房屋价格

摘要： 全世界很多人的梦想都是能够拥有一套房屋,然而受到疫情影响,房屋价格和建造价格持续飙升。但是试想一下,如果您可以在线订购一套房屋,并且可以在数周之内就建造完成,而且您还可以使用环境友好型材料,并且能够担负这个价格,这就是增材制造技术未来能够完成的事情,增材制造也称为3D打印,是影响建筑行业的一种新兴技术。

摘要： 自改革开放以来,我国房地产行业经历了一个较快发展的阶段,特别是近几年房地产行业更是持续的快速发展,但快速发展的背后也隐藏着管理粗放、管理水平低下、缺乏持久竞争力等问题,问题所带来的结果之一就是房屋价格的持续走高,这里除了房地产企业追求高额回报因素以外,成本不断增长也是一个重要因素,因此房地产企业进行成本管控成为其提高企业管理水平和活力,增强竞争力的有效方法。

摘要： 本文将2016年全国37个城市25534个小区的数据与城市层面数据进行匹配,运用工具变量法等对产业集聚推动城市房屋价格上涨问题进行研究,并探讨了产业集聚推动城市房屋价格上涨的作用机制.研究发现:(1)产业集聚每上升1％,将会推动房屋价格上涨0.1369％,相对于第二产业集聚,第三产业集聚更能推动房屋价格的上升;(2)产业集聚最能推动别墅价格的上升,商业及商住房次之,推动普通住宅价格上升的能力最弱;(3)产业集聚一方面通过加速城市化进程的直接效应和预期效应推高了房屋价格;另一方面,产业集聚还通过带动城市土地价格上涨的间接效应,推动房屋价格的快速上涨.

摘要： 随着地产经济的飞速发展,经营性物业贷款成为一种新型银行产品进入大众视野。商业银行应建立健全更为严密的风险防范机制,合理确定经营性物业贷款额度及期限,严格规范贷款用途,加强贷后风险防范。近年来,随着城市化建设的发展,地产经济得到了飞速的发展,土地价格以及房屋价格快速攀升,地产市场发展前景空前,而与其有着密切关联的经营性物业贷款也随之蓬勃发展。

摘要： 针对房屋价格不断变化的特点,介绍了一种基于大数据方法采用深度置信网络结构建立的房屋价格预测模型.该模型通过对影响房屋价格的多种因素与房屋价格关联深度的学习进行预测,可以辅助进行房屋价格变化预测的研究,其所用的数据是过去多年公开的房屋市场中已经成交的1461套房屋的价格数据,并与机器学习领域中经典的偏最小二乘、人工神经网络、支持向量机模型的对比实验预测结果进行验证.结果表明,该模型在房屋价格预测上能够取得较准确的结果,能够有效进行房屋价格预测.

摘要： 有心理学家曾做过这样一个实验.邀请一些大学生和房地产专业人员参观一座房屋,并请他们估计房屋的价格。而在参观之前.实验人员会打印一份随机生成的“销售数据表”分发给他们作为参考。多次实验的结果显示,无论是大学生还是专职的房地产从业人员,他们对房屋价格的估计无疑都受到了“销售数据表”的影响。数据表中房屋的价格越高,相对应人员给出的估值也越高,反之亦然。此实验背后存在着这样一个心理现象——锚定效应。

摘要： 党的十九大明确指出，全面依法治国是中国特色社会主义的本质要求和重要保障。行政审判作为促进法治国家、法治政府、法治社会一体建设的重要方式，对监督行政机关依法履职，保护行政公民、法人和其他组织合法权益，实质性化解行政争议具有重要作用，从本期开始，本刊将在视点栏目中摘发行政诉讼典型案例，陆续刊登2018年度各省具有代表性和教育意义的案例，引导和教育群众提升法治意识，共同推动法治中国建设。

摘要： 据美国《侨报》报道2017年南加州房价水涨船高,尤其是华人关注的学区房更是涨到了让人望而却步的价格.房地产中介称,今年的学区房价还会继续上涨,但涨速会放缓.最近一段时间,几乎所有人都感受到了房屋价格在猛涨.喜瑞都的SUSAN HSIEH说,过去一年以来房屋价格涨得很凶,去年一栋3房2浴的房子在65万元（美元,下同）上下,现在要到75万元左右,而且到处都这样.房价上涨的一个主要原因是房屋库存很少,在喜瑞都每个月挂牌出售房屋的数量要到近百间才算是正常情况,但现在只有20到30间,剩下的都是本身卖不掉或者自身条件不好的房子,而且这个现象还不仅限喜瑞都,其它地方也是.

摘要： 目前,黑龙江省房地产市场运行呈平稳运行态势。商品房销售持续回暖,商品房可售面积降幅扩大,去库存周期下降,三、四线城市受购买力不足影响去库存压力仍然较大。二线城市房屋价格呈现小幅上涨趋势,三、四线城市房屋价格稳中有降。房地产企业资金状况普遍趋紧,土地储备多以前期购置为主。去库存仍是未来我省房地产市场发展主旋律。

摘要： 自2003年以来，我国各大城市的房地产价格呈现出快速上涨的趋势。房价的快速上涨引起了社会的广泛关注，对此社会上有部分人士分析是因为实施土地公开出让采用招标、拍卖、挂牌出让方式导致土地价格上升，土地价格上升，又推动房屋价格上升。本文试着从房价的构成要素入手分析房价与地价之间的关系，从而阐明施行土地公开出让的必要性。

摘要： 本文主要以房屋价格资料爲基础,结合决策树（Decision Tree)建构线性回归模型之案例分析,研究模型之诊断与变数选把程序问题.将成对变数系利用CART法（Classification and RegressionTrees)的分析工具,逐次搜索各种属性水准组合,进行因子水准的合并,而降低模型中因子之水准数目,适切掌握因子间的相关与互动,再进一步作资料分析并建构模型後再精简变数,使线性回归模型能更有效反应母群体的结构.在一个预测变数(predictorvariable)之水准反应的改变依赖於另一预测变数水准的变化,且存在交互作用现象,在此情形下,各预测变数之相加性质,常不足於反应个别预测变数之重要性.因此,仅从线性模型中精简模型,很容易误导结果,这显示传统统计分析是不足的.在解决问题上,同时将资料挖掘（Data Ming）与模型建构之整合是很有必要的.各预测变数之间不仅具有相关关系,而且具有互动关系.当二个或二个以上之变数之间存在着互动现象时,某一变数娈值之改变所引起的反应,将受其他变数值大小的影响,有下列之状况：1.变数间之互动关系不一定是乘法关系.2.变数的交叉乘积（如X1X2或X1X2X3） rn 通常和原始的变数（X1、X2或X3）有高度相关的现象.在这些交互作用发生的时候,在线性模型之传统变数选把方法中,如果忽略了它们的存在,即可能导致建立偏差的模型.本篇文章以资料爲基础,找出控制各种相关与互动的变数、并降低属性之水准数;提出多重决策程序(Multiple Decision Procedures)并兼顾暂定模型候设的检验,及进一步诊断模型选择的适切性;量後再提出选把变数之凖则.

摘要： 城市旧城区由于地价飚升，拆迁年代久远的单层木结构房屋时，若采用成本法以土地使用权价格加上房屋价格评估其拆迁补偿价格，每平方米建筑面积的补偿价格可能超过该地段新开发的钢筋混凝土结构商品房的单价；若采用比较法评估其拆迁补偿价格，一般缺乏同地段同结构的交易实例，改用同地段其他结构房屋的交易实例进行比较修正，又会超过《房地产估价规范》限定的每项修正调整不得超过20％、综合调整不得超过30％的界线。针对这一困惑，本文对可能采用的成本法估价思路的对策和比较法估价思路的对策分别进行分析并提出笔者自己的看法。

摘要： 房价分析和预测是当前的热点和难点。基于复杂适应系统理论，构建了较为完整的房价模型。模型包括房产市场和土地市场，以及房价相关各种主体，如土地供应者、开发商、买房者及投资者。通过刻画这些主体的行为、决策及交互，观察在不同的环境政策下，宏观涌现出来的结果和现象。模型仿真中研究和分析了土地供应、投资行为、利率、通胀等因素对房价走势的影响。仿真结果能较好反映和解释房价的现实状况。

摘要： 房价分析和预测是当前的热点和难点。基于复杂适应系统理论，构建了较为完整的房价模型。模型包括房产市场和土地市场，以及房价相关各种主体，如土地供应者、开发商、买房者及投资者。通过刻画这些主体的行为、决策及交互，观察在不同的环境政策下，宏观涌现出来的结果和现象。模型仿真中研究和分析了土地供应、投资行为、利率、通胀等因素对房价走势的影响。仿真结果能较好反映和解释房价的现实状况。

摘要： 房价分析和预测是当前的热点和难点。基于复杂适应系统理论，构建了较为完整的房价模型。模型包括房产市场和土地市场，以及房价相关各种主体，如土地供应者、开发商、买房者及投资者。通过刻画这些主体的行为、决策及交互，观察在不同的环境政策下，宏观涌现出来的结果和现象。模型仿真中研究和分析了土地供应、投资行为、利率、通胀等因素对房价走势的影响。仿真结果能较好反映和解释房价的现实状况。

摘要： 房价分析和预测是当前的热点和难点。基于复杂适应系统理论，构建了较为完整的房价模型。模型包括房产市场和土地市场，以及房价相关各种主体，如土地供应者、开发商、买房者及投资者。通过刻画这些主体的行为、决策及交互，观察在不同的环境政策下，宏观涌现出来的结果和现象。模型仿真中研究和分析了土地供应、投资行为、利率、通胀等因素对房价走势的影响。仿真结果能较好反映和解释房价的现实状况。

摘要： This article analysis the affecting of Supply factors on the housing price from the quantitative point of view，With the Trade 1998-2009 housing prices in Beijing as the research object，and select construction and installation costs，Land costs，The development area of completion and real estate investment as a representatives of the supply factors，At the same time，Through this article used mathematical analysis about multiple linear regression，And combined with SPSS software tools for regression analysis，Thus to explore the size of the impact for supply factors on housing prices.

摘要： This article analysis the affecting of Supply factors on the housing price from the quantitative point of view，With the Trade 1998-2009 housing prices in Beijing as the research object，and select construction and installation costs，Land costs，The development area of completion and real estate investment as a representatives of the supply factors，At the same time，Through this article used mathematical analysis about multiple linear regression，And combined with SPSS software tools for regression analysis，Thus to explore the size of the impact for supply factors on housing prices.

摘要： This article analysis the affecting of Supply factors on the housing price from the quantitative point of view，With the Trade 1998-2009 housing prices in Beijing as the research object，and select construction and installation costs，Land costs，The development area of completion and real estate investment as a representatives of the supply factors，At the same time，Through this article used mathematical analysis about multiple linear regression，And combined with SPSS software tools for regression analysis，Thus to explore the size of the impact for supply factors on housing prices.

摘要： 本发明提供了一种基于特征价格模型的房屋租赁市场监测方法，房屋租赁市场监测方法包括：构建房屋租赁市场画像，基于房屋租赁市场画像感知房屋租赁市场变动情况，并获取预设时间段内的房屋租赁市场变动数据；构建特征价格模型；剔除房屋租赁市场变动数据中的异常数据；基于特征价格模型，对剔除异常数据后的房屋租赁市场变动数据逐步回归；利用逐步回归后的房屋租赁市场变动数据集更新特征价格模型；基于房屋租赁市场的常识特征验证更新后的特征价格模型，从而得到优化的特征价格模型；利用优化的特征价格模型监测房屋租赁市场。本发明能够及时感知市场变化，且优化的模型具备自我调节能力、对新数据的拟合度更佳、解释性更强。

摘要： 本发明属于人工智能领域，提出了一种基于深度迁移学习的可解释性房屋价格评估分类方法。该分类方法在基于深度迁移学习的房屋室内图像特征提取的基础上，融合房屋基本信息、房屋位置信息等多模态特征，运用基于stacking的集成学习方法和Shapley加性解释分析，实现房屋价格的评估分类与可视化解释。该方法使模型能够捕获具有多种模态的互补信息，并且在缺失某一模态信息情况下也能提供可靠的分类结果；通过动态调整的内部运行机制，根据卖家上传至平台的房产数据进行精准的价格评估。

摘要： 本发明公开了房屋价格估价(预测)的因素权重比较法，充分考虑到房地产市场是一个高度区域各异的市场特点，承认不同地域的房地产市场影响价格的因素和权重客观上的不同，通过建立特定区域影响房价因素的权重和分值体系，构建一种动态的区域各异的本地化方案，再将比较案例信息和待预测目标的信息进行格式化后进行各因素分值比较计算，分别得到相对于预测对象的比较案例修正值，将各比较案例修正值汇总后得到更准确的预测值。相对于传统的市场因素比较法，该方法量化了住宅价格对不同价格影响因素对的敏感程度，区别对待了高度区域各异的住宅价格市场，适用了区域、精细化程度各异的的分值体系和本地化方案，从而得到更加精准的住宅价格预测值。

摘要： 一种房屋价格查询方法、系统及存储介质，房屋价格查询方法包括：构建运算数据库，将预先建立的标准房型价格表、地域系数表导入运算数据库；标准房型价格表包括多种标准房型和与多种标准房型一一对应的多个基础价格；地域系数表中包括多种标准地域和与多种标准地域一一对应的多个地域系数；响应于用户在查询界面选择的标准房型、标准地域，获取对应的基础价格、地域系数，并记作待计算基础价格、待计算地域系数；依据待计算基础价格和待计算地域系数计算出第一最终价格。本发明实施例不需要像传统的价格查询方式一样，需要进行现场测绘、耗材估算等多个步骤才能获得最终的定价，极大的提高了用户查询别墅价格的便捷度，有效的节约了时间成本。

摘要： 本发明公开基于云计算和大数据分析的房屋买卖价格智能评估方法、系统、电子设备和计算机存储介质，通过获取当前房屋的基本参数，并在预设的时间段筛选预设时间段内的历史成交房屋，进而将历史成交房屋的基本参数与当前房屋的基本参数进行对比，从而筛选出各相似成交房屋，由此统计房屋楼层、装修程度和面积对应的房屋价格影响系数，从而结合当前房屋对应的基本参数统计当前房屋买卖价格综合评估影响系数，实现了二手房买卖价格的智能评估，弥补了目前二手房价格评估方式存在的过于程式化、灵活性不强和准确度不高的不足，提高了二手房价格评估结果的准确度，进而缩短了二手房交易的周期，满足了一些卖方的快速交易需求。

摘要： 本发明公开了一种要素量化和可视化评估房屋价格的方法，包括如下步骤：步骤1：采集同一行政城市区域中已有楼盘的各项配套信息和已有楼盘中各房屋的各项基础信息；步骤2：根据楼盘的各项配套信息建立楼盘均价评估模型；步骤3：根据各项配套信息和各项基础信息，分别求出每个楼盘在各项配套信息上的溢价率和各房屋在各项基础信息上的溢价率；步骤4：先根据楼盘均价评估模型求出待评估房屋所在楼盘的楼盘均价，再结合步骤3的结果求出待评估房屋的价格。本发明能够把逻辑上支撑房屋价格评估的要素指标进行逻辑展现，使房屋价格相关的要素可视化。

摘要： 本发明公开了一种房屋价格预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取历史房屋价格数据及所述历史房屋价格数据对应的区域信息；根据所述区域信息对所述历史房屋价格数据进行划分，获得不同区域的初始房价数据序列；根据预设灰度预测模型分别对不同区域的所述初始房价数据序列进行计算，获得各区域对应的初始房价预测值；根据不同区域的所述初始房价数据序列计算各区域对应的空间响应值；根据各区域对应的所述空间响应值对各区域对应的所述初始房价预测值进行修正，获得各区域的目标房价预测值。在传统的基于时间序列的基础上，加入了空间因素，考虑各区域之间的影响因素，使得预测结果更准确、合理。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据的房屋价格自动评估方法。该方法考虑了在典型场景下影响房屋价格的多项特征变量，通过自动收集相关数据、数据清洗、分类、量化后建立了房屋特征变量‑价格信息数据库；同时提出了一种基于改进的KNN近邻算法的房屋价格估算模型，该模型通过循环比较测试房屋对象和数据库中样本房屋对象的相似度最终得到测试房屋对象的估算价格，该方法为房屋价格的评估提供了科学的理论支撑。

摘要： 本申请实施例提供了一种房屋租赁价格预测方法及相关装置，其中，所述方法包括：获取待租赁房屋的租赁信息，所述租赁信息包括所述待租赁房屋相关的环境信息和人流信息；对所述环境信息和所述人流信息进行处理，得到环境变量值和人流变量值，所述环境变量值用于反映所述环境信息对所述待租赁房屋的租赁价格的影响大小，所述人流变量值用于反映所述人流信息对所述待租赁房屋的租赁价格的影响大小；根据所述环境变量值和所述人流变量值，对所述待租赁房屋进行价格预测，得到所述待租赁房屋的租赁价格。可以解决现有技术人为考虑影响租赁价格的外界因素不够全面的技术问题，从而提升了房屋价格预测的合理性和便捷性。

摘要： 本发明公开了一种房屋价格排名预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收客户端发送的房屋价格排名预测指令；根据房屋价格排名预测指令从数据库中查找与待预测房屋对应的小区房屋均价和参数系数；基于小区房屋均价、待预测房屋面积和参数系数计算所述待预测房屋的第一价格；将所述第一价格与多个第二价格进行比较，输出所述待预测房屋的价格排名和所述第一价格，所述第二价格包括所述待预测房屋所在小区中多个非待预测房屋的房屋价格。本发明基于大数据分析，通过小区房屋均价、待预测房屋面积和参数系数预测房屋价格排名，由此，直观地向用户展示房屋价格排名，方便用户了解房屋价值。