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中国房地产发展与预测

《中国房地产发展与预测》是2016年9月1日天津社会科学院出版社出版的图书,作者是张智 。 

中国房地产发展与预测基本信息

中国房地产发展与预测图书目录

导言

第一章 房地产相关概念解释

第一节 房地产与物业

一、房地产与不动产、地产、物业

二、房地产的分类

三、房地产价值的流量与存量

第二节 房地产市场:资产市场与物业市场

一、房地产市场及其分类

二、房地产市场的范围界定

三、资产市场和物业市场的联系

第三节 房地产业分类、界定与定位

一、房地产业的产业分类

二、房地产业的产业界定

三、房地产业的产业地位

第二章 城市地租理论与房地产

第一节 土地价值、地租与需求

一、李嘉图地租理论

二、新古典主义地租理论

三、规划控制及地租理论

第二节 城市地租理论

一、城市地租空间分布

二、经济地租与商业地租

第三节 地租理论的现实应用

一、契约、地租与土地价值

二、土地价格及其特点

第三章 建立模型的统计数据基础

第一节 我国国民经济核算体系的建立

一、国内生产总值核算

二、投入产出核算

三、中国SNA体系的制定

第二节 我国季度国内生产总值核算的改进

一、季度国内生产总值核算的特点

二、现行季度国内生产总值核算的不足

三、我国季度国内生产总值核算的改进

第四章 房地产业增加值核算研究

第五章 房地产业投入产出分析——以天津为例

第六章 房地产周期研究——以天津为例

第七章 经济预测理论分析

第八章 时间序列预测技术

第九章 房地产发展分析预测——以天津为例2100433B

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中国房地产发展与预测造价信息

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中国房地产发展与预测内容简介

房地产,从行业角度出发应称为房地产业,按我国现行国民经济分类标准,房地产业是属于服务业或第三产业的。

但在经济发达的西方国家,房地产一般被划入金融业,这是有道理的。因为,当城镇化进入成熟阶段后,房屋的居住和使用功能和效用逐渐相对弱化,而其资产和金融功能则被大大强化了。

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中国房地产发展与预测常见问题

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中国房地产发展与预测文献

中国房地产发展的回顾与展望 中国房地产发展的回顾与展望

中国房地产发展的回顾与展望

格式:pdf

大小:2.3MB

页数: 7页

2008年,我国房地产市场销售出现了1998年以来的首次负增长,部分区域房价下跌明显,房地产交易出现了\"量价齐跌\"的局面,消费者持币观望气氛浓厚。进入2009年,受金融危机的影响,我国的经济发展仍处于下行区间,房地产业不可避免受到影响,国家已经出台一系列政策措施鼓励和支持房地产业的发展,未来我国房地产市场的前景将会如何?值得关注。

中国房地产发展史1 中国房地产发展史1

中国房地产发展史1

格式:pdf

大小:2.3MB

页数: 8页

第一阶段: 理论突破与试点起步阶段( 1978至 1991年) 复兴时期( 1979年--1988 年)。党的十一届三中全会以后,经 历了几十载沉寂的房地产业开始了复苏, 房地产 "热"起来了。为使房 地产业在生产、 流通和消费等各个环节有法可依, 国家加强了对房地 产领域的法制建设,主要表现在: 1982 年国务院颁布《国家建设征 用土地条例》、《村镇建房用地管理条例》; 1983年城市私有房屋 管理条例》、《建筑税征收暂行办法》、《城镇个人建造住宅管理办 法》; 1984年《城市规划条例》、《关于外国人私有房屋管理的若 干规定》; 1985年《村镇建设管理暂行规定》; 1986年《中华人民 共和国土地管理法》、 《房产税暂行条例》、《城市维护建设税暂行 条例》; 1987年《关于加强城市建设综合开发公司资质管理工作的 通知》。 1978年理论界提出了住房商品化、土地产权等观点。 19

规划预测宏观预测与微观预测

宏观预测和微观预测常常是相对而言的,在内容上和方法上是有截然区别的。例如在我国进行全国性的规划,以一个国家作为一个分析系统,则全国的情况、全球国家间的对比等就是宏观预测,而下面每个省的规划指标就可以视为微观的预测;如果进行的是省的规划,以一个省作为一个分析系统,则全省情况、全国省与省对比等就是宏观预测,而下属的市、县就是微观。宏观预测所涉及的内容包括国家宏观政策的影响、行业政策的影响,也包括分析系统内每一种通信业务的总的普及率/渗透率预测、各种业务占比(如数据业务上升)及发展趋势等。

微观预测所涉及的内容是分析系统中每个元素的分析预测,例如完成地市以上单位的规划时,包括用户密度图预测、小区或乡镇分区预测、分类用户预测、不同经济地位和层次用户的预测、设备总容量预测、业务量预测及子系统之间的业务流量、流向预测等。

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缺乏基础数据时的预测直接预测与间接预测的概念

所谓直接预测,就是根据人口、经济、社会等历史数据,需要通信的点直接预测出某一通信业务量的绝对数据值,故也可称为绝对值预测或基础量预测。

间接预测的依据是,不同通信业务量之间有时存在一定的相关性或比例关系,例如渗透率。可以利用直接预测的结果,通过一个比例关系来间接预测出另一些预测量的结果。这一预测法称为间接预测法。例如GPRS、彩信、3G、4G这些业务刚刚开始推出时,都是采用渗透率的方法进行规划预测的。

正因为存在这样的比例关系,我们就可以在各种通信业务量中,选择一些已有一定规模、历史数据比较齐全、发展比较稳定、预测方法比较成熟的业务量先进行预测,把它作为基础量的预测,例如手机用户普及率预测等,然后再通过一定比例关系便可得到一些手机话务量派生量的预测。这就是基础量预测与派生量预测的关系。

由于手机用户普及率预测具有直接性、可比性、绝对性和基础性,因此成为一切手机业务的基础。其他业务量无论用什么方法预测出来后,都可以通过与手机用户普及率的预测值进行比对,从而判断各项预测的合理性和可信度。这在预测结果的审定上有重大意义。

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气候预测气候预测与天气预报区别

1.后者是具体天气状况的预报,而前者则是某时段内气候要素和天气状况平均统计量的预测。

2.天气预报一般仅限于对大气圈和水圈物理过程的分析,而气候预测必须考虑包括大气、海洋、大陆、冰雪、生物圈等在内的气候系统内能量和物质交换以及天文因子的影响。

3.后者主要依赖于初值,而前者既依赖于初始条件,也依赖于边界条件或者完全依赖于边界条件。依赖于以上两种条件的可预报性被洛仑茨称为第一类可预报性。对于长期(几十年或几百年)的气候变化预测,如由人类活动造成的温室气体增加引起的全球气候变化,将不依赖于大气的初始条件,这是由于模式在长期积分之后,将完全丧失对初始条件的记忆。这种完全依赖于详细边界条件变化的气候预测被洛仑茨称为第二类可预报性,其可预报性决定于外界强迫变化的时问尺度。由于气候系统的惯性,即使施加于边界的外强迫消失之后很久,气候系统还将继续变化相当长的时间,甚至长达十年以上,海平面上升的响应就是一个例子。由于第一类可预报性的时间一般不超过3周,因此,月时间尺度以上的短期气候预测,基本上也是在第二类可预报性意义下进行的。

4.时间较长的气候预测,还要考虑到人类活动对气候变化的影响。最早的气候预测是根据过去某一段时间气候平均值的外推。但在编制时效为数年的气候预测时,大都沿用长期天气预报中的某些方法。例如,用时间序列的分析技术,分析气候要素的历史变化,寻找序列本身的演变规律,建立气候预测方程,或者寻找气候要素同一种或数种环境因子之间的统计联系,然后根据相关因子的变化来预测未来的气候。有的国家已用数值模拟方法推断未来气候。

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