房价上涨

摘要： 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?”

摘要： 中国房地产价格不仅呈现出显著的区域“异质性”,更体现出了城市群与非城市群的差异以及城市群内城市间的差异。因此,基于城市群视角审视经济增长对房价变动的影响有重要的理论与政策意义。本文以中国最具代表性且发展最为成熟的长三角、京津冀及珠三角等三大城市群作为研究对象,建立动态空间杜宾模型,以探讨城市群视角下,经济增长对房价上涨的空间效应。实证分析发现:在考虑城市群空间效应背景下,经济增长率对房价上涨率的正向影响弱化,甚至变得不再显著。这是城市群内城市间房价的空间效应、经济增长与房价变动的交叉效应作用的结果。这启示我们,经济增长率对房价上涨率的影响在具有不同的城市群空间结构的城市群中呈现出不同的结果,体现出不同的城市群发展阶段会影响经济增长率对房价上涨率的作用。

摘要： 导读之声近几年来,各地全面落实稳地价、稳房价、稳预期的房地产长效机制,房地产市场总体运行平稳。但在有的地方,受多种因素影响,个别城市出现房地产市场升温现象,在房价大幅上涨时,卖方毁约的情形时有发生,有时,因房价上涨幅度远超违约金数额,部分卖方为达到毁约的目的,直接向买方支付违约金。卖方违约,难道买方只能咽下这口气收下违约金?对于该问题,我们可以从民法典中找寻答案。

摘要： 探讨中国房价与家庭债务、企业债务之间的内在关联,有助于理解中国宏观经济波动。首先利用2007-2021年季度数据,构建了BVAR模型,发现在房价上涨冲击下,企业债务下降而家庭债务、名义利率和产出上升且均呈现驼峰状,即家庭债务挤出了企业债务;而后构建了一个含有异质性家庭、房地产部门、价格黏性和信贷约束的DSGE模型,数值模拟发现在房价上涨冲击下,模型能够较好地拟合以上特征事实。机制分析表明“非李嘉图家庭”的信贷约束发挥了关键作用,形成了住房抵押效应和住房与债务再分配效应,住房和债务流向“非李嘉图家庭”,推高了利率,使家庭债务上升而企业债务下降,此时产出增长主要由就业增长推动。与紧缩性货币政策相比,对家庭部门实施紧缩性信贷政策,将降低利率并形成流动性效应,能够较好地实现房地产市场、家庭债务与实体经济之间的协同发展。

摘要： 从2020年年初到现在,整整两年过去了。从生产到生活,整个世界仍然没有恢复正常状态。新冠病毒仍然在持续变异进化侵扰,人们难得安生。但在要素和资产市场,我们看到的是另一幅景象。除了在疫情爆发的初期出现过度反应外,很多国家的资产市场尤其是房地产市场,丝毫看不到受疫情打击的影子,发达国家的房价普遍超越疫情爆发前。即使是在疫情肆虐最严重的2020年,各国的房价也没有受到基本面恶化的冲击。我国也是如此,根据国家统计局提供的数据,2020年我国的商品房均价为9860元/平方米,同比上涨了5.9%。

摘要： 基于1999—2017年31省份的面板数据,构建系统广义矩(SYS-GMM)模型、动态面板门槛模型进行实证检验,分析房价上涨、房地产扩张对高新技术产业发展的影响。结果表明,房价上涨、房地产扩张对高新技术产业投入和产出两方面均有明显的抑制作用,2008年经济危机后,房价上涨对高新技术产业投入和产出的抑制作用显著增强;进一步研究发现房价上涨对高新技术产业发展存在"门槛效应"。具体来说,在房价收入比较低时,房价上涨对高新技术产业发展有促进作用;在房价收入比较高时,房价上涨会显著抑制高新技术产业发展;高新技术投入与产出均具有一定的惯性,政府支持对高新技术产业产出的推动作用显著。本文根据研究结论提出了相应的对策建议。

摘要： 近几年全国房价出现普遍上涨趋势,尤其是一线城市房价居高不下,随之带动周边城市房价上涨。在国家坚持“房子是用来住的,不是用来炒的”政策背景下,赤峰市近三年商品住宅房仍然存在价格上涨且增长速度过快现象,对于新居民尤其是年轻人购房产生困难。本文通过微观经济学供求理论分析过去十年赤峰市房地产价格,并预测未来一段时间内,赤峰市房价将继续平缓增长,进而分析房价上涨带来的影响,并提出对赤峰市房地产价格调整的有利建议。

摘要： 曾经一套“老破小”售价超百万,如今二手房源逐渐增多却不见售出,新房更是成交艰难……这样的戏剧性突变,正发生在河北唐山的楼市。近日,“唐山房价跌入谷底”一度冲上热搜,人们再次把目光聚集到这座三线城市身上。从2020年连续多月房价领涨全国,甚至因为房价上涨过快被住建部约谈,到如今的连续下跌、投资客出逃,唐山楼市发生了什么?当地人觉得房价降了吗?

摘要： 选取了广东省十个地级市的样本研究房价与居民消费之间的关系。按照经济发展水平将这十个城市分为A、B两组,消费分为居住性消费和非居住性消费两类,使用广义矩估计法对两组城市分别建立了回归模型进行实证检验。研究发现在广东省内房价对消费的影响的确存在区域异质性:对经济发展水平较高的A区来说,房价对消费的影响主要表现为负的财富效应(房奴效应);而对经济发展相对落后的B区来说,房价对消费的影响主要表现为正的财富效应。因此,提出了抑制房价的上涨速度,增加保障性住房供给以及加快“租售同权”政策落实的对策建议。

摘要： 研究基于房价上涨,探讨中国经济在投资领域的“脱实向虚”问题,以及房价上涨对企业投资(房地产投资和固定资产投资)的内在影响机理。首先,利用宏观季度数据,构建了一个包括房价、固定资产投资和房地产投资的三变量BVAR模型,发现如下特征事实,即在房价上涨冲击下,房地产投资上升而固定资产投资下降,两者均具有一定的持续性。而后构建了一个含有房地产部门、异质性家庭和企业信贷约束的DSGE模型,数值模拟发现模型能够较好地拟合以上特征事实。机制分析表明,当房价上涨的挤出效应大于抵押效应时,企业将增加房地产投资而减少固定资产投资。在这个过程中,房地产投资和企业债务上升,而固定资产投资下降导致产出下降,进而抑制消费和就业,阻碍了经济内循环。通过信贷政策和合理引导住房需求来稳房价,同时提高固定资产投资回报率,引导资本回流实体经济,能够促进经济“脱虚向实”和畅通经济内循环。

摘要： 传统分位数回归(QR)可以帮助研究者了解在扰动项的不同分布位置上,解释变量对因变量的异质性边际影响,因而在实证研究中具有广泛的应用.然而,QR估计结果的阐释依赖于不可观察扰动项的经济学意义.本文提出一种改进后的分位数回归方法(以下简称GQR).GQR的优点是能够直接识别并估计因变量位于某一水平上(Y=y)时,解释变量对因变量的平均边际影响.GQR不但刻画了解释变量对因变量的异质性效应,而且在某些场合下,GQR具有更为清晰的经济学解释.本文研究了GQR的识别、估计与推断步骤.数值模拟结果表明估计量具有良好的有限样本性质.文章还进一步讨论了OLS、QR与GQR三者的区别和联系.最后,本文运用GQR方法研究了房价上涨对家庭消费的异质性影响作用,以及哪些人最受益于最低工资标准的提高.结果表明,GQR方法能较好地捕捉政策效应的异质性.

摘要： 我国自1998年实行住房商品化政策以来，房地产业一直呈高位运行，高速增长的态势，已成为国民经济的支柱产业和重要的经济增长点。由于住房需求过人，而供给有限，房价一路飞涨，越米越多的城市居民买不起甚至也租不起房子。因此，政府开始加人保障性住房的投入，各地政府推出廉租房、公租房、经济适用房政策。在房价居高不下的情况下，这些政策却造成了没有资格享受社会保障房的城市中等收入家庭无力购买商品房的尴尬局面。本文通过分析城市夹心层的产生背景，认为房价收入此偏离、不完善的住房保障制度以及收入分配不均是导致城市住房“夹心层”存在及扩人的原因。在些基础上，本文探讨解决城市“夹心层”住房问题的保障性对策。

摘要： 我国自1998年实行住房商品化政策以来，房地产业一直呈高位运行，高速增长的态势，已成为国民经济的支柱产业和重要的经济增长点。由于住房需求过人，而供给有限，房价一路飞涨，越米越多的城市居民买不起甚至也租不起房子。因此，政府开始加人保障性住房的投入，各地政府推出廉租房、公租房、经济适用房政策。在房价居高不下的情况下，这些政策却造成了没有资格享受社会保障房的城市中等收入家庭无力购买商品房的尴尬局面。本文通过分析城市夹心层的产生背景，认为房价收入此偏离、不完善的住房保障制度以及收入分配不均是导致城市住房“夹心层”存在及扩人的原因。在些基础上，本文探讨解决城市“夹心层”住房问题的保障性对策。

摘要： 我国自1998年实行住房商品化政策以来，房地产业一直呈高位运行，高速增长的态势，已成为国民经济的支柱产业和重要的经济增长点。由于住房需求过人，而供给有限，房价一路飞涨，越米越多的城市居民买不起甚至也租不起房子。因此，政府开始加人保障性住房的投入，各地政府推出廉租房、公租房、经济适用房政策。在房价居高不下的情况下，这些政策却造成了没有资格享受社会保障房的城市中等收入家庭无力购买商品房的尴尬局面。本文通过分析城市夹心层的产生背景，认为房价收入此偏离、不完善的住房保障制度以及收入分配不均是导致城市住房“夹心层”存在及扩人的原因。在些基础上，本文探讨解决城市“夹心层”住房问题的保障性对策。

摘要： 我国自1998年实行住房商品化政策以来，房地产业一直呈高位运行，高速增长的态势，已成为国民经济的支柱产业和重要的经济增长点。由于住房需求过人，而供给有限，房价一路飞涨，越米越多的城市居民买不起甚至也租不起房子。因此，政府开始加人保障性住房的投入，各地政府推出廉租房、公租房、经济适用房政策。在房价居高不下的情况下，这些政策却造成了没有资格享受社会保障房的城市中等收入家庭无力购买商品房的尴尬局面。本文通过分析城市夹心层的产生背景，认为房价收入此偏离、不完善的住房保障制度以及收入分配不均是导致城市住房“夹心层”存在及扩人的原因。在些基础上，本文探讨解决城市“夹心层”住房问题的保障性对策。

摘要： 我国自1998年实行住房商品化政策以来，房地产业一直呈高位运行，高速增长的态势，已成为国民经济的支柱产业和重要的经济增长点。由于住房需求过人，而供给有限，房价一路飞涨，越米越多的城市居民买不起甚至也租不起房子。因此，政府开始加人保障性住房的投入，各地政府推出廉租房、公租房、经济适用房政策。在房价居高不下的情况下，这些政策却造成了没有资格享受社会保障房的城市中等收入家庭无力购买商品房的尴尬局面。本文通过分析城市夹心层的产生背景，认为房价收入此偏离、不完善的住房保障制度以及收入分配不均是导致城市住房“夹心层”存在及扩人的原因。在些基础上，本文探讨解决城市“夹心层”住房问题的保障性对策。

摘要： 城市基础教育资源主要通过房地产市场配置,导致房价部分地反映教育的数量与质量。基于上海市52个区域的房价与学校分布的月度面板数据,以及“实验性示范性高中”命名的自然实验,本文发现,区域间在基础教育资源数量和质量上的差异已经部分体现在了房价上。这说明,教育的“资本化”确实存在.因此,就近入学、禁止择校等简化的追求公平的教育政策并不能带来真正的公平,反而可能会加剧按照收入的居住区分割和受教育机会的不均等。

摘要： 城市基础教育资源主要通过房地产市场配置,导致房价部分地反映教育的数量与质量。基于上海市52个区域的房价与学校分布的月度面板数据,以及“实验性示范性高中”命名的自然实验,本文发现,区域间在基础教育资源数量和质量上的差异已经部分体现在了房价上。这说明,教育的“资本化”确实存在.因此,就近入学、禁止择校等简化的追求公平的教育政策并不能带来真正的公平,反而可能会加剧按照收入的居住区分割和受教育机会的不均等。

摘要： 城市基础教育资源主要通过房地产市场配置,导致房价部分地反映教育的数量与质量。基于上海市52个区域的房价与学校分布的月度面板数据,以及“实验性示范性高中”命名的自然实验,本文发现,区域间在基础教育资源数量和质量上的差异已经部分体现在了房价上。这说明,教育的“资本化”确实存在.因此,就近入学、禁止择校等简化的追求公平的教育政策并不能带来真正的公平,反而可能会加剧按照收入的居住区分割和受教育机会的不均等。

摘要： 城市基础教育资源主要通过房地产市场配置,导致房价部分地反映教育的数量与质量。基于上海市52个区域的房价与学校分布的月度面板数据,以及“实验性示范性高中”命名的自然实验,本文发现,区域间在基础教育资源数量和质量上的差异已经部分体现在了房价上。这说明,教育的“资本化”确实存在.因此,就近入学、禁止择校等简化的追求公平的教育政策并不能带来真正的公平,反而可能会加剧按照收入的居住区分割和受教育机会的不均等。

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。