房價持續上漲居高不下一直是我國經濟金融以及民生中的熱門話題，確保房地產行業的平穩健康發展將有利于國民經濟的增長，居民幸福指數的提高和社會的和諧發展。因而對房價影響因素的有效計量及影響因素分析對找出高房價的原因，提出可能的解決措施具有重大的現實意義。本研究首先通過閱讀大量文獻，根據科學的方法擇選出可能會影響房價的諸多因素，收集了2000年至2011年以來房價及其影響因素的有效數據，通過建立多元線性回歸模型對其進行了嚴密的有效分析。經研究發現房產的竣工面積和人均gdp對房價有顯著影響，并在2008年有著顯著的結構性改變。

本文主要針對現階段國家宏觀調控的主要目標之一——商品房價格。結合1998年至今的m2貨幣供應量,以計量經濟學為工具,建立了一個商品房價格的單方程計量經濟模型,并對其有效性做了全面的檢驗。

住房問題是基本的生活問題,近年來,河北省的房地產價格在持續不斷地上漲,導致更多的人淪為了房屋的奴隸。房地產與宏觀經濟有著密切的聯系,房地產經濟在一個地區的經濟發展中扮演著舉足輕重的角色。商品房作為一種商品,其價格是由供給與需求共同決定的,但是,短時間內供給是缺乏彈性的,因此,需求就成為了決定房價的主要因素。為此,本文對河北省居民住房的價格的影響因素進行了定量分析。

利用西寧市1999—2008年社會經濟統計數據,從供給和需求兩方面選擇影響商品房價格的因素,建立回歸模型,對商品房價格影響因素的相對重要性進行分析。結果表明:竣工房屋造價是影響西寧市商品房價格的首要因素。

通過偏最小二乘(pls)方法對我國2004-2012年10個指標的季度數據進行研究,并利用變量投影重要性指標(vip)考察了住房價格各影響因素的重要程度。結果表明,土地交易價格、城鎮人口、家庭人均收入、經濟增長與貨幣供給是影響我國城市房價的重要因素。城市住房價格與地價、城市基本面因素基本一致,調控住房價格應與宏觀經濟發展戰略、城市戶籍管理、土地管理結合起來,協調一致;貨幣政策數量工具較之價格工具更適合對住房價格水平進行引導,定向降準同樣適合于房地產調控。

商品房價格是多種因素發展變化共同作用的結果。目前商品房存在價格過高、投資性購房的比重較高、開發投資額超常增長等問題。文章從供需角度分析商品房價格上漲的原因。從而提出調節供應,保障供需總量和結構平衡、加強和完善宏觀監測體系、通過房產稅促進低價位住房的建設和消費、加強輿論宣傳引導等對策。

本文運用協整分析方法,對房地產信貸規模和商品房價格之間的相關關系進行了實證分析。實證結果表明,房地產信貸規模與商品房價格有相關性,房地產開發貸款和個人住房貸款規模對商品房價格的走勢具有不同的影響。最后,根據定性和定量分析結果,提出促進我國房地產市場健康發展的對策建議。

對西安市普通商品房價格影響因素之間關系進行詮釋,明晰各因素之間的主次關系。以結構解釋模型(ism)為分析方法,對影響普通商品房價格的因素進行分析。在多種價格影響因素中,各因素對普通商品房價格的影響程度是主次分明的。銀行信貸政策及居民收入水平是影響綠色建筑能耗的主要因素;交通便捷程度,消費者預期,配套設施,宏觀調控,城市發展規劃和土地價格等因素對普通商品房價格的直接表現方式,這些因素受區位條件和政策水平兩個因素的制約,進而影響普通商品房價格。

本文選取2001-2011年季度數據作為分析樣本,并將之進行hp濾波調整與單位根檢驗,在此基礎上構建var模型,并進行了脈沖和方差分解分析,以研究貨幣供給變動對我國商品房價格的影響。研究結論表明:前期商品房價格的上漲和貨幣供給增加均是引起商品房價格上漲的主要原因,即高房價既有"印"原因,也有"炒"原因。

本文將馬爾柯夫理論與灰色理論相結合，建立了gm（（1，1）模型，并將其應用于實際．本文針對重慶市商品房價格進行了建模分析，并預測了未來價格的發展的趨勢，相對于單用馬爾柯夫理論建模提高了精度。

本文針對武漢市商品住宅價格問題，首先基于商品住宅價格波動率對武漢市各城區進行聚類，然后建立gm(1,1)模型對2013年第二季度至第四季度武漢市的房價進行預測，最后對模型的預測結果進行了誤差檢驗。

近期重慶房價有顯著的上升,并成為焦點討論話題,但是房價上升的原因卻非常模糊,不同時期影響房價的因素也不盡相同。文章通過對居民消費價格指數、金融機構人民幣貸款余額、房地產開發投資所占比重等指標進行了灰色關聯度分析顯示,由于2016年和2017年相應影響因素排名的變動,推測重慶二手房的上升存在很大的投機行為。

2011年,北京房價持續走高,不同城區的房價也都持續上漲。本文通過stata軟件對北京城八區和周邊地區的商品房價格因素進行了描述統計分析、多因素方差分析和回歸預測等,試圖找出不同因素對于樓盤銷售價格影響的顯著性,并對差別進行估計和分析。

選取天津市房地產行業的相關統計數據,通過建立多元線性回歸模型,運用spss軟件對影響天津市商品房價格的主要因素進行實證分析,結果表明,對天津市商品房價格具有較大影響的因素主要是商品房本年銷售面積,即住房需求對房價的影響比較大;同時,房地產開發投資額不斷增加,對房價的影響則越來越重要;而家庭收入以及房屋造價等其它因素對商品房價格的則影響較小。這啟示我們要嚴格落實限購等房產調控政策,大力發展廉租房、經濟適用房等住房保障制度,完善房地產供應體系,抑制不合理的過度投機需求,促進房產市場的健康發展。

從房地產行業和經濟人口角度總結以往房價影響因素指標中存在的信息冗雜、代表性不強的問題,對以往的房地產行業和經濟人口影響因素指標進行了修正和補充,以11個新一線城市的房價為例,建立新的指標體系,用灰色關聯分析法分析了影響房價的因素及其與房價的關聯程度。結果表明:影響房價的因素影響程度由大到小依次為城鎮人均可支配收入、人均gdp、城鎮新增就業人口、住宅開發投資額、住宅銷售面積、住宅待售面積、住宅新開工面積、住宅竣工面積、住宅施工面積、居民消費價格指數;經濟人口的需求因素對房價的關聯度大于房地產行業的供應因素;人口因素對房價的關聯程度低于區域經濟因素。

從房地產行業和經濟人口角度總結以往房價影響因素指標中存在的信息冗雜、代表性不強的問題,對以往的房地產行業和經濟人口影響因素指標進行了修正和補充,以11個新一線城市的房價為例,建立新的指標體系,用灰色關聯分析法分析了影響房價的因素及其與房價的關聯程度。結果表明:影響房價的因素影響程度由大到小依次為城鎮人均可支配收入、人均gdp、城鎮新增就業人口、住宅開發投資額、住宅銷售面積、住宅待售面積、住宅新開工面積、住宅竣工面積、住宅施工面積、居民消費價格指數;經濟人口的需求因素對房價的關聯度大于房地產行業的供應因素;人口因素對房價的關聯程度低于區域經濟因素。

本文以a市房地產市場為研究對象,利用灰色系統理論對其房地產商品價格走勢進行預測。

本文以北京市商品房價格為研究對象,從供需兩個角度分析影響房價的主要因素,運用計量經濟學理論和建模思路,提出相關建議。

房地產商的過高定價與開發中的審批成本、管理成本偏高、一些團體住房投資、房屋銷售不規范等因素導致商品房價格過高上漲,運用需求供給彈性理論分析了商品房價格上漲的內在機制,提出了政府應向購房者公開有效信息,抑制商品房的審批管理成本,規范商品房銷售,對那些超過住房計劃銷售期后仍超過空置房率上限的那部分商品房征收住房特別消費稅的方法以便抑制商品房價格的過快過高上漲。

近年來，我國城市商品住宅價格出現的大范圍、高幅度上漲，引起了社會各界廣泛關注。本文概述了我國城市商品住宅價格上漲現狀，從政府、投資商、消費者三個層面分析房價過高與上漲過快的原因，并對各層面進行對策構思，意在將房價調控在一個合理范圍之內。

本文從市場分析入手,篩選出決定商品房價格的四類因素,建立了灰色關聯分析模型,確定了目前影響北京地區商品房價格的主要影響因素,并結合目前國家調控措施,對這些因素的作用和房價發展趨勢進行了分析。

以淮安市統計局發布的2008~2014年統計年鑒中有關商品房的銷售數據為分析對象,利用銷售總面積和銷售總額折算成商品房的平均價格,建立了基于灰色系統gm(1,1)的淮安市房價預測模型.為了提高模型精度,引入二階弱化因子,對原始數據進行預處理.利用預處理后的數據建立了精度更為理想的預測模型.利用模型預測了隨后5年的平均房價.