基于MATLAB的蘭州市商品住宅價格變動分析及預(yù)測
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>154KB
頁數(shù):4P
人氣 :87
4.7
根據(jù)2001~2010年的相關(guān)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(xué)模型Zt=p2t2+p1t+p0,以及商品住宅價格的多元線性回歸模型log Z=C0+C1log(N1)+C2log(N2)+C3log(N3)+C4N4并進(jìn)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(jié)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(yù)測了蘭州市2011年商品住宅價格為8 846元/m2;蘭州市商品住宅價格與4個主要影響因素的偏相關(guān)系數(shù)分別為rZN1=0.902 0、rZN2=0.999 2、rZN3=0.916 2、rZN4=-0.899 0,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.
商品住宅價格預(yù)測模型分析
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>184KB
頁數(shù):5P
選取海南省2004—2016年商品住宅平均價格為研究對象,構(gòu)建商品住宅價格影響因素指標(biāo)體系,分別采用多元線性回歸預(yù)測模型和gm(1,1)預(yù)測模型對商品住宅價格進(jìn)行預(yù)測,得出預(yù)測值與真實值之間存在較大誤差.將兩種預(yù)測模型的預(yù)測值進(jìn)行加權(quán)平均構(gòu)建組合預(yù)測模型,得出預(yù)測值與真實值之間的平均誤差為6.92%,預(yù)測值具有較高的精確度.
基于SD的成都市商品住宅價格預(yù)測分析
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>635KB
頁數(shù):2P
文章首先運用系統(tǒng)動力學(xué)方法研究商品住宅系統(tǒng),定性分析商品住宅價格的影響因素及相互因果反饋關(guān)系;然后建立系統(tǒng)動力學(xué)因果反饋圖,并建立系統(tǒng)流圖,利用計算機(jī)軟件進(jìn)行仿真模擬,并將仿真結(jié)果與真實數(shù)據(jù)進(jìn)行比較以檢驗?zāi)P偷挠行?最后預(yù)測未來成都市商品住宅價格的走勢,研究成果為提出相關(guān)政策性意見提供依據(jù)。
基于GIS的蘭州市普通住宅價格空間格局分析
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>673KB
頁數(shù):4P
3
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(guān)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(jìn)行分析,并運用線性回歸分析對其影響因素進(jìn)行了探...
基于多元線性回歸的商品住宅價格預(yù)測模型
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.0MB
頁數(shù):2P
4.3
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(guān)系,對商品住宅價格的影響因子進(jìn)行全面的剖析,運用相關(guān)性算法得出各影響因子所占權(quán)重,通過多元線性回歸模型來預(yù)測商品住宅價格走勢。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的??谏唐纷≌瑑r格預(yù)測研究
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>2.3MB
頁數(shù):1P
4.4
本文結(jié)合住宅房地產(chǎn)的價格理論和相關(guān)網(wǎng)站上的數(shù)據(jù),科學(xué)地選取影響商品住宅價格的影響指標(biāo)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(luò)預(yù)測的實現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測海口市商品住宅價格的應(yīng)用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預(yù)測值,對??谑猩唐纷≌瑑r格的研究具有一定的指導(dǎo)作用。
基于非線性回歸分析的三亞商品住宅價格預(yù)測研究
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>2.0MB
頁數(shù):1P
4.5
通過在相關(guān)網(wǎng)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(yù)算收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資額;為了建立各因素與商品住宅價格之間的關(guān)系模型,首先,利用因子分析將影響因素進(jìn)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。
武漢市商品住宅價格的影響因素及預(yù)測
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>194KB
頁數(shù):未知
4.7
房地產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)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(guān)聯(lián)度模型對武漢市商品住宅房價的影響因素進(jìn)行了分析,并建立房價與這些因素的多元線性回歸模型了.
基于Hedonic模型的蘭州市二手房住宅特征價格研究
格式:pdf
大小:203KB
頁數(shù):未知
4.6
hedonic特征價格模型是研究住宅屬性與價格關(guān)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(xì)資料,進(jìn)行hedonic多重回歸分析,并用spss軟件模擬特征價格模型。結(jié)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(guān)系。
北京市商品住宅價格分析
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>278KB
頁數(shù):未知
4.6
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(shè)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(dá)669.8萬平方米,1995年普通住宅竣工面積則高達(dá)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...
基于BP-Boosting算法的商品住宅價格預(yù)測模型
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.2MB
頁數(shù):5P
4.4
針對商品住宅價格預(yù)測問題,分析整理了與房價相關(guān)的經(jīng)濟(jì)因素,首次提出將bp-boosting回歸算法運用到商品住宅價格的預(yù)測中.以鄭州市房地產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)為實例,進(jìn)行學(xué)習(xí)預(yù)測.模型結(jié)果表明,該方法簡單有效,較為準(zhǔn)確地預(yù)測出下一個季度的房價,與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及灰色-馬爾柯夫模型相比具有較為理想的預(yù)測精度.
影響蘭州市房地產(chǎn)價格的需求因素分析
格式:pdf
大小:354KB
頁數(shù):3P
4.5
通過對影響蘭州市房地產(chǎn)價格的需求因素定性分析,確定了房地產(chǎn)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(biāo)持續(xù)上升,但供給結(jié)構(gòu)不合理,激化供需矛盾導(dǎo)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(diào)整市場中的商品房供給結(jié)構(gòu),調(diào)整保障性住房建設(shè),充實市場供給,發(fā)展快速交通,延展城市可達(dá)范圍,以穩(wěn)定房價。
[碩士]鄭州市商品住宅享用價格研究
格式:pdf
大小:13.1MB
頁數(shù):67P
5
[碩士]鄭州市商品住宅享用價格研究——【學(xué)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(guān)系到我國經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展,還極大的影響到居民的生活質(zhì)量,城市住宅價格問題已經(jīng)成為社會各界共同關(guān)注的焦點。本文在張所地教授主持...
商品住宅價格的影響因素
格式:pdf
大小:97KB
頁數(shù):未知
4.7
房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度強,對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動作用十分明顯,與人民生產(chǎn)生活息息相關(guān),其中商品住宅投資在房地產(chǎn)開發(fā)投資中占有相當(dāng)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(jìn)行了詳細(xì)的分析與研究。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商品住宅價格模型研究
格式:pdf
大小:158KB
頁數(shù):2P
4.3
在分析城市商品住宅價格影響因素的基礎(chǔ)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(luò),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。
基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商品住宅價格研究
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>293KB
頁數(shù):2P
4.3
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(guān)系到廣大消費者的切身利益,是社會關(guān)注的熱點問題。因此,本文從市場價格的確定機(jī)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(luò)定量分析這些影響
基于特征價格模型的商品住宅價格評估方法應(yīng)用
格式:pdf
大小:140KB
頁數(shù):3P
4.6
房地產(chǎn)價格評估需要有客觀而精準(zhǔn)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(jié)合2430個樣本數(shù)據(jù)對構(gòu)建的特征價格模型先用四種函數(shù)形式進(jìn)行優(yōu)選,抽取300個樣本進(jìn)行價格評估預(yù)測建模,然后抽取100個樣本進(jìn)行評估預(yù)測效果檢驗,并對所得到的結(jié)果進(jìn)行分析。
基于特征價格模型的沈陽市商品住宅價格指數(shù)
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>253KB
頁數(shù):4P
4.7
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(jié)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(jìn)行研究.選擇16個特征變量,采用半對數(shù)模型構(gòu)建沈陽市商品住宅特征價格模型,并對模型進(jìn)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(guān)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(jié)論,并對未來市場可能出現(xiàn)的問題提出合理建議.
基于預(yù)期理論的商品住宅價格模型的應(yīng)用研究
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>879KB
頁數(shù):4P
4.5
針對我國房地產(chǎn)市場的準(zhǔn)理性預(yù)期特性,從供給和需求分析入手,建立了商品住宅價格的預(yù)期模型。采用eviews軟件對武漢市商品住宅市場進(jìn)行了實證分析研究,驗證了所建立模型的準(zhǔn)確性,分析結(jié)果表明:適應(yīng)性預(yù)期在消費者的價格預(yù)期中占據(jù)主導(dǎo)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(jìn)行預(yù)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(dǎo)致價格脫離實際,波動性增強;其次,預(yù)防通貨膨脹和追逐資本利得的需求疊加,導(dǎo)致房地產(chǎn)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。
北京市商品住宅價格預(yù)測分析——基于灰色系統(tǒng)理論的研究
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>234KB
頁數(shù):2P
4.5
商品住宅價格一直是社會關(guān)注的焦點問題。本文在商品住宅價格變動因素分析的基礎(chǔ)上,基于單因素的gm(1,1)預(yù)測模型,建立了北京商品住宅價格預(yù)測模型,并對北京市未來商品住宅價格進(jìn)行模擬預(yù)測。
基于灰色關(guān)聯(lián)度模型的商品住宅價格實證分析
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>76KB
頁數(shù):1P
4.8
本文在灰色系統(tǒng)理論的指導(dǎo)下,結(jié)合錦州市商品住宅價格現(xiàn)狀,建立灰色關(guān)聯(lián)度模型,對錦州市商品住宅價格的影響因素進(jìn)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(yīng)在錦州市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體趨勢下,關(guān)注市場需求,適時調(diào)整企業(yè)經(jīng)營發(fā)展戰(zhàn)略。
基于carey模型的商品住宅價格波動機(jī)理及實證研究
格式:pdf
大小:198KB
頁數(shù):4P
4.6
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(jī)理,進(jìn)而運用eview軟件對1998~2007年我國商品住宅平均價格進(jìn)行實證檢驗,結(jié)論認(rèn)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(yù)期以及投機(jī)炒作,是商品住宅價格的波動的主要影響因素。
北京市商品住宅價格影響因素分析
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>163KB
頁數(shù):2P
4.5
根據(jù)價格形成機(jī)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(jìn)行了定性分析,進(jìn)而對北京市商品住宅價格進(jìn)行灰色關(guān)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(guān)聯(lián)度,并提出調(diào)控房價的政策建議。
我國商品住宅價格影響因素分析
格式:pdf
大?。?span id="2wnrri89hn" class="single-tag-height" data-v-09d85783>105KB
頁數(shù):未知
4.4
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(jìn)入城市,而進(jìn)入城市首先要解決的是“住”的問題,1994年7月,國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)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(jì)現(xiàn)象,其價格的高低除了受國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策與經(jīng)濟(jì)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(wù)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(zhuǎn)稅為主體的房地產(chǎn)業(yè)稅收體系及商品住宅自身品質(zhì)等因素相關(guān).
商品住宅價格影響因素的相關(guān)度分析
格式:pdf
大小:444KB
頁數(shù):3P
4.4
本文首先對影響商品住宅價格因素進(jìn)行分析,在此基礎(chǔ)上把這些因素量化,建立了影響價格因素的指標(biāo)體系。然后以西安為例分析各指標(biāo)與房價的相關(guān)度并找出那些與房價顯著正相關(guān)的指標(biāo),并對其進(jìn)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(guān)方面控制合理房價也有一定參考作用。
文輯推薦
知識推薦
百科推薦
職位:資深建筑設(shè)計師
擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林