房地产价格指数

摘要： 凯斯-席勒指数是衡量美国地区房价波动的重要指数.该指数采用重复销售方法,有效克服了住宅异质性问题.凯斯-席勒指数已成为美国最为权威的房价指数,其已广泛应用于政策制定、学术研究和商业运作等场合.我国统计局发布的"70个大中城市房屋销售价格指数"是我国的权威房价指数,本文对比分析我国房价指数与凯斯-席勒指数的不同之处,指出我国房价指数的不足,并借鉴凯斯-席勒指数的经验,对完善我国房价指数体系提出建议.

摘要： 在我国房地产市值畸高、风险不断累积、价格波动加大的背景下,探寻防控房市风险的市场化长效机制非常必要.境外经验表明:房价衍生品是管理房市风险的市场化工具;房地产属性多、周期长、不可分割等特异性制约房价衍生品的功能发挥.我国亟需防控房市风险的市场化工具,但发展住房价格指数衍生品与我国国情不符,建议加快资产证券化市场的制度与产品供给,加快公募REITs产品的发行上市,尝试开发REITs指数期货.

摘要： 从美国量化宽松货币政策实施的背景入手,基于2008～2014年十个城市的月度房地产价格指数的面板数据,分析了美国宽松货币政策对中国房地产价格的影响,计算出该政策效应下对我国房地产价格的影响程度.结果显示,美国宽松货币政策对我国的房地产价格有正相关关系,如果美国货币发行量增加1％,那么实际房价指数将上升0.10％,并致使美国处于零利率区间低息的贬值货币必然寻找高收益的投资去处.中国作为新兴市场,成为了投资目的地.

摘要： 目前，国内存在多种不同的房地产价格指数，各种房地产价格指数编制方法由于其计算方法与所需数据的不同而各有优劣，适用于不同的房地产市场情况、信息收集与发布状况。中国国土辽阔，各地区的自然条件和社会经济状况差异很大，房地产市场情况也存在明显差别，在此情况下，各城市所适用的房价指数是不同的。但现实中，房价指数和真实房价变化不一致的情况显示了我国存在着混用、滥用房价指数的现象。在此形势下，各城市应如何选取适用的房价指数编制方法，采用何种指数，如何编制以使其及时、准确地反映房地产的“纯价格”变动情况，成为有待深究的紧迫问题。

摘要： This paper mainly analyzes the conduction effect of Kunming, Yuxi, Qujing, Chuxiong and Wuding on the price of the city economic circle in Central Yunnan Province. First the basic principles and methods of DAG algorithm graph model are introduced, and VAR model of price index is built. Through the partial correlation coefficient between the VAR model analysis, the causal relationship between the variables over the same period is determined, to provide limitation for excessive recognition of structural VAR model. Finally, the variance decomposition is used to analyze the dynamic causal Rate conduction and strength. The empirical results show that housing prices in different cities have interaction within the forecast region changing trend has a strong practical significance.%本论文主要分析滇中城市经济圈昆明，玉溪，曲靖，楚雄，武定房价的传导效应。首先介绍图模型DAG 方法的基本原理和算法，且建立房价指数的VAR 模型，通过对VAR 模型各项之间的偏相关系数分析，确定各个变量之间的同期因果关系，为结构VAR 模型的过度识别提供限制。通过方差分解对房价传导的动态因果关系和强度的分析，其实证结果对预测有交互影响的区域内不同城市的房价变动趋势具有很强的借鉴意义。

摘要： 住房储蓄是一种新型的住房融资模式, 本文从期权的视角分析中德住房储蓄银行产品合同条款, 并针对现有产品的缺点, 提出了房地产价格指数基金等相关衍生产品和组合贷两种解决方案.

摘要： 一、大数据对房地产估价行业的要求大数据的价值在于通过数据共享、交叉复用后可获取最大的经济收益,房地产估价行业是依靠数据进行价格趋势的判断和房地产价值的测算的,拥有数据积累和分析能力的估价公司将会以完善的数据库进一步加强和银行、法院、征收部门的合作,同时可以逐步开展咨询类评估服务。

摘要： 文章选用面板数据非线性平滑转移模型捕捉房地产价格指数模型的机制变化情况,并探讨这种机制变化与房地产调控政策之间的联动效应。结果表明:(1)9类房地产价格指数模型均存在非线性,且它们发生机制变化的次数和时间有所不同。(2)在房价调控政策的冲击下,大、中、小户型新建商品住宅价格指数、二手住宅价格指数和总价格指数表现出不同的波动特征。(3)从房价指数模型的机制变动中发现房控政策只能短期发生效力,短期降低了人们关于房价的预期程度后,通过累积效应最终抑制不住人们关于房价的强烈预期。

摘要： 本文利用ARIMA 模型分析了1998-2009年中国房地产价格指数的平稳性，并且对中国房地产价格指数的增长趋势进行了预测。ARIMA 模型可从时间序列相互间存在的某种联系中深入认识事物的本质，掌握其发展规律，进而对该时间序列的未来情况进行预测，预测的准确性得到提高。本文通过对中国房地产价格指数的增长趋势预测结果的分析，提出了控制中国房地产价格的政策建议。

摘要： 本文利用基于BP 神经网络的非线性组合预测模型对我国36个大中城市房地产价格指数进行了预测，与其他几类常用的预测模型相比该模型的预测精度明显占优，同时使用该模型预测出我国2007年第一季度的36个大中城市房地产价格指数为106.1274。

摘要： 本文利用房地产价格指数和创设资产恶化指标对房地产价格与商业银行贷款质量变化情况进行了实证分析。研究发现,当房地产价格指数处于上升通道时,资产质量恶化指标是房地产价格指数的格兰杰原因;而房地产价格指数不是资产恶化指标的格兰杰原因。最后给出了政策启示。

摘要： 本发明涉及一种房地产评估方法和房地产评估系统，所述房地产评估方法包括：将估价区域划分为若干标杆板块；在各个标杆板块内分别建立多个板块标杆点，板块标杆对应的价格即为价格标杆(基价与影响源值)，各个板块价格标杆之间相互影响与牵制，构成价格标杆网络。待估价房地产根据所在的标杆板块，寻找对应的价格标杆，结合影响房地产价格的影响因素值修正，获得对所述待估价房地产的价格。上述房地产评估方法获得的评估价格更准确，依据更充分。

摘要： 本发明涉及产生基于REIT的纯地产收益指数。首先，以预定频率从多个REIT中的每一REIT汇编REIT收益数据。接着，将所述所产生的REIT收益数据去杠杆化且根据对于多个目标特性中的每一者的暴露对其进行处理以获得反映指数中每一REIT的权数的系数。最后，根据所述REIT、所述所获得的系数及所述权数产生指数。

摘要： 本发明一实施例涉及防止虚假房源的网上房地产信息提供系统，在房地产网页或房地产应用程序等网上媒体提供没有虚假房源的准确房地产信息。本发明一实施例涉及利用基于大数据的等级分类和行情预测的房地产放心交易服务提供系统，该系统按照不同等级对于房地产交易的各个主体进行分类管理，并且提供行情预测结果，同时使虚假房源的可能性归零，十分安全。

摘要： 本发明提供了财产视频放盘系统，其包括与互联网连接的服务器，其被配置以：提供网站，其用于从用家接收多个视频档案，以将其与某财产放盘列项关联地上载；将全部所接收的视频档案上载至视频寄存服务，同时为每个上载的视频档案提供识别数据；以及显示该财产放盘列项并提供缩图相片，其带有连至各个所上载的视频档案的链接，由此网站的访客可于该财产放盘列项中观看该些视频档案。替代地/额外地，服务器亦可：以多个不同的特征名称之其中一项识别每个缩图相片；追踪访客对每个视频档案的访问；以及产生访客对每个财产放盘列项的相对兴趣程度的报告，其中该兴趣程度是访客对与每个财产放盘列项关联的该些视频档案的访问程度的函数。

摘要： 一种房地产市场供求关系和价格变化的监测系统及方法，设置有数据采集模块，用于收集各种影响房地产价格的数据；用户登录模块，用于验证用户有效性，并根据用户权限提供对应服务；数据储存模块，用于存储数据；数据分析模块，用于对数据进行加工处理；信息动态暂时模块，用于对数据进行可视化展示。通过大数据方式，采集多种数据，进行自动比较，实时动态进行价格和舆情预警，提高监测效率和准确率，给决策提供有力支撑，保证房地产的健康有序发展。

摘要： 本发明提供一种结合地理加权和多层线性的房地产价格影响因子分析方法，包括将所有房地产项目样本根据空间坐标进行分组，位置上处于同一区域的样本归为一组；将房地产属性变量及相关地理空间变量进行分类，分为“空间变量”和“非空间变量”两类，并进行变量优选，得到最终的模型，最终的模型中包括组级变量和样本级变量；使用样本级变量构建多层线性模型并求解；组合最终解，将上一步求解得到的各参数与变量组合起来对因变量进行解释，从而得到房地产价格影响因子分析结果。本发明为解决房地产价格影响因子分析问题中多尺度现象和空间异质现象，使用多层线性回归模型和地理加权回归模型进行结合，自动给出更加合理的房地产价格影响因子分析结果。

摘要： 本发明公开了一种获取房地产价格特征的方法及系统，该方法包括如下步骤：获取空间数据和属性数据；空间自相关性检验；根据空间数据和属性数据，进行特征指标空间赋值；根据空间赋值结果，进行特征价格模型构建，得到预测结果；预测结果检验，并提供一种获取房地产价格特征的系统。本发明提供的空间和数学相结合的方法对房地产价格特征的客观空间赋值、全面筛选和成果可视化，很好的弥补了传统的房地产价格特征筛选方法不能穷尽所有的价格影响因素的缺陷，同时又突出不同城市影响房地产价格特征的差异性，模型构建结果空间可视，具有较好的可解释性，模型的更新维护成本较低，具有较强的实用性。

摘要： 本发明公开了一种房地产价格波动的研究方法，所述研究方法如下：利用终端设备对房地产市场进行信息采集；对采集的数据进行处理，利用数学建模得到房地产价格波动数据信息；对数据进行可视化处理；本发明的有益效果是：使用双流法对关键特征进行提取，有助于更好的对房地产价格波动数据提取；使用数学建模，进一步提高了获取数据的精确度；采用ARIMA模型，有助于对未来房地产价格波动进行预测。

摘要： 本发明公开了一种基于梯度提升决策树混合模型的房地产价格预测研究方法，包括以下步骤：1)获取网络搜索数据及房地产价格数据；2)通过计算斯皮尔曼相关系数及时差相关分析从网络搜索数据及房地产价格数据筛选出与房地产价格具有高度相关性的先行关键词；3)建立长短期记忆模型，通过长短期记忆模型进行房地产价格预测；4)建立支持向量回归模型，再利用支持向量回归模型预测房地产价格；5)将步骤3)得到的房地产价格的预测值及步骤4)得到的房地产价格的预测值作为梯度提升决策树混合模型的原始样本集，利用梯度提升决策树混合模型进行预测融合，该方法能够较为准确的预测房地产价格。

摘要： 本发明公开了一种基于价格指数的房地产市场监测预警方法和系统，涉及信息处理、计算机技术领域。该方法包括通过网页抓取的方式获取各小区的房屋交易信息及房屋特征；将收集到的数据进行编码导入数据库；计算价格指数；利用指数确定房地产市场运行的状态区间并进行预警预报。本发明基于数据抓取技术与房地产价格指数，提高了数据的收集效率、准确度与样本量，可以有效地提高监测预警的实时性与精确性并降低监测预警的成本。