城市轨道交通对周边房地产价格的影响——以郑州地铁1号线为例

本文采用定性和定量分析相结合的方法研究郑州市轨道交通对周边房地产价值的影响.定性分析主要结合了微观经济学的供求理论来分析,定量研究采用了特征价格模型来分析各种因素对房屋价格的影响,并且分别研究了地铁站点对房屋价格的空间效应和距离区间分段对房屋价格的影响.由模型一得出的地铁站点对房屋价格的空间效应为:其他条件相同时,房屋价格随着距离地铁站点距离的增大而降低,且显著性很高,但是依本研究界定的变量的单位基础上,地铁站点的空间影响程度不如房屋户型、绿化率、房地产品牌等的影响程度.由模型二得出距离分段对房屋价格效应为:近区、中区、远区对房屋价格的影响程度依次降低.该研究能为广大市民买房时提供一定的价格参考,也能为房地产公司提供一种定价模型,同时也能够为政府对轨道交通沿线的土地开发提供一定的决策依据.     

广州地铁三号线建设对番禺区的影响

文章介绍了广州市地铁三号线建设的背景及概况,并探讨地铁三号线建设对番禺的交通、区位、土地利用和城市空间发展格局的影响.     

影响房地产价格因素的实证研究——基于主成分分析

近年来,房地产价格虚高不下已经成为老百姓茶余饭后的普遍话题,文章将影响房产价格变动的因素归为以下五个因素：GDP、长期贷款利率（五年以上）、货币的供给、城镇住房面积、城镇居民消费水品。并对这五条因素进行了回归分析,建立了回归模型。     

中国房地产价格影响因素的实证分析--以武汉市为例

本文应用1998-2011年武汉市有关房地产方面的数据,利用协整检验和Granger因果关系检验分析了影响中国房地产价格的各种因素。影响房价的因素众多,笔者主要选取了供给方、需求方、政府以及一些主要的货币政策变量进行理论分析,并结合中国房地产的实际提出相应假说。实证结果显示,房地产价格的推动力的主要来源是政府政策,其中金融机构贷款利率对房地产价格的影响非常之大。而需求方面的影响也很大,人均可收入分配的增加能提高房地产价格。而供给方：当年商品房竣工面积对房地产价格的影响也很显著。依据笔者的实证结论,本文提供了一些相应的对房价调控的政策建议。     

地铁建设项目施工风险评价研究——以福州地铁1号线项目为例

通过问卷调查对福州地铁1号线施工风险因素进行识别,从外界环境、施工管理、施工技术、施工人员4个方面建立地铁施工风险评价指标体系。采用有序加权平均算法（OWA算法）求解评价指标的权重,通过计算各级风险评价指标的数学期望值法对地铁施工风险进行评价。最后根据各级风险评价指标的数学期望值排查主要风险因素,提出加强地铁施工风险管控的措施。     

层次分析法在地铁站点设置中的应用——以北京地铁10号线为例

本文以经济性、环境性、便利性为准则层建立层次结构。同时又把准则层细化为提高出行效率、区域产业布局、舒缓客流度、带动的经济效益、提高出行时间效率、站址周边环境因素、施工风险、环境保护度等8个相关因素。最后根据各因素的最终权重确定10号线站点设置的合理性,求得舒缓客流度占综合情况的权重为0.45,权重最高。说明在10号线站点设计中,舒缓客流度起了决定作用。     

温泉资源对城市温泉住宅价格贡献研究——以福州市为例

在对温泉资源对城市住宅价格影响理论分析的基础上,从房地产价格评估的角度,推演出计算温泉资源对单套温泉住宅价格贡献值的公式.根据该公式,对15对福州市温泉住宅、非温泉住宅交易实例进行比较计算,得出15套温泉住宅的温泉贡献值.对15个贡献值的数据进行回归分析,得到温泉资源对福州城市温泉住宅价格贡献值计算的数学模型.根据该模型,福州温泉资源对每套城市温泉住宅价格有2.671 7万元的固定贡献值,在此基础上,温泉住宅面积每增加1m2,贡献值增加53元.     

南宁地铁公示语英译探析——以1号线东段为例

2016年6月28日南宁地铁1号线东段开通试运行,然而作为城市名片的南宁地铁在公示语英译上存在不少瑕疵。本文通过实地调查、分析,提出不合理译文的修改建议,总结地铁公示语英译原则,以期为南宁其他地铁线路和国内其他城市地铁的公示语英译提供借鉴。     

个人住房信贷政策对房地产价格的影响

文章分析了个人住房信贷政策对房地产价格的影响机制,并选取2006～2019年季度数据,建立向量自回归(VAR)模型,实证研究了个人住房信贷政策对房地产价格的影响。研究发现,房地产价格会随着个人住房信贷政策的调整而有所波动,个人住房信贷政策的扩张会推动房地产价格的上涨,与贷款利率相比,个人按揭贷款规模对房地产价格的影响更加明显。     

对房地产价格宏观调控政策的反思

商品房作为市场经济中的一种商品,本应由市场发挥其自身的机制形成价格,但在近年来,中国房地产业出现了快速发展的过热现象,从而导致商品房价格的飙升。因此,国家不得不采取房地产宏观调控来抑制房价的进一步攀升,但效果却未见有太大的成效,本文试图对中国房地产行业现状进行分析,并由国家对房地产实施的宏观调控入手。从宏观调控的执行力度、房地产贷款利率和税三个方面对我国房地产宏观调控进行反思。     

贵阳市轻轨建设对房地产的影响

随着贵阳的城市化发展,交通拥挤现象越来越严重,然而轻轨的出现将是解决这一问题的关键。轻轨对其周边房地产特别是住宅房地产价格的影响有多大,如何利用轻轨引导城市结构的发展,是很多购房者、开发商、政府部门关心的问题。针对贵阳市正在大力建设的城市轻轨,本文从贵阳市轻轨沿线的住房价格入手,通过实地调研,试分析贵阳市轻轨建设对房地产的影响。     

城市间房地产价格波动差异的动态分析

不同经济发展水平城市的房价波动存在着明显的差异。为探析造成这种差异的深层次原因,分别选取一、二、三线有代表性的城市作为样本,首先直观地分析了各类别城市之间房价的波动差异。然后针对不同类别城市分别建立了面板数据模型(Panel Data)和误差修正模型(ECM),深入分析造成房价波动差异的长期和短期原因。结果表明:收入对不同类别城市房价影响不同,并且对同一类别城市房价的长期和短期影响也不一样;实际利率对一线城市房价影响显著,而对二、三线城市房价影响不显著;经济发展水平越高的城市,房价由短期非均衡向长期均衡调整的速度越快。最后根据以上分析给出政策建议。     

市场预期对房地产价格的影响研究

通过对消费者市场预期的分析,从政府、金融机构、企业、消费者方面,结合我国的房地产市场状况,论证了市场预期与房地产价格的关系,在此基础上,提出了解决房价过快增长的措施.     

青岛市银行信贷与房地产价格关系的实证分析

从供给与需求角度定性分析了银行对青岛市房地产市场发展的金融支持,同时定量分析了银行信贷与房价的关系.研究结果表明,青岛市房地产市场的繁荣与发展和银行信贷关系密切.另外,在当前房地产市场存在旺盛需求情况下,利率调整对房地产市场的调控作用有限.     

新型城镇化对房地产价格影响程度的实证研究

新型城镇化的核心是以人为本,重点是解决农民进城后的市民化问题。城镇化给房地产市场带来了广阔的发展空间,导致房地产价格一路飙升。文章主要从人均GDP、当年房地产销售额、城镇居民家庭人均可支配收入、城镇化率等影响城镇化发展的四个因素出发,选取2001--2011年的数据进行实证分析,研究得出城镇化对房地产价格影响的原因及程度。具体为：当年房地产销售额和城镇化率和房地产价格有正相关关系,人均GDP和城镇居民家庭人均可支配收入对房地产价格的影响不具有显著性。     

基于面板数据分位数回归模型的房地产价格分析

采用安徽省13个地市2001～2010年的面板数据,对影响安徽省房地产价格的因素进行实证分析。研究结果表明：银行年度基准贷款利率和房屋销售面积与房地产价格不存在协整关系,用面板数据模型及分位数回归模型分析的结果均表明人均可支配收入对房地产价格影响的弹性最大。最后提出3点政策性建议,为政府调控房地产市场价格作参考。     

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。     

当前房地产市场价格解析及培育合理市场价格机制的设想

价值规律是市场经济的基本规律。当前房地产市场价格严重偏离价值是由于诸如供求关系、弹性、信息不时称等方面的原因;针对这些原因,必须采取切实可行的措施,以培育合理的房地产市场价格机制。