基于灰色关联度分析模型的房价影响因素比较

影响房地产商品房价格趋势的因素是多方面的,从多种因素中确定主要影响因素以及各因素之间的主次关系,是进行系统经济性分析的一个重要内容.本文以灰色理论中的灰关联分析的数学模型和工程软件OriginPro软件,结合有关数据对武汉房地产商品房价格趋势的影响因素进行了分析.     

福州市商品房市场主要影响因素辨析探讨

近年来,随着大福州城市发展战略的推进,城市版图的不断拓展,福州商品房市场在获得长足发展的基础上呈现出一种不断融合集中的状态,城区与周边县市的差异日渐缩小,本文试图从整个福州城市范围的角度,来探讨影响福州商品房市场发展的主要因素,得出这些因素与福州商品房均价的关联度,对重要影响因素进行具体剖析,为未来福州房地产市场的健康持续发展提供参考借鉴。     

房价与居民消费的关系分析

2008年底,受金融危机的影响,我国经济发展面临着外需疲软,内需不足的严峻形势。而扩大内需是我国经济走出衰退的必然选择,房地产业既是投资的热点又是消费的热点。因此,研究房地产业对消费的影响具有重要的实际意义。本文依据生命周期理论的消费函数,对房地产价格与我国城镇居民消费之间的关系进行了分析。     

房价缺位导致CPI失真对央行宏观调控的影响

近几年,我国中央银行把居民消费价格指数(CPI)作为调整货币政策参照指标之一。但是,由于 CPI 权数没有涵括个人住房消费,导致了现行 CPI 的失真,从而对央行宏观调控产生负面影响。因此,必须对目前通行的 CPI 进行更详细的分类与权重修正。本文对此进行了分析并提出对策。     

影响哈尔滨市商品房价格因素分析

本文以哈尔滨市商品房市场为调查分析对象,简要说明商品房价格的构成,对影响商品房价格因素进行分析,从而找出影响商品房价格的最主要因素,并且提出相关政策建议。     

房地产市场“去投资化”调控的效果分析——基于居民消费和房地产投资的视角

本文运用状态空间模型分析了政府房地产市场"去投资化"调控对商品房价格及房地产财富效应的影响。数据显示,调控后房价增幅稳步下降,并在2011年出现明显的下降态势。时变参数估计表明商品房市场的财富效应存在且在调控前后出现显著变化:房地产价格对居民消费和房地产投资的促进作用迅速减弱甚至在部分时期挤出消费,意味着此轮房地产市场"去投资化"调控对平抑房价快速上涨取得了应有成效。2013年楼市价格反弹且消费的财富效应再度显现表明"去投资化"的需求调控并不具备持久性,长期中政府需要配合住房供给的改善,从政府、企业、居民三方面解决房地产市场供给不足的矛盾,实现房地产市场的供求平衡。     

浅析影响城区房地产价格评估的外部因素

人们在对城区房地产进行评估时采用的方法很多，有重置成本法、收益法、市场比较法等。但是在进行城区房地产评估时也不应忽视一些外界相关因素的影响。这些相关因素往往能够直接影响人们的需求，进而影响到房地产的现实评估价格。一、影响房地产价格的外部因素影响房地产评估价的外界相关因素主要有以F几种：位置（或繁华程度）；交通条件；公用基础设施；环境因素；人口状况；供求状况或支付能力；行政及经济因素；其他因素。1．位置或繁华程度：房地产位置的优劣直接影响到房地产所有者或使用者的经济收益、社会影响、生活满足程度．因…     

影响房地产价格因素的计量分析

一、影响房地产市场价格的几大因素(一)初步分析首先,房地产作为一种商品,与一般商品一样,其均衡价格由供给和需求决定并因供求双方力量对比的变化而变化。供给和需求是形成价格的两个最终因素,其他一切因素,要么通过影响供给,要么通过影响需求来影响价格。其次,房地产作为一种特殊的商品,具有投资价值,房地产的价格形成又有不同于一般商品的地方,它的价格极易受到宏观经济因素及政府相关政策等宏观经济环境的影响。     

房地产价格波动影响及广义价格水平指数的构建研究

本文对房地产价格波动影响渠道与效应进行了理论解释,构建了纳入资产价格因子的广义价格水平指标GPI,并对构建的包含资产价格因子的广义价格水平指数GPI和传统CPI(居民消费价格指数)进行了实证研究,研究认为,广义价格水平指数GPI同比指标与CPI同比指标数存在明显的正相关关系,GPI是CPI的原因,但CPI不是GPI的原因,房价上涨是导致API影响CPI上涨的重要原因,但房价波动对CPI具有滞后影响,需引起我国政府的高度重视,因而提出仅用CPI(居民消费价格指数)作为制定货币政策的参考已经不能全面明确地反映现实情况,GPI指标比CPI更适合于用于制定货币政策的参考.     

云南省住宅商品房发展状况及其影响因素研究

以MATLAB2007a和Eviews5.1为工具,运用灰色理论GM(1,1)的方法,以2002年到2007年云南省住宅商品房销售价格作为云南省住宅商品房发展状况的衡量指标进行分析,对2009年到2014年的云南省住宅商品房销售价格的未来趋势进行预测,并运用多元回归的方法对其影响因素进行研究。研究表明:随着经济的发展,云南省住宅商品房销售价格在近几年里以出现稳中有升的趋势,并仍将出现持续在平稳中略微上升。云南省住宅商品房价格上涨仍然是刚性需求推动下的上涨。云南省的住宅商品房市场并未出现过热发展。而温和的调控政策和住宅商品房产业结构的调整是我们保持其长期有效发展的重要工作。     

物业税开征：可解开中国房价之结

“条件具备时，对不动产开征统一规范的物业税”，这是中国共产党十六届三中全会《决定》中明确的一项税制改革内容。据有关专家评价，开征物业税会对老百姓最关心的商品房价格产生重大影响．使现在的房价大幅降低。     

对影响房价的相关因素的分析

改革开放三十多年来,我国房地产经济发展速度之快,规模之大令世人震惊,时至今日,社会对房地产经济的关注越来越集中在房价的高居不下上。房价不降反增的社会现实给我国整个市场经济带来了一系列消极的连锁反应,虽然各级政府为此做出了一些举措但收效甚微,人们仍然受困于房价高涨,市场却供不应求的矛盾之中,是什么造成了这种局面,又是什么促使房价上涨成为社会普遍关注和讨论的问题。为了探究分析影响房价的因素,本文从国内外两个方面出发,分三个部分讨论造成我国房地产经济如此局面的原因,以期对研究探索房地产市场长远发展提出指导意见。     

老龄化、居民消费与商品房价格——基于我国省际数据的实证分析

本文建立了面板向量自回归模型和面板门槛效应模型,采用我国2001—2017年30个省市的数据,实证研究了老龄化、居民消费和商品房价格之间的动态关系以及老龄化对商品房价格的非线性影响。结果显示,老龄化、居民消费与商品房价格之间存在着显著的相关性,整体来看老龄化对商品房价格的影响为负,居民消费对商品房价格的影响为正。在控制房地产投资、就业和金融发展水平等因素后,老龄化对商品房价格的影响存在消费水平的门槛效应。消费水平较低时,老龄化的增加能促进房价的上涨。当消费水平较高时,老龄化的增加能抑制房价的上涨。地区分析结果表明,2007年以后老龄化的增加并不是推动房价上涨的因素。     

房地产宏观调控对湖南省商品房价格的影响分析

本文对当前湖南省商品房价格的特点与走势进行了初步判断,深入分析了房地产宏观调控背景下湖南省房价加速上涨的原因,并提出了相关政策建议。     

房地产宏观调控对湖南省商品房价格的影响分析

本文对当前湖南省商品房价格的特点与走势进行了初步判断,深入分析了房地产宏观调控背景下湖南省房价加速上涨的原因,并提出了相关政策建议.     

基于灰色预测的商品房价格影响因素及预测研究

在这篇论文里面分析武汉市09年到15年期间对商品房价格影响的因素时使用的是灰色关联分析方法进行的定量分析。在对未来武汉市商品房价格的情况进行预测的时候使用了G M(1,1)模型,这样有利于政府对房地产市场宏观调控。在这次研究的时候是综合的进行分析,将很多学科的知识融在一起,主张从实践的过程中发现问题,进而进行理论研究,然后再用于实践中进行检验。     

两会议“四价”:物价、房价、股价、汇价

物价：九大措施防止物价过快上涨 新华网2008两会专题民意调查显示,在重点讨论解决的问题中,物价问题高居榜首。 2007年居民消费价格指数CPI增幅达到4．8％,创下了1997年以来的新高,2008年2月CPI增幅更是达到8．7％,创下11年新高。政府工作报告指出,2008年居民消费价格总水平涨幅将控制在4．8％左右。     

两会议“四价”：物价、房价、股价、汇价

物价：九大措施防止物价过快上涨 新华网2008两会专题民意调查显示,在重点讨论解决的问题中,物价问题高居榜首。 2007年居民消费价格指数CPI增幅达到4．8％,创下了1997年以来的新高,2008年2月CPI增幅更是达到8．7％,创下11年新高。政府工作报告指出,2008年居民消费价格总水平涨幅将控制在4．8％左右。     

石家庄市居民消费价格影响因素研究

居民消费价格指数是价格体系中的一个重要指标,反映了一定时期内居民购买并用于消费的商品和服务项目价格水平的变动趋势和变动幅度。在制定价格政策、居民消费政策以及进行国民经济核算中发挥着十分重要的作用。为了充分发挥价格统计的咨询功能,本文对改革开放以来石家庄的价格变动情况进行回顾,总结出其运行特点．找出价格变化的影响因素,并提出了一些调控建议。     

基于灰色系统理论的信用卡影响因素分析

为了探究信用卡销售的影响因素,以及未来信用卡的销售量,采用调查问卷的方法,对影响中信银行信用卡销售的相关因素进行了分析,基于灰色系统理论计算出了信用卡销量和销量影响因素的关联度,并对其影响因子进行了排序。以中信银行2008—2013年的销售量为基础数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,预测出中信银行未来5年的信用卡销售量,并通过还原检验分析对预测结果予以验证,表明预测值和实际值具有较高的拟合度,可以为商业银行加强信用卡销售预测和信用卡销售管理提供辅助决策依据。基于灰色系统理论建立的GM(1,1)预测模型,有效地解决了信用卡销售过程中能够掌控的数据少、信息贫、有效性差等问题,解决了一般模型难以准确预测的困难,为解决类似问题提供了可借鉴的研究工具。