天津市房价影响因素的定性分析

本文对天津市房价的影响因素作了定性分析,认为影响房价的因素包括需求因素和供给因素,而天津市房地产市场供求矛盾非常突出,这是天津房价一直在上涨的最根本原因.     

影响深圳房价因素的实证研究

随着我国经济持续稳定的增长,人均收入的不断提高,使得人们对商品房的需求不断增加,房价不断攀升。在这样的背景下,特区之首的深圳在经济腾飞的同时,房价也达到很高的价位。本文通过计量模型分析了影响深圳房价因素的重要指标,认为影响深圳房价最为重要的因素是消费者的收入水平、房地产商成本和市场竞争情况以及来自政府金融体系的支持,得出房地产商成本影响力占到5成成为最大影响因素,深圳的房地产市场发展相对健康的结论。基于模型分析和房地产政策,提出了适应深圳房地产平稳健康发展的政策措施。     

我国房价影响因素的实证分析——基于省际面板数据

作为国家的支柱产业,房地产的稳定发展关乎国计民生.近几年,房地产价格飞速上涨,连创新高.在这种情况下研究房价的影响因素,具有重要的理论和现实意义.文章基于面板数据对影响我国房地产价格进行了实证分析,实证探讨对我国房地产供求的影响显著的因素,以及对于利用什么样的政策能更有效地调整房地产价格使之增长减缓甚至下跌.     

浅析影响昆明房价上涨的因素

近30年来,昆明房价“只涨不跌”,为了稳定房价,政府出台了一系列调控政策,但效果甚微。房价上涨,既有合理因素,收入增长、城市化进程、人口增加、住房制度改革、传统思维消费习惯、购房贷款、银行利率低;有不合理因素,收入差距过大、房地产开发模式存在缺陷、投资渠道不畅、人民币升值、住房社会保障体系不完善都或多或少刺激了住房需求量增长,从而导致房价上涨。     

基于面板数据的江苏省房价影响因素分析

近些年来,房价的快速上涨引起社会各界的广泛关注。江苏省作为中国的经济强省,各市房价近些年也快速上涨。为了分析江苏省不同地区房价的主要影响因素,基于2016-2020年江苏省13个地级市房价及其房价影响因素年度面板数据,使用dbscan聚类算法将江苏省房价聚类成为两大类地区,构建双固定效应面板模型对江苏省房价进行分区域分析。进一步考虑各区域房价可能存在的空间相关性,并构建相应的空间计量模型,对江苏省房价影响因素进行分析,最后给出相应的结论和建议。     

商品房房价影响因素分析

以现代观点看来,房地产业是国民经济发展的支柱产业、主导产业和先导产业,因此房地产价格不仅与百姓的生活密切相关,而且还关系到城市的可持续发展与城市化进程,关注房价的变动具有非常重要的现实意义.本文通过对影响房地产价格的各种因素进行回归分析,将1998～2011年相关数据代入Eviews软件,建立商品房定价的计量经济模型并得出相应结论.     

供需因素对房价的影响分析

为了分析2010年的房地产业,在“限购令”等一系列房地产新政出台的背景下,房地产市场价格仍旧出现了较快的上涨局面的原因.本文采用计量经济学的方法,通过建立相应的价格与供需回归分析模型,分析了供需因素在这一次房价上涨过程中的影响.要从根本上解决房价问题,甚至是住房问题,需要在合理扩大土地供给的同对,稳定信贷规模,实现房地产业的软着陆.     

我国不同发展层次城市房价影响因素的差异分析及对策研究

本文利用2000～2009年"北上广深"4个一线城市以及其他14个二三线城市的房地产数据来实证检验导致我国一线城市和二三线城市房价快速上涨的影响因素,并分别定量分析了这些因素对两类城市房价的影响程度。研究结果表明,由于房地产市场发展阶段不同,我国一线城市和二三线城市的房价影响因素存在较大差异,全国统一的房地产调控政策难以满足不同城市稳定房价和保障房地产市场健康发展的需要。就房地产调控重点而言,一线城市应重在抑制投机型需求,二三线城市应重在增加保障性住房供给。     

我国房价的宏观经济影响因素分析——基于PLS方法的实证研究

我国房地产市场发展时间较短,样本数据较少,但影响我国房价的宏观经济因素众多且各因素之间存在严重的多重共线性。文章通过偏最小二乘（PLS）方法对我国房价的宏观经济影响因素进行定量分析,利用变量投影重要性指标（VIP）考察了各影响因素的重要程度,并构建房价与重要影响因素之间的预测模型。研究结果表明：土地价格、资金规模和国民财富构成当前影响我国房价变化最重要的三大因素;中长期贷款利率对我国房价变化的影响作用较弱,而货币供应量对我国房价变化的影响作用却非常突出。     

我国房价影响因素的实证分析

本文针对我国房价快速增长的现象,从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手,依据收集到的相关数据,利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析,得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论.     

我国大中城市不同层次房价上涨的影响因素比较分析——基于35个大中城市的面板数据分析

2009年以来,我国35个大中城市的商品住宅房价基本形成了三个层次的房价水平,这三个层次房价城市的平均房价与房价收入比具有明显的差异。面板数据模型分析表明,引起各层次房价城市的商品住宅均价持续上涨的主要因素是房地产开发投资总额成本和货币市场流动性,它们对第一层次房价城市的弹性影响强度明显大于第二、三层次房价城市。资金市场预期对第一层次房价城市和第二层次房价城市中的杭州、厦门、宁波和广州的房价上涨产生了抑制效应,而对第二层次房价城市中的南京、福州、天津、大连和海口以及整个第三层次房价城市的房价上涨没有抑制作用。     

房价波动因素的实证分析——以安徽省为例

文章研究表明,安徽省房价波动的显著影响因素主要有GDP增长率、居民收入增长率、信贷增长率、地价上涨率、利息率、住房空置率等因素,推动房价上涨的动力源是前四个因素,而后两个因素为房价的抑制因素,推动房价上涨的因素效应远强于抑制物价上涨的因素效应.     

西安市房价空间分异及其影响因子分析

本文首先对西安市住宅空间分异现状进行描述,随后对影响西安住宅空间分异的动力因子进行分析,最后得出西安市居住空间分异特征受宏观经济环境、城市建设规模、区位条件等因素共同影响,是一个长期、复杂、动态的过程。     

天津市商业发展现状及影响因素研究

商业是天津市经济的重要组成部分,承担了满足消费、引导生产的重要职能。本文对新世纪以来天津市商业发展成果、主要特点以及发展现状进行了深入分析．运用关联方法分析了各个影响因素与社零额的关联程度,并通过建立面板数据模型,深入挖掘了影响消费发展的主要因素。以及与其他直辖市相比天津市商业发展的主要动力和内在潜力,进而提出推动商业稳步健康发展的政策建议。     

西安市房价空间分异及其影响因子分析

本文首先对西安市住宅空间分异现状进行描述,随后对影响西安住宅空间分异的动力因子进行分析,最后得出西安市居住空间分异特征受宏观经济环境、城市建设规模、区位条件等因素共同影响,是一个长期、复杂、动态的过程。     

2010年影响房价因素及其走势预测

本文分析了2009年房地产市场发展现状,房价上涨的原因,并通过对六大因素变化的分析,预计2010年我国房价将呈现一个小增年。     

济南市房地产市场现状及房价走高原因探析

对济南市区五大区域在售商品住宅楼盘进行了实际调查，根据调查资料和济南市相关统计数据，从济南市住宅交易价格状况、房屋销售面积与竣工面积、房地产开发投资状况、房价收入比、居民房价承受能力五方面对济南市房地产市场现状进行了分析。结论是济南市的房价连创新高的原因主要是过旺的住宅消费需求、住宅供给结构的失衡、地价与房价的交互影响以及房地产开发商的区域性垄断。针对所发现的问题提出了政策建议。     

天津市服务业发展影响因素分析

2014年天津市出台《关于加快现代服务业发展的若干意见》,从空间布局、重点行业、发展环境等方面提出一系列措施,加快建设与现代化大都市地位相适应的服务经济体系。本文基于2001—2012年天津市经济社会相关统计数据,通过灰色关联度分析探讨了服务业与区域经济、社会民生、科技创新等因素之间的关系,分析了影响服务业发展的外部环境和内部投入因素,以期为进一步推动服务业加快发展提出对策建议。     

渐进式延迟退休年龄政策的接受意愿影响因素研究?——以天津市为例

渐进式延迟退休年龄政策是应对人口老龄化、人口红利消退、劳动力成本上涨、养老金亏空等问题的重要决策之一。基于天津市351位居民的问卷调查数据,通过列联表和Logistic模型分析了影响渐进式延迟退休年龄政策意愿的因素。结果发现：年龄越大、受教育程度越高、身体越健康、收入越高的居民更易于接受渐进式延迟退休年龄政策;身处管理岗的居民要比非管理岗的居民更易于接受该政策;与民营、私营企业职员相比,政府机关、事业单位、国企、外企单位的职员更易于接受该政策。     

对上海房价居高不下的理性思考

房价具有一定的区域性特征,房价的居高不下必然会给区域经济健康持续发展带来许多隐患。必须找准影响区域房价的深层原因才能制定有效的调控措施平抑房价。影响房价的深层原因既有内部的也有外部的,地价及建筑安装成本是内部原因;经济因素、政策因素和价格预期是重要的外部因