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。     

我国房地产价格影响因素分析

现今对房地产未来价格的预测方法有很多种,分歧颇大。本文对房地产价格的影响因素选择从上一年的房地产价格、人均地区生产总值、城市化率及人均住房使用面积四个经济指标进行考虑,运用Eviews软件分析回归,并根据回归结果预测未来房地产价格变化趋势。     

京津冀地区收入差距与房地产价格的互动关系

京津冀各城市经济发展水平与房地产发展程度各异,研究京津冀地区房地产价格与居民收入差距之间的关系不应一概而论。基于对京津冀地区房地产市场的聚类分析,可按照房地产发展速度将京津冀地区的13个城市划分为快速、稳定、较慢三类。以北京、天津、唐山、石家庄为代表城市,选用代表收入差距的基尼系数和定基处理后的房地产价格两个变量构建VAR模型,进行脉冲响应和方差分解分析,可得到针对各类地区的综合分析结果。研究发现,房地产价格与收入差距的相互关系因各地房地产发展速度和经济发展水平的不同而存在差异,如北京和天津地区房地产价格对收入差距影响较大,而收入差距对房地产价格的影响并不明显;石家庄房地产和经济发展后劲较足,房地产价格对收入差距的影响呈现出不断增加的趋势;唐山房地产市场发展较为稳定,房地产价格与收入差距间表现出比较微弱的关系。在房地产价格对收入差距的贡献程度方面,北京的贡献率为70%,成为贡献率最大的城市;唐山的贡献率在60%左右,仅次于北京;天津的贡献率为40%,但增长速度较快;石家庄是房地产价格对收入差距贡献率最小的城市。在收入差距对房地产价格的贡献方面,只有天津表现出较强的变化趋势,贡献率在30%左右,其他城市均稳定维持在10%以下。     

基于适应性预期的房地产价格驱动因素分析

从需求和供给两个角度出发,通过构建基于适应性预期的供需均衡模型,得出市场均衡时房地产价格决定因素的函数,并以此考察房地产价格波动及其影响因素之间的关系。同时,定性分析货币供应量、原材料价格指数、土地开发面积指数、居民通胀预期指数、人均可支配收入等因素对房地产销售价格的影响机制,通过单位根检验、Granger因果关系检验、VAR模型分析、脉冲响应分析等计量研究方法,对中国房地产价格波动的驱动因素进行实证分析,并针对研究结论提出相应的政策建议。     

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。     

中国房地产价格影响因素——基于中国省级面板数据的实证分析

文章应用2000-2011年全国30个省市的面板数据,运用极值边界分析(the extreme bounds analysis,EBA)模型探索影响我国房地产价格的"稳健性"因素。最后得出地价、竣工房屋造价、人口、城乡居民收入这4个因素对房地产价格具有抗干扰的"稳健性"显著影响的结论。     

我国房地产价格的影响因素分析——基于VAR模型

近年来不断上涨的房价引发社会各界的关注,分析影响我国房价的因素并研究其影响程度,对稳定房价有至关重要的作用。本文根据2006-2016年的季度数据,运用VAR模型对影响我国房地产价格的因素进行实证分析。结果表明,房地产价格受城镇居民可支配收入的影响较大;房价与国内生产总值、城镇居民可支配收入、商品房销售面积、存贷款基准利率存在双向的格兰杰因果关系。     

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。     

中国房产市场走势浅析

本文从影响房地产价格的相关理论出发,主要从房地产对GDP贡献、房地产宏观调控、社会文化角度以及房产消费投资的双重属性等角度对影响房价的因素进行了分析,从供给、需求和政府干预各因素对房价的影响。对房地产价格发展趋势进行预测。     

中原城市群及周边城市群竞争力的评价

中原城市群被纳入国家规划,将成为引领区域经济发展的重要增长极。运用Eviews 6.5对中原城市群、山东半岛城市群和长江中游城市群12个样本城市,9个影响竞争力发展的指标进行主成分分析,并对主成分进行统计得分和综合竞争力排名,得出中原城市群竞争力较弱的结论。最后提出中原城市群竞争力发展的途径。     

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.     

基于投机理论的苏南房地产泡沫实证研究

选取城镇居民可支配收入、贷款利率以及过去房地产价格的实际增长率这三个变量作为影响房地产价格的主要因素构建房地产投机度模型,利用该模型对苏南五地进行房地产投机度的测量,测量结果显示苏州房地产投机度较高,已经超过了国际警戒水平,存在房地产泡沫,而其他地方投机度较低,不存在房地产泡沫。     

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。     

郑州米字型高铁对中原城市群新型城镇化高质量发展的影响与作用机制

为了探究高铁对新型城镇化的影响，以中原城市群为例，基于中原28个城市2006-2020年的面板数据，运用多期双重差分模型和中介效应模型，测度和揭示以郑州为中心的米字型高铁对中原城市群新型城镇化高质量发展的影响及其作用机制。研究表明，郑州米字型高铁对中原城市群新型城镇化高质量发展具有促进作用；郑州米字型高铁对中原城市群不同区域城市新型城镇化高质量发展具有异质性影响；郑州米字型高铁可以通过人才集聚、产业集聚、产业升级这三种作用机制促进中原城市群新型城镇化高质量发展。最后基于实证研究结论，提出必须全面完善郑州米字型高铁网络，打造中原城市群高铁枢纽经济新高地，不断优化城市专业分工及产业空间结构，充分发挥高铁对产业升级和其他方面的影响带动作用，推动中原城市群新型城镇化高质量发展迈上新台阶等政策建议。     

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。     

房地产价格与货币因素的关联性分析

近些年,随着经济的飞速发展,房地产的价格也在不断上涨。房地产的价格与货币因素关系密切,本文将从利率、货币流通量、汇率、通货膨胀四个方面分析房地产价格与货币因素的关联性,通过对这些因素的分析,较为全面的展现影响房地产价格的货币因素,并分析这些因素对房地产价格的影响。     

影响我国商品房价格的宏观经济因素分析——基于2003年至2010年数据的的实证分析

依据供需理论,考虑消费预期及政府调控对房价的影响,选取相关变量,利用广义最小平方估计,对影响我国房价的宏观经济因素进行实证研究,得出土地转让价格、房地产完成投资额及城镇居民收入对商品房价格有着重要的影响。     

基于时间序列的房地产影响因素研究——以杭州市为例

房地产业是我国经济发展的重要部门,近10年来我国房地产业发展快速,但是也存在着很多问题：房价上涨过快、投资规模过大等。杭州的房地产业的发展正在成为新的研究热点。本文通过搜集杭州市2003—2013年相关的数据,,从经济学角度分析杭州市住宅价格的影响因素并做实证分析以及提出对策。研究发现：（1）人均可支配收入对杭州房地产价格的具有正影响;（2）杭州市房地产开发住宅投资额对杭州房地产价格具有负影响;（3）利率水平对杭州房地产价格具有正影响。     

基于主成分分析的房地产股票价格影响因素的实证研究

房地产板块能够直接影响到我国股市的大盘走势,关系到整个社会主义市场经济的平稳快速发展。因此,对房地产股票价格的影响因素进行实证研究,能够更好地把握和与预测房地产股票的价格走势及波动情况,作为房地产企业了解自身经营状况的参考依据,对企业未来经营方向的选择也有很好的参考价值。本文以139家房地产公司作为研究对象,选取了资产总计、每股净资产、流动比率、产权比率、销售净利率、营业利润同比增长率等十几个财务指标在2014年的年度数据,采用KMO和Bartlett球度检验对因子分析的可行性进行分析,接着采用主成分分析法进行因子分析,并进行多元回归,得出对房地产类股票价格具有重要影响的因素。     

安徽省房地产价格研究

随着房地产经济的不断发展,人们也给与了房地产经济更多的关注。本文对安徽省近几年的房地产价格进行了分析,对安徽省近十年来的房价收入比进行统计,找到影响安徽省房地产价格的因素,为安徽省房地产业的健康发展提出合理化建议。