基于结构方程模型的北京居住用地价格影响因素评价

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北京近十房价变动原因与数据分析报告详解

北京近十房价变动原因与数据分析报告详解
当前34页,共40页,星期一。
2. 限购令“重磅炸弹”强硬干脆
同时,限购令也强有力的限制了房价的上 涨。规定对已拥有2套及以上住房的本市户籍 居民家庭、拥有1套及以上住房的非本市户籍 居民家庭、无法提供本市有效暂住证和连续5 年(含)以上在本市缴纳社会保险或个人所得税 缴纳证明的非本市户籍居民家庭,暂停在本市 向其售房。 这使得一大批北京的潜在买房者 失去了购房的权利,有效遏制了炒房等行为, 对稳定房价产生了积极的影响。
如同婴儿一般备受呵护。
当前9页,共40页,星期一。
2.需求稳中有升
❖ 随着时间的推移,老百姓逐渐对房产有了更为深入的了解, 市场需求越来越大,供应量已经满足不了日益增长的购房需
求。2003年政府出台了土地招牌挂制度,低价拿地的 历史一去不复返,招牌挂的形式推动了地价上涨。但 在2004年之前,低价的上涨还未转播影响到房价,在 这一阶段,房价基本稳定,并未出现明显上涨。
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第二阶段 2004——2007年
快速上升期
当前11页,共40页,星期一。
在走过了房地产初期开发的二十多年 平稳期后,北京进入城市化发展最为
迅猛的时期,2004年之后的北京楼市
价格,涨幅快到以日计算,让民众望 而生畏。
2004年是一个转折期,房价由此 一发不可收拾,发生了明显的上 升趋势,三年时间北京商品房价 格由5053元/㎡涨到14411元/㎡,上 涨幅度达到185%,2007年的商品 房均价较2006年上涨超过50%,已 步入房产发展的畸形期。
1.金融危机阴霾笼罩
2009年,金融危机的阴霾还远未散去, 在经济三大支柱:投资,出口,内需中,投资 与出口都遭遇低潮。大部分投资者因为经济的 不明朗而持币观望,致使投资锐减;面对经济 危机,各国都在减少进口,采取贸易保护,致 使我们出口锐减;为保GDP的增长目标,唯一 的方法就是促进内需,我们用举国体制进行宏 观调控,扩大内需。

关于房价上涨影响因素的实证研究

关于房价上涨影响因素的实证研究

课程论文题目:关于房价上涨影响因素的实证研究学院统计与数学学院_专业统计学班级统计0801课程名称计量经济学(课程设计)学号 0802100133_学生姓名周彬指导教师赵卫亚成绩二○一○年五月目录一、引言 (3)二、文献综述 (3)三、模型变量选择与分析 (6)1、应变量的选取2、自变量的选取四、数据收集和模型的建立 (7)1、数据收集2、模型建立五、房价上涨影响因素及实证分析 (14)六、对策建议 (14)关于房价上涨影响因素的实证研究摘要:近年来,如何准确地对住宅项目进行定价,已经成为各界普遍关注的问题。

房价的持续上涨成为居民购房一大难题,其上涨的影响因素也成为人们所要重点研究的课题。

本文对房价上涨的影响因素进行计量经济分析,通过eviews软件建立计量经济模型,确定房价上涨的影响因素。

分析结果表明房价的上涨主要受国内生产总值和房价收入比两大因素的影响,其中房价收入比起到决定性作用,对房价的上涨具有重大影响,国内生产总值的变动对房价的上涨也起到一定的作用。

关键字:GDP 房价收入比房价上涨影响因素计量经济一、引言改革开放以来,特别是1998年推行城镇住房制度改革以来,我国国民经济取得了飞速发展,住房消费占我国城镇居民消费的比重越来越高。

同时,随着城镇居民住房观念所发生的重大转变,住房消费的有效启动,住房商品化新体制的基本确立,以及房地产投资的持续快速增长,使得以商品住宅为主的房地产业成为国民经济的重要支柱产业。

这些对于改善居民居住条件、提高人民生活水平、拉动经济增长、扩大就业以及加快城市建设都发挥了重要作用。

但是,当前我国房地产市场发展还很不平衡,在房地产业快速发展的同时也出现了许多值得我们关注的问题。

尤其是,当前我国房价已经超过正常水平,房地产泡沫现象日趋明显。

从全国总体来看,国家的宏观经济政策对房地产价格的调节作用显得非常重要。

而要进行有效调控,得首先识别在各种因素中,到底哪些因素能对房地产价格有影响。

基于虚拟变量对全国各省房价影响因素的分析

基于虚拟变量对全国各省房价影响因素的分析
首先在 s p s s q  ̄ 对整 理后的数据 按照 建立的模 型进行 了
善 ,也使房 价相应上升 。官方对七十个大小 中型城 市的房 价进行 了统 计 ,虽然大部 分城市的都进行 了统计 ,但是就
城 市规 模而言 ,不能 够反映 出整个市场 的的房地产价值形
分析 ,发现在对 回归 系数进行检 验的c o e f f i c i e n t s 表中城市 居 民平均工 资的s i g 值 为0 . 1 6 5 > 0 . 1( 所有的检验都是显著性 水平为0 . 1 的情况下 ),不能进行继续分析 ,于是采用 了扩 把 除 虚拟 变量 以外 的变量 都做 了标 准 化 ,在进 行 了
影响房价 的因素有很多 ,本 文选 取 了房地 产价格作为
个 变量 ,其它影响变量 为城镇居 民人 民币存款储蓄 、城镇
被解 释变量 ,虚拟变量 为代表东部 ,中部 和西部地 区的两 虚 拟变量 回归分析 ,结果 回归系数 ,拟合方程都通 过了检
验 ,并且得到 的回归方程对假设 的方 程解 释程度 良好。开
期和地 区性 的特别 ,也使得 房地产的供给有着 明显 的滞后 性 ,此外 房价还和经济 的发展水平密切相关 ,随着 经济发
展 和收入水平的提高 ,房屋的内在品质和外在 环境不断改
内容包括真 实需 求 ( 万人 ),城镇居 民平均 工资 ( 元 ), 人 民币存款储蓄 ( 亿元 ),商品房价格 ( 元 )。
房价的影响非常 大 ,首先是房地产 的唯一使得每一宗房地 项 。
三、虚拟变量模型 的参数估计 、检验 及处理
本文从 《中国统计年 鉴2 0 1 2 》选取 了2 0 1 1 年全 中国的
3 1 个省份 , 自治 区和直辖市 的房地 产相关数据 。其 中数据

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究房价是影响一个城市房地产市场的重要指标之一、它受到多种因素的影响,包括宏观经济因素、政策因素和市场因素等。

本文将从这些方面进行房价的影响因素分析,并构建相应的预测模型来预测北京市的房价。

一、宏观经济因素宏观经济因素是房价的重要决定因素之一,包括经济增长、通货膨胀率、利率水平和人口增长等。

经济增长是房价上涨的基础,经济增长意味着人们的收入水平提高,购买力增强,从而推动了房价的上涨。

通货膨胀率的上升会导致货币贬值,进而推高了房价。

利率水平的变化也会直接影响房价,当利率上升时,购买房产的成本也会增加,从而抑制了房价的上涨。

人口增长也会对房价产生影响,当人口持续增长时,对住房的需求也会增加,从而推动了房价的上涨。

二、政策因素政策因素是影响房价的关键因素之一、政府的相关政策措施对房价具有重大的影响。

例如,房地产调控政策的出台会直接影响房价的波动。

当政府采取严格的调控政策时,会抑制投资投机需求,从而稳定房价。

另外,政府还会出台土地供应政策、建筑规划政策等,这些政策也会直接或间接地影响着房价的波动。

三、市场因素市场因素也是影响房价的重要因素之一,包括供需关系、市场预期和交易成本等。

供需关系是房价波动的基础,当供大于求时,房价会下降;当需大于供时,房价会上涨。

市场预期也会对房价产生影响,市场预期房价上涨时,会促使购房者提前购买,从而推高了房价。

交易成本的变动也会对房价产生影响,例如涉及房地产的税费、手续费等,这些成本的减少会刺激购房需求,从而推高了房价。

基于以上分析,我们可以构建一个预测模型来预测北京市的房价。

首先,我们可以收集并整理相应的数据,包括历史房价数据、宏观经济数据、政策数据和市场数据等。

然后,我们可以利用回归分析的方法来构建预测模型。

以房价为因变量,宏观经济数据、政策数据和市场数据为自变量,利用历史数据进行回归分析,得到回归方程。

最后,我们可以利用该回归方程来进行房价的预测。

数学建模-房价评估模型

数学建模-房价评估模型

数学建模选拔作业《房价评估》房价影响因素评估摘要:自1998年我国实行住房改革以来,房地产行业已经逐渐成长为拉动中国经济增长的龙头产业。

但是,房价的高低影响着国家的发展和人民生活水平的提高,因此,我们有必要了解影响我国房价的主要因素,政府才能针对性的采取措施,进一步推动房产行业的发展,发挥其龙头作用。

在问题一中,我们主要是分析影响我国房价变化的各个因素,确定其主要因素,该文通过在中国国家统计局和其他网站搜的相关数据,建立回归统计模型,确定房价和土地价值、人均可支配收入等其他因素的相关性系数,通过分析指数模型、线性模型,确定了线性模型,从而进一步确定了影响房价的最主要因素是国家土地增值税(亿元)、五年购房贷款利率、城镇居民家庭人均可支配收入(元)城市人口密度(人/平方公里),比如,房价和五年购房贷款利率的关系为9.6223361.3501+-=B W 其中,相关指数为0.97464,非常接近于1,这也说明,我国国家正在国家政策上控制房价。

最终可知最主要的因素是国家土地增值税(亿元),也就是我们所说的土地价值。

在问题二中,我们把房价与位置的关系定在同一个城市中,以这个条件为限制,而不去考虑东西部、南北方这样的大位置,房子的位置影响因素进一步表示为交通C 1、教育C 2、卫生C 3、工作C 4、环境C 5五个相关因素,通过层次分析法,建立模型,得到了相关权重,也就是房子的价格54321*0824.0*0787.0*2365.0*4731.0*1292.0C C C C C W ++++= 此问题得到解决。

在问题三中,主要是对前两个模型的检验,我们利用在网上收集北京市相关数据带入检验,并且在模型二中,通过对五个位置因素的分析,检验我们所得到的模型,着重分析了天津市,发现我们建立的模型基本符合实际,因此较为可靠。

关键词:回归统计 层次分析法 模型检验一、问题重述1.1 问题背景自1998年我国实行住房改革以来,房地产行业已经逐渐成长为拉动中国经济增长的龙头产业,但是房价的高低却影响着国家的发展和社会的进步,我们有必要充分了解房价与各影响因素之间的关系。

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究论文

房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究论文

毕业论文房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业,也是关系重大的民生问题。

本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例,分析房价的主要影响因素,建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测,并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见:问题一,建立影响房价的指标体系,利用SPSS16.0软件将各指标数据进行折线图描述,将变化偶然性较大的货币供应量删除,建立主成分分析模型提取主成分,将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率,比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为:居民家庭人均收入,房地产开发投资额,北京市生产总值,经济适用房销售价格,人均住宅建筑面积,新增保障性住房面积。

问题二,建立逐步回归模型,根据SPSS16.0软件的运行结果显示,被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致,证明结论正确。

建立多元回归分析模型,由SPSS16.0软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为:。

问题三,建立曲线估计模型,通过SPSS16.0软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程(见表3·1),将预测房价与实际值进行比较,其平均误差仅为5.14%,说明预测效果良好。

利用MATLAB7.0软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价(见表3·6)稳中有升。

问题四,根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策,结合经济学知识,对北京市房地产发展提出合理建议。

最后,对所建模型进行了优缺点评价,在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。

关键词:房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说;“安居才能乐业!”在我国的传统观念中房子就家,不管住别墅还是住瓦房,每一个家庭都必须有自己的住房,因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。

同时,随着改革开放以来我国经济的高速发展,人民生活质量得到了极大提高,对住房质量、住房环境、小区配套服务等的要求也随之不断提高。

弋江区代理发表职称论文发表-城市设计控制性详细规划整合编制用地空间论文选题题目

弋江区代理发表职称论文发表-城市设计控制性详细规划整合编制用地空间论文选题题目

弋江区代理发表职称论文发表-城市设计|控制性详细规划|整合编制|用地|空间论文选题题目弋江区代理发表职称论文发表-以下是城市设计|控制性详细规划|整合编制|用地|空间职称论文发表选题参考题目,均采用云论文发表选题题目软件,经过大数据搜索对比精心整理而成,各职称论文发表题目均为近年来所发表论文题目,可供城市设计|控制性详细规划|整合编制|用地|空间职称论文发表选题参考题目,也可以作为城市设计|控制性详细规划|整合编制|用地|空间毕业论文撰写选题参考。

更多论文选题,论文发表题目可登陆“云发表”网站自主选择!关键词:建筑工程施工安全论文,教育管理论文,建筑工程机械论文1……浅谈边疆新城控制性详细规划的编制方法——以新疆兵团第九师拟建小白杨市核心区控制性详细规划研究为例2……新时期大城市地下空间规划与开发研究——以常州市为例3……区域建设用海规划指导下填海造地空间规划设计方法研究——以招远市填海造地空间规划为例4……北京市城乡建设用地扩展与空间形态演变分析5……基于绿地空间优化的城市用地功能复合模式研究6……大城市开发边界的整合与优化策略-以武汉市为例7……“积极设计”营造康体城市——支持健康生活方式的城市规划设计新视角8……西北地区川道城市门户区域空间发展路径探索——以延安南二十里铺片区为例9……沈阳空港经济区产业布局规划研究10……地下变电站模块组合式通风系统布置方法11……“四区”划定的局限性及其应对措施12……基于问题导向的拉萨市纳金片区控制性详细规划策略13……存量型规划的建设用地再开发综合评定与空间管制——以《佛山市城市总体规划(2011—2020)》为例14……控制性详细规划实施评估报告编制方法初探15……面向全民健身的公共体育设施专项规划编制探索——以广州为例16……城市生态用地空间连接度评价——以哈尔滨为例17……低碳绿色城市新区的规划构建-肇庆新区重点地段城市设计与控制性详细规划探析18……“三规”的转型、冲突与用地整合19……“地铁+物业”与城市用地规划结合模式研究20……探索中前行——编制县(市)域总体规划的启示21……基于土地定级评价的教育类公共服务设施配套布局-以绵阳江油市李白新城为例22……物流项目用地规划建设标准的评价与优化——以广州市为例23……空间尺度的意义——邻里中心模式下珠海市住区公共设施规划的思考24……智慧与生态相融的新城概念性总体规划编制——以徐州市西部新城概念性总体规划为例25……美丽城市理念下的城市绿色开敞空间构建26……新型城镇化背景下生态控制线划定与管控方法——以肇庆市生态控制线规划为例27……城市空间扩张转型与新区形成时机——西安实证分析与讨论28……基于结构方程模型的集聚农户共生认知及影响因素分析:以重庆市为例29……快速城镇化地区的城市开发边界划定方法探索——以榆林市为例30……转型发展中的深圳城市用地分类标准修订31……城乡规划体系中生态绿地的现状问题与对策32……基于主动性战略的城乡结合部用地规划探讨——以武汉花山生态新城为例33……基于整合理念的建设失控区规划策略-以洞头县三盘岛控制性详细规划为例34……城市基本生态控制区规划控制方法——以广州市为例35……“三规合一”视角下的城乡总体规划编制思路探讨-以沈阳市于洪区城乡总体规划为例36……温州地区控制性详细规划编制中逆向日照分析方法研究37……上海市空间扩展与公路网规划的协调性研究38……武汉市规划用地兼容性规定研究39……结合控制性详细规划指标的城市污染土壤修复40……本期聚焦:基础设施建设与城市发展——大型机场门户地区的空间矛盾与规划应对——以昆明长水国际机场空间规划设计为例41……对中小城市总体规划中交通强制性内容的思考--以青海省平安县为例42……基于资源与环境关系的城市绿地系统规划评价指标体系43……公交都市物质性规划建设的内涵与策略44……“农地入市”背景下城市地区的农村政策设计与规划策略45……产城融合理念下的科技创新平台规划探讨——以嘉兴科技创新平台战略规划为例46……边缘绿地:冲沟地形下的山地城市设计策略47……基于“节点-场所”特性的轨道交通站点地区规划设计48……“天津拖拉机厂”工业遗产的保护性规划设计49……深圳市表层土壤多环芳烃污染及空间分异研究50……基于规划实施评估的村庄规划优化思路探讨——以广州市花都区为例51……南宁市城乡一体化规划编制思路、框架与内容探讨52……河南省长垣县主城区控制性详细规划探析53……城乡统筹背景下镇域规划编制办法研究——以广东省四会市江谷镇总体规划为例54……基于形态类型的设计控制探讨——以广州旧城居住用地规划控制为例55……基于空间规划视角的城市温室气体清单研究56……协同理论下的城乡统筹规划编制57……2003—2012年中国城市土地集约利用的空间集聚演化及分异特征研究58……大城市近郊建设用地扩展空间分异及驱动力研究——以北京市顺义区为例59……生态宜居的历史文化名城构建——《宁安市城市总体规划(2011—2030)》探析60……武汉市污水厂污泥处理处置专项规划编制思路61……我国城市养老设施发展的政策与规划指引62……需求与供给分析视角下教育设施布局规划指标体系构建——以南康市中心城区中小学布局专项规划为例63……控制性详细规划全覆盖编制技术创新——以广州市花都区为例64……城市绿地与地下空间复合开发的整合规划设计策略65……基于土地生态适宜性评价的城市空间增长边界划定——以深汕特别合作区为例66……上海市郊区空间规划与轨道交通规划的协调性研究67……交通引领下的南京城市规划编制探讨68……城乡统筹视角下的规划用地分类探讨69……基于经济可行性要求的居住用地容积率控制70……本期聚焦:绿道规划与管理——绿道规划理论实践及其在我国城市规划整合中的对策研究71……山坡地开发建设模式及规划设计方法——以《温州市林宋组团山坡地利用控制性详细规划》为例72……城市用地“3D”发展模式研究木——一种基于减少机动化需求的规划理念73……空间规划与产业发展的互动研究与实践——以株洲产业新城为例74……面向可实施性的城市设计探索——以宁波市江北远洲大酒店周边地段城市设计为例75……“统筹整合”策略下的城市绿道系统规划——以北京市顺义区绿道系统规划为例76……立足统筹,面向转型的用地规划技术规章——《城市用地分类与规划建设用地标准(GB50137-2011)》阐释77……轨道交通沿线地区规技术思路——以福州市1号线(北标段)沿线规划调整为例78……从结构规划走向空间管治——非建设用地规划回顾与展望79……环境园详细规划编制探讨——以深圳市坪山环境园详细规划为例80……广州城市中心体系规划研究81……城市总体规划城市建设用地适宜性评定探讨82……城市商务区建筑退缩位存在问题及改进建议——以广州市体育东路为例83……市政工程与河道景观一体化规划探讨——以乌兰察布市桥西片区控制性详细规划为例84……城市招商专项规划的初步探索与实践——以哈尔滨市为例85……基于农用地分等的基本农田空间布局研究——以江西省崇仁县为例86……特大城市"低碳"城乡规划的思路与技术应用87……城市滨水地带的边缘效应研究——以佛山市汾江河沿线用地控制性详细规划为例88……因时制宜,因地制宜——对城市规划建设用地标准及控制思路的思考89……城乡规划视角的旅游用地分类体系研究90……城市轨道交通规划环境影响评价的技术要点探讨与分析91……城市再生:紧约束条件下城市空间资源配置的策略研究——以深圳市福田区为例92……近年来济南市主城区居住用地布局变迁研究93……控制性详细规划编制中的用地适配性研究——以宁波市为例94……基于GIS的城市空间增长用地选择探讨——以湖北省咸宁市为例95……山·水·林·城——伊春市中心城新区南区城市设计96……城市总体规划与土地利用总体规划协调编制的新范型——武汉市"两规"协调编制的探索与效果97……整合土地资源促进城乡统筹——以珠海市唐家湾地区农村整合为例98……中小城市空间生长引导模型研究——以陕西澄城为例99……城市公共开放空间系统规划方法初探——以深圳为例100……城市市政基础设施廊道用地规划探讨—以沈阳市为例。

基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析

基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析

基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析一、普通住宅价格的空间分布普通住宅价格的空间分布受多种因素的影响,包括地理位置、交通便利度、人口密度、配套设施等。

通过GIS技术,我们可以将这些因素进行空间分析,揭示不同区域普通住宅价格的分布规律。

我们将利用GIS技术对不同区域的普通住宅价格进行空间分析,绘制出普通住宅价格的热力图。

通过观察热力图,我们可以清晰地看到不同区域的住宅价格分布情况,了解哪些地区的房价较高,哪些地区的房价较低,从而为城市规划和房地产市场提供参考。

我们还可以利用GIS技术对普通住宅价格的空间聚类进行分析,找出不同区域之间的相似性和差异性。

通过空间聚类分析,我们可以发现不同区域的房价是否存在明显的空间模式,比如高价区、中价区和低价区的划分,以及这些区域之间的空间关联性等。

通过以上分析方法,我们可以全面地了解普通住宅价格的空间分布情况,揭示不同区域之间的差异性和相似性,为城市规划和房地产市场提供科学的参考依据。

我们可以利用GIS技术对普通住宅价格与地理位置的关联性进行分析,比如将不同区域的房价与所处的地理位置进行空间叠加分析,找出它们之间的空间关系和影响程度。

通过空间叠加分析,我们可以发现哪些地理位置对普通住宅价格具有显著的影响,比如临近市中心、靠近交通枢纽、周边绿化等因素。

通过以上分析方法,我们可以全面地了解影响普通住宅价格的因素和其空间关系,为城市规划和房地产市场提供科学的参考依据。

利用GIS技术进行普通住宅价格的空间分布和影响因素分析,也为我们提供了一种全新的研究方法和技术手段,为相关领域的研究提供了新的思路和方向。

房地产价格影响因素分析研究论文(共5篇)

房地产价格影响因素分析研究论文(共5篇)

房地产价格影响因素分析研究论文(共5篇)第1篇:我国房地产价格的影响因素分析自1998年实施城镇住房制度改革以来,我国房地产市场取得突飞猛进的发展,房地产业在我国国民经济中占有举足轻重的地位,2016年房地产开发投资更是高达100847亿元,对GDP增长贡献率提升至78%。

这些对于提高人民生活水平、改善人民居住条件,推动城市化进程起到了极大地推动作用。

然而,房地产市场在促进经济发展的同时,也带来了诸多问题:高昂房价超出居民消费水平,“房奴”成为一大社会现象;房地产空置率迅速增长;房地产投资过度;一些城市房地产结构矛盾突出;高价房产易加大贫富差距等。

房价的过快上涨既波及社会的稳定又危害国民经济的健康发展,成为我国公众关注的焦点。

因此,研究影响房地产价格的因素并分析这些因素的影响程度,对于稳定我国房地产价格具有重要的意义。

一、理论模型由于传统的结构性模型不能明确给出变量之间的动态关系,而且当变量为非平稳时,会带来严重的伪回归问题。

因此,本文采用向量自回归模型对我国房地产价格的影响因素进行分析。

VAR模型是1980年由西姆斯最先提出,基于数据的统计性质,把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的向量自回归模型;VAR模型作为一种非结构性的模型,主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击,冲击的大小、正负及持续的时间。

VAR理论模型如下:Yt=A1Yt|1+…+ApYt|p+BXt+εt其中,Yt为k维内生变量向量,Xt是d维外生变量向量,矩阵A1,…,Ap为要被估计的系数矩阵,t为样本个数,P为滞后阶数,ε为k维冲击向量。

在VAR模型中,将房地产价格(P)作为被解释变量,将国内生产总值(GDP)、货币供应量(M2)、存款基准利率(BDR)、贷款基准利率(LOAN)、城镇居民可支配收入(INC)、居民消费价格指数(CPI)和商品房销售面积(SA)作为解释变量。

绿色住宅购买意愿实证研究——基于结构方程模型

绿色住宅购买意愿实证研究——基于结构方程模型

22
房地产市场
CHINA REAL ESTATE
图 1:初始模型路径图
绿色住宅认知
H8
自我效能
H9 H1
H2
H3 经济性
购买态度 H5 购买意愿
H10
H11 H4
H12 H6
H7
居住态度 符号刺激 社会刺激
出研究假设,构建模型,拟合并修正模型,得出绿 色住宅购买意愿的影响效应系数,为绿色住宅的 普及与推广给予对策。
1 相关概念与理论 1.1 绿色住宅
绿色住宅是具有居住功能的绿色建筑中的一 类,绿色住宅围绕可持续发展理念,综合运用绿色 环保技术,把对周围环境的破坏降到最低,为住户 创造舒适怡人、健康环保的居住环境,实现人与 建筑、自然有机统一的新型住宅产品。绿色住宅遵 循以人为本、因地制宜的原则,具有舒适性、环保 性、地域性、便利性、亲自然性等特点,消费者对 绿色住宅的购买行为将是未来住宅市场的最大亮 点之一。
计划行为理论的基础上,以桂林市消费者为例,通过问卷调查法获取 300 份样本数据,运用结构方程模
型分析法,得出影响消费者绿பைடு நூலகம்住宅购买意愿的深层次因素,并提出政府引导与支持、技术驱动与支撑、
市场细分与推广三个层面的建议对策,以期促进绿色住宅的发展。
关键词:绿色住宅;购买意愿;结构方程模型;计划行为理论
2 确定影响因素与提出研究假设 2.1 知觉行为控制维度 2.1.1 绿色住宅认知
该研究变量主要讨论消费者是否了解绿色住 宅,并设计 6 个测量指标:对绿色住宅的概念认 知;对绿色住宅节约用地的认知程度;对绿色住宅 节能的认知程度;对绿色住宅节约材料的认知程 度;对绿色住宅改善室内环境的认知程度;对绿色 住宅购买成本的认知程度。绿色住宅的信息对消费 者的决策尤为重要。消费者掌握到更多绿色住宅信 息,对其有更深入的认知与了解,则越能提高购买

基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析

基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析

基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析随着城市化进程的快速推进,房地产市场发展迅猛,房价成为社会关注的热门话题。

本文基于GIS技术,对某城市普通住宅价格的空间分布及影响因素进行分析。

一、普通住宅价格空间分布1.数据来源和处理本文所使用的数据来源于该城市房产交易信息中心,包括2018年1月至12月的普通住宅成交价格、地址等信息。

通过ArcGIS软件将地址信息转化为地理坐标点,生成空间数据。

2.空间分布将普通住宅成交价格的最大值和最小值作为上下限,根据等比例分级法构建6个价位区间,并生成普通住宅价格分布图。

通过空间分布图可以看出,该城市普通住宅价格整体呈现出东高西低、南北分化的特点,高价区集中在城市核心和繁华商圈,如市中心、金融中心和购物中心,低价区则分布在城市的远郊和偏远地区。

3.空间聚类分析利用Getis-Ord Gi*算法进行空间聚类分析,找出具有显著性贡献的高价区和低价区。

结果表明,高价区集中在市中心和繁华商圈周围,如岳麓区、芙蓉区和雨花区等;低价区则分布在城市的南部和北部偏远地区,如长沙县和望城区等。

二、影响因素分析2.相关性分析通过Pearson相关系数分析各要素与普通住宅价格之间的相关性,结果表明,城市规划、基础设施、交通、教育、医疗等要素都与普通住宅价格存在一定程度的正相关关系,其中教育和交通对普通住宅价格的影响最大。

3.多元线性回归分析综上,本文通过GIS技术对某城市普通住宅价格的空间分布和影响因素进行了分析,结果表明影响普通住宅价格的要素较为复杂,需要综合考虑城市规划、基础设施、交通、教育、医疗等多个方面的因素。

211054469_暴露度研究综述

211054469_暴露度研究综述

农业灾害研究 2023,13(2)暴露度研究综述闫康子西安外国语大学旅游学院,陕西西安 710000摘要 明确暴露度的概念定义、指出关于暴露度的不同分类和研究暴露度的原因。

通过分析指出:国外暴露度的研究内容主要为暴露度的空间分布模式和变化原因;国内对暴露度的研究主要集中在灾害和极端气温、降水下的经济、人口暴露度等;还有对居民通勤、城市边缘区、山区农业和生态领域开展暴露度研究;学者从传统城市暴露度研究转向社会生态系统、人地耦合系统暴露度等研究范畴;最后对未来暴露度的研究提出了展望。

关键词 暴露度;城市;气候变化;综述中图分类号:R122.21 文献标识码:B 文章编号:2095–3305(2023)02–0169–04暴露度是系统经历外界压力或冲击的程度,反映受干扰或胁迫程度的参数[1]。

也是指暴露在致灾因子影响范围之内的承灾体(如人口、房屋、道路、室内财产等)数量或价值,是灾害风险存在的必要条件[2]。

IPCC《管理极端事件和灾害风险,推进气候变化适应》特别报告(SREX)将暴露度定义为“人员、生计、环境服务和各种资源、基础设施以及经济、社会或文化资产处在有可能受到不利影响的位置”[3]。

关于暴露度的分类,主要有人口暴露度、经济暴露度、农作物暴露度和耕地暴露度等[4-6]。

近年来,还有对极端降水、极端高温事件导致的道路暴露度变化的研究[7-8]。

致灾因子的危险性、暴露度和脆弱性的大小,在一定程度上决定了极端事件能否构成灾害。

因此,计算并分析暴露度的大小是评估灾害风险的重要环节。

已有国内外学者开展了对极端干旱、极端降水事件暴露度的研究[9]。

1 国内外研究现状1.1 国外研究现状国外对暴露度的研究多致力于特定外部背景下某一区域的暴露度,如地震、洪涝、飓风等灾害和全球气候变化等,George等[10]认为暴露度和应对能力(再细分为抵抗力、恢复力)一起,构成了组成脆弱性概念的元素。

Polsky等[11] 提出了VSD(暴露—敏感—适应)模型,将暴露度作为评估系统脆弱性的一个重要标准。

SPSS数据分析与应用试题及答案

SPSS数据分析与应用试题及答案

SPSS数据分析与应用试题及答案一、单项选择题(本大题共15小题,每小题2分,共30分)1、下列用来描述一组数据的平均水平的是 [ ]A.均值 B.标准差 C.偏度 D.峰度2、下列用来描述数据的波动程度的是 [ ]A.中位数 B.均值 C. 方差 D.偏度3、在SPSS中双定性变量适合绘制下面那种图形 [ ]A.堆积百分比图 B.箱线图C. 直方图D.散点图4、在SPSS中双定量变量适合绘制下面那种图形 [ ]A.堆积百分比图B.箱线图C. 直方图D.散点图5、在SPSS中一个定性变量、一个定量变量适合绘制下面那种图形[ ] A.堆积百分比图B.箱线图C. 直方图D.散点图6、下列属于定性变量的是[ ]A.年龄B.驾龄C.性别D.销量7、以下不属于定量变量的是 [ ]A.婚姻B.收入C.工龄D.体重8、以下哪个变量适合做线性回归的因变量[ ]A.是否购买 B.是否出险 C.是否恋爱 D.房价9、以下哪个变量适合做逻辑回归的因变量 [ ]A.客户是否流失 B.酒店价格 C.二手房价 D.以上都不正确10、因子分析的作用是 [ ]A.分类 B.降维 C.回归D.以上都不正确11、关于聚类分析,下列说法错误的是 [ ]A.聚类就是把“类似”的对象聚到一起B.聚类分析首先要确定特征指标C.聚类分析中刻画相似度方法只有欧式距离D.层次聚类法是聚类分析的一种12“物以类聚,人以群分”与下列哪个模型特征相似 [ ]A.线性回归B.逻辑回归C.聚类分析D.因子分析13、以下哪个因变量可以用线性回归模型进行分析 [ ]A.大学生薪资影响因素分析B.信用卡是否逾期C.某用户是否患胃病的预测D.明天是否降雨的预测14、线性回归模型的整体评价,不包括以下哪一项 [ ]A.F检验的结果B.调整的R方C.AUC值D.R方的大小15、关于聚类分析的要点,错误的是 [ ]A.根据不同的特征指标聚出的类是不同的B.定义什么是“相似的研究对象”C.层次聚类就是k均值聚类D.如何归类二、多项选择题(本大题共5小题,每小题4分,共20分)在每小题列出的五个备用选项中至少有两个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。

房价的影响因素研究——基于我国31个省级面板数据的模型

房价的影响因素研究——基于我国31个省级面板数据的模型

第37卷第5期 齐 齐 哈 尔 大 学 学 报(自然科学版) Vol.37,No.5 2021年9月Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition)Sep.,2021房价的影响因素研究——基于我国31个省级面板数据的模型沈建梅,申世昌(青海民族大学 数学与统计学院,西宁 810007)摘要:基于2000~2017年我国31个省级面板数据,运用面板数据模型分析了造成我国房价居高不下的主要影响因素。

研究结果显示,居民消费水平是推动房价不断提高的主要因素,并且两者之间存在着长期的均衡关系;建筑业房屋竣工面积对房价升高影响较小,房地产业增加值对房价增长的影响不显著。

另外,房价的影响因素存在着区域差异,因此政府应该根据实际情况合理调控政策,使房屋销售呈现好的局面。

关键词:房价;居民消费水平;面板数据;区域性差异中图分类号:F293.3 文献标志码:A 文章编号:1007-984X(2021)04-0087-08近年来,虽然我国经济发展面临的国际环境和国内条件发生了深刻而复杂的变化,但从中长期来看我国经济一直保持稳定的中高速发展。

随着经济稳定的中高速发展,居民消费水平开始提升,各地区也相继加大了房地产开发投资,从而各地区建筑业房屋竣工面积数量稳步提升,房地产业大幅增加。

尽管经济增长大趋势下的居民消费水平逐步提高,但在一定程度上居民消费水平的提高扩大了人们的购房需求,从而抬高了房价,导致房价失衡问题日益突出。

因此,本文利用面板数据建立固定效应模型对中国31个省市自治区的房价影响因素进行了实证分析。

商品房价格受到多个因素的影响,文献[1]主要从供需双方各自的需求出发以及选取了金融变量对房价的影响因素进行实证分析,文献[2]通过采用混合最小二乘法对数据进行了简单回归来研究房价的主要影响因素,文献[3]通过计算房价的莫兰指数,建立具有个体固定效应的空间面板杜宾模型分析房价的影响因素,文献[4]则基于多元回归模型进行了商品住宅价格的分析。

数学建模论文——中房价问题

数学建模论文——中房价问题

装订线摘要随着房价的不断飙升,房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一,自2010年4月17日国务院发布《关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》以来,房地产调控已满一年,国家先后出台多项措施,多管齐下抑制房价过快上涨,调控力度不断加强。

2011年5月1日,《商品房销售明码标价规定》正式实施,该规定要求商品房销售要实行一套一标价, 并明确公示代收代办收费和物业服务收费,商品房经营者不得在标价之外加收任何未标明的费用。

但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题,至今尚未形成统一的认识。

在本文中,我们利用Matlab软件研究解决了城市房价问题,我们分别对从2000~2010年北京市与南昌市的人均可支配收入、建安成本、城市交通和城市常住人口数据进行分析,找出了人均可支配收入、建安成本、城市交通和城市常住人口对房价的影响。

并利用差值拟合及线性回归模型,找出了影响房价的主要因素为城市交通和人均可支配收入。

分析了从2000~2010年北京市、南昌市、成都市的房价变化情况,并预测这些城市房价的未来走势。

如预测了2012年北京的房价为31995.8,南昌为5882.2.在解决房价模型问题时,我们用了一元线性回归分析模型、多元线性回归分析模型和最小二乘拟合法同时对相关变量进行分析和处理,最终找出了影响房价的主要因素为人均可支配收入及城市交通,剔除了常住人口等对房价影响较小的因素,并对房价问题提出一些具体措施及分析这些措施对经济发展产生的可能影响进行了定量分析。

关键词:房价逐步回归差值拟合多元回归分析最小二乘拟合法一、问题重述房价问题事关国计民生,对国家经济发展和社会稳定有重大影响,一直是各国政府大力关注的问题。

我国自从取消福利分房制度以来,随着房价的不断飙升,房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一,从国家领导人、地方政府官员,到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点,但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题,至今尚未形成统一的认识。

《2024年北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究》范文

《2024年北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究》范文

《北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究》篇一北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究一、引言在中国的经济文化中心,北京市的房地产市场一直是全国关注的焦点。

尤其是二手住宅市场,其价格的变动受到众多因素的影响。

准确理解并掌握这些影响机制,对于投资者、购房者以及政策制定者都具有重要的现实意义。

本文旨在通过多尺度地理加权回归模型(MGWR)来深入探讨北京市二手住宅价格的影响机制。

二、文献综述过去的研究中,学者们对二手住宅价格的影响因素进行了广泛的研究,包括经济因素、社会因素、政策因素等。

然而,由于地理空间的异质性,传统回归模型可能无法准确捕捉各因素在不同空间尺度的具体影响。

因此,引入多尺度地理加权回归模型(MGWR)显得尤为重要。

三、研究方法本文采用多尺度地理加权回归模型(MGWR)进行研究。

该模型可以在考虑地理空间异质性的同时,捕捉不同因素对二手住宅价格的具体影响。

此外,我们收集了北京市的二手住宅价格数据以及相关的社会经济数据,作为模型的分析依据。

四、数据与变量数据来源主要是政府公开的统计数据、房地产交易网站以及相关调查数据。

我们选定了包括房屋面积、房龄、地段、交通便利程度、周边学校资源、小区环境等在内的多个变量,以及二手住宅价格作为因变量。

五、实证分析利用MGWR模型,我们对数据进行回归分析。

结果显示,在多个影响因素中,地段、房屋面积、房龄等因素对二手住宅价格的影响最为显著。

在地理空间尺度上,不同区域的二手住宅价格受到的影响因素及其影响程度存在显著差异。

例如,在城市中心区域,地段和交通便利程度的影响更为显著;而在郊区,房屋面积和小区环境的影响则更为突出。

六、讨论与结论通过MGWR模型的分析,我们更深入地理解了北京市二手住宅价格的影响机制。

这为投资者、购房者提供了更为准确的决策依据,同时也为政策制定者提供了有力的参考。

政策制定者可以根据不同区域、不同尺度的影响因素,制定更为精准的房地产政策。

被征地农民福利水平影响因素差异分析——基于Sen的可行能力理论和结构方程模型

被征地农民福利水平影响因素差异分析——基于Sen的可行能力理论和结构方程模型

被征地农民福利水平影响因素差异分析——基于Sen的可行能力理论和结构方程模型赵秀君;高进云【摘要】基于Sen的可行能力理论构建被征地农民多维福利影响因子的分析框架,以天津市为例,运用结构方程模型验证功能性活动对福利的影响程度,并且识别功能性活动对不同被征地农民群体的重要性.研究表明:(1)在天津这样的经济发达地区,被征地农民福利最重要的不是经济状况和就业,而是情感、生活环境以及防护性保障;(2)在指标层,养老保险、集体提供就业、景观环境、生活支出和征地补偿满意度对福利更为重要;(3)按转换因素对被征地农民群体分组研究发现,老年人关心防护性保障和生活环境,青壮年更关注情感满意度和就业;功能性活动中生活环境、防护性保障和经济状况对抚养人数多的家庭福利影响更大,抚养人数少的家庭福利受就业影响更明显.%The article constructed analysis framework of influential factors of multidimensional benefits of landless farmers based on capability approach of Sen. As example of Tianjin, apply structural equation model to testify functioning's influential degree to welfare, and identify functioning's importance to different landless farmers. The study indicated that: (1) in economic developed area like Tianjin, the most important thing to landless farmers welfare was not economic status and employment, but emotion, life environment and protective guarantee; (2) as to standard, endowment insurance, collective provides job, scenery environment, life expense and land expropriation compensation satisfaction were more important to welfare; (3) through dividing groups to landless farmers according to transforming principle, it found that,elders concern protective guarantee and life environment, youngsters pay more attention to emotional satisfaction and employment; as to functioning, life environment, protective guarantee and economic status had larger effect to family welfare of many fosters, the family welfare of less fosters would be affected by employment obviously. Relevant suggestions were finally put forward.【期刊名称】《天津农业科学》【年(卷),期】2019(025)001【总页数】7页(P65-71)【关键词】被征地农民;福利;可行能力;结构方程模型;天津【作者】赵秀君;高进云【作者单位】天津师范大学地理与环境科学学院,天津 300387;天津师范大学地理与环境科学学院,天津 300387【正文语种】中文【中图分类】F301农地城市流转过程中伴随产生大量的被征地农民,如何解决被征地农民的补偿和安置已关系到社会的稳定发展。

结构方程模型

结构方程模型

结构方程模型
1
SEM 概述
2
SEM与几种多元方法的比较
3
SEM 的分析步骤
4
SEM的应用
SEM与几种多元方法得比较
①SEM与传统多元统计方法(多元统计) 传统多元统计方法:检验自变量和因变量得单一关系(多元方
差分析可以处理多个,但就是关系也就是单一得) SEM:综合多种方法,验证性分析,允许测量误差得存在。
ε2
1
λ3
Y3
ε3
结构模型回归方程
残差 e1
1
结构模型潜变量间回归方程如下:
η1=γ1ξ1+e1
内 生潜变量 η1
γ3
η2=γ3η1+γ2ξ1+e2
γ1
γ2
残差(e1、e2)表示方程中未 能被解释得部分
外 生潜变量 ξ1
残差 e2
1
内 生潜变量 η2
全模型
观测变量
误差
相关 测量 方程
1

e1
X1 1
SEM得应用
2、结构方程在经济管理领域得应用
土地、住房领域
武文杰,刘志林,张文忠《基于结构方程模型得北京居住用地价格影响因素评价 》(2010)
• 选取了北京市2004-2008 年土地交易得微观数据,基于结构方程模型构 建了地价估计模型,定量分析了生活、交通、环境设施便利性和工作便 利性这4 类外生潜变量对居住用地出让价格得影响程度,从而测度出房 地产开发商对她们得偏好差异度。
结构方程模型
结构方程模型
1
SEM 概述
2
SEM与几种多元方法的比较
3
SEM 的分析步骤
4
SEM的应用
为什么要用结构方程模型?

北京某住宅楼造价分析

北京某住宅楼造价分析

北京某住宅楼造价分析介绍本文档将对北京某住宅楼的造价进行分析。

住宅楼的造价分析对于房地产开发商和购房者都具有重要意义,可以帮助开发商了解造价结构,合理安排资金投入,同时也提供给购房者一个了解房屋价格的参考。

数据来源本次分析的数据来源于北京某住宅楼项目的详细报告,包括开发商提供的成本明细、施工图纸、合同信息等。

造价组成住宅楼的造价包括土地成本、建筑物的结构、装修材料、劳动力费用、工程管理费用等多个方面。

下面将对各方面的造价进行详细分析。

土地成本土地成本是指开发商购买土地的费用。

在北京地区,土地成本通常是整个项目造价中的重要组成部分。

土地成本的高低直接影响了房屋的销售价格。

结构造价结构造价是指建筑物的结构部分的造价,包括地基、框架、楼板等。

结构造价的高低与建筑物的高度、耐久性以及抗震性有关。

装修材料装修材料是指用于室内装修的各种材料,如地板、墙面材料、门窗等。

装修材料的选择直接影响了房屋的舒适度和环境质量。

劳动力费用劳动力费用是指施工过程中的人力成本,包括工人的工资和社保费用。

劳动力费用的高低与当地用工市场的供需状况有关。

工程管理费用工程管理费用是指施工项目中的管理费用,包括工程监理费、项目管理费等。

工程管理费用的合理控制可以提高工程的质量和效率。

数据分析根据报告中的数据,对住宅楼的造价进行具体分析。

造价组成占比土地成本40%结构造价30%装修材料20%劳动力费用5%工程管理费5%根据上表可知,土地成本是造价中的最大组成部分,占据总造价的40%。

其次是结构造价,占据30%。

装修材料和劳动力费用占据20%和5%,而工程管理费用也占据了5%。

结论通过对北京某住宅楼造价的分析,我们可以得出以下结论:1.土地成本在总造价中占据了很大的比例,因此对于房地产开发商来说,合理控制土地成本是提高房屋销售价格的重要手段。

2.结构造价在住宅楼造价中占据了较大的比例,这表明建筑物的结构部分在造价中居于重要地位。

在设计和施工过程中,应注重结构的稳定性和抗震性能。

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1 引 言
土地 与住 房 市场 的空 间 性一 直是 城 市地 理学 和城 市 经济 学 研究 的重要议 题 u 。城市 土 地经 济学 的基 本理论 假设 认为 ,在 处 于均衡 状态 下 ,土地 价格反 映 了不 同土地 利用类 型 的 竞 租能 力 。土地 与 住 房价 格受 到地 块 的 区位 、可达 性 和城 市 形 态 等空 间因 素 的影 响n 。 2 世纪 8 年代 开 始 的城 市 土地 使用 制度 改革 被认 为 与住 房 制度 改 革共 同构成 了影 响 中国 0 0 城市 空 间重构 的两大 制度 性 力量 。城 市 土地 无偿 划拨 逐 渐被 有偿 出让 机制所 替 代 ,特 别 是 2 0 年 以来 ,“ 04 招拍 挂 ”方 式逐 渐成 为城 市居 住 用地 出让 市场 上 的 主要 出让 方 式 ,市 场 机制 逐渐 被 引入 到城 市 土地 出让 和开 发 中 。另一 方 面 ,房地 产 开发 商成 为城 市 房地 产 市 场 的主体 , 是城市住宅 的主要建设者和供给者 ,同时也是城市土地一级市场 的需求方 。居 住 用地 价格 可 以被认 为是 反映 了作 为竞租 者 的开发 商在 对不 同居住 用 地地块 特 征和开 发潜 力评 估基 础上 所愿 意支付 的成本 。 然 而 ,目前 地理 学 对城 市 土地 市场 的研 究 主要 关 注土 地利 用 结构 与效 益 、土 地开 发 1
收 稿 日期 :2 0 .42 ; 修 订 日期 :2 1-22 0 90 3 0 O0 .5
基金项 目:国家 自 科学基金重点项 目 (0 3 0 6 国家 自然科学基金项 目 (0 7 0 7 北京 大学一 然 4652) ; 4 9 1 7) ; 林肯研究院城市发
展 与 土 地 政 策 研 究 中 心 论 文 奖 学 金 资 助 项 目 [o n ain F u d t :Ke rjc fN ̄ oa trlSin e o y P oeto in lNaua c c e
第6卷 第6 5 期 2 1年 6 00 月
地 理 学 报
ACTA GE0GRAPHI CA S NI I CA
Vl .5. o. 0 6 N 6 1
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基 于 结构 方程 模 型 的 北 京居 住 用地 价 格 影 响 因素 评 价
武 杰 刘 林, 文 文 , 志 张 忠。
作者简 介:武 文杰 (9 5) 男, 18一 , 安徽淮北人, 研究生, 中国地理学会 会员 ( 10 0 0 2 , S 0 7 9 A)主要研究方 向为城市发展和房 1
地 产 。Ema : w .7@isra . — i wu j s g nr cc l 0 . n
通 讯作者 : 张文忠, 内蒙古 呼和浩特人, 男, 研究员, 博士 。主要从事城市和区域发展 研究 。
Fo nd to o Ch n ,No 4 9 0 7 u ai n f ia . 0 71 7 ;Na i n l N au a S i n e t a t r l c e c Fo n a i n o u d to of Ch n ,No 4 5 0 8 P k n ia . 0 71 4 ; e i g
(. 1 中国科学院区域可持续发展分析与模拟 重点实验室 ,北京 10 0 ;2 中国科学院地理科学与资源研究所 011 . 北京 1 0 0 ; . 0 1 1 3 中国科学院研究生院 ,北京 10 4 ; . 0 0 9 4 清华大学公共管理学 院,北京 1 0 8) 00 4
摘要 :从 2 世纪 8 0 0年代 以来 ,中国的城市土地使用制度经历 了深刻变革 ,土地无偿划拨使 用 逐渐 向基 于市场竞租的 土地 出让制度转 型。近年来 ,学 者开始关注在 市场化 背景 下的 中国城 市土地 出让价格 的决定 因素 ,特别是基 于特征价格模型 ( dneMo e 验 证城市空 间结构 、 Heo i d1 ) 地 方公共产 品提 供等要素 的影 响 ,但 由于缺乏系统性 的土地 出让及其相 关空 间数据信 息 ,该 领 域的研究 尚处 在起步 阶段 。本 文关注市 场化改革背景 下的中 国城市居 住用地价格 的影响 因 素 ,选取 了北京 市 20 .0 8 0 42 0 年土 地交易 的微观 数据 ,基 于结构 方程模 型构建 了地价估 计模 型 ,定量分析 了生活 、交通 、环境设施便利性和工作便利性这 4 类外生潜变量对居住用地 出让 价格 的影晌程度 ,从 而测度 出房地 产开发商对 它们的偏好差 异度 。研究结论 显示 :生 活 、交 通 、环境设施便利性 和工作便利性这 4 类外生潜变量对于居住用地价格有显著 的影响力 ,且对 于居住 用地 价格 的影 响程度大小存在 差异性 。工作 便利性 、交通 设施便利性 、生活设施便 利 性 、环境设施便 利性 对居住用地价格 的影响程度依次减弱。 关键词 :居住用地价格 ;公共服务设施 ;P S L ;结构方程模型 ;北京
Emalza g @isr. . — i h nwz gnr c n : ae
6 6 6 4页 7 —8
6 期
武文杰 等 :基于结 构方程模 型的北京 居住用地价格影 响因素评价
67 7
与 空 间扩 张 的空 间格 局… 1 城 市土 地使 用 制 度 与政 策演 变 等 问题 。 由于 数据 可 获得 以及 性 等 问题 ,对 于 市场 化 背景 下 中 国城 市 土地 出让 价 格 的影 响因素 研 究甚 少 h n 。 。Z e g和 Kh a n曾利 用北 京市 2 0 .0 6 的土地 出让地 块数 据 ,采用 统计 模 型分析 ,验证 了土地 出 0 42 0 年 让 价格 与 地 块 区位 特 征 ( 如距 市 中心距 离) 、地 块 出让 时 间等 因素 与土 地 出让 价 格 显 著相 关 。但 是 ,已有研究 中还没 有从 工作 、交 通 和服 务设 施 可达性 的角度对 转 型期 中国城市 土地 出让 市场 的价格 机制 进行 分析 。另 外 , 目前 城市 土地 或住 房 的城市 经济 学研 究 ,主要 是采 用 特征 价 格模 型 ( eo i Mo e ,从 住 房 质 量特 征 、地块 区位特 征 、社 区环 境特 征 H dnc d1 ) 等指 标来 预 测某 一地 块 或住 房 的价 值[2。这 一传 统 计量 方法 尽 管 能够 得 到某 一变 量 与地 10 7] - 块或住 房 价值 的相关 程度 大 小与统计 显著水 平 ,但很 难 建立起 变量 之 间的 因果关 系 ,也很 难 解决 变量 之 间相互 影 响的共 线性 问题 ,因而也 很难 对居 住用 地价 格与其 影 响 因素之 间 的 复杂关 系进 行模 拟 和分析 。特 别是 ,可 达性 这一 重要 的 土地价 格影 响 因素 ,实际上 是无 法 直接 观测 的变 量 。传 统方 式是 选择 一个 或 多个 代 表可 达性 的指标 ( 如距 离 地铁 站或 小学 的 距 离 等) 为代 理变 量 放人 特征 价格 回归模 型 中 ,但 这 些指 标 多大 程度 上 能够 对可 达性 进 作 行 测度 ,并 没有经 过严格 的验 证 。 近 年 来 ,结 构 方 程 模 型 逐 渐 被 应 用 到 对 交 通 行 为 、住 宅 价 格 等 城 市 问题 的 研 究 中 。 ,用 于 对 无 法 直 接 观 测 的 变 量 构 建 模 型 并 加 以分 析 和模 拟 。本 文运 用基 于 P S 。 。 ” L (at l es S urs的结 构 方 程 模 型 ,建立 了居 住 用 地 价 格 影 响 因素 的结 构 方 程 模 型 , Pra L at qae) i 拟 单纯从 可 达性 的角 度来评 价 生活 、交通 、环 境设 施便 利 性和工 作便 利性 对居 住用 地价 格 的影 响程 度 大小 ,以期 为学 者在 进一 步研 究城 市居 住用 地 的竞租 行为 建立 简约模 型 提供 实 证依 据 。
Unvri —ic l si t o ra v lp n n adP l yR sac etrDset inF l wsi] ies yLn onI tue fU b nDe e me t dL n oi eerhC ne isr t el hp t n t o a c ao o
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