高房价

摘要： 时下我国部分城市房价动辄上万,工资却徘徊在中等水平,中等收入相对上等房价,于是很多人感慨我国已进入高房价时代。针对这个高房价的原因,有人认为我国地少人多,加之近年来实行耕地保护政策,可建土地减少,房子处于供不应求状态,房价趋向上涨乃是市场竞争的结果,又由于通货膨胀日益严重,所以当今房价高得合理;也有人认为炒房团体在投机经济,哄抬房价以获取利润,使得房价超出国民的支付能力,高房价并不合理。本文通过综合论证实体经济与虚拟经济的关系,尝试从房子的商品属性出发,分析房子作为一般商品的价格形成过程,以及房地产产权市场对实体房价的影响,再运用博弈论的分析方法探析通货膨胀与房地产投机的关系,最终得出我国高房价形成的真正原因。

摘要： 我国从全面实行国有建设用地使用权出让制度以来,至今已有近三十多年的历程。这期间,土地市场从无到有,土地出让金已成为各地城市建设资金的主要财政来源,为社会主义市场经济发展注入了强大的经济动力,既破解了地方财政收入的困境,也推动了房地产市场的全面发展。短短的二十几年,房地产产业成为了我国重要的经济支柱,但与此同时,也逐步将我国推入了全球高房价国家之列。随着我国经济发展水平的不断提高和全球经济的快速变革。

摘要： 解决高房价带来的问题,关键不是遏制住房需求,不是把关注点放在城市中心区,而是要大幅提高都市圈的住宅供给。当前房地产市场处于几十年来的低谷期,房地产行业下行严重威胁到了全社会宏观经济稳定。各级政府在过去一年里采取了众多措施稳定房地产市场,迄今为止房地产还是没有走出低迷局面。走出房地产市场困境,非要有更进一步政策手段才能奏效。

摘要： 硅谷仍是世界上创新力最强的地区之一,在世界范围内吸引力仍然较强,且仍是风险资本最青睐的地区之一。但是,硅谷的贫富差距、高房价、高生活成本、居民健康、交通等社会问题变得越来越突出,一定程度上会制约硅谷未来的发展,降低硅谷地区对于人才的吸引力几十年来,硅谷作为全世界最具创新和创造活力的地区之一,见证了无数创业者的故事,孕育了许多伟大的公司,成为美国科技创新的重要驱动力量。硅谷的模式能否复制?如何借鉴硅谷经验为本地经济服务?

摘要： “十四五”期间讨论城乡关系,核心应该是城市、城市的延伸带和乡村这三者之间的关系。城市和乡村如果完全对立发展,这个模式是有问题的。我们的城市化率才50%-60%,乡村就衰败了。全球基本规律是城市化到50%以后开始出现郊区化,郊区化的推动力量是城市的高房价、快节奏、焦虑的空气,最后带来的是大家重新思考和选择。

摘要： “碳达峰”备受热议的当下,“人口达峰”也或隐或现。这一世界性的趋势,中长期难以逆转,并成为不少国家经济发展的硬约束、转型的大背景。不同于以色列“逆发达国家潮流”的人口增长趋势,韩国受限于高房价、就业难和教育成本等因素,已沦为亚洲乃至全球生育危机最为严重的国家。

摘要： 企业家应该敏锐关注到社会情绪变化背后的根本原因,从满足“人”的发展需求上去寻求更能和谐发展的机会链家和贝壳创始人左晖英年早逝,舆论评价出现了两极分化的现象。一方面,企业界纷纷发文悼念,痛惜这位整体提升了房产中介行业发展水平的企业家,尤其是赞赏他提倡“做难而正确的事”的价值观;另一方面,相当一部分人在网络上表达了对左晖所创建的链家、贝壳、自如等公司以及房产中介行业的不满,很多人甚至将房产中介乱像和高房价归咎于左晖。

摘要： 任泽平直言,城市的人口增长速度或将随城市能级、房价表现、消费水平、基础设施完善程度等的不同而出现严重分化。随之而来,综合各城市调控政策的分化和“两集中”供地政策出台等因素,城市投资机会或将发生变化。

摘要： 因各地财政投资力度不同所导致的教育资源不平衡,一直是一个困扰社会的民生难题。在此背景下,我国在基础教育阶段实行"就近入学"政策,同时也直接导致城市中出现了所谓的"学区房"问题。因各地财政投资力度不同所导致的教育资源不平衡,一直是一个困扰社会的民生难题。在此背景下,我国在基础教育阶段实行"就近入学"政策,同时也直接导致城市中出现了所谓的"学区房"问题。当前,学区房所引发的高房价成为了楼市调控甚至生育政策调整的关注点。

摘要： 制造业投资效率的提高对于实现我国供给侧结构性改革和经济高质量发展具有重大意义.本文基于2004-2018年沪深A股制造业上市公司数据,采用Richardson(2006)模型测算制造业企业投资效率,进而研究高房价对我国30省(市)制造业投资效率的影响效应和作用机制.结果 表明:高房价抑制了制造业投资效率的提升;中介机制研究表明,高房价能够通过房地产投资、创新水平渠道抑制制造业投资效率提升.

摘要： 笔者试图通过撰写本文,全面、客观地分析经营性土地招标拍卖挂牌出让制度的作用,并由此展开对居民住房价格偏高这一状况背后的深层次因素的剖析,进而尝试着探讨解决这一不合理状况的根本性措施.

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。