房价走势

摘要： 展望2021年的房价走势之前,先复盘一下对2020年初对房地产走势及政策的研判。预判的全部内容在2020年1月份发的《关于2020年房地产走势的十大预判》这篇文章中,这里只把十大预判列出来,大家可以看看,对了几个:1.调控政策大概率放松;2.房地产市场的数据不会太难看,也不允许太难看;3.行业的整合和洗牌加剧;4.一二线城市房价会反弹;5.2020年绝大多数的三四线城市会进人熊市。

摘要： 广州、重庆和长沙,一度被称为大城市房价"洼地"。国家统计局最新公布数据却显示,这3个城市的新建商品住宅价格指数出现连续上涨,广州连涨15个月,重庆和长沙连涨7个月。这与全国新建商品住宅各月平均售价变化趋势不太一致。今年1月份和2月份,全国新建商品住宅各月平均售价出现跳涨,相比2020年12月的售价,上涨了1344元。而在2020年、2019年同期,虽然也有小涨,但涨幅并不大。

摘要： 随着"双减"政策落地,骨干教师开始轮岗,北京校园周边房真的要"凉"了吗?孩子的未来,真的要靠"房"撬动吗?校园周边房走向下滑通道其实在政策出现之前,校园周边房的房价已经走在下滑通道。根据中国指数研究院数据显示:从房价走势曲线中,可以看出,北京校园周边房只有两年存在"暴涨"的现象,那就是2014年到2017年。而从2017年开始,北京出台"认房又认贷、二套首付提高到60%",等政策,学区房的上涨势头,得到遏制。

摘要： 投资者情绪改善显著,对A股和房价走势的看法趋于积极。2018年开始,由长江商学院投资研究中心和企业家学者项目(DBA)共同主办,进行一项长江商学院投资者情绪调查(CKISS),调查资本市场投资人情绪和预期,调查预计每季度开展一次。我们的受访者来自全国13个大中城市,这些城市的GDP占全国26%,按照每个城市的GDP在该13个城市中的比重分配样本量。样本分为两组,一组是普通散户,一组是专业的金融从业者。一次调查,有效回收样本计划在2500份左右,其中,普通散户投资者1900份,金融行业从业人员600份。

摘要： 鉴于新一线城市的发展潜力,对新一线城市房价的走势进行研究.选取杭州市2009～2017年的房地产相关数据,采用Lasso方法和遗传BP神经网络模型分析影响房价走势的各方面因素,并对2018～2019年杭州市房价进行预测.研究发现,年末从业人数、金融机构贷款余额、规模以上工业企业利税总额以及净迁入人口对杭州市房价具有较为显著的正向影响,产业结构对房价的影响具有差异性,而城乡居民储蓄余额对房价具有抑制影响.最后依据结论提出几点建议,为新一线城市的房地产健康发展提供经验指引.

摘要： 以房养老,曾经是备受追捧的养老热词,很多人关注着这种新的养老方式。但是这种新方式推广情况到底如何?能不能发展下去?能否成为社会化养老的一种合理选择?''以房养老'',一直是城市养老形式中备受关注的一种。这种新形式多是指保险版的''以房养老''。

摘要： 众所周知,股票收益主要来源于两个部分:股息收入和资本利得。股价受公司业绩影响之外,还受到许多因素的影响,有很大的不确定性,而股息收入也是衡量股票价值的重要因素。衡量一个公司的分红通常用股息率这个指标,具体是指股息与股票市值的比值。随着最近新一轮地产调控升级,房价走势萎靡,往往在此时股息率作为股票价值判断标准更为适用。《英才》记者根据A股地产公司分红统计,整理了截至出稿日A股地产行业股息率榜单,供读者参考。

摘要： 一季度房地产市场运行情况《国务院办公厅关于促进房地产市场平稳健康发展的通知》印发后,1-2月份的市场比较平稳；但3月中旬以来,由于几块“地王”的出现和投资性购房再度活跃,一些地方的房价、地价又出现了过快上涨的势头.

摘要： 一季度房地产市场运行情况《国务院办公厅关于促进房地产市场平稳健康发展的通知》印发后,1-2月份的市场比较平稳；但3月中旬以来,由于几块“地王”的出现和投资性购房再度活跃,一些地方的房价、地价又出现了过快上涨的势头.

摘要： 一季度房地产市场运行情况《国务院办公厅关于促进房地产市场平稳健康发展的通知》印发后,1-2月份的市场比较平稳；但3月中旬以来,由于几块“地王”的出现和投资性购房再度活跃,一些地方的房价、地价又出现了过快上涨的势头.

摘要： 一季度房地产市场运行情况《国务院办公厅关于促进房地产市场平稳健康发展的通知》印发后,1-2月份的市场比较平稳；但3月中旬以来,由于几块“地王”的出现和投资性购房再度活跃,一些地方的房价、地价又出现了过快上涨的势头.

摘要： 一季度房地产市场运行情况《国务院办公厅关于促进房地产市场平稳健康发展的通知》印发后,1-2月份的市场比较平稳；但3月中旬以来,由于几块“地王”的出现和投资性购房再度活跃,一些地方的房价、地价又出现了过快上涨的势头.

摘要： 近年来，随着地铁的开通，地铁沿线的房价均出现了较大幅度的涨幅，但这种涨幅随着站点分布的差异呈现不同的特点。本文以南京地铁1号线为研究对象，通过收集各站点周边的楼盘信息和借助于GIS的空间分析功能计算出的各站点与市中心区域的最短公交距离，对各站点周边房价涨幅与站点空间位置进行了相关性分析。本文还针对相关性分析结果，提出了地铁沿线房价涨幅随空间变化的一些规律，为预测未来其它一些城市地铁开通后房价可能的走势提供参考依据。最后，文章还探讨了未来地铁影响房价的一些新特点。

摘要： 近年来，随着地铁的开通，地铁沿线的房价均出现了较大幅度的涨幅，但这种涨幅随着站点分布的差异呈现不同的特点。本文以南京地铁1号线为研究对象，通过收集各站点周边的楼盘信息和借助于GIS的空间分析功能计算出的各站点与市中心区域的最短公交距离，对各站点周边房价涨幅与站点空间位置进行了相关性分析。本文还针对相关性分析结果，提出了地铁沿线房价涨幅随空间变化的一些规律，为预测未来其它一些城市地铁开通后房价可能的走势提供参考依据。最后，文章还探讨了未来地铁影响房价的一些新特点。

摘要： 近年来，随着地铁的开通，地铁沿线的房价均出现了较大幅度的涨幅，但这种涨幅随着站点分布的差异呈现不同的特点。本文以南京地铁1号线为研究对象，通过收集各站点周边的楼盘信息和借助于GIS的空间分析功能计算出的各站点与市中心区域的最短公交距离，对各站点周边房价涨幅与站点空间位置进行了相关性分析。本文还针对相关性分析结果，提出了地铁沿线房价涨幅随空间变化的一些规律，为预测未来其它一些城市地铁开通后房价可能的走势提供参考依据。最后，文章还探讨了未来地铁影响房价的一些新特点。

摘要： 近年来，随着地铁的开通，地铁沿线的房价均出现了较大幅度的涨幅，但这种涨幅随着站点分布的差异呈现不同的特点。本文以南京地铁1号线为研究对象，通过收集各站点周边的楼盘信息和借助于GIS的空间分析功能计算出的各站点与市中心区域的最短公交距离，对各站点周边房价涨幅与站点空间位置进行了相关性分析。本文还针对相关性分析结果，提出了地铁沿线房价涨幅随空间变化的一些规律，为预测未来其它一些城市地铁开通后房价可能的走势提供参考依据。最后，文章还探讨了未来地铁影响房价的一些新特点。

摘要： 近年来，随着地铁的开通，地铁沿线的房价均出现了较大幅度的涨幅，但这种涨幅随着站点分布的差异呈现不同的特点。本文以南京地铁1号线为研究对象，通过收集各站点周边的楼盘信息和借助于GIS的空间分析功能计算出的各站点与市中心区域的最短公交距离，对各站点周边房价涨幅与站点空间位置进行了相关性分析。本文还针对相关性分析结果，提出了地铁沿线房价涨幅随空间变化的一些规律，为预测未来其它一些城市地铁开通后房价可能的走势提供参考依据。最后，文章还探讨了未来地铁影响房价的一些新特点。

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： 本发明公开了一种基于对数线性回归和随机森林的房价走势分析方法，包括以下步骤：步骤1.对影响因素进行分析；步骤2.获取楼盘房价数据；步骤3.对楼盘数据进行预处理；步骤4.建立基于随机森林的模型：调用RandomForest Classifier函数建模并训练，对模型权重参数进行对数线性回归检验，若检验通过且模型符合正态分布，则认为模型符合条件，根据生成的决策树分类器对预测集进行预测，对每棵树的预测结果求均值即为最终预测结果；步骤5.对数线性回归测试；步骤6.模型训练与分析评估。本发明通过建立基于对数线性回归和随机森林的模型，在多个房价走势的影响因素下，达到曲线拟合精准。

摘要： 本发明公开了一种目标小区房价走势图生成方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于爬虫技术从多个房源网站获取成交信息，所述成交信息包括小区名称、成交月份和房价；从所述成交信息中筛选目标小区房价信息；从所述目标小区房价信息中获取多个当月均价，并根据所述多个当月均价生成目标小区房价走势图，所述目标小区房价走势图为xy坐标图。本发明基于数据分析，从房源网站从房源网站爬取成交信息成交信息，并将所述成交信息按小区位置分布生成房价走势图，由此，更全面、更直观的反应小区的房价走势。

摘要： 本发明涉及预测模型，揭露了一种房价走势前瞻模型构建方法，该方法利用历史数据确定各指标，分别对各指标对房价指数的预测能力进行评估，筛选出最具解释力的指标；分析各指标相较于房价指数的最佳滞后期，确定建模宽表；利用建模宽表中不同入模指标组合的数据对多种机器学习方法进行训练，并选择出平均误差最小者作为最终的房价走势前瞻模型。本发明还揭露了一种电子装置及计算机存储介质。利用本发明，可提高对未来房价走势预测的准确性。