唐山房地产价格影响因素分析

本文从房地产价格影响因素的定性分析入手,对影响唐山房地产价格的因素进行灰色关联度分析,通过与其他城市的比较,得出唐山房地产价格主要由城市经济发展水平决定,投机因素较少,具有稳步上升的空间。政府应大力发展经济,提高人均可支配收入,促进房地产市场健康稳步发展。     

我国房地产价格波动趋势分析

近年来,随着我国房地产业的不断发展与壮大,房地产价格不断飙升。本文总结房价波动状况,分析我国房价上涨的原因,并结合专家学者的观点,对我国未来房地产价格走势进行预测。     

完善房地产价格调控 促进房地产市场发展

房地产业已经成为我国国民经济的支柱产业，由于其产业相关度高，带动性强，与金融业和人民生活联系紧密，其价格波动会直接影响到整个国民经济的正常运行．近年来，我国主要大中城市的住房价格一路攀升，出现了局部过热的迹象。以2004年为例，全年新建商品房平均销售价格上涨了14．4％，其中住宅上涨了15．291，远高于其他各类物价指数的涨幅。房地产价格快速上涨使得大量资金向部分地区集聚，加剧了我国贫富差距，而且房价的长期趋高，容易造成价格信号失真，引发房地产市场的虚假繁荣，出现房地产泡沫，增大银行的金融风险，危及金融安全．房价问题已经成为社会广泛关注的热点问题。与此同时，我国中央政府各有关部门不断出台各项政策，以稳定房价，加强对房地产市场的宏观调控，     

无锡市商品住宅价格预测

随着国民经济的不断提升,房地产行业的支柱地位越来越鲜明,房价也成为人们关注的焦点。而商品住宅作为房地产行业的主要组成部分,对地方经济发展以及居民生活水平的提升至关重要。本文以无锡市为例,构建GM(1,1)模型预测其未来5年商品住宅均价。结果表明：无锡未来5年商品住宅价格将持续上涨,稳中有升。只有在满足人民合理住房需求基础上,不断探索新发展模式,加强市场监管力度,才能在新形势下实现精准施策,促进我国住房消费健康循环。     

大连市房地产开发资金来源与价格波动关系研究

基于大连市当前快速上涨的房价问题,根据大连市2004-2012年房地产开发资金来源与房地产价格数据,在利用ADF法对各个时间序列数据进行检验的基础上,运用Granger因果关系检验模型对大连市房地产开发资金来源变动与房价变动之间的因果关系进行分析,并运用灰色关联度方法对与房价有显著Granger因果关系的资金来源之间的关联度进行实证研究。研究结果显示:利用外资与房价的变化并没有直接的因果关系,大连市房地产是以其他资金来源为主,国内贷款和自筹资金对总的资金开发来源的影响处于同一水平。     

基于ARIMA模型的尿素价格短期预测

了解农资产品市场价格变化规律，预测农资产品市场价格变化趋势，将有利于正确引导农资产品流通和农业生产，实现农资产品区域供求平衡，并为政府和农户提供结构调整的依据。针对农资产品价格这一重要问题，本文以全国尿素零售价格为例，构建非平稳时间序列ARIMA（p，d，q）模型，描述并预测化肥零售价格的动态变化。结果表明ARlMA（0，2，1）模型能很好地模拟并预测化肥零售价格趋势，为农资产品市场信息的准确预测提供重要方法。     

2007年四川粮食市场价格走势预测

2006年,由于受粮食供求总量偏紧、粮食市场流通不畅及国际市场粮价攀升等因素的影响,市场粮油价格在去年11月中旬后出现了较大幅度的上涨,并缓慢延升到今年.     

贵州省房地产价格影响因素研究——基于宏观经济视角

本文利用贵州省2008～2019年的数据建立VAR模型,通过脉冲响应函数分析宏观经济下贵州省房价的影响因素。结果表明:从长期来看货币供应量、居民可支配收入以及商品房销售面积增速对房价都具有持续的正向作用;利率和商品房年竣工面积增速对房价具有长期的负向作用。     

国内主要农资价格趋势预测

化肥化肥的需求总体上是一个稳定略增的态势,预计需求量在3900万吨左右。从供给来看,近3年国产化肥产量平均增幅为7%,预计2003年化肥总产量在3500万吨左右,国内供需仍存在差距,价格有上涨趋势。但2003年化肥关税配额总量将达到1073万吨,加上2002年的库存,2003年的化肥可供给量超过4000万吨,化肥资源平衡有余,可以满足农业需求。因此价格不会出现大幅上涨,总体上     

房地产价格调控问题研究

本文分析了我国房地产价格的运行特征和调控情况，结合郑州社会经济现状分析了郑州房地产价格中存在的问题及调控情况，提出了郑州房地产价格调控的政策选择。     

2006年中晚稻市场价格形势预测

早稻收购已接近尾声,中稻即将上市。早稻收购市场价格涨声一片,中晚稻市场价格将如何演绎?总的来看,中晚稻市场价格利好和利空因素同时存在,但是利好因素偏强,将引导下半年中晚稻市场价格走势。(一)政策仍然主导中晚稻收购市场,政策价格引领中晚稻市场收购价格。一是国家在今年     

影响房地产价格的宏观因素分析

加强对房地产市场的监管是目前我国政府宏观调控的重点。上海市作为我国集贸易、金融、信息中心为一体的综合性城市,宏观因素对房地产价格带来的影响尤为明显。本文基于四象限模型理论对1998～2006年上海市的经济基本面数据进行分析,并运用Eviews5.1软件对其中的时间序列数据进行相关检验,得出影响房地产价格的宏观因素。     

灰色马尔可夫模型的建设用地预测

通过对灰色系统理论GM(1,1)模型的算法改进,将改进后的灰色模型与马尔科夫模型结合,既发挥了灰色系统预测精确的特点,又利用了马尔科夫模型对预测波动性数据准确的优势.以陕西省实例,对于在时间序列上展开的具有一定波动性的建设用地数据进行预测,达到了很高的预测精度,可以用于土地利用规划的预测数据,为规划年合理配置土地资源提供依据.     

房地产“高烧”

“温州炒房团入渝”、“土地价格位居全国第八”、“房价节节攀升”、“排队抢着买图纸”……进入2004年以来，重庆房地产市场大有发“高烧”的意味，一时间，房地产成了新闻媒体的焦点，老百姓的热门话题。     

重庆市耕地利用变化趋势预测

根据重庆市耕地利用统计数据,将灰色系统理论GM(1,1)模型与马尔科夫模型结合,运用改进后的灰色马尔科夫模型对研究区未来的耕地利用变化趋势进行预测,并提出建议。     

房地产价格波动对地方政府财政收入影响

本文通过对我国70个大中城市2007年～2010的面板数据分析,发现房地产价格变动会影响财政收入并且削弱财政收入的可持续性,因此,近几年房地产价格的高速增长使得当地政府面临较大的财政收入风险,通过在房地产价格升高时保留部分财政收入、在房地产价格走低时缓解财政收入萎缩压力的财政政策,将有利于平滑经济波动,减少财政收入的波动性。     

银行信贷扩张与房地产价格波动关联性研究

银行信贷集中模型表明银行具有扩大房地产信贷的动力,但银行的乐观主义以及对潜在无追索权的抵押贷款中的看涨期权的低估,导致房地产价格上涨并超过基础价格。房地产价格波动导致银行脆弱性加强,房地产泡沫破灭导致银行资产负债表恶化、信心危机和＂信贷紧缩—不良贷款＂陷阱。国际经验表明：银行信贷扩张带来很大风险。我国的经验也表明：我国房地产价格的膨胀很大程度上是银行信贷的支持,这种共生性导致银行风险的积聚。我国部分地区商业银行已经凸现房地产不良贷款加快上升的局面。     

石家庄市房地产价格影响因素实证分析

本文基于石家庄市2002～2020年房地产业相关时间序列数据,建立多元回归模型,从需求、供给和政策等方面实证分析石家庄房价的主要影响因素.同时,根据模型预测石家庄市未来五年商品住宅价格的可能区间,为石家庄市房地产业理性发展提供辅助决策依据.     

浦东新区房地产市场的发展趋势

21世纪为把上海建成“一个龙头”、“四个中心”的国际大都市,上海市委、市政府提出了“把上海建成国内外适宜发展创业和生活居住的城市”的战略目标,并将房地产业确定为上海地区经济发展的六大支柱产业之一。这给上海经济的持续发展和房地产业的进一步繁荣,创造了更为广阔的发展前景和提供了更为有利的发展机遇。