新冠疫情背景下梅州市商品房价格预测——基于BRNN模型的分析

引入系统动力学理论思想,运用LR模型与BRNN模型构建疫情背景下梅州市商品房市场价格系统的预测模型。研究结果表明：城市人口的总量对城市商品房价格有显著的正向影响;新冠疫情对三四线城市商品房市场的影响是全方位且具有传递性;新冠疫情防控进入稳定状态时城市商品房价格会逐步回归上涨趋势,相比较人口因素而言,疫情防控对未来商品房价格的影响更加显著;三四线城市地区生产总值对商品房销售价格具有显著影响,显示房地产业占城市经济总量的比重较大。     

浅谈用平均价格来反映商品房价格及走势的不足

目前我国房地产市场的商品房价格都采用该地区的平均价格进行公示,平均价格的变动受两个因素变动影响,一是商品房价格本身变动的影响,一是商品房销售量结构变动的影响,因此平均价格有时不能真实反映商品房价格的水平及走势.本人针对这一问题阐述了自己的见解.     

浅谈用平均价格来反映商品房价格及走势的不足

目前我国房地产市场的商品房价格都采用该地区的平均价格进行公示，平均价格的变动爱两个因素变动影响，一是商品房价格本身变动的影响，一是商品房销售量结构变动的影响，因此平均价格有时不能真实反映商品房价格的水平及走势。本人针对这一问题阐述了自己的见解。     

基于灰色关联度分析法的房地产价格影响因素分析——以宿州市为例

根据灰色关联度分析法,建立了房地产价格灰色关联度模型,利用宿州市房地产近十年价格数据（2002—2011年）,对宿州市房地产价格影响因素进行了深入分析．结果表明：宿州房地产价格主要由城市经济发展水平决定,投机因素较少,具有稳步上升的空间．最后根据宿州市房地产价格的未来走势,从经济发展,人均可支配收入,商品房销售面积等方面,提出了规范宿州市房地产市场的政策建议．     

湖南省房地产价格研究

近几年来,湖南省房地产市场持续、快速、健康的发展。房地产市场购销两旺,市场供给与需求总体平衡,住房供应结构合理调整,住房保障显著增强,住房消费需求强劲,商品房空置面积减少,商品房价格稳步攀升。为此通过对房地产价格的剖析,以及对湖南省历年房地产价格变化趋势的研究,寻找出湖南省房地产市场供给和需求的变化对其价格的影响。根据需求的价格弹性公式做出相关分析。并对2005年至2009年的湖南省房地产价格的未来变化趋势做出预测。     

基于灰色理论的昆明市商品房价格预测与分析

根据昆明市2007—2011年的统计数据,运用灰色系统预测模型对昆明市商品房价格进行预测,并利用灰色关联度分析方法对昆明市商品房价格影响因素进行分析。结果表明:未来四年昆明市商品房价格将呈上涨趋势,城镇居民人均可支配收入是影响昆明市商品房价格的首要因素。     

对福州市商品房价格的影响因素的应用分析

商品房价格一直是社会关注的焦点问题.影响商品房价格的因素很多,既有宏观因素,也有微观因素.文章在商品房价格影响因素分析的基础上,通过灰色关联分析模型和灰色GM(1,1)预测模型,建立了福州市商品房价格的分析模型和预测模型,并对福州市未来商品房价格进行模拟预测,得出预测区间[13618.87,14136.77]元/m2.     

治理寻租行为与抑制商品房价格过快上涨

我国商品房价格居高不下,已经给居民的生活和经济社会的发展带来了巨大的负面影响。商品房价格高涨,原因是多方面的。房地产市场的寻租,是容易被忽视的重要因素。抑制房地产价格,必须从治理房地产市场的寻租行为入手。     

论商品房预售的若干法律问题

自商品房预售制度施行以来,对该制度的市场价值优劣就倍受争议。商品房预售制度的运行,可以有效为房地产企业起到市场融资、转移风险的作用。同时也为商品房消费者以分期付款的形式,使商品房交易预先成立,起到预定商品、规避市场价格风险的作用。但此外来引进制度在内地的施行,因对之缺少法律层面的理性分析,出现了很多弊端,本文从商品房预售合同的法律属性、特征为切入点,对商品房预售及其相关的法律问题作一简单的分析。     

基于AHP法与模糊模式识别的商品房定价研究

商品房定价与区位、个别影响因素等之间存在着复杂、不确定和非线性的关系。针对这些问题,提出利用AHP法与模糊模式识别相结合的方法,进行定量分析影响商品房定价的因素并计算其权重,通过研究同一区位待估商品房与已成交的类似商品房各影响因素在模糊模式识别下的贴近度,建立相应的数学模型,估算出商品房的市场价格。以青岛市某商品房定价为例,利用该原理进行分析研究,所得定价与市场价相吻合,且整个定价的过程更加合理,定价的结果更为准确。     

基于BP神经网络模型的商品房价格预测研究

鉴于目前商品房价格预测方法存在的问题,在分析影响商品房价格主要因素的基础上,提出采用BP神经网络建立商品房价格预测模型,利用果蝇-蛙跳算法优化BP网络初始权值和阈值等结构参数,选取某城市2000～2018年的商品房价格及其主要影响因素数据作为训练样本和测试样本.通过仿真分析表明:BP神经网络模型经过果蝇-蛙跳算法优化后能加快网络的收敛速度,提高商品房价格预测的精准度,对于政府部门进行房价宏观调控以及房产企业的运营管理都具有一定的参考价值.     

我国保障性住房对房地产市场影响的分析

保障性住房建设是重要的民生工程,也是构建和谐社会、完善房地产市场体系的重要组成部分。本文通过构造简单的回归模型,分析保障性住房对房地产市场的影响,得出保障性住房的修建将分流整体住房需求,从而降低商品房价格。     

深圳市房价与空置率关系研究

主要的研究内容是商品房价格和空置的关系,选取深圳市作为典型代表。通过对深圳市房地产市场的相关数据分析,借助自然空置率、房价收入比、房价涨幅与居民实际收入涨幅比率等数据,对深圳市商品房市场的现状进行定性分析。运用spss软件进行定量分析,得出深圳市商品房市场的自然空置率。结合该市商品房平均销售价格和空置的数据,试图寻找一条曲线来拟合二者的关系。根据拟合出的曲线对深圳市房地产市场现状进行评述,分析问题产生的原因。     

区域农村劳动力市场均衡实证研究——以江西省赣州市为例

农村劳动力市场的形成是工业化、城市化发展的产物,它对我国社会经济发展产生了广泛而深远的影响。对农村劳动力市场的研究应突破传统劳动力转移理论,以劳动力价格作为内生变量为前提,通过区域农村劳动力供给及需求函数,对农村劳动力市场进行短期、长期均衡分析。文章以1978-2010年赣州市统计资料为基础,对欠发达农业地区赣州市劳动力市场进行实证研究,以期得出赣州市农村劳动力市场现实状况及有参考价值的结论。     

包头市房地产市场现状分析及走势预测

目前,包头市房地产开发建设增势强劲,住房供应仍以普通商品住房和经济适用住房为主,商品房价格上涨幅度较大,市场供求状况基本平衡,房地产业对国民经济的贡献率逐年上升。今后,包头市房地产发展空间很大,竞争趋向更加激烈,房地产市场需求会逐年升温,商品房价格会继续攀升,金融政策将对房地产业的发展产生重大影响。     

住房保障与消费的联动效应——基于STR非线性模型的实证分析

保障房的供给会对商品房市场产生一定的价格财富效应。因此,为充分刺激消费以促进经济的良性发展,保持社会的和谐稳定,政府应该完善保障性住房建设的投资建设机制,维持商品房建设和保障性住房建设的合理比例。     

基于实物期权的房地产投资决策实证分析

基于全国35个大中城市的房地产面板数据,从实物期权视角考察了我国房地产投资的影响因素。研究结果表明:商品房价格不确定性抑制了房地产投资;而商品房价格上升促进了房地产投资;贷款利率对房地产投资没有显著性影响。据此,提出了相关政策建议,以便更有效地管理房地产投资。     

近十年南宁市商品房价格与居民可支配收入关系研究

分析了从2000-2009年10年间南宁市商品房价格的特点和南宁市城镇居民人均可支配收入的增长状况。对南宁市商品房价格与南宁市城镇居民人均可支配收入进行相关性分析,研究表明,南宁市商品房价格与城镇居民可支配收入高度相关,但2009年南宁市商品房价格涨速过快。     

情事变更原则在商品房预售合同中的适用

从商品房预售合同成立到合同全部履行,需要一个相当长的时间,这期间可能因为诸多原因的发生使商品房的市场价格发生大幅度波动,以致合同无法履行。而我国相关的法律没有规定情事变更原则。笔者就商品房预售合同中的情事变更原则的适用条件、情事变更与其他相关概念的区别及适用情事变更原则的法律后果等内容做一下探讨。     

新疆房地产市场周期波动分析

文章利用数据包络分析(DEA)方法选取新疆1994年—2013年房地产开发投资额、商品房施工面积及商品房竣工面积、商品房销售额指标进行房地产短期周期分析,得出大约3—4年为一个周期,并分析了相关因素对新疆房地产市场的影响。