中国房价涨势的需求拉动和溢出效应研究

基于 2006~2016 年中国 30 个省市的房价面板数据,运用固定效应模型和分位数回归从整体和局部的视角来探讨房价波动的影响因素。研究结果表明:从整体来看,收入和房价溢出水平拉动房价上涨的特征较为明显;在东部地区,人口因素对房价波动的正向影响强于其他因素;在中部地区,建设成本和房价溢出因素的变动对房价波动的影响最大;在西部地区,人口因素和房价溢出因素对房价涨势的影响最为显著。研究认为,应坚持贯彻“房子是用来住的,不是用来炒的”理念,遏制房地产的投机行为,使住房逐步恢复到原有的“居住”属性。     

积极财政政策下的房价变动趋势

本文从08年金融危机我国采取的宏观政策入手，对影响房价的几个因素进行分析，综合积极财政政策对这几个因素的影响，对今后几年我国房价的发展趋势做出大胆的预测。     

经济新常态背景下房价的价格动态机制研究

城市房价的时空分异与演化会受到很多因素的影响,且这些因素并不是单独存在而是组成一个复杂的系统共同影响着城市房价在时空上的演化与分异。从房价时空演化与分异的影响因素、动力机制等方而入手,分析了我国城市房价时空分异与演化的研究进展,指出了我国城市房价时空分异与演化研究方而取得的成果与存在的不足。     

南京市房价与影响因素的多尺度空间关系分析

城市房价的空间分异特征能够有效反映居民对住房影响因素的偏好.文章应用多尺度地理加权回归模型对南京市房价的影响因素进行分析.相比于传统房价模型,多尺度地理加权回归不仅能够有效地处理空间异质性,而且可以通过确定每个影响因素的专属带宽,进而反映影响因素与房价之间变化关系的空间尺度范围.研究结果对于房价调控及相关因素的规划具有...     

基于POI大数据的扬州市房价空间分异及影响因素研究

以扬州市住宅房价POI大数据为研究对象,利用空间相关性研究房价空间分异特征,进而采用地理加权模型分析影响因素对房价异质性的作用机制。结果显示：扬州市房价在空间上具有集聚特征,在中心城区具有显著的空间异质性;从城市区划角度来看,中心城区为房价高值聚集区,其余4个区为房价低值聚集区;整个市域内,小学、公园、医院等对房价有提升作用,商场、公交站、中学、金融服务等对房价有抑制作用;影响因素对房价空间异质作用表现为圈层结构,影响强度沿外渐变。     

房价区域差异影响因素实证分析

近年来,各城市房价涨势普遍趋缓,但个别大城市房价依然居高不下.房价区域性差异及影响因素引起了人们的广泛关注.本文在系统总结相关理论知识和已有研究成果的基础上,对城市房价宏观影响因素建立简单的多元线性回归模型,选取国内二十七个大中型城市,定量研究影响住宅房地产价格的因素,判断各因素的影响程度.     

商品住宅价格影响因素的相关度分析

本文首先对影响商品住宅价格因素进行分析,在此基础上把这些因素量化,建立了影响价格因素的指标体系。然后以西安为例分析各指标与房价的相关度并找出那些与房价显著正相关的指标,并对其进行分析,从而使人们了解影响商品住宅价格高低的因素,对相关方面控制合理房价也有一定参考作用。     

浅谈房价与地价的关系及其政策含义

是地价决定房价,还是房价决定地价,一直争议不断。事实上,地价的高低是由房价的高低决定的,而房价的高低是由人们对房屋的需求决定的,而并不是由地价决定的。即便地价是房价的重要组成部分,但它也不能成为房价高低的决定性因素。简而言之,是房价决定了地价,而不是地价决定了房价。如果地价由房价决定,那房价又是由什么决定?通过对房价主要影响因素的分析,找出影响房价高低的原因,从而有助于为有效调控房价提供指导。     

中国城市住房价格变化的影响因素分析——基于31个城市面板数据的实证研究

研究城市房价波动的影响因素及其程度,有助于提高政府宏观经济调控政策的针对性和有效性。首先构建住宅市场供需影响因素的均衡分析理论模型,然后通过固定效应模型,对我国31个主要城市1998~2008年的面板数据进行计量检验和实证研究。研究发现：利率和上期房价对房价的影响最为显著;收入水平对房价也存在一定影响,而空置率对房价上涨的影响较弱;人口、就业水平、地价和建设成本不能用来解释房价变化。     

百姓心理预期对房价的影响

本文首先简单分析了影响房价的因素；通过供给和需求方面、正常的心理预期和非正常的心理预期方面，详细分析论证心理预期是如何对房价产生影响的；为了使宏观政策很好的发挥效用，正确引导百姓的心理预期，提出几条建议。     

行业资讯

鹿心社:我国目前地价占房价比例平均为23.2%国土资源部副部长鹿心社在国务院新闻办公室6月23日举行的新闻发布会上说,地价是影响房价的重要因素之一,但不是决定因素,决定房价的关键因素或者根本因素     

城市土地区位性对房价的影响分析

在众多影响房价的因素中,土地作为房地产开发中的一个重要构成要素对房价有着举足轻重的影响。土地本身具有的特征(区位性)对地价的形成有很大的影响,而地价与房价的关系又并非简单的线性关系,从不同的方向间接分析了区位性对房价的影响。     

基于多元线性回归模型的二手房价格影响因素分析——以成都市某区为例

从消费者的需求角度出发,归纳二手房购房意愿者在选购时的考虑因素,结合分析成都市某区的二手房数据,建立影响单位面积房价的多元回归模型。通过比较各变量对单位面积房价的影响,得知主要影响因素,同时,可利用模型对一定条件的房屋进行房价预测。     

浅析城市价值决定城市房价

在市场经济条件下,影响房价的有供求关系、土地价格、城市价值通胀预期、居民收入水平、经济政策等多种因素,但最根本因素是城市价值。城市价值决定城市总体房价,城市价值转移是房价形成的特殊规律,是科学分析判断房价标准及其趋势的重要方法和依据。     

北京商品房价格的逐步回归分析

为了分析影响北京商品房价格的主要因素,选取人口数量、收入、土地价格、竣工面积、成交面积、GDP、贷款利率7个变量,基于2000—2009年的数据,利用逐步回归模型,建立北京房价的拟合方程,得出7个变量中对北京市房价影响最显著的因素是土地价格和人口数量。在此基础上,引入宏观调控政策这一虚拟变量,对其进行研究,发现该变量对北京市房价影响不显著。最后针对北京房价的影响因素,提出要稳定房价,应做好城区规划,合理利用土地资源;积极发展卫星城,缓解主城区的人口压力等建议。     

住房价格与政府调控

房价问题,是我国当前社会生活中的热点问题,房价的未来发展趋势,也在很大程度上影响着每一个人.本文将从介绍房价的概念入手,分析影响房价的若干社会经济和政治因素,系统介绍判断房价高低的指标,分析导致当前我国城市房价持续走高的原因,并对政府调控房价的原则和措施提出了若干建议.     

我国商品房价格影响因素实证分析——基于全国31个省市自治区的面板数据

利用我国2002-2012年31个省市自治区的房地产年度数据,构建面板数据模型,对商品房价格影响因素进行实证分析,并得出结论:居民可支配收入、商品房供应面积、土地价格三个影响因素中,居民可支配收入对房价影响最大,商品房供应面积对房价有负向影响,土地价格对房价有正向影响。     

地理视角下深圳市房价及其影响因素研究——基于随机森林模型

随着国民生活水平的提高,人们对房价的关注度也持续升高。传统的房价研究主要按时间序列法进行预测,然而房价是多指标影响因子,除与历史房价、房屋自身属性有关外,还与所处区位的地理环境、配套设施以及城市的规划分区等多方面因素相关。本文以2019年深圳市二手住宅小区单价为研究对象,从地理视角下,选取教育资源、医疗设施、交通便捷度、环境因素、规划因素的相关指标作为房价影响因子,通过随机森林的方法进行样本训练得到深圳市房价研究模型,对影响深圳市房价的上述指标进行分析研究。根据随机森林模型输出的变量重要性得知,医疗设施对深圳市房价影响最为显著。将测试数据输入预测模型,当实际的房价在均值附近时,此模型预测效果较好。     

基于多元线性回归的商品房价格影响因素实证分析

依据凯恩斯理论和房地产泡沫理论,以统计年鉴2000年～2012年相关数据作样本,选取了当年年人均收入、新增住房面积、上一年商品房价格三个影响房价的因素,利用相关分析和多元线性回归分析测度其对房价的影响,找出了引起房价波动的主要因素,并提出了控制房价的建议。     

婚姻法新司法解释(三)对商品房房价影响的研究——以重庆主城区为例

本文基于2011年8月12日,国家最高人民法院颁布实施的婚姻法新司法解释对不动产做出的规定,简述了婚姻法新司法解释(三),及一般商品房房价的影响因素。进而以重庆主城商品房房价为研究对象,利用数学模型和问卷调查相结合的方式,研究婚姻法新司法解释对其重庆主城商品房房价的影响。通过对婚姻法新司法解释颁布前后的重庆主城商品房房价的数据进行拟合(剔除其他因素对房价的影响),综合社会问卷调查,进而说明:婚姻法新司法解释颁布实施对对重庆主城商品房房价起到一定"推波助澜"的作用。