波动与城镇居民储蓄关系的实证检验结果表明我国房价上涨刺激了居民的预防性储蓄。     

转让环节税费改革对抑制深圳房价作用度研究

近年来深圳房价的上涨速度远远高于人们的收入水平,给老百姓的生活带来了高房价下的重压。本文结合近年来深圳房地产发展状况,采用灰色关联度分析法,判定各项因素特别是税收对房地产价格的显著性影响。然后通过多元和一元回归分析,将各因素对房价影响程度进行对比,并单独对转让环节税收改革对房价的影响进行了深入剖析,发现转让环节税收的改革与深圳市的房价呈现正相关,税收没有真正发挥抑制房价的作用。     

沈阳居民住宅二手房价影响因素分析

本文采用SPSS软件对沈阳二手房价影响因素进行回归分析。从安居客网站上选取2018年50个二手房样本进行回归分析,得出结论:人们选购的二手房的价格主要受建筑面积、所在楼层、配备电梯、房屋朝向和所在区域的影响。     

我国商品房价格影响因素与对策实证研究

房价问题作为关乎国计民生的重点问题,有必要进行深入分析研究。本文以我国1991-2010年住宅性商品房房价以及相关因素作为研究对象,通过建立多元线性回归模型对其关系进行实证分析,并以此为基础提出有助于控制房价恶性上涨,增进居民福利的相关政策建议。     

国内外成品油定价机制的实证研究

成品油定价机制具有复杂性,而且各因素间错综复杂。建立因变量为成品油价格,自变量为其他可量化影响因素的多元线性回归模型,得到目标函数并进行检验,模型拟合较好,对各影响因素做时间序列分析,预测今后成品油价格趋势,与实际吻合。以美国为例,通过建立多元回归模型、回归系数分析及显著性检验,找到影响国内外成品油价的基数因子和调控因子,提出国内成品油定价机制的优化方案。     

对我国当前CPI变动因素的实证分析——基于CPI构成的视角

本文主要通过考察我国近期CPI的变动趋势,从单因素及多因素对CPI的影响入手,分别回归出CPI与食品,以及其他各类影响因素的线性模型,并进行相关检验,从而得出CPI持续上涨的驱动因素。     

浅析我国房价波动的影响因素——以北京市为例

房价是商业地产的经济运行和资源配置中最重要的调节机制,由多种因素构成了房价的价格定位。房价在不同时期会随着社会物价的变动而变动,而不同的国家或区域的同等房屋价格也不一样。纵观近年来我国的房地产市场,房价一直居高不下,呈现一片非理性的繁荣景象。房地产价格的瞬息万变,影响着各个行业的发展及整个国家的经济发展。本文从影响房价波动的因素入手,以北京市为例,利用EVIEWS软件进行回归分析,探究影响房价的主要因素,并提出房价调控的有效策略。     

利用ArcGIS进行房价与地价的趋势面分析——以重庆市北碚区为例

为深入分析房价与地价的内在关系,利用ArcGIS进行趋势面分析,并检验结果。结果表明:房价与地价之间基本不存在相互关系,房价主要由房屋所在区位、配套设施、新旧程度等其他因素有关。     

影响中国（上海）自由贸易试验区周边房价涨幅因素探究

自中国（上海）自由贸易试验区获批消息公布以来,与之相关的地产板块价格出现了明显的增长,让人不禁去探究居民消费是否能承受该区域房价增长。由于自贸区周边房价不仅与自贸区可持续发展密切相关,还关系到了城市的建设与国家的稳定,因此研究自贸区周边外高桥、祝桥、临港三大板块的房价涨幅有重要的现实意义。本文对2013年3月至2014年1月影响三大房地产板块价格的各种因素设置虚拟变量进行参数回归,分析影响其变动的主要因素,并根据主要影响因素提出了对投资者的对策建议。     

我国房价与货币供应量关系探讨

本文基于2006-2010年的月度数据,通过单位根检验、向量自相关模型、脉冲分析、方差分解和格兰杰因果检验分析了我国房地产价格与货币供应量之间的关系。并发现房地产价格的上涨会导致货币供应量的增加,对房价上涨影响较大的是房价自身的变化,即房价的上涨会导致房价在以后一段时期内继续上涨、前期的房价上涨会导致本期的房价上涨,而房价的上涨又会导致货币供应量的增加,而货币供应量的增长对房价的影响却不大。     

中国通货膨胀成因分析——基于1989年至2005年样本数据的实证分析

由于经济的高速发展,居民消费价格的持续攀高,中国是否会进入新一轮全面的通货膨胀期?这都是当前宏观经济研究的重要课题。本文采用1989年至2005年的样本数据,构建多元线形模型对影响我国通货膨胀的因素进行实证分析,通过回归检验出主要的影响变量并重点分析主要因素影响通货膨胀的内在机制。     

商品房价格水平上涨影响因素初探

为分析我国商品房价格水平持续上涨的原因,选定从银行信贷、土地价格、建造成本三个方面考察了其影响。首先,定性地考察了对商品房价格具有推动作用的各个因素;而后进行了计量分析:先对指标进行了筛选,并检验了自相关性,对多个模型及各指标进行了ADF单整性检验,并发现了显著的长期协整性;最后使用短期ECM模型衡量了短期内的调整关系。最终发现,短期内信贷、地价将与房价正向相关,且前者相关性更大;而劳动力成本与房价相关性不显著。     

经济发展带动下的房价变化研究——基于省际截面数据实证分析

中国是一个人口大国,"住"是关系每一个国民的生存之需。房地产的稳定发展关乎到国计民生。本文主要以2013年全国各省份的房价为观测样本,通过建立以各地房价为因变量,其它影响房价的可能性因素为自变量的多元线性回归模型,进行量化分析,找出影响房价的主要因素,为政府进行宏观调控提供依据,为房地产开发商提供参考,为消费者提供信息。     

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。