我国商品房销售价格影响因素分析

本文以11个沿海城市为研究对象,运用多元回归的研究方法研究商品房价格的影响因素。在此基础上,本文提出了相关的政策建议。     

住宅销售价格差异的影响因素分析

文章分析了造成各地住宅销售价格差异的影响因素。文章选取了2009年35个主要城市的截面数据为样本,利用回归模型对房价及其影响因素做了实证分析。根据实证结果,本文对营造健康的房地产市场做出了政策建议     

重庆市住宅类房地产价格影响因素分析——以建筑因素为例

房地产业对其他很多相关行业有着带动作用而成为国家的支柱产业,对于房地产价格的合理评估对于国民经济运行也有着十分重要的作用。本文在传统的影响住宅类房地产价格的因素中选出对重庆住宅类房地产价格影响较大的因素,并通过结构方程模型对其中的建筑因素进行了相应的分析,为重庆市住宅类房地产动态评估打下基础。     

基于特征价格模型的太原市住宅价格影响因素分析

文章利用特征价格模型对太原市普通住宅的价格特征进行了研究,分析不同特征因素对太原市普通住宅价格的影响程度,并据此构建了住宅估值的线性模型。文章的结果表明,太原市住宅的开发商和物业管理方的商誉和服务水平以及房屋的地理位置对房价有着显著的影响,同时,房屋自身容积率,周边配套交通设施等也是决定房价高低的重要因素。     

房地产价格影响因素实证分析——以重庆市为例

房地产价格直接影响到人们的安居乐业和长治久安,成为人们越来越关注的焦点。文章重点选取了重庆市2004—2014年城镇人口、GDP、人均可支配收入、CPI等10个指标,首先通过主成分分析法提取了决定性的三个因子,再利用多元线性回归模型建立方程,对影响房价的各因素进行了评价,并提出了相关建议,以期对重庆市房地产业的健康发展起到一定作用。     

房地产价格的影响因素研究——基于35个大中城市面板数据的分析

作为国民经济体系中的基础产业,房地产市场健康、有序的发展是构建和谐社会和实现经济可持续发展的重要保障。近年来房地产价格的变化趋势引起了国内外研究者的广泛关注。本文以我国35个大中城市为研究对象,通过面板数据分析了房地产价格的影响因素。研究结果表明,较高的投资超额收益率和房地产资金来源虚拟化对住房价格的影响力度最为明显,地区生产总值和人均收入也对房价上涨起到了驱动作用。在此基础上,本文提出了相应的政策建议。     

合肥市住宅价格影响因素分析

近年来,我国房地产市场的持续升温现象受到全社会的关注,政府先后出台了一系列宏观调控政策调控房价,然而,未能取得预期的效果.由于房地产价格的变化受到多种因素合力影响的结果,多种因素的影响程度也是不一样的.因此,本文以合肥市住宅房地产业为例,深入分析影响合肥市住宅价格的影响因素,具有一定的实践意义.     

北京市住宅价格影响因素的系统分析

北京市住宅价格研究是一个复杂的系统问题,其影响因素众多,包括固定资产投资价格、住房需求、住房供给、地方经济发展、政府监督等等,各影响因素同时作用,又相互影响,使北京市住宅体系形成了一个复杂的社会经济系统。以这个系统为前提研究北京市住宅的价格,才是科学的、有效的途径。     

住宅房地产市场价格的影响因素分析

文章通过列举当前我国住宅房地产市场出现的许多值得关注的问题,分析了对住宅房地产价格影响的各种因素,提出调控住宅房地产价格的措施方向,从而在实践上可以为政府制定政策、加强对住宅房地产宏观调控起指导作用,具有现实的理论意义。     

我国农产品价格形成机制影响因素分析——以湖北省蕲春县为例

摘要：运用微观经济学和产品需求相关理论,针对当前蕲春农业发展现状及存在的问题,从供求关系、生产成本、市场失灵等方面进行分析,提出相关可行性建议,以稳固和完善县域内的农产品价格形成机制。     

我国房地产价格影响因素价值论分析

本文通过对房地产价格的两重性、产权利益的地区特性、现实价格的独特性等进行分析。得出房地产价格受价值规律、社会需求状况、自然环境影响、国家宏观经济、政治环境因素、消费心理变化等因素的影响而呈动态变化,以期对房地产价格作出客观、合理分析。     

房地产价格影响因素实证研究

作为国民经济体系中的基础产业,房地产市场健康有序的发展是构建和谐社会的重要保障.近年来房地产价格的变化趋势引起了学者们的广泛关注.鉴于此,笔者利用31个省、自治区、直辖市2004年—2010年的面板数据,对影响城市房地产价格因素进行了实证分析,以期研究影响房地产价格的主要因素,并结合分析结果提出了若干建议.     

我国房地产价格指数差异比较——以中房指数和全国70个大中城市住宅价格同比指数为例的分析

本文以中房指数和全国70个大中城市的住宅价格同比指数为基础,从样本选择、数据采集、计算模型三个主要方面对比了两家机构在住宅价格指数上的差异,并分析了产生差异的原因,评价了两种指数的利弊及准确程度,最后提出了完善我国住宅价格指数统计方法的几点建议。     

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。     

基于动态Panel Data模型的存货周转率影响因素分析——以国内房地产行业为例的实证研究

本文在国内房地产上市公司样本数据的基础上,利用动态Panel Data模型对房地产上市公司存货周转率影响因素进行了实证研究。研究表明,房地产企业的存货周转率与资本密度和意外销售收入有显著的正相关关系,与企业毛利率有显著的负相关关系。因此,这个研究结果说明企业在管理绩效分析方面不宜以直接使用包含存货周转率在内的运营绩效为基准。根据Gaur在2005年提出的交易曲线理论和模型,本文进一步提出了企业存货周转率的修正模型,此模型有助于企业管理者根据实际需要采取措施提高企业的存货生产力。另外,企业也可以根据这一修正模型调整存货周转率,这对企业采取不同的会计策略有益。     

国内汽车行业价格波动影响因素实证分析

随着国内汽车行业的快速发展,汽车价格波动也逐渐受到关注。本文通过选取宏观层面和行业层面指标,试探究国内汽车行业价格波动影响因素。回归分析结果表明国内钢材价格综合指数、生产资料价格指数、M2期末金额、3年-5年期贷款利率和人民币对美元汇率变动率都对国内汽车价格波动存在显著影响。在此基础上,对汽车行业所在企业、政府以及消费者的生产经营、政策制定亦或投资决策提供一些思路和启示。     

内蒙古住宅房地产价格影响因素实证分析——以政策因素作为虚拟变量

对于近年来内蒙古地区房价的过快增长,实证分析了影响内蒙古房价的因素。本文利用内蒙古自治区1997-2012年的年度数据建立含有政策虚拟变量的多元线性回归模型,定量地分析了内蒙古住宅房地产价格的主要影响因素以及加入房地产政策作为虚拟变量,分析其对房地产价格的影响程度。结果指出,对于内蒙古房地产价格的影响起主要作用的是城镇居民人均可支配收入,且2005年以及2008年前后的房地产政策、宏观经济现象对房地产价格有显著性影响。     

论农民收入及其影响因素——以福建省为例

农民收入,一直是中央持续关注的国家大事,也是学界越发积极参与的学术与咨政领域.在梳理前人研究成果的基础上,提出农民收入的三转型理论解释,即一个区域的农民收入水平主要取决与该区域所经历的经济转型、人口转型和社会转型.分析结果表明,作为人口转型核心的人的城镇化或者文化素质的提升是农民人均纯收入增加的最重要的驱动力;其次,农民增收还在一定程度上依赖于代表经济转型的固定资产投资与三产占比提升、以及农业内部的结构优化.但是,相对滞后的社会转型还不利于农民的增收.