城市房价

摘要： 房价高企成为人们普遍关注的焦点问题,同时地铁也成为许多城市基础设施建设的重要内容,但对于地铁如何影响房价的空间分布依然有待深入研究。基于厦门市1731个小区2017年8月至2020年6月共35个月度的房价数据,以厦门地铁1号线开通为例,采用双重差分法实证分析了地铁开通对房价的空间影响。研究发现:(1)地铁1号线的开通在整体上对地铁站周边小区住房价格具有显著的正向影响。(2)异质性考察发现,相比于岛外站点周边的小区,地铁对岛内站点周边小区的房价影响更为明显,相比于非换乘站,换乘站的地铁房价效应更为明显,且相比于远离公交站点、学校和公园等配套设施的小区,靠近公交站点、学校及公园等配套设施的小区受到地铁开通的正向影响更大。(3)地铁对距离站点不同空间距离小区房价的影响呈现明显的差异性特征,积极影响主要在距离地铁站点4.2 km范围内的小区,距离地铁站点大于4.2 km的小区,地铁开通对其房价上涨起到显著的抑制作用,这说明地铁对房价的空间影响既有溢出效应也有虹吸效应。总体而言,地铁开通对房价影响呈现出明显的空间异质性特征。

摘要： 2005~2015年间我国大部分城市住房价格高涨,同时空气质量问题被广泛讨论,城市人居环境问题越来越受到关注。本文使用我国79个地级及以上城市PM2.5浓度这一空气质量数据,通过回归模型构建研究以PM2.5数据为代表的空气质量因素对城市住房价格的影响,并提出政策建议。

摘要： 城市房价与人口流动之间存在着密切联系。近年来,随着城市化的深入发展及城市人才引进政策的进一步实施,房价呈现上涨的趋势,人口流动也愈演愈烈。文章通过梳理分析国内外学者对城市房价与人口流动之间关系的研究得出,关于房价与人口流动相互影响效应的不同观点,包括影响方向、程度等方面。并根据目前普遍认同的观点提出控制房价与合理应对人口流动的政策性建议,以供参考。

摘要： 实现工业绿色转型是未来中国经济发展的战略任务之一,也是产业高质量发展的重要内涵。而中国城市房价持续多年快速上涨这一巨大的外部环境变迁,势必会对工业绿色转型产生重要影响。本文选择2004—2017年中国地级市层面的面板数据,用固定效应模型和系统GMM模型实证分析城市房价对工业绿色转型的影响。结果表明:城市房价对工业绿色转型有抑制作用,且这种抑制作用在人力资本较高和规模较大的城市相对较弱,产业结构服务化可以消解城市房价上涨对工业绿色转型的负面影响,绿色技术创新在城市房价对工业绿色转型的影响中起中介作用。相关部门应该坚持“房住不炒”总基调,加大对绿色技术创新的支持力度,积极营造良好的工业绿色发展环境。

摘要： 基于地方化经济水平及城市化经济水平两个方面衡量城市群产业集聚程度,并运用空间杜宾模型比较分析京津冀、长三角、珠三角城市群产业集聚对城市房价影响的空间溢出效应。结果表明:城市群产业集聚对城市房价影响的空间溢出效应呈现显著的异质性特征。从地方化经济水平来看:京津冀、长三角城市群的城市制造业专业化集聚程度的提高会促使本地房价上涨,但相邻城市制造业专业化集聚程度提高会抑制本地房价上涨;珠三角城市群的城市及其相邻城市制造业专业化集聚程度提高均会促使本地房价上涨。从城市化经济水平来看:京津冀城市群的城市及其相邻城市产业集聚总量水平增加均会抑制本地房价上涨;长三角城市群的城市及其相邻城市产业集聚总量水平增加均会促使本地房价上涨;珠三角城市群的城市产业集聚总量水平增加会促使本地房价上涨,但相邻城市产业集聚总量水平增加会抑制本地房价上涨。

摘要： 利用2004—2017年中国281个地级市的数据,从创新要素供给和产品需求两个维度系统分析房价对城市创新能力的影响机制,并测算各传导渠道的分解效应,进一步探究城市“引才政策”在房价对创新负向影响中的作用。结果显示:(1)城市房价会从新产品消费需求、政府科技投入、人才资本和企业研发投入四个渠道影响创新,除政府科技投入会带来正向效应外,其余均为负向效应;(2)房价影响城市创新能力的渠道具有区域异质性,各区域的重点传导渠道存在差异;(3)城市人才引进政策能够有效缓解房价对创新的负面影响,且这一缓解作用在区域间同样存在差异。因此,应因地制宜、因城施策,关注城市房价对技术创新的关键传导渠道异质性。

摘要： 近年来,在人才强国战略背景下,各地政府纷纷出台人才引进政策。研究人才引进政策对城市房价的影响具有重要现实意义。本文基于2015—2020年长三角地区城市的特征数据,通过构建双重差分评估模型估计政策效应,实证考察施行人才引进政策对于房价的影响,并利用PSM-DID方法进一步验证。研究表明,人才引进政策的施行通过增加城市住房需求和提升城市收入水平对长三角地区城市房价产生正向影响,一个城市出台人才引进政策会提高当地房价4.4%,实证结果通过了显著性检验。从分类调控人才住房政策、合理配置人才资源、提高城市公共服务能力、促进城市间协同发展等方面,提出稳定房价、促进长三角经济高质量一体化发展的建议。

摘要： 长三角、珠三角部分城市楼市情绪较高,沪深杭调控紧急加码,稳房价稳预期,市场将回归理性。数据来源:中国指数研究院2月,正逢春节假期,受新冠肺炎疫情影响,多省市倡导"就地过年",居民返乡置业意愿或将有所下降,就地买房意愿可能提升,预计部分热点城市房价仍有上涨压力。

摘要： "抢人大战"城市大量集聚科研人才是否会引起城市房价上涨,一直是悬而未决的关键性问题.文章运用面板门限模型,发现科研人才集聚对城市房价存在倒"U"型的影响效应,并与城市高质量创新发展阶段有关,从而为政府制定合宜的人才引进政策稳定房价,并推动城市经济高质量发展提供了重要的参考.

摘要： 将我国70个大中城市分为5个层级,基于2009年1月—2018年6月的数据并以2015年12月为界,运用GVAR模型研究房地产"去库存"政策实施前后,货币政策调整对城市房价的影响效应和房价溢出效应及其对货币政策冲击各城市房价直接效果的影响.结果表明:各级城市房价受货币供应量冲击后呈正向响应,利率冲击的影响效应则受"去库存"政策的影响由负转为正;较"去库存"政策实施前,城市房价对货币供应量和利率变动的响应强度更大、收敛速度更快.货币政策变动对不同城市房价具有异质性影响,城市发展等级越高,受货币政策冲击的反应幅度越高,且"去库存"政策使新一线、二线城市房价对货币政策变动的响应幅度超过一线城市.各级城市间房价溢出效应显著,总体上发展等级越高的城市房价溢出效应越大,溢出效应也加剧了城市间房价的分化情况.

摘要： 近年来全球化所产生的议题一直为各界所关注.由于全球化的结果,区域间的联系不断加强与扩张,国与国之间在政治、经济贸易及信息流通上有着紧密依存的互动关系.而目前在不动产价格之相关研究中,大部分着眼于不动产的供需状况,衡量全球化效应对不动产价格影响的研究尚不多见.Ashok Deo Bardhan(2004)利用全球46个城市的数据并针对城市住宅租金价格、城市薪资水平、国内生产总额、城市人口及经济开放程度等影响因子进行回归分析.其中主要以经济开放程度来衡量全球化效应.本研究引用《中国城市统计年鉴》及各省分之统计年鉴(2001～2005年),中国大陆175个主要城市的统计资料.利用主成分分析法,定义全球化、城市发展及城市规模等变量.再对城市房价、城市规模、城市发展、全球化效应、区位等影响因子进行回归分析.建立全球住宅价格预测模型并推估各项影响因素的隐含价格,分析全球化效应对不动产价格的影响.初步结果显示,全球化程度、城市发展对城市地价均呈现正向变动关系.但城市规模则与城市地价无显著关系.中国经济改革与开放所形成的区位上的差异亦对于城市房价产生不同程度的影响.

摘要： 政府调控是市场经济体制中重要的社会职能。而政府调控效果依存于对调控目标的深刻认识。目标不同，采取的调控措施和所达到的调控效果也不同。我国2004年以来调控城市住房价格，效果不甚明显，与没有区分住房需求的不同调控目标有关。本文试图从调控目标的认识上分析我国城市住房价格调控政策的偏差和应当采取的调整措施。

摘要： 本文基于宁波市二手房挂牌价格,分析宁波市近十年的房价变化情况和影响因素,同时研究宁波市各个小区近三年的房价变化和分布情况,分析其与限购政策、轨道开通等因素的关系.

摘要： 本文基于宁波市二手房挂牌价格,分析宁波市近十年的房价变化情况和影响因素,同时研究宁波市各个小区近三年的房价变化和分布情况,分析其与限购政策、轨道开通等因素的关系.

摘要： 本文基于宁波市二手房挂牌价格,分析宁波市近十年的房价变化情况和影响因素,同时研究宁波市各个小区近三年的房价变化和分布情况,分析其与限购政策、轨道开通等因素的关系.

摘要： 本文基于宁波市二手房挂牌价格,分析宁波市近十年的房价变化情况和影响因素,同时研究宁波市各个小区近三年的房价变化和分布情况,分析其与限购政策、轨道开通等因素的关系.

摘要： 本文基于宁波市二手房挂牌价格,分析宁波市近十年的房价变化情况和影响因素,同时研究宁波市各个小区近三年的房价变化和分布情况,分析其与限购政策、轨道开通等因素的关系.

摘要： 通过提取长春市2010年到2012年的新房房价样本点来估计长春市房价的分布情况，从长春市房价的分布情况进一步分析房价与地价，房价与用地类型的演变，房价与基础设施等房价与规划的各个方面的相关关系。从而得到房价在规划制定过程中是一个不可缺少的重要因素，二者相互影响。

摘要： 通过提取长春市2010年到2012年的新房房价样本点来估计长春市房价的分布情况，从长春市房价的分布情况进一步分析房价与地价，房价与用地类型的演变，房价与基础设施等房价与规划的各个方面的相关关系。从而得到房价在规划制定过程中是一个不可缺少的重要因素，二者相互影响。

摘要： 通过提取长春市2010年到2012年的新房房价样本点来估计长春市房价的分布情况，从长春市房价的分布情况进一步分析房价与地价，房价与用地类型的演变，房价与基础设施等房价与规划的各个方面的相关关系。从而得到房价在规划制定过程中是一个不可缺少的重要因素，二者相互影响。

摘要： 本发明实施例提供一种基于机器学习模型动态调整短租房房价的系统，其特征在于，包括：数据资源存储模块：通过分布式集群存储海量房源数据、房东信息和住户需求信息，成交历史信息；用户前端模块：用于接收用户输入的订房需求信息；人工智能计算模块：用于通过人工智能模型，进行房价估算；房屋竞价模块：用于将估算价格推送给房东，并获得房东根据自己意愿输入的当前房源的售出价格；排序引擎模块和输出模块：结合用户填写的订单资源信息按照用户要求以合理的排序方式展示给用户房源信息。本发明还提供了相应的方法。

摘要： 本发明提供一种基于夜间灯光强度的城市住宅平均房价预估方法，包括进行平均房价数据收集、筛选，获得目标城市若干历史年份的住宅商品房平均房价；获取遥感DMSP/OLS夜间灯光数据进行预处理，获得目标城市相应历史年份的区域夜光遥感数据，统计得到平均灯光强度；进行目标城市的平均灯光强度与住宅商品房平均房价相关性分析，进行目标城市的平均灯光强度与平均房价回归模型建立与对比，进行回归模型的合理性评价，当验证通过时根据回归模型预估未来年份的城市住宅平均房价。本发明一方面在房价统计数据研究中融入了空间分析的方法，另一方面，还结合了以实时性、客观性著称的遥感影像数据，对城市建设和规划具有重要指导意义。

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络挖掘房价时空关联性以预测房价的方法，包括：获取数据集并将有房价标签的数据与无房价标签的数据分离，将有房价标签的数据集划分为多个子数据集；将所述子数据集分别输入第一神经网络模型进行训练，得到第一房价预测模型；将无房价标签数据输入所述第一房价预测模型，将预测的房价作为无房价标签数据的房价；将所述无房价标签的数据与所述有房价标签的数据融合成新数据集，将所述新数据集输入第二神经网络模型进行训练，得到第二房价预测模型；将待预测房屋特征信息经过归类处理后输入到所述第二房价预测模型中以获取房屋预测价格，解决了现有技术忽略近期内无房价标签数据以及难以确定时间与房价内在关系的问题。

摘要： 本发明提供基于可达性和市场预期的区域房价格自动化评估方法，涉及房屋买卖价格评估技术领域，数据采集、指标提取、模型建立和结果评估，通过网络手机房屋数据、兴趣点数据以及坐标、空间数据以及人口数据，分析房源基础指标以及收集房源距周边场所的距离关系等，将挂牌价与锚定效应结合，通过机器学习算法计算预期成交价，建立多元线性回归模型预测最终价格，通过K折交叉验证的方法对结果进行评估得到预测模型，加入加入区域因素和锚定效应后，通过预测模型计算精度可达0.9以上，提高了数据的利用率，另一方面也提升了价格预测的精度和准确，可以更好的突破传统方法的限制，预测周期块、速度快、误差小。

摘要： 一种基于互联网数据采集构建租房价格指数的方法与流程。本发明涉及一种房屋租赁价格指数构建方法与流程，提出了配套的Hedonic‑Fisher链式指数模型，可以充分利用互联网开源房屋租赁挂牌交易信息计算日频房屋租赁价格指数。其步骤包括：1)采集开源房地产交易平台中当日房屋租赁的挂单信息，按字段归类并存储在数据库中；2)对非规范文本进行批量清洗与处理，归类并保存在用户查询信息数据库中；3)根据设定的统计指数模型建模，使用前置处理数据拟合计算实时房屋租赁价格指数。本发明可以实时预测房屋租赁价值未来走势且确保结果准确，有助于解决房屋租赁信息发布失真、不对称和不及时等问题，有利于指导市场参与者理性消费和理性投资。

摘要： 本发明公开了一种基于商品住房价值的批量评估方法，包括：获取待评估商品住房的基本信息，按待评估商品住房的属性分类，相同的划分为同一类别，获取企业历史年度经营数据，基于企业历史年度经营数据预测未来年度经营收益，基于企业未来年度经营收益确定各类商品住房的分成率、折现率和资产贡献率，预设被评估商品住房的预设评估值，使预设评估值分别与分成率、折现率和资产贡献率进行乘积并求和，计算商品住房的基本评估值，基于商品住房价值的影响因素设定修正系数，使商品住房的基本评估值乘以修正系数进行计算，将计算结果输出价值评估报告，解决了现有的商品住房价值评估方式效率低和评价主观的问题，具有良好的市场应用价值。

摘要： 本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于多层感知器的房价指数的显示方法，包括：获取房屋交易数据；按照预设的特征提取方式，从房屋交易数据中提取出每个房屋交易案例对应的房屋特征向量、时间哑元向量和成交价格值；基于每个房屋交易案例对应的房屋特征向量、时间哑元向量和成交价格值对预设的目标多层感知器进行训练：从训练完成的目标多层感知器中提取出目标模型参数；根据目标模型参数计算出每一期时间对应的房价指数，并在交互界面显示房价指数。可见，本发明能够实现对建筑特征、房屋成交时间和房屋成交价格之间的关系的非线性拟合，从而使得在交互界面上所显示的房价指数更加准确。

摘要： 本发明公开了一种二手房房价测算方法，涉及房地产应用技术领域，其包括：S1：获取房源样本，并采集各房源样本所属楼盘的宏观指标和微观指标；S2：清洗去除无效的房源样本，将相似的房源样本合并到同一楼盘中；S3：计算楼盘的均价；S4：根据楼盘的均价和经纬度信息将楼盘划分为不同的类别，并计算每个类别的均价；S5：以宏观指标、微观指标和每个类别的均价为特征在回归模型中拟合各个楼盘的均价，生成房价测算模型；S6：在房价测算模型中输入待测算二手房名称，房价测算模型根据该二手房所属楼盘的宏观指标、微观指标以及所属类别的均价计算得出该二手房的房价。本发明所要解决的技术问题是提高了二手房房价测算结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据的区域性城市房价合理性预测系统，包括：中央处理器、数据库、建筑成本记录模块、家庭情况统计模块、成本调取分析模块、家庭情况调取模块、偏离度分析模块、房价收入比分析模块和房价预测模块，通过成本调取分析模块和家庭情况调取模块调取大数据分析一个城市商品房的房价收入比和房价价值偏离度来综合预测分析该城市的房价高低及其合理性，分析了不同家庭的房价承受能力，更加科学地反映了该城市房价的具体情况，有助于对房价进行合理的调控措施以提高商品房的售出量。

摘要： 本发明涉及一种基于房价合理性的城市扩张预测方法，步骤包括：数据标准化、主成分分析、综合指数计算、耦合度测定、时间序列分析和城市扩张预测。本发明针对每一省份城市或直辖市，根据城市房价合理性进一步预测并讨论了其未来发展扩张的方向。