基于VAR模型对贵州省房价影响因素分析

基于当前的房价热潮,为了探索房价上涨原因,分析各因素对房价的贡献值,冲击各变量对房价在不同时期的影响效果,维护房地产市场的稳定,本文从经济层面系统地研究了固定资产价格指数、CPI、住宅竣工面积、居民可支配收入、GDP对贵州省房价的影响.本文选取了2000年～2018年的指标相关数据,建立VAR模型,运用格兰杰因果检验、...     

基于Web数据的实证研究：城市轨道交通对住宅价格的时空效应分析

基于网络爬虫获取的真实Web数据,研究了长沙地铁2号线开通试运行前后轨道交通对其沿线住宅价格的影响程度。首先,通过分析住宅价格特性和影响因素,建立了影响长沙市住宅价格形成和波动的特征价格模型,包括区位特征、邻里特征和结构特征等13个特征因素;并通过显著性检验,确定地铁特征对住宅价格具有显著影响;同时进一步分析了地铁站点对周边住宅的显著影响范围。然后,基于长沙地铁2号线开通前后住宅价格分布的可视化分析,提出城市中心区域的地铁站点周边房价下降、城市外围区域的地铁站点周边房价上升的假设;并利用假设检验方法验证了该假设的正确性。     

基于特征价格模型的住宅批量评估系统研究

目前,随着我国市场经济体制的发展以及房地产市场化的推进,与房地产相关的经济活动越来越频繁,对房地产估价的需求也随之增大。由于城市住宅价格受多种因素的影响,很难对其价格进行准确公正的评估。批量评估是以房地产估价理论为基础,依托计算机辅助技术,运用预先制定的评估模型,一次性对多宗房地产进行的快速、大批量的评估。该文应用的住宅价格评估方法建立批量评估技术路线的思路,可以为房地产估价提供有用的借鉴与参考。     

基于特征价格模型的住宅批量评估系统研究

目前,随着我国市场经济体制的发展以及房地产市场化的推进,与房地产相关的经济活动越来越频繁,对房地产估价的需求也随之增大。由于城市住宅价格受多种因素的影响,很难对其价格进行准确公正的评估。批量评估是以房地产估价理论为基础,依托计算机辅助技术,运用预先制定的评估模型,一次性对多宗房地产进行的快速、大批量的评估。该文应用的住宅价格评估方法建立批量评估技术路线的思路,可以为房地产估价提供有用的借鉴与参考。     

宏观调控之后，安防业或喜或忧？

2005年以来，全国各地的房价一直居高不下，对此，国家相关部门不断出台各种政策来稳定房价，从去年的“国八条”到今年的“国六条”．房地产行业或多或少地受到了这些政策的影响，那么与房地产紧密相关的一些安防行!世是不是也受到了波及呢？[编者按]     

重磅推介:地产低潮下智能家居应用前景

从去年十月份开始,央行对货币政策的调整对于房地产行业来说十分不利。今年上半年以来包括长三角、珠三角、环渤海在内的全国楼市都不同程度的出现了交易价格下降的现象,部分地区房价更是出现了大幅度的下滑。房产市场的价格波动也必将对周边行业产生一定影响,对于国内智能家居行业也同样可能引起连锁反应。     

解决地产问题的正途

最近在房地产问题的系列文章中，我细说了房地产价格急升的三重原因。一是人民币的汇率结构，二是人口大迁移和人均收入提高，三是政府一连串事与愿违的调控措施。有读者完全同意我的分析，但仍然写信来问：“难道面对房价急升，我们就只能袖手旁观，一点办法也没有了吗？”     

基于蛛网模式的房价构成建模及仿真分析

在研究房价波动特性中,针对房屋价值和供需关系,建立房价预测模型,提出用蛛网模型建立了房价分析系统,考虑了土地价格、GDP、价格调节指数等因素对房价产生的影响,系统采用细胞自动机对博弈方进行微观分析,较为真实地仿真统计出在当前状态下房产价值及社会平均供需关系对房屋价格的影响.仿真结果表明,政府、自住型购房者、投资型购房者以及房地产商四方之间通过蛛网模型进行博弈从而会影响房价的变动.为房价系统分析问题的研究提供了参考依据.     

粗糙集BP神经网络在房地产价格预测中的应用

研究房地产价格准确预测问题.由于房地产价格影响因子间信息严重冗余,受到社会上多种因素的影响.传统预测方法不能消除因子间的冗余信息,导致学习时间长、预测精度低.为了提高房地产价格的预测精度,提出一种粗糙集理论BP神经网络的房地产价格预测模型(RS-BPNN).RS-BPNN模型首先采用粗糙集理论消除房地产价格因子间冗余信息,提取重要因子,然后采用非线性预测能力非常强的BP神经网络对处理后的数据进行学习建模,用建立好的模型对房地产价格进行预测.仿真结果表明,RS-BPNN房地产价格预测速度比传统预测方法快,预测精度更高,说明RS-BPNN的预测结果可以为政策制定者和房地商及买房提供参考.     

基于Agent的房价仿真研究

房价分析和预测是当前的热点和难点。基于Agent建模仿真技术,构建了较为完整的房价模型。模型包括房产市场和土地市场,以及房价相关各种主体,如土地供应者、开发商、买房者、投资者。通过刻画这些主体的行为、决策及交互,观察在不同的环境政策下,宏观涌现出来的结果和现象。模型仿真中研究和分析了土地供应、投资行为、利率、通胀等因素对房价走势的影响。仿真结果能较好地反映和解释房价的现实状况。     

小波神经网络在房地产价格指数预测中的应用

随着房地产价格指数的作用充分显现,探求预测房地产价格指数的有效方法是需深入研究的方向。该文以中房上海住宅价格指数为例,首先对房地产价格指数序列性质进行分析,表明房地产价格指数是具有非线性特征的非平稳时间序列。采用小波神经网络对房地产价格指数进行预测,并将预测结果与指数平滑法和RBF神经网络预测做了对比。采用MATLAB对拟合和预测过程进行仿真。结果指标表明,在大样本数据的情况下,采用小波神经网络对房地产指数进行预测能够获得较好的效果。     

Endogenous rise and collapse of housing price: An agent-based model of the housing market

On the basis of interviews with local real estate agents, this study develops an agent-based model of housing market to determine the cause of rise and collapse of US housing price during the years immediately preceding the US financial crisis (2007–2009). We study the key factors affecting housing price volatility, such as lenient financing and speculation. The dynamic simulation findings in the study show in concrete terms how lenient lending practices combined with speculation can lead to increased volatility in housing price, including sharp rises immediately followed by collapses. The exploratory work in this study will contribute to the understanding of the causes of housing bubbles and inform policy decisions.     

基于ARIMA模型的二手房价格预测

 摘要： 近年来，我国一二线城市房价持续上涨，房屋成了人们日常生活讨论的热门话题，大家纷纷对未来的房价走势做出猜测。本文爬取国内某知名大型房产网站自2013年以来广州和深圳的二手房均价数据，采用ARIMA模型对未来的房价进行滚动预测，并使用RMSE对预测精度进行判断。结果表明，该模型可以对二手房均价进行持续预测，且预测精度较高，可为房屋买卖者提供参考。     

基于Python爬虫的南京市二手房市场现状分析和热点研究

应用Python第三方库Requests 来爬取二手房网站的房源数据，并利用Pandas 库对爬取的数据进行结构化处理，运用Pyecharts 库对二手房源数据进行多维度的深入分析及可视化呈现。从大量线上数据分析出南京市二手房源分布状况、市场热点及价格走势等信息，帮助购房者、房产中介等在市场活动中高效决策，为政府干预及监管二手房市场提供参考。     

深圳市“图文一体”数字房产系统

深圳市"图文一体"数字房产系统探索性利用地形图修补测和房产测绘数字化成果,采用集中式数据管理方式,建立建筑物空间数据库、房产测绘数据库、建筑物3D数据库等,同时建立基于Web构建"图文一体"房地产信息综合查询系统,实现"以图管房",实现地-楼-房信息一体化管理,试图给公众提供强大的房产信息综合查询服务,让公众可以更加便捷、直观的了解房屋的详细情况。     

基于数据仓库的房地产税收预警系统的设计与实现

基于房地产行业成本数据模型,结合已有的房地产涉税信息,建立了房地产税收预警系统的数据仓库。预警系统对各个房地产项目根据一定业务规则进行分析比对,自动归集涉税风险信息。实践证明该预警系统可以有效提高税务检查绩效,是深化数据分析应用的成功尝试。     

基于运营商信息化平台的房产中介连锁行业综合解决方案

房产中介连锁行业对于信息化的需求日益明显,企业需要一个集成管理应用平台,以实现总部和加盟店对房产中介交易全过程的实时管控,满足集团企业跨级别、跨单位、跨地域的管理需求。此报告即提供了这样一个综合解决方案,从基础信息通信服务、基于中小企业信息化平台的综合信息服务以及房产中介信息平台服务三方面,进行了详细的论述并给出结构图。重点对企业级房源综合信息平台和运营商级房源综合信息平台进行了阐述,希望以此能够为电信运营商以及广大房产中介连锁企业提供一定的借鉴。     

加入WTO对我国房地产业的影响

加入WTO给我国房地产业发展带来机遇和挑战。通过加入WTO对我国房地产市场供给与需求、房地产价格、房地产劳务服务、房地产企业发展等方面的影响分析 ,提出我国房地产业发展应对WTO的对策     

Spatially varying coefficient models in real estate: Eigenvector spatial filtering and alternative approaches

Real estate policies in urban areas require the recognition of spatial heterogeneity in housing prices to account for local settings. In response to the growing number of spatially varying coefficient models in housing applications, this study evaluated four models in terms of their spatial patterns of local parameter estimates, multicollinearity between local coefficients, and their predictive accuracy, utilizing housing data for the metropolitan area of Vienna (Austria). The comparison covered the spatial expansion method (SEM), moving window regression (MWR), geographically weighted regression (GWR), and genetic algorithm-based eigenvector spatial filtering (ESF), an approach that had not previously been employed in real estate research. The results highlight the following strengths and limitations of each method: 1) In contrast to SEM, MWR, and GWR, ESF depicts more localized patterns of the parameter estimates and does not smooth local particularities. 2) ESF is less affected by multicollinearity between the local parameter estimates than MWR, GWR, and SEM. 3) Even though the in-sample explanatory power and prediction accuracy of ESF is superior compared to the competitors, repeated sampling indicates a limited out-of-sample fit and prediction accuracy, suggesting over-fitting tendencies. 4) The application of ESF is less intuitive than MWR and GWR, which are available off-the-shelf.     

校园公房管理信息系统中三维GIS的应用研究

校园公房管理的工作量正随着高校规模的日益扩大而迅速增长,传统的作业方式与手段己不能满足房产管理的需要。要实现房产管理的科学化、规范化、自动化,就必须借助地理信息系统的技术来建立房产管理信息系统。该文应用ArcGIS软件对客户端进行二次开发,实现了校园电子地图的网上发布与三维显示分析功能。该系统不仅整合了关于校园房屋的基本属性数据资料,还集成了校园规划图和现状图等空间数据,统一了校园地理空间信息和房屋信息,为进一步深入探索基于Web的校园管理信息系统奠定了研究基础。