預期理論商品住宅價格模型應用

房地產(chǎn)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(chǎn)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。

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(chǎn)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(wǎng)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。

隨著我國住房制度的商品化改革,我國住宅產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,逐漸成為影響國計民生的重要產(chǎn)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。

為了分析沈陽市商品住宅市場情況,根據(jù)國內(nèi)外編制價格指數(shù)的方法,結合沈陽市房地產(chǎn)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.

針對商品住宅價格預測問題,分析整理了與房價相關的經(jīng)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(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡及灰色-馬爾柯夫模型相比具有較為理想的預測精度.

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(chǎn)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(jīng)濟發(fā)展的總體趨勢下,關注市場需求,適時調(diào)整企業(yè)經(jīng)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。

2017年的最后三個月,中國房地產(chǎn)市場罕見地迎來了一輪密集的政策信號。從中共十九大報告的召開到年末的中央政治局會議的召開,再到召開的中央經(jīng)濟工作會議,這三場高層會議連續(xù)對房地產(chǎn)市場定調(diào)。房價將如何變化,它再次成為人們關注的熱點,因此一個合理的價格預測模型就顯得尤為重要。本文通過2005～2016年新疆住宅商品房的價格,結合灰色gm(1,1)模型和馬爾科夫模型,建立了灰色馬爾科夫預測模型,所建模型的平均相對誤差由原來的7.17%降低到2.39%,彌補了灰色gm(1,1)模型預測結果誤差大的缺點。結果表明:灰色馬爾科夫模型是較好的價格預測模型,并且新疆住宅商品房價格在2017～2020年將會呈現(xiàn)出持續(xù)走高的趨勢。

文章通過分析,指出我國的房地產(chǎn)隨著人們收入的提高已經(jīng)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(chǎn)價格的宏觀調(diào)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(chǎn)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。

人們的預期直接影響著房地產(chǎn)價格的波動,而房地產(chǎn)價格的波動又影響著居民在消費和儲蓄上的選擇行為,影響著國內(nèi)經(jīng)濟的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。本文在回顧關于預期與房地產(chǎn)價格波動關系的研究成果基礎上,分析了人們預期形成的來源,構建了基于理性預期的房地產(chǎn)價格預期評估模型,并給出了模型的識別和參數(shù)估計方法。

本文基于交易者預期和正反饋,建立了一個房地產(chǎn)價格變動模型。根據(jù)該模型,分類討論了交易者對房地產(chǎn)政策預期的不同,對房地產(chǎn)價格演變方向的影響。研究結果表明,房地產(chǎn)調(diào)控政策能否有效,除取決于政策出臺時間、政策力度外,還取決于其能否有效改變交易者對市場未來走勢的預期。

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(chǎn)領域的廣泛應用,并進行了評述

本文注重規(guī)范分析與實證分析的相互結合。系統(tǒng)地選擇了一組特征價格變量,構建了北京市住宅特征價格模型,定量研究了影響北京市住宅價格的特征因素,揭示了不同特征因素對北京市住宅價格的影響,突破了我國研究房地產(chǎn)的傳統(tǒng)方法,定量研究彌補了針對我國住宅市場缺少實證性研究的缺陷。本文的結果表明,北京市住宅的開發(fā)商和物業(yè)管理方的商譽和服務水平以及房屋的地理位置對房價有著顯著的影響,同時,房屋自身裝修程度,周邊配套設施等也是決定房價高低的重要因素。

本文結合住宅房地產(chǎn)的價格理論和相關網(wǎng)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(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡預測的實現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)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?？谑猩唐纷≌瑑r格的研究具有一定的指導作用。

商品住宅銷售成本與價格構成明細表 商品住宅銷售價格=開發(fā)成本十利潤十稅金十商品住宅差價 開發(fā)成本 土地使用權費十住宅建造成本十住宅建造期間費用 土地 使用 權費 出讓或轉 讓獲得 支付的出讓、轉讓費用十拆遷遷置補償?shù)膬糁С鍪畱桓兜亩愘M 行政劃撥 取得 劃撥土地征地費十拆遷遷置補償費十城市市政基礎設施配套費 住宅 建造 成本 前期工程 費 包括水文及工程地質勘察、測繪、規(guī)劃設計、項目可行性研究、 建筑設計、施工通水、通電、通路及平整場地等“三通一平”費 用支出。 建筑+安 裝工程費 +設備 包括房屋主體部分的土建（含樁基），工程費，水電安裝工程費 （含結構和裝修），〃設備購置費（含電梯費）等 附屬工程 費 住宅小區(qū) 基礎設施 建設費 指小區(qū)內(nèi)規(guī)劃紅線以內(nèi)道路，供水供電（含一表一 戶）供氣，供熱，有線電視，郵政信報箱，電信， 路燈，防盜，綠化，環(huán)衛(wèi)，排污，消防設施等基礎 建設所發(fā)生的設

根據(jù)2001～2010年的相關數(shù)據(jù),利用matlab建立了蘭州市商品住宅價格變動趨勢的數(shù)學模型zt=p2t2+p1t+p0,以及商品住宅價格的多元線性回歸模型logz=c0+c1log(n1)+c2log(n2)+c3log(n3)+c4n4并進行分析,考慮4個主要影響因素:人口數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)商平均投資成本、人均收入、一年期定期存款利率.結果表明:蘭州市商品住宅價格與時間呈二次非線性增長,沒有明顯的周期性,并預測了蘭州市2011年商品住宅價格為8846元/m2;蘭州市商品住宅價格與4個主要影響因素的偏相關系數(shù)分別為rzn1=0.9020、rzn2=0.9992、rzn3=0.9162、rzn4=-0.8990,其中房地產(chǎn)開發(fā)商平均投資成本對商品住宅價格的影響作用最大.

有關商品住宅價格及其造價的二則建議

房地產(chǎn)業(yè)關聯(lián)度強,對我國經(jīng)濟發(fā)展的推動作用十分明顯,與人民生產(chǎn)生活息息相關,其中商品住宅投資在房地產(chǎn)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。

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(chǎn)業(yè)宏觀管理與調(diào)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(jīng)網(wǎng)絡定量分析這些影響

在城市化不斷深化與發(fā)展的今天,越來越多的農(nóng)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(nèi)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(jīng)濟現(xiàn)象,其價格的高低除了受國家宏觀經(jīng)濟政策與經(jīng)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(chǎn)業(yè)稅收體系及商品住宅自身品質等因素相關.

城市化使得城市居民的住房問題成為社會輿論的焦點問題。不斷發(fā)展的住宅租賃市場逐步擔負起解決流動人口及中低收入家庭住房問題的重任，其衍生的諸多問題也已引起了重視。當前針對國內(nèi)住宅租賃市場的研究相對缺乏，尤其是租賃住宅特征對租金的影響研究?；谕晟莆覈≌袌霭l(fā)展的需要，本文以特征價格模型作研究的理論模型，以昆明市486個租賃數(shù)據(jù)為樣本做實證研究，致力于國內(nèi)租賃住宅特征價格的實證研究。

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...