房价问题

摘要： 我国房地产行业不断发展,对于国民生活及经济造成极大影响,尤其是房价问题已经成为民众购房困难的重要原因。同时,房地产业也是国家财政税收收入的构成之一,是地方财政主要收入来源,负担诸多税种,土地增值税占比较高。而房地产增值税的政策的落实,对于土地增值税差额征税造成了一定影响,企业申报税款后需补交大额税款,对企业生存发展造成了影响。

摘要： 我国房价持续高速上涨,民生建设压力骤增。2016年年底的中央经济工作会议提出"房子是用来住的,不是用来炒的"(在本文中被简称为‘房住不炒’),明确了商品房是一种商品而非投资品,但政策推行困难重重,房价问题也未彻底解决。主流观点认为,1994年以来我国实行分税制带来了地方政府事权与财权不匹配的问题,而这是房价暴涨的最重要推手:对于中央政府,这种制度有效增加了财政收入并提高了宏观调控能力。

摘要： 按照惯例,“2018中国综合小康指数”调查请受访者从政府机构改革、收入分配改革、医疗改革、教育改革、食品安全等30多个选项中评选出了“2018年度中国全面小康进程中最受关注的十大焦点问题”。结果显示,排在首位的是房价问题。这也是房价问题时隔6年时间再次登上榜首。

摘要： 房价问题是关系国计民生的一个基本问题,也是近年来人们普遍关注的社会热点。本文通过对房价问题的历史回顾以及房价过快上涨原因的综合分析,从推进土地供给侧改革、转变住房供应结构、改革地方政府激励和考核制度、推进房地产税改革、实行差异化信贷与税收政策、保持住房金融信贷政策的连续性和稳定性等六个方面对构建房地产发展长效机制和住房制度改革提出对策建议,并对未来房价发展趋势作出预测。

摘要： 造成中国大城市高房价的因素很多，一个重要的原因就是土地供给有限。想解决高房价问题，就不得不面对土地垄断的问题。一旦改革取得实质性突破，房地产市场将迎来新的拐点，不可思议的高房价时代或许真能终结。

摘要： 在中国，房价问题有一个铁律：越调控越暴涨。2018刚刚进入5月，全国各地发布的调控政策数量就已经超过了115个。仅4月份一个月．全国各种房地产调控政策合计就多达33次，25个城市与部门发布调控政策，其中海南、北京、杭州等城市发布了多次房地产相关新政策.

摘要： 我重点谈谈中国经济的三个问题：一是房价问题。一般认为房价售租比维持在20-25是正常水平，香港目前是33。美国2004-2007年都超过了40，后来爆发次贷危机，许多房企破产了。目前国内售租比分化比较严重，例如宁波的售租比达到了40，北京是100，上海深圳都超过了80，厦门、合肥有60多。

摘要： 从供需原理理解当前房价涨跌 5月2日，中国经济体制改革研究会副会长、中国改革研究基金会理事长、国民经济研究所所长樊纲在新华网思客栏目发表文章表示，当前中国房价问题，是供求关系决定房子价格涨跌。供求关系变化了，价格就会变化。价格暴涨一定是供不应求，价格下跌一定是供大于求，这是最基本的原理。

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： 本发明提供了一种基于梯度提升回归的房价区间预测方法及系统，获取二手房产交易数据，获得数据特征；分析数据特征，统计并提取合理数据，利用合理数据获得数据特征的分布和/或相关性；对得到的数据特征以及分析结果进行特征处理，得到新数据集；建立梯度提升回归模型，利用得到的所述新数据集训练模型，得到预测模型；利用得到的预测模型，输入待预测数据进行预测，得到房价区间。本发明针对房价受宏观政策影响大、不确定性大的特点，可以帮助消费者更加理性的出资，为有住房刚性需求的人们提供更加可靠的价格参照，也为政府宏观调控房价和管理房地产行业提供数据依据和决策辅助，具有计算代价小、区间宽度小和区间可靠性强等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于GPS和爬虫数据的银行客户房价值评估方法，解决了现有技术中进行房产价值评估，其流程冗余，效率较低，且需要大量人工介入，并且需要用户的配合的问题，其包括如下步骤：使用数据采集系统从互联网上爬取全国房产信息；使用数据采集系统从银行数据库内获取用户历史访问APP的GPS数据组；使用数据处理模块提取GPS数据组，通过DBSCAN算法对GPS数据组进行处理，得到用户的聚类地址，将聚类地址和用户填写的地址进行对比，判定用户的真实地址；将全国房产信息匹配用户的真实地址，找出用户的真实地址的房产价值；本发明全自动化匹配判断用户的房价值，解决了传统房产价值评估中的时效低、需人工介入、需用户配合以及可能存在造假的问题。

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。