搜索到30947篇“ 房价“的相关文章
- 北京房价“腰斩”传言背后
- 2024年
- 虽然全国楼市市场低迷,回到健康发展轨道还有很长一段路要走,但随着周期变化,楼市的需求还会进一步释放。“北京房价体系全面坍塌”“信仰崩塌,东三环房价‘腰斩’”“跌麻了,北四环跌破5万,南二环跌破4万,南四环跌破3万”……近日,不少房产自媒体密集唱衰北京楼市。在大部分市民的感受中,楼市确实处在下行态势。但是房价真的“腰斩”了吗?根据自媒体提及的房源,记者实地进行了走访调查。
- 王哲
- 关键词：北京楼市北京房价腰斩媒体
- 房价收入比影响因素研究
- 2024年
- 住房是人民的基本生活需求,因此住房问题也是重要的民生问题。我国住房发展取得了巨大的成就,但在发展中也产生了诸多问题:供给侧,开发商暴雷、项目烂尾的事件频出;需求侧,由于部分城市的房价上涨速度过快,中低收入家庭面临买不起房、甚至租不起房的问题。房价收入比作为衡量房地产业发展情况的重要指标,对其进行研究具有多方面的价值和意义。本文收集了中国部分地级及以上城市的经济数据,通过回归分析法,分析和论证影响房价收入比的因素。
- 孟燕青
- 关键词：房价收入比房价上涨房地产业发展烂尾经济数据
- 基于机器学习的房价预测研究
- 2024年
- 房地产行业是我国国民经济的重要组成部分,关乎国计民生,而房价的走势直接影响到社会的金融稳定和整体宏观社会的长期发展,因此对房价进行预测研究对个人消费者、房地产开发商以及国家宏观调控部门都至关重要。本文基于Kaggle在线平台上2020年5月至2021年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息数据,分别利用支持向量机和XGBoost模型对房屋价格进行预测,采用平均绝对误差、均方根误差和拟合优度作为评价标准将各个预测模型对房价的预测效果进行评价与比较,得出结论:XGBoost模型拟合和预测的效果最好。整体而言,本研究为房价预测提供了科学的模型和方法,为房屋出售者和房屋购买者提供科学的参考依据。
- 王玉洁
- 关键词：房价预测支持向量机
- 城市间房价分化的影响因素研究被引量：1
- 2024年
- 面对一二三线城市房价增速的分化走势,“因城施策”逐渐成为主基调,为此需要准确识别不同城市房价分化的主要因素。本文综合使用XGBoost等机器学习方法以及SHAP值解释性方法,基于2009—2019年全国70个大中城市面板数据,测算并分析一二三线城市房价分化的主要因素。结果表明:(1)预期因素在多轮房价分化期间都起到重要驱动作用;(2)货币政策本身并不是房价分化的主要因素,但可以通过影响预期导致房价分化;(3)需求因素和供给因素本身也不是房价分化的主要因素,但也可以通过影响预期导致房价分化。有鉴于此,“因城施策”的关键在于稳定公众对房价的预期:一线城市应在控制土地成本的前提下适当增加住房供给,削弱由于供不应求所带来的房价上涨预期;二三线城市需进一步完善基础设施,提高教育、医疗和环境质量,改善居民购房需求,防范人口外流带来的房价下跌预期。
- 陈小亮陈衎王兆瑞肖争艳
- 关键词：房价上涨机器学习方法
- 房价波动对城投债违约风险的影响
- 房地产市场变动频繁且房地产作为金融抵押品进入金融市场越发常见,城投债因资金投向多为水利、交通等基础设施项目,与房地产市场发展密切相关,城投债券与地方政府的关系无法完全脱离,地方政府通过补贴、税收优惠等方式对城投债提供扶持...
- 杨妍
- 关键词：房价波动城投债违约风险
- 房地产供需及房价的数学模型探究
- 2024年
- 本文旨在探究房地产供需及与房价关系的数学模型。在第一部分,本文从宏观和微观两个层面对影响房地产供需关系的因素进行了深入分析,并探讨了房地产供需关系与房价之间的关系。在第二部分,本文详细描述了房地产供需及与房价关系的数学模型的构建流程,包括变量设置、自变量权重占比的确定以及模型验证分析,希望这项研究能为房地产市场的研究和实践提供一些有价值的参考。
- 罗永晋陈英
- 关键词：房地产房价影响因素
- 基于PCA-BPNN算法的房价预测应用研究
- 2024年
- 房价是影响人民生活幸福指数的重要因素,因此合理地进行房价预测意义重大。以经典预测数据集——波士顿房价数据集为例,提出一种基于主成分分析(PCA)的3层BP神经网络模型的改进算法PCA-BPNN来进行房价预测。在对数据集进行数据标准化处理和主成分分析降维的基础上,通过调整BP神经网络模型的隐含层神经元数、学习次数等参数来优化预测模型。最后,利用MATLAB对数据进行仿真试验。试验结果表明,提出的模型预测准确率较改进前的BP神经网络模型有所提升,提升幅度最高可达90.4772%。
- 张璐璐麻晓敏王星月孙俊杰
- 关键词：BP神经网络房价预测数据预处理主成分分析
- 房价上涨对城镇居民初婚推迟的影响
- 2024年
- 近20年来,中国年轻群体的初婚年龄不断推迟,与房价攀升趋势相吻合,二者之间的关系值得探究。本文利用2010年以来的全国人口普查和1%人口抽样调查数据及城市统计信息,实证检验了城市房价上涨对城镇居民未婚比例和初婚年龄的影响。基于性别-年龄群组的分析结果发现,房价上涨显著提高了16~49岁适婚年龄人口的未婚比例,房价上涨1%导致城镇居民的未婚比例提高约0.11个百分点。进一步利用2010年和2020年两次全国人口普查数据构建的个人回顾性事件史数据进行生存分析,结果表明房价上涨导致年轻群体维持未婚状态的几率增加,房价上涨1%导致适婚人口的结婚几率在2000-2010年间和2010-2020年间分别降低0.09个和0.13个百分点,影响程度不断增大。分年龄段来看,房价上涨主要使得30岁以下年轻群体推迟了初婚时间。
- 许敏波曾梦房慧
- 关键词：房价上涨初婚年龄婚姻市场
- 房价对城镇居民消费不平等的影响研究被引量：1
- 2024年
- 基于中国家庭追踪调查库(CFPS)2010—2018年数据,采用面板计量模型和中介效应模型,研究房价对城镇居民消费不平等的影响效应及作用机制。结果表明:房价会正向影响城镇居民消费不平等,运用工具变量法进行内生性检验以及其他稳健性检验后,以上结论稳健。机制检验结果表明,房价会通过家庭人均消费支出影响城镇居民消费不平等,房价对居住支出和教育文化娱乐支出的影响程度较大,进一步说明房价上升会通过影响消费结构加剧城镇居民消费不平等。异质性检验结果表明,相对于城镇中低收入、中低金融资产家庭而言,房价变动对城镇高收入、高金融资产家庭居民消费的影响更明显。为此,应稳定房价、合理引导住房支出和调整居民消费结构,以促进消费公平,缩小消费不平等。
- 鞠方罗嘉昊周建军蒋涵玉
- 关键词：房价变动财富效应消费结构
- 双支柱调控政策对我国房价波动的影响
- 2024年
- 作为资产价格的重要组成部分,房价的波动会影响到金融稳定。近年来,监管部门采取了多种政策措施来控制房价。本文通过理论和实证,研究了双支柱调控政策对我国房价的调控效果,探讨了货币政策和宏观审慎政策的搭配效应。实证结果表明:货币政策和宏观审慎政策单独调控房价增长时都有较好的效果,两者之间也存在搭配效应。不同的政策工具搭配效应有所不同,货币政策和LTV的搭配效应对房价波动的调控效果最好。鉴于不同的货币政策工具和宏观审慎政策工具搭配后的实施效果不一,要根据情况合理搭配货币政策和宏观审慎政策。
- 赵孝航
- 关键词：房价波动金融稳定
相关作者
- 易宪容
- 作品数：1,131被引量：2,398H指数：25
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- 研究主题：楼市 房价 房地产市场 房地产业 成交量
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- 研究主题：房价 房地产业 宏观调控 住房 经济适用住房
- 龚小锋
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- 刘洪玉
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