房价模型的建立和北京房价的预测——房价中的数学

北京房价的变化一直牵动着广大北京市民的心,甚至成为很多年轻人决策是否留京创业的关键因素。文章通过对北京近二十年来房价统计数字和图表的分析,用统计学基本方法对北京房价进行了探究,建立了房价数学模型,对未来十年的北京房价进行了预测,并用近两年的实际数据对模型和预测结果进行了验证。结果表明,利用建立的房价数学模型对北京未来十年的房价具有较高的预测精度,具有一定的可靠性。如果不采取严控手段加以控制,未来十年北京房价还将继续上涨,其涨幅很可能会超出人们的心理预期和承受能力。     

房价收入比真实性的分析

相对于西方国家,我国需根据国情从经济环境、个人实际购房能力等方面进行全面的分析,得到真实的房价收入比。     

基于人工神经网络BP算法的黄冈市房价预测

利用2003年至2010年黄冈市区人均地区生产总值、房地产开发投资、城镇居民人均住房使用面积等相关数据,根据人工神经网络BP算法,预测出2011年和2012年黄冈市区房价,与已经公布的这两年房价数据比较,符合预期误差范围。在此基础上,预测出2013年的房价,可以看出黄冈市区房价总体保持增长趋势,结合预测结果,给出合理化的解释。     

对邯郸市房价上涨的经济分析

导致房屋价格上涨既有经济发展周期、经济政策等外生性因素,也包括房地产自身特性,现代化进程中房地产的供求关系等内在因素的影响.     

基于BP神经网络的厦门市房价预测

传统的房价预测方法主要是按时间序列进行的,而房价的走势除与历史房价有关外,还由人均居住使用面积、市区人口总数、人均可支配收入、人均消费性支出等多方面的因素决定。通过对影响厦门房价的多种因素进行分析,并预测这些数据的走势,利用BP神经网络进行仿真,得出厦门市房价的预测值,结果表明用此模型进行房价预测是十分精确的。     

基于主成分分析的随机遗传BP网络及其房价预测

将自适应遗传算法与BP神经网络有机结合,提出了一类基于主成分分析的随机遗传神经网络模型,以此建立了房价预测模型。与现有的非随机遗传神经网络预测模型相比,本模型收敛速度更快,精确度更高,实用性更强。     

对房价预测方法的探讨

房价是一个牵动亿万中国人神经的字眼,对房价的预测更是公众的焦点话题之一。本文从房地产需求、房地产供给和国家政策三个角度出发,探讨房地产市场各种影响房价的机制及因素。     

影响房价的深层因素与房地产调控分析

国内房价持续上涨的势头在2008年出现了放缓的迹象,但是,房价涨幅是否得到有效控制要看影响房价的因素是否还在发挥作用。本质上,国内房价问题已经不是一个纯粹的市场问题,而是住房保障体系不健全与社会经济结构失衡的集中体现。因此,若使房价得到有效控制,未来房地产调控必须沿着健全住房保障体系以及消除社会经济结构失衡对商品房市场的影响这两个方面来进行。     

遏制房价疯涨需问责

日前，“新国四条”和“新国十条”相继出台，对疯狂上涨的房价再出重拳。     

房价里的数学秘密

安奇奇一边在网上浏览新闻,一边抱怨:“网上新闻真实性可真不高,有的说房价上涨了,有的却说房价下降了,有些新闻肯定有误。”问号姐姐笑着说:“那还真不一定!两种说法可能都是对的。”安奇奇瞪大了眼睛:“涨也对,降也对,你这不自相矛盾吗?”问号姐姐解释道:“我们来看一个例子,假设某城市去年市区房价每平方米是6万元,郊区是2万元,再假设市区和郊区房子数量相等,都只有1万套,那么该城市去年平均房价就是4万元。这个城市今年市区房价每平方米是6.4万元,郊区是2.2万元,由于郊区房源大量上市,郊区房屋数量有2万套,市区的房屋数量有1万套。那你说该城市今年房价是上涨还是下降了?”     

论当前我国的房价收入比

通过一系列数据,计算了我国近年来的房价收入比,并指出了其变动趋势,发现我国的房价收入比在经历了上涨后,正在逐步回落,说明我国居民的住房可支付能力在不断增强。因而,要解决居民的住房问题,除了尽可能的压低房价外,还要提高居民的收入水平。     

基于动量BP算法的神经网络房价预测研究

房地产价格近年来持续上涨,对于房价趋势的预测成为经济社会热点,但这些预测大都停留在定性分析阶段。从定量分析的角度入手,提出利用加入动量因子的BP神经网络算法建立数学模型,运用Matlab仿真实现房价预测。详细分析了BP神经网络学习算法过程,并加入动量因子以加快收敛、避免陷入局部最优。以山东济南为例,分析得出影响房价的7大主要因素,搜集2000-2012年数据,运用Matlab建立单隐含层的BP神经网络,通过训练网络,预测2014年该市房产均价。实验结果表明,该方法能在有限的数据条件下,对房价预测精准度达99.1%,为我国房地产业的可持续发展提供了科学的咨询和决策手段。     

商品房房价过高现象的实证分析——以北京市房价为例

目前我国城市中的商品房售价过高,在很大程度上已经严重影响城市居民的生活水平与幸福指数,以北京市房价增涨幅度过大的过程为例,对房价涨幅的原因以及影响,相关对策进行相关论证。     

中小城市居民房价心理承受价格的分析

我国的中小城市房地产市场发展还很不完善,问题较多,致使房价的持续攀升,也使房地产业成为政府和公众关注的焦点。因此正视房地产市场存在的问题,了解公众对房价的心理承受力并采取积极有效的对策,已成为中国房地产业特别是中小城市房地产业健康发展的迫切要求。     

房产税对房价作用的多向度分析——兼谈现阶段我国房价维稳的对策

房产税在不同的房价走势之下的作用是大不相同的。在房价稳定阶段其抬高房价,在房价上涨阶段其使房价加速上扬,在房价下跌阶段它又使房价急速下跌。以房产税调控房价必须要考察房价所处的确切走向状态。     

中国房价虚高的社会学分析

近年来,中国房价虚高成为最受关注的社会热点问题之一。对其原因的研究,商界学界大多从供求关系、投资投机行为等经济角度来探讨,这不仅忽视了房地产业的社会属性,也为找不到解决问题的切实可行之策。而中国城市化落后于工业化、社会建设落后于经济建设,房价虚高想必会加剧这一程度。从社会学角度看,房价虚高有深层次的社会原因,对和谐社会的建设必然产生深远的影响,解决这一问题,要从社会政策着手。     

住房双属性与房价构成

论文从住房的双属性出发,对住房价格的构成进行了一般性分析,主要探讨了住房的投资需求形成的根源。结合我国实际情况,分析得出地租的一次性缴纳方式加大了住房定价难度,扩大了住房投资的套利空间,从而使得房价的变动加剧。最后提出改变地租一次性估价式缴纳为按年缴纳实际地租,使住房市场需求尽可能的回归实际居住需求。     

住房双属性与房价构成

论文从住房的双属性出发,对住房价格的构成进行了一般性分析,主要探讨了住房的投资需求形成的根源。结合我国实际情况,分析得出地租的一次性缴纳方式加大了住房定价难度,扩大了住房投资的套利空间,从而使得房价的变动加剧。最后提出改变地租一次性估价式缴纳为按年缴纳实际地租,使住房市场需求尽可能的回归实际居住需求。     

未来几年房价的最佳走势分析

当前,我国房市总体上仍然存在较多的泡沫。未来几年房价的最佳走势是小幅下跌。房价小幅度下跌既有利于满足广大无房、缺房市民改善居住条件的愿望,又有利于降低金融风险,还有利于避免房价暴跌可能带来的破坏性。     

经济适用住宅房价收入比不合理性及解决思路

房价过高是造成房价收入比不合理的主要原因,税费负担过重是房价过高的主要根源.通过分析某住宅的费用现状提出若干降低房价收入比的思路.