房地产业实施"零缺陷管理"的探讨

房地产市场正处于新的发展时期,房地产市场的竞争日益激烈,而与房地产产品相关的各种矛盾、投诉不断增多。因此,在房地产行业引入当前国际上正成为主流的“零缺陷管理”非常必要。本文对房地产业中实施“零缺陷管理”的可行性进行探讨。     

基于市场比较法的不同类型房产估价因素选取分析

在房地产估价的众多方法中,市场比较法是最能体现房地产估价目的的基本方法,是一种直观、适用性广、容易把握的估价方法。本文通过分析影响房地产价格的一般因素、区位因素、个别因素,结合泉州市房地产评估具体实例,运用市场比较法对住宅、店面比准价格进行求取,分析了各种价格影响因素对不同用途房地产价格的影响及影响程度,以期达到优化市场比较法、获得更加合理的房地产评估价格的目的。     

中国房地产价格"稳定"实现机制分析

本文探讨了房地产价格"稳定"的内涵,从市场参与者的角度分析了对房地产价格形成有重要影响的供给方和需求方的行为方式,并从土地、税收和信贷角度指出了当前具体的制度安排。     

福州房地产市场理性发展研究

本文基于对福州房地产市场发展现状进行分析和通过构建房地产市场理性发展评价体系,对福州房地产市场理性发展进行评价,提出促进福州房地产市场理性发展的建议。     

大数据下基于房屋交易网站的数据获取的二手房价格走势分析——以上海为例

随着城市化进程的不断加深,互联网技术的飞速发展,以及人们对于便于工作的住房需求,致使房屋交易日趋活跃。房价是房地产市场健康稳定的重要指标。预测房价的变化有助于对房地产市场有一个清醒的认识。本文通过利用Python语言,自动提取二手房屋交易信息,并针对房屋成交量、成交户型、看房人数等多种因素进行分析,通过统计图表分析上海市某一地区的房屋交易的价格变化以及相应地区的交易活跃度,从而对二手房价走势作出预测。     

浅析房地产市场消费需求

房地产市场的发展与国民经济的发展有重要的关联,只有在市场有需求的情况下,才能够促进房地产的发展。房地产市场的发展还与国家政策有很大的关联,比如限购政策以及房地产税等,都是影响房地产市场交易量的重要因素。要想确保房地产市场的稳定发展,就需要对房地产市场的消费需求进行分析,从而明确房地产市场的发展形势,不仅能够为政府对房地产市场发展进行调控,并且为房地产项目的开发运营提供有利的依据,从而有效控制房地产项目开发数量以及价格。     

浅谈我国房地产金融风险问题

近年来我国房地产市场快速发展的同时也带动了房地产金融发展,同时房地产金融也推动了房地产市场的更快发展,但在房地产市场处在过热的今天,房地产金融风险更加突显,对其进行防范已经势在必行。本文对现阶段中国房地产金融行业的发展的总体情况和存在问题进行了研究和总结,分析了房地产金融的风险,提出了适合中国国情的解决方案。     

洛阳市房地产市场发展浅析

通过对洛阳市房地产市场现状的分析,本文得出了洛阳市房地产市场供需两旺的结论。对存在的诸如房地产开发企业规模小、行业集中度偏低、以投机为目的的房地产购买者增加以及商品房价格上涨幅度过大等问题进行了分析,并对洛阳市房地产市场未来发展进行了预测。     

房地产市场发展状况比较研究

房地产市场发展状况的好坏直接影响到我国国民经济的发展和社会的稳定。本文在指标体系选择的基础上,运用信息熵确定指标权重,利用TOPSIS方法进行决策评价,建立了房地产市场发展状况比较模型：并对北京、上海、广州和重庆四个城市的房地产市场发展状况进行比较分析。结果表明：重庆房地产市场发展较为合理,北京房地产市场离理想状况最远,最为不合理,上海和广州房地产市场也不理想。也应引起相关部门的重视。     

关于房地产投资对宏观经济影响的研究

通过相关数据分析房地产市场与宏观经济的相关性,研究证实房地产市场与宏观经济具有密切联系。在此基础上,研究房地产市场投资会对经济产生哪些影响。在房地产市场中众多影响经济的因素中,主要研究房地产市场的投资对宏观经济的影响。得出结论,房地产市场通过影响相关行业的投资与消费来影响经济,同时文章给出建议,国家对宏观经济的调控不仅要稳定房地产市场,还可以通过相关行业来稳定房地产市场达到稳定经济的作用。通过EXCEL、MATLAB软件进行数据的处理与分析,运用实证分析法证明房地产投资对经济具有推动作用。     

投机性房地产泡沫预警指标的构建及实证分析

恶性投机性房地产泡沫已经成为影响各国房地产行业健康发展乃至整个国民经济正常运转的最大潜在性威胁,因此专门针对房地产交易中投机性的大小建立预警体系从而对投机性房地产泡沫进行有效的监控就显得尤为重要。本文在界定投机性房地产泡沫的基础上,建立衡量房地产交易中投机性大小的指标体系,结合功效系数法构建了投机性房地产泡沫预警体系的理论框架,并结合我国实际,对投机性房地产泡沫的预警指标进行了应用。     

房地产销售价格指数的神经网络预测

房地产销售价格指数是指导业界活动和市场研究的有效工具,但是预测的准确程度一直是人们倍加关注的。人工神经网络是一门新兴交叉学科,近年来被越来越多的应用到了实际问题的预测中,显示出其广阔的应用前景,特别是人工神经网络具有预测非线性系统未来行为的巨大潜力。因此,本文提出了用人工神经网络对房地产销售价格指数进行预测的方法,首先将输入数据进行预处理,再利用多层前馈神经网络BP算法来研究人工神经网络在房地产销售价格指数预测中的应用问题,最后得出神经网络方法预测精度较高的结论。     

上海城镇住房消费需求实证性分析

上海房地产业能否真正为全市的支柱产业,关键在于住宅产业的兴起和发展。住宅能否成为新的经济的增长点,关键是看住房能否成为一个消费的增长点。上海作为一个房改走在全国前列的大都市,住房已成为如今上海市民生活消费中一种特殊的商品,本文拟从实证性的角度对上海城镇住房消费需求进行分析和探讨。     

我国房地产产业化发展的实证分析

运用实证分析的方法，通过对房地产产业化的关键指标，如市场化、规模化、产业发展速度和泡沫程度等的分析，研究了我国房地产产业化的发展历史、现阶段我国房地产产业化的程度，并预测房地产产业化发展的前景，希望对房地产业的开发和投资者起一点参考的价值。     

基于BP神经网络的房地产业顾客满意度测评研究

针对传统预测方法对房地产业顾客满意度预测效果差的问题,首先结合房地产业的行业特点,在ACSI的基础上建立顾客满意度指标体系。其次,构建基于BP神经网络的房地产业顾客满意度测评模型。最后,利用MATLAB软件对样本数据进行学习和训练,为房地产业顾客满意度测评提供一种更为有效和实用的方法。     

基于R-B模型的房地产泡沫

本文分析和比较了现有房地产泡沫的度量和检验方法,结果发现,大多数方法只能检验泡沫是否存在,而无法测度其大小。在布兰查德和沃森的股票理性泡沫模型(R-B模型)的基础上,通过修改测度因子,提出了房地产泡沫的测度模型,并进一步描述了该测度模型中所需数据在我国房地产市场环境下的获取方法。接着利用模型对我国四个代表性城市住宅房产进行了实证研究,结果表明,我国房地产市场总体上已经出现一定泡沫,而且,有些地区房地产泡沫已经达到较高水平。     

模糊综合评价法在房地产投资风险中的应用

近年来,我国房地产业发展迅速,房地产投资与之俱增。但是房地产投资具有高收益、高风险并存的特点。因此为了获得更高的房地产投资效益,有必要对房地产的投资风险进行控制。根据房地产投资具有模糊性的特点,将模糊综合评价方法引入房地产投资风险评价中,从而为开发商的项目投资决策提供科学有效的决策基础。     

我国房地产行业融资渠道创新的思考

房地产行业属于资金密集型行业,投资量大、建设周期长、资金回笼慢等特点决定了房地产行业资金供给必须有保障;房地产企业资金链是否良好运营直接关系到房地产行业的健康发展,资金链运营情况取决于融资渠道的通畅;我国房地产行业融资渠道长期以来存在过份依赖商业银行信贷,渠道单一化和制度的不完善性,给房地产行业资金链管理带来巨大风险,影响了房地产行业的健康发展,因此加快房地产行业融资渠道创新,完善融资体系法制,拓宽融资渠道,加紧融资人才培养是房地产行业健康发展的必然选择。     

基于主成分分析的房地产上市公司盈利能力分析

本文选取深沪两市44家房地产上市公司作为样本,以其2012年的财务数据为研究对象进行描述性分析和回归分析,从而研究房地产上市公司的盈利能力。研究结果显示,中国房地产上市公司的总体盈利能力较好。