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1.
本文基于地理加权回归方法,分析了我国中东部地区主要大中城市商品房价格与人均工资和人口数之间回归关系的空间变化特征。结果表明,我国中东部地区主要大中城市的商品房价格除受地域位置的影响外,工资水平和人口数的影响强度在各地区也存在着显著差异,呈现显著的空间非平稳性。  相似文献
2.
基于空间统计分析的中国省域房地产价格差异研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
运用空间统计分析方法对我国其中31个省市1999-2006年商品房平均价格分布差异进行研究.商品房价格的空间自相关分析结果表明,中国省域商品房价格具有显著的空间自相关,而且这种趋势在逐年增强.Moran散点图和LISA分析结果显示,省域商品房价格存在明显的二元结构,高值集中在经济比较发达的东部沿海地区,低值聚集在经济相对比较落后、房地产开发起步较晚的西部地区,而且这种集聚特征1999年以来一直存在.  相似文献
3.
中国房价上涨幅度较大,研究房地产供求市场及其价格,能把握房地产市场规律,促进房地产市场的平稳健康发展.研究从供求均衡理论角度分析了房地产市场的供求规律及其价格,通过建立商品房市场的供需动态均衡模型,以1990~2010年北京市商品房市场为例,对房地产市场的供求弹性、与长期均衡之间的关系及其对房地产价格的影响进行了实证研究与分析.研究表明房地产供给市场长期略具弹性,而需求市场长期弹性较大,价格对商品房市场的调节作用并不明显,实现房地产市场的供求均衡,需要政府力量的介入并对市场进行宏观调控.  相似文献
4.
本文以经济结构变化作为切入点对中国住房价格持续高涨现象进行分析,在构建理论分析模型的基础上,运用我国1999年至2011年省际面板数据进行了实证分析.研究结果表明:经济结构对商品房价格具有决定性的影响,长期来看,城乡收入分配结构、城镇化水平、工业化水平、以及财政分权水平决定了房价水平;短期来看,除了经济结构外,房价偏离长期均衡价格的水平决定了房价水平.  相似文献
5.
为了克服传统预测方法的不足,采用RS-BPNN模型预测商品房价格.利用粗糙集理论确定影响商品房价格的主要因素,运用具有超强数据处理能力的BP神经网络,根据筛选的主要因素作为输入节点数,构建商品房价格的预测模型,然后通过实例进行仿真.结果表明,其预测精度远远超过传统预测方法.可见RS-BPNN模型在房地产价格预测领域具有很强的实用性.  相似文献
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