遗黼小二乘支持向量机的多因素房价预测研究——以深圳市为例

文章以城镇化发展为前提，从房屋需求视角建立了房价预测指标体系，运用遗传算法和最小二乘支持向量机研究以深圳市为例的多因素房价预测模型，通过各因素对住宅、办公楼及商业用房房价的量化影响分析得到几个重要结论：（1）深圳市商业用房存在较大的投机性；（2）深圳居民目前的租房需求远远大于购房需求，政府可适当增加政策性建房满足需求，或增加投机购房成本，平衡深圳市过高的房价；（3）城镇化的发展过程对房价变化有重要的影响，特别是商品房房价对城镇化过程中人才需求和人才比例非常敏感。     

人口结构变化对住宅细分市场的影响--基于面板数据的实证研究

文章从人口自然结构和社会结构两方面考虑,以我国人口的年龄结构与教育结构变化为切入点,研究人口结构变化对住宅细分市场房价的影响。实证结果表明：（1）人口抚养比与房价具有显著的负相关关系,且对普通商品房市场房价的影响最大,对别墅市场的房价影响最小。验证了我国老年人通常会帮助子女买房的现象,并且这种现象集中体现在普通商品房市场。（2）高等教育的普及推动了房价的上涨,高等教育对普通商品房房价的影响系数是别墅价格的2倍左右,且受教育程度确实影响了居民在住房需求方面的消费偏好。（3）人口增长率对我国的普通商品房市场房价存在显著的积极影响,只有在经济适用房市场和别墅市场才表现出不明确的影响。