基于MATLAB蘭州市商品住宅價格變動分析及預測

基于gis的蘭州市普通住宅價格空間格局分析——基于蘭州市2005～2006普通住宅數(shù)據(jù),利用空間分析中點模式分析,空間自相關分析,房價與區(qū)位因子的線性回歸分析,空間插值方法等,對蘭州市普通住宅價格的空間分布格局進行分析,并運用線性回歸分析對其影響因素進行了探...

隨著我國住房制度的商品化改革,我國住宅產業(yè)蓬勃發(fā)展,逐漸成為影響國計民生的重要產業(yè)之一。本文的主要目的是挖掘武漢商品住宅價格變化數(shù)據(jù)、市民工資收入和gdp數(shù)據(jù)間的關系,對商品住宅價格的影響因子進行全面的剖析,運用相關性算法得出各影響因子所占權重,通過多元線性回歸模型來預測商品住宅價格走勢。

本文結合住宅房地產的價格理論和相關網站上的數(shù)據(jù),科學地選取影響商品住宅價格的影響指標為人均gdp、人均可支配收入、人口數(shù)量、房地產開發(fā)投資額和商品住宅建筑面積,并以此建立hedonic商品住宅價格影響因素模型。依照bp神經網絡預測的實現(xiàn)步驟,探索bp神經網絡在預測?？谑猩唐纷≌瑑r格的應用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預測值,對海口市商品住宅價格的研究具有一定的指導作用。

通過在相關網站搜集到的數(shù)據(jù),選取影響商品住宅價格的三個主要因素,分別為居民消費價格指數(shù)、公共預算收入、房地產開發(fā)投資額；為了建立各因素與商品住宅價格之間的關系模型,首先,利用因子分析將影響因素進行降維,變成兩個因子,其次,利用matlab曲線擬合得出商品住宅價格與兩個因子之間的二元非線性函數(shù)模型。

房地產業(yè)是我國國民經濟重要的組成部分,近年來房價問題成了人們熱議的話題.本文通過建立灰色關聯(lián)度模型對武漢市商品住宅房價的影響因素進行了分析,并建立房價與這些因素的多元線性回歸模型了.

hedonic特征價格模型是研究住宅屬性與價格關系的有效手段。文章將hedonic特征價格模型用于蘭州市二手房市場研究,分析1150個蘭州市二手房的詳細資料,進行hedonic多重回歸分析,并用spss軟件模擬特征價格模型。結果顯示,半對數(shù)模型擬合系數(shù)最高,通過半對數(shù)特征價格模型討論了蘭州市二手房價格和住房特征要素之間的定量關系。

北京市商品住宅價格分析李鵬改革開放的十幾年間，北京住宅建設發(fā)展非常迅速。僅“八五”期間就建成住宅３３４９萬平方米．平均每年竣工面積高達６６９．８萬平方米，１９９５年普通住宅竣工面積則高達７６２萬平方米。隨著近年大量住宅的建成，人民群眾的層住條件也有了...

針對商品住宅價格預測問題,分析整理了與房價相關的經濟因素,首次提出將bp-boosting回歸算法運用到商品住宅價格的預測中.以鄭州市房地產相關數(shù)據(jù)為實例,進行學習預測.模型結果表明,該方法簡單有效,較為準確地預測出下一個季度的房價,與bp神經網絡及灰色-馬爾柯夫模型相比具有較為理想的預測精度.

通過對影響蘭州市房地產價格的需求因素定性分析,確定了房地產價格的需求影響因素,并分析了各因素如何對房價變動起作用。商品房銷售面積、城市人均居住使用面積、居民收入等需求指標持續(xù)上升,但供給結構不合理,激化供需矛盾導致價格上漲;地理位置因素通過需求對蘭州市房價的影響較大。針對存在的問題必須積極調整市場中的商品房供給結構,調整保障性住房建設,充實市場供給,發(fā)展快速交通,延展城市可達范圍,以穩(wěn)定房價。

[碩士]鄭州市商品住宅享用價格研究——【學位年度】2012　　【摘要】　　住宅是每個居民生活的必需品，住宅價格的波動不僅關系到我國經濟的平穩(wěn)發(fā)展，還極大的影響到居民的生活質量，城市住宅價格問題已經成為社會各界共同關注的焦點。本文在張所地教授主持...

房地產業(yè)關聯(lián)度強,對我國經濟發(fā)展的推動作用十分明顯,與人民生產生活息息相關,其中商品住宅投資在房地產開發(fā)投資中占有相當大的比例,因此研究商品住宅價格的影響因素顯得尤為必要了。本文對商品住宅價格的影響因素,商品住宅價格的影響因素有很多,分類也有很多種,本文重點從自身的因素與外部的因素以及需求影響因素與供給影響因素進行了詳細的分析與研究。

在分析城市商品住宅價格影響因素的基礎上,用人均國民生產總值、商品住宅銷售面積、人均可支配收入、人均儲蓄存款余額、人均居住面積等可定量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為輸入變量,單位面積商品住宅價格為輸出變量,建立bp網絡,擬合商品住宅價格模型。用西安市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為分析實例表明,模型擬合性較好。

自1980年我國開始實施住宅制度改革以來,商品住宅價格的確定已成為我國住宅市場的核心問題,也是各級政府房地產業(yè)宏觀管理與調控的指示燈,商品住宅價格的變化直接關系到廣大消費者的切身利益,是社會關注的熱點問題。因此,本文從市場價格的確定機制出發(fā),尋求影響商品住宅價格的因素,并采用bp人工神經網絡定量分析這些影響

房地產價格評估需要有客觀而精準的方法,以作為物業(yè)稅征收、房地產買賣等方面的用途。文章以杭州市商品住宅為例,結合2430個樣本數(shù)據(jù)對構建的特征價格模型先用四種函數(shù)形式進行優(yōu)選,抽取300個樣本進行價格評估預測建模,然后抽取100個樣本進行評估預測效果檢驗,并對所得到的結果進行分析。

為了分析沈陽市商品住宅市場情況,根據(jù)國內外編制價格指數(shù)的方法,結合沈陽市房地產市場的實際情況,采用特征價格法對沈陽市商品住宅價格指數(shù)進行研究.選擇16個特征變量,采用半對數(shù)模型構建沈陽市商品住宅特征價格模型,并對模型進行檢驗,確定影響沈陽市商品住宅價格的14個特征變量及相互關系.通過價格指數(shù)計算公式,計算出2006年至2013年沈陽市商品住宅特征價格指數(shù),得出沈陽市商品住宅價格增速正在逐年減緩的結論,并對未來市場可能出現(xiàn)的問題提出合理建議.

針對我國房地產市場的準理性預期特性,從供給和需求分析入手,建立了商品住宅價格的預期模型。采用eviews軟件對武漢市商品住宅市場進行了實證分析研究,驗證了所建立模型的準確性,分析結果表明:適應性預期在消費者的價格預期中占據(jù)主導地位,消費者在很大程度上借助于先前的價格走勢對未來進行預測,尤其是前期住房價格的漲跌幅度大小及持續(xù)時間長短對消費者的影響效果明顯,市場理性程度不足,從而導致價格脫離實際,波動性增強;其次,預防通貨膨脹和追逐資本利得的需求疊加,導致房地產市場中的投資性需求旺盛,對房價的推動作用高于土地價格水平、金融信貸供給量等。

商品住宅價格一直是社會關注的焦點問題。本文在商品住宅價格變動因素分析的基礎上,基于單因素的gm(1,1)預測模型,建立了北京商品住宅價格預測模型,并對北京市未來商品住宅價格進行模擬預測。

本文在灰色系統(tǒng)理論的指導下,結合錦州市商品住宅價格現(xiàn)狀,建立灰色關聯(lián)度模型,對錦州市商品住宅價格的影響因素進行實證研究分析。研究發(fā)現(xiàn):錦州市商品住宅價格受本地區(qū)生產總值(gdp)和人均可支配收入影響較大,開發(fā)商應在錦州市經濟發(fā)展的總體趨勢下,關注市場需求,適時調整企業(yè)經營發(fā)展戰(zhàn)略。

文章針對近年來商品住宅價格波動較大這一特征,利用carey模型從商品住宅市場需求、供給及均衡價格為出發(fā)點研究商品住宅價格的波動機理,進而運用eview軟件對1998～2007年我國商品住宅平均價格進行實證檢驗,結論認為在商品住宅市場的價格決定及波動過程中,城鎮(zhèn)居民可支配收入水平、土地成本、建材成本、心理預期以及投機炒作,是商品住宅價格的波動的主要影響因素。

根據(jù)價格形成機理,文章從需求因素、供給因素、環(huán)境因素三方面對北京市商品住宅價格進行了定性分析,進而對北京市商品住宅價格進行灰色關聯(lián)度定量分析,得出北京市商品住宅價格影響因素影響關聯(lián)度,并提出調控房價的政策建議。

在城市化不斷深化與發(fā)展的今天,越來越多的農村人口進入城市,而進入城市首先要解決的是“住”的問題,1994年7月,國務院發(fā)布了《關于深化城鎮(zhèn)住房制度改革的決定》,開辟了國內商品房市場,任何一種商品都受著價值規(guī)律的支配,通過價格體現(xiàn)價值.商品住宅的價格不僅是一個民生問題,更是一種經濟現(xiàn)象,其價格的高低除了受國家宏觀經濟政策與經濟發(fā)展水平影響之外,還與社會貨幣投放總量、城市提供的公共服務的廣度與深度、城市商品住宅用地供給、銀行信貸政策、以流轉稅為主體的房地產業(yè)稅收體系及商品住宅自身品質等因素相關.

本文首先對影響商品住宅價格因素進行分析,在此基礎上把這些因素量化,建立了影響價格因素的指標體系。然后以西安為例分析各指標與房價的相關度并找出那些與房價顯著正相關的指標,并對其進行分析,從而使人們了解影響商品住宅價格高低的因素,對相關方面控制合理房價也有一定參考作用。