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。     

贵州商品房价格的影响因素之回归分析

随着我国房地产经济的高速发展,贵州发地产也有了一定的发展与展望的未来。本文将以贵州商品房价格的变动因素出发,主要研究GDP,人均工资,年末人口,贷款利率以及上一年商品房对房地产价格的影响,找出它们与房价的关系,建立回归模型加以分析。     

基于GRA的房地产价格影响因素回归分析

以近年来杭州市房地产价格变化为例,以灰色关联度分析(Grey Relational Analysis GRA)理论为基础,对影响房地产价格的主要因素进行分析,得到五个关联度相对较高的因素:即年人均可支配收入、生产总值、销售面积、房地产开发投资、竣工面积等;对这五个主要影响因素进行回归分析,建立了回归模型。结果表明:房地产开发投资是影响杭州市房地产价格变动的主要因素。     

中国房地产价格影响因素分析

自房改以来,房地产价格水平逐渐迅速上涨,虽然中国房地产价格在2009年趋于稳定,但是,关于房地产价格的未来走势依然是全社会重点关注的问题。本文选取了自房改以来,1998年到2013年的房产价格和其可能的一些影响因素指标,运用enviews和spss回归分析(岭回归)相关知识对房地产价格的影响因素做了初步的分析,并对抑制房价过快上涨给出了自己的建议,对未来有需要时宏观上抑制房价有一定的参考意义。     

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。     

基于人均GDP的上海房地需求分析

目前上海市房地产需求处于数量和质量并重的发展阶段，本文以上海市人均GDP为基础，采用上海市1985—2003年的历史数据，建立了上海市人均住房面积与人均GDP的回归模型，利用这一回归模型对上海市2020年前的主要年份住房需求进行了预测。     

江苏房地产价格波动的实证分析

通过建立房地产价格波动模型对江苏房地产市场1995年～2006年价格异常波动状况进行了测定.计算结果表明:实际利率变动率、人口增长率与均衡因素对房地产价格波动影响显著,人均可支配收入增长率和成本指数对房地产指数影响相对较弱,其中实际利率变化最强,成本指数影响力度最小.人们对未来房地产价格走势作出判断,产生不同的投资行为和消费行为,进而对房地产需求产生影响.研究认为,房地产发展水平越高,其资产属性表现越明显,预期对房地产价格的影响越重要,政策变化所带来的信息不对称对房地产价格冲击越强:房地产市场发展水平越低,房地产消费品属性就更强,预期对房地产价格的影响相对较弱.     

基于一元回归的大蒜价格的预测

针对北京大蒜周价格变动现象,采用一元二次函数模型预测了未来两周大蒜的均价格。首先,介绍了一元线性回归模型、二次函数回归模型、指数函数模型以及回归评价方法;其次将北京某蔬菜批发市场的大蒜周均价格作为样本数据,用三种模型分别计算回归系数和确定系数,从而确定了用二次函数模型预测大蒜的周均价格;最后预测了未来两周大蒜的周均价格,并和实际的价格作比较,从而验证了二次函数回归模型预测大蒜周均价格的可行性。     

对中国当前房地产价格的反思与预测

房地产业是国民经济的基础性、先导性产业，房地产的价格的形成受多种因素的影响或制约，这些因素通过影响房地产市场的供求来影响房地产的价格。该文简单分析了影响房地产价格的主要因素，针对当前国内房地产市场的现状，对未来几年房价的走势进行了简单的预测。     

成都市房地产价格影响因素分析

以成都市1998年房地产改革后的近10年房地产数据为研究基础,通过分析影响房地产价格的因素,建立联立方程组模型,再运用最小二乘法对建立的线性回归模型进行模拟。使用的数据为2002到2014年的成都市房地产的相关数据,建立的预测模型主要对2015年的房地产价格进行预测。最后使用对比分析法分析成都市房地产市场的特点。     

杭州住宅价格影响因素分析及实证研究

本文从近年来杭州房地产价格持续、走高的现实出发,以协整分析理论为基础,对杭州历年的房价进行整理分析,运用协整分析方法、Granger检验研究了杭州市房地产价格三个主要影响因素。结果表明：房地产开发投资是影响杭州市房地产价格变动的主要因素,而人均GDP、建造成本对房地产价格的影响较小。     

全国房地产价格的GM(1,1)模型预测研究

根据1998年至2009年的全国房地产平均价格的变化特征,选择GM(1,1)模型的微分方程模型,运用Excel、Matlab等软件对全国房地产平均价格进行数值拟合,并通过检验分析,说明了模型选择的合理性。利用该模型对全国房地产平均价格进行了预测,分析了房地产价格增长的原因及未来发展趋势。     

2006中国房地产经济周期定位及趋势分析

本文运用宏观经济周期理论分析中国房地产景气周期,判断2006年中国房地产经济已经进入下行周期,并以回顾北京2006年房产市场、土地市场为例,用价格与销量数据来印证上述判断。在说明房地产经济周期与宏观周期的关系基础上对未来的周期波动方向进行预测。     

我国东部地区房地产价格的宏观经济影响因素实证分析

本文针对我国房价快速增长的现象,从地区生产总值、城乡人均储蓄余额、竣工房屋造价、土地购置费、地区变量等五方面入手,依据《2011中国统计年鉴》中东部地区的房地产价格和相关影响因素的截面数据,利用计量经济学软件Eviews运用多元回归分析方法,对中国房地产价格的影响因素进行实证分析。研究结果表明,我国东部地区房地产价格的主要影响因素有城乡人均储蓄余额、竣工房屋造价、土地购置费,并指出方程的应用价值。     

房地产市场交易价格现状分析及预测——以济南市为例

随着近年来房地产市场的逐渐升温,房地产市场的发展逐渐成为人们热议的话题。根据笔者对济南市区在售商品住宅楼盘的实际调查所获得资料及济南市相关统计资料,本文首先对济南市房地产市场的价格现状进行了分析。然后对济南市未来几年房价走势进行了预测分析。     

哈尔滨市房地产市场的价格影响因素研究

本文通过对哈尔滨房地产市场价格影响因素进行分析,查阅哈尔滨市统计年鉴获取2003～2012年影响房地产市场价格的相关数据,利用spss软件,对影响房地产市场价格的因素进行回归分析,得出影响哈尔滨房地产价格主要因素的线性方程,并对影响哈尔滨市房地产价格因素进行分析.     

哈尔滨市房地产市场的价格影响因素研究

本文通过对哈尔滨房地产市场价格影响因素进行分析,查阅哈尔滨市统计年鉴获取2003²012年影响房地产市场价格的相关数据,利用spss软件,对影响房地产市场价格的因素进行回归分析,得出影响哈尔滨房地产价格主要因素的线性方程,并对影响哈尔滨市房地产价格因素进行分析。     

中原城市群房地产价格影响研究

在中原城市群经济快速崛起的背景下,房地产市场的有效预测影响着宏观经济预测结果,而当前对房地产价格影响的因素较多。文章运用R语言编程软件,对近5年中原城市群的7项房地产价格影响因素作主成分分析研究。研究表明,固定资产投资额、城镇化率、GDP与房地产价格关联度最高,再对7个因素进行降维处理,得到两个新的影响因素,即城镇居民可支配收入总值、居民用于房地产投资占收入的份额,从而简化了后续的房地产价格预测模型建立。     

基于分位数回归的房地产价格研究

针对房地产价格的分析,本文建立了基于Bootstrap估计的面板数据分位数回归模型,主要利用面板数据避免共线性问题、Bootstrap方法的小样本性质和分位数回归模型的稳健性,模型得到了很好的解释效果。得出结论有:随着房价的提高,恩格尔系数对房价的弹性变化最为明显,但是人均GDP增幅变化不显著,人均收入的提高对房价的改变微不足道,单靠提高工资难以解决消费者购房问题。     

未来我国房地产价格变动的趋势分析

未来我国房地产价格如何变动,与普通百姓的生活息息相关。本文分析了推动房地产价格上涨以及可能导致房地产价格下降的诸多因素,阐述其背后的经济原因。得出未来价格变化趋势取决于政府对房地产的干预的结论。