基于特征价格模型房地产专业产学研数据平台建设

特征价格理论主要由lancaster的偏好理论和rosen的特征市场均衡模型两部分构成。通过对国外文献的梳理,本文将特征价格模型的发展分为四个阶段,同时介绍了特征价格模型在房地产领域的广泛应用,并进行了评述

gis作为大数据时代的重要组成部分，正以前所未有的速度向前发展。如何利用gis技术以及房地产估价的专业技术，使之很好的结合起来，成为房地产估价信息产业化建设的高效辅助工具，从而为估价数据管理提供全面、及时、准确和客观的技术支撑，已成为估价数据管理信息化建设的主要目标。本文主要介绍gis（地理信息系统）在房地产批量评估工作的其中一个应用实例，希望为同行提供一些启发。

地理信息科学是在卫星遥感（rs）、全球定位系统（gps）、地理信息系统（gis）、数字传输网络等一系列现代信息技术高度集成，以及信息科学与地球系统科学交叉的基础之上所形成的科学体系。地理信息是指直接或间接与地球上的空间位置有关的信息，又常称为空间信息。

本文基于交易者预期和正反馈,建立了一个房地产价格变动模型。根据该模型,分类讨论了交易者对房地产政策预期的不同,对房地产价格演变方向的影响。研究结果表明,房地产调控政策能否有效,除取决于政策出台时间、政策力度外,还取决于其能否有效改变交易者对市场未来走势的预期。

本文简要介绍了arma模型的理论知识，并针对1998年1季度到2006年3季度的房地产价格指数的季度数据进行了实证分析，然后运用所建模型对2006年四季度以及2007年一季度的房地产价格指数做了预测，并给出精度误差值，收到了很好的效果，所以模型具有一定的参考价值。

本文简要介绍了arma模型的理论知识,并针对1998年1季度到2006年3季度的房地产价格指数的季度数据进行了实证分析,然后运用所建模型对2006年四季度以及2007年一季度的房地产价格指数做了预测,并给出精度误差值,收到了很好的效果,所以模型具有一定的参考价值。

文章建立了一个计量经济模型对房地产市场价格泡沫进行了研究。首先选取了6个变量作为模型的解释变量,然后利用我国2001-2003年三年间全国除西藏外的30个省级行政区的相关数据共90对进行回归,在经过检验后,采取了一个模型,据此来预测以后年份的房地产价格泡沫。从预测的结果来看,模型回归结果基本令人满意。

文章通过分析,指出我国的房地产随着人们收入的提高已经慢慢从最初的消费品过渡到投资品,具有投资特性,其价格受到投资者预期的影响,以至于国家的各种针对房地产价格的宏观调控政策效果都不明显。通过研究投资者的预期形成,以及预期的影响因素,把投资者预期对房地产价格的影响程度用定量的方法表示出来,以引起对投资者预期的重视。

基于adf单位根检验,协整理论,svar模型等计量经济学理论,以利率变动对西安市房地产价格传导机制为研究对象,采用实证分析的方法进行研究,揭示了西安市房地产价格对名义利率和实际利率变动的响应及其各自的影响作用关系。结果表明:名义利率对西安市房地产价格的短期和长期波动都有着正向影响,而实际利率在短期内对房地产价格具有抑制作用,长期波动有着正向影响,但是波动性不如名义利率。

传统房地产价格指数的建立忽略了对商品同质性的要求,特征价格模型可以解决同质性问题,但多样的函数形式下得出的结果也存在一定的差距。因而,文中将box-cox变换应用于特征价格指数的建立过程中。在西安市住宅数据信息的基础上,通过box-cox变换,选择对数线性函数建立特征价格模型,并以此编制价格指数。研究结果表明,box-cox特征价格指数具有相对精确性。

以房地产的评估值作为税基是房地产税立法征收的必由之路,也是国际通行作法。如何更好地求取城市房地产的价值是房地产税制改革必须面临的重要课题。国际上,不动产税基评估主要依靠\"计算机辅助批量评估系统(cama)\"实现,而cama系统的核心是建立估价模型。本文以成都市当前存量住宅数据为例,基于主成分分析和对数回归分析,建立特征价格模型,就房地产税税基的批量估价进行实证分析,并利用比率分析对模型估计值的可靠性进行评估。研究结果表明各项评估指标均理想,通过模型求取的估值可靠性很高,模型可以被应用和推广。

简要地介绍了特征价格理论以及特征价格模型的建立方法,然后结合特征价格模型和gis,对基于特征价格模型的房地产估价系统进行设计。

通过选取2009年中国31个省市(除去香港、台湾、澳门)的相关数据作为样本,利用probit模型实证分析了房地产价格的主要影响因素,最后得到居民储蓄额与城镇人口数均与房地产销售价格呈显著正相关的关系。

在我国房地产市场价格持续攀升,内需不旺而居民储蓄居高不下的社会背景下,本文建立向量自回归(var)模型并使用脉冲响应函数和方差分解进行分析,试图研究在我国经济转型时期,房价波动如何影响城镇居民储蓄,试图为我国高房价、高储蓄、低消费的现象给予合理解释。运用总量数据对我国房价波动与城镇居民储蓄关系的实证检验结果表明我国房价上涨刺激了居民的预防性储蓄。

本研究选取了2005年1月至2013年12月之间太原市的房地产企业营业利润与缴纳税收建立了tarch模型,实证证明了太原房价的波动存在集聚性和杠杆效应。且利好消息和利空消息对房价的变动具不同的冲击作用,而税率政策在太原市房价调剂方面具有较为明显的效果,并在此基础上提出了相关的政策建议。

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。

本研究选取了2005年1月至2013年12月之间太原市的房地产企业营业利润与缴纳税收建立了tarch模型,实证证明了太原房价的波动存在集聚性和杠杆效应。且利好消息和利空消息对房价的变动具不同的冲击作用,而税率政策在太原市房价调剂方面具有较为明显的效果,并在此基础上提出了相关的政策建议。

本文主要研究我国31个省(自治区、直辖市)的房地产价格与宏观经济之间的动态影响,研究发现:不同宏观经济因素对房地产价格的影响差异明显,而房地产价格对宏观经济各因素虽然有影响,但影响不大。因此,在我国经济发展进入新常态、房地产市场出现下行压力的背景下,政府必须正确把握房地产价格与宏观经济的关系,发挥市场的决定性作用,建立促进房地产市场平稳运行的长效机制,才能保持我国房地产市场的健康发展。

房地产价格与宏观经济有着紧密的联系。本文利用1999年1季度至2009年2季度的居民消费价格指数、国内生产总值、货币供给与住宅价格指数的季度数据,应用结构向量自回归模型估计了供给冲击、需求冲击与货币政策冲击对中国房地产价格变动的动态影响以及房地产价格冲击对通货膨胀率、国内生产总值增长率与货币存量增长率变动的动态影响。结果显示正向的房地产价格冲击最终导致通货膨胀率和国内生产总值增长率上升到一个新的高度,使货币供给增长率下降到一个较低的水平;而正向的供给冲击、需求冲击与货币政策冲击最终均导致房地产价格增长率上升到一个新的高度。

房屋是生活必需品,其价格一直都受到人们的高度重视和广泛研究。文章利用我国房地产价格的历史数据,构建了房地产价格波动的arma预测模型,对我国2012年的房地产价格变化进行了预测,预测结果表明:自2005年以来,我国房价一直呈现出波动性增长,但其增长率逐年下降,至2012年年底我国房屋销售价格指数缓慢增长到154.64,年增长率将下降为4.77%,最终实现房价的持续稳定健康增长。

为了反映房地产价格的真实变动情况,采用特征价格法建立了深圳市房地产价格指数模型,并采用实际的成交数据进行分析。通过对原始交易数据的修正,将不同品质的房产修正为同一品质的房产,使房地产价格指数的计算更加科学、客观。连续运行五年的房地产价格指数表明,基于特征价格法编制的房地产价格指数具有合理性和可行性。

房地产作为一个热门话题,与人们生活紧密相连.许多专家学者针对房地产指标从不同角度对其进行了研究.以时间序列多元回归分析为主要分析手段,包括多重共线性检验、平稳性检验、误差修正模型等一系列模型方法,对房地产指标进行综合处理,从而可以得到响应变量与解释变量指标之间的整体关系.