海量交易數據的房地產特征價格模型的構建

地理信息科學是在衛(wèi)星遙感（rs）、全球定位系統(tǒng)（gps）、地理信息系統(tǒng)（gis）、數字傳輸網絡等一系列現代信息技術高度集成，以及信息科學與地球系統(tǒng)科學交叉的基礎之上所形成的科學體系。地理信息是指直接或間接與地球上的空間位置有關的信息，又常稱為空間信息。

首先運用hedonic價格模型對房地產定價進行了靜態(tài)分析,并在此基礎上結合市場競爭狀況,進一步運用博弈論方法對開發(fā)商定價行為進行動態(tài)研究,給出了適用于不同市場競爭情況下的定價模型,較好的反映了經濟運行情況.

作者從房地產專業(yè)實訓教學的客觀情況出發(fā),探討構建基于特征價格模型的房地產專業(yè)產學研數據平臺的必要性,提出該數據平臺應該具備的具體功能,借助利益相關者理論,分析構建該產學研數據平臺的可行性,并提出相應的對策。

特征價格模型是房地產領域有效的評估和分析工具,將其與gis技術結合起來,可以充分利用二者的優(yōu)勢,給評估人員提供決策幫助。在特征價格模型和gis理論的基礎上,通過多個案例的數據收集,建立了西安市住宅價格模型。以topmapdesktop6桌面地理信息系統(tǒng)作為gis實現平臺,對部分樓盤的物業(yè)價格、小區(qū)環(huán)境、交通條件等特征數據進行了專題圖分析,研究了基于gis的特征價格模型的具體應用方法。

特征價格理論主要由lancaster的偏好理論和rosen的特征市場均衡模型兩部分構成。通過對國外文獻的梳理,本文將特征價格模型的發(fā)展分為四個階段,同時介紹了特征價格模型在房地產領域的廣泛應用,并進行了評述

基于dssw模型,對被市場上的噪聲信號影響的投資者的情緒及其非理性行為進行研究,以更好地來解釋近年來房價的頻繁波動及房地產市場的資產泡沫現象.根據分析結論,建立回歸模型,對上海房地產市場進行實證研究,并從經濟穩(wěn)定和房地產業(yè)健康發(fā)展的角度,提出正確引導房地產投資的建議.

傳統(tǒng)房地產價格指數的建立忽略了對商品同質性的要求,特征價格模型可以解決同質性問題,但多樣的函數形式下得出的結果也存在一定的差距。因而,文中將box-cox變換應用于特征價格指數的建立過程中。在西安市住宅數據信息的基礎上,通過box-cox變換,選擇對數線性函數建立特征價格模型,并以此編制價格指數。研究結果表明,box-cox特征價格指數具有相對精確性。

以房地產的評估值作為稅基是房地產稅立法征收的必由之路,也是國際通行作法。如何更好地求取城市房地產的價值是房地產稅制改革必須面臨的重要課題。國際上,不動產稅基評估主要依靠\"計算機輔助批量評估系統(tǒng)(cama)\"實現,而cama系統(tǒng)的核心是建立估價模型。本文以成都市當前存量住宅數據為例,基于主成分分析和對數回歸分析,建立特征價格模型,就房地產稅稅基的批量估價進行實證分析,并利用比率分析對模型估計值的可靠性進行評估。研究結果表明各項評估指標均理想,通過模型求取的估值可靠性很高,模型可以被應用和推廣。

近年來,我國房地產價格波動幅度過大,政府調控效應不明顯。本文擬采用新的角度,應用行為金融學中的噪聲交易理論,通過引入一個含有過度反應系數的世代交疊模型,來分析房地產市場中噪聲交易者的過度反應行為對房價波動的影響,進而提出相應對策建議,以促進中國房地產市場穩(wěn)定、健康發(fā)展。

房地產業(yè)是國民經濟的重要產業(yè),在國民經濟中具有重要的地位和作用;同時,房地產業(yè)又是社會生產和其他經濟活動以及科學、文化、教育、衛(wèi)生等活動的載體和基礎,既是社會生產的基本要素,又是社會生活的基本要素。最近幾年,房地產業(yè)發(fā)展迅猛,每年推動gdp1.5個百分點的增長,但是房地產市場仍

改革開放以來,隨著中國經濟的快速發(fā)展,房地產行業(yè)作為國家經濟的支柱產業(yè)之一,其發(fā)展備受矚目,本文回顧了國內外學者關于房地產價格泡沫產生的原因主要包括投機,銀行信貸支持,金融系統(tǒng)過度支持,總結了相關的分析模型,分析房地產價格泡沫的危害,應對房地產泡沫的解決措施。

房地產行業(yè)的發(fā)展狀況是關系國計民生的重要問題。隨著我國社會主義市場經濟的快速發(fā)展,國內房地產市場不斷升溫,本文針對房地產價格與城市化率、住房保障規(guī)模等影響因素進行研究,通過主成分分析法確定影響房地產價格的主要影響因素,在此基礎上通過多元線性回歸分析建立房地產價格與主要影響因素之間線性關系模型,并通過逐步回歸分析對此模型進行優(yōu)化。本文最后在模型改進推廣中,提出了通過計算殘差減小誤差的方法。

本文簡要介紹了arma模型的理論知識，并針對1998年1季度到2006年3季度的房地產價格指數的季度數據進行了實證分析，然后運用所建模型對2006年四季度以及2007年一季度的房地產價格指數做了預測，并給出精度誤差值，收到了很好的效果，所以模型具有一定的參考價值。

本文簡要介紹了arma模型的理論知識,并針對1998年1季度到2006年3季度的房地產價格指數的季度數據進行了實證分析,然后運用所建模型對2006年四季度以及2007年一季度的房地產價格指數做了預測,并給出精度誤差值,收到了很好的效果,所以模型具有一定的參考價值。

文章建立了一個計量經濟模型對房地產市場價格泡沫進行了研究。首先選取了6個變量作為模型的解釋變量,然后利用我國2001-2003年三年間全國除西藏外的30個省級行政區(qū)的相關數據共90對進行回歸,在經過檢驗后,采取了一個模型,據此來預測以后年份的房地產價格泡沫。從預測的結果來看,模型回歸結果基本令人滿意。

文章通過分析,指出我國的房地產隨著人們收入的提高已經慢慢從最初的消費品過渡到投資品,具有投資特性,其價格受到投資者預期的影響,以至于國家的各種針對房地產價格的宏觀調控政策效果都不明顯。通過研究投資者的預期形成,以及預期的影響因素,把投資者預期對房地產價格的影響程度用定量的方法表示出來,以引起對投資者預期的重視。

基于adf單位根檢驗,協整理論,svar模型等計量經濟學理論,以利率變動對西安市房地產價格傳導機制為研究對象,采用實證分析的方法進行研究,揭示了西安市房地產價格對名義利率和實際利率變動的響應及其各自的影響作用關系。結果表明:名義利率對西安市房地產價格的短期和長期波動都有著正向影響,而實際利率在短期內對房地產價格具有抑制作用,長期波動有著正向影響,但是波動性不如名義利率。

對目前我國在房地產交易價格評估時常用的三種評估方法進行了分析研究,提出了一種基于市場法的房地產交易價格評估循環(huán)算法。該算法計算結果可靠,已應用于房地產交易稅收核價系統(tǒng)中。

房地產自古以來就是一個良好的稅源，有關房地產稅收的種類很多，如房產稅、土地使用稅、土地增值稅、契稅等。這些稅收，有的是以房地產的價值為課稅基礎，而為了掌握切實可靠的課稅基礎，避免偷漏稅和課稅不公平，課稅機關和納稅人都需要對房地產進行價格評估．特別是課稅機關要拿出科

建立了一個隨機條件下房地產價格的離散化模型,對以盈利為目的的房地產買賣投資時機決策問題進行建模研究,給出最優(yōu)買入賣出的停時分析及相應的最優(yōu)報酬函數。

房地產交易常識 文章引用了各種房地產交易術語為你提供了房地產交易常識：交易 過戶面積、房地產交易手續(xù)費、房屋權屬登記費······同時文章還提供了 包括房產交易,房地產交易常識,房產交易常識等相關信息咨詢 　　「房地產交易」 　　是指房地產轉讓、房地產抵押和房屋租賃等市場行為。 　　「房地產轉讓」 　　是指房地產權利人通過買賣、贈與或者其他合法方式將其房地 產轉移給他人的行為。 　　「交易過戶套數」 　　是指報告期內已辦理交易過戶手續(xù)的商品房屋總套數。 　　「交易過戶面積」 　　是指報告期內已辦理交易過戶手續(xù)的商品房屋總建筑面積。 　　「交易過戶金額」 　　是指報告期內已辦理交易過戶手續(xù)的商品房屋交易總金額。 　　「可預售面積」 　　是指報告期內，經批準預售仍未竣工的商品房面積連同上期結 轉的可預售總建筑面積之和。 　　「合同備案套數」 　　是指報告期內，向市、縣房地產管理部門辦理

文章通過建立房地產價格波動模型對典型房地產市場1995年～2006年房地產價格異常波動狀況進行了測定。計算結果表明:實際利率變動率、人口增長率與均衡因素對房地產價格波動影響顯著,人均可支配收入增長率和成本指數對房地產指數影響相對較弱。從各變量對房地產價格波動影響力度來看,實際利率變化最強、成本指數影響力度最小。