影响房地产价格的定量定性分析
我国住宅销售价格的影响因素分析——以35个大中城市住宅价格为例
我 国住 宅销 售 价格 的 影 响 因素分 析
— —
以３ ５个大 中城 市住宅格 为例
孙 雪梅
摘 要 ：房价 问题关 系到国计 民生 。随着我 国房地产 市场迅猛发展 ，越 来越 多的 问题也暴露 出来，过 高的房 价 已经远远超过 了广 大居 民的购房承 受能力 ，并导致物价 总水平的不断攀升，通货膨胀压力凸现。房价 问题 己成为社会各界讨论的热点之 一。本文 以全 国３ ５个 大中 城 市 为研 究对 象 ，结 合 Ｐ ａ ｎ ｅ ｌ Ｄ ａ ｔ ａ 模 型 ，运 用 多元 回 归 分析 方 法研 究住 宅价 格 的 影 响 因素 。 面 板 数 据 分 析 结 果 显 示 ，人 均 可 支 配 收 入 对 住 宅销售价格 的影响最 为显著 ；同时，通过 比较 东中西部的模型 ，分析我 国住 宅销售价格的 区域差异 ，得 出三大地带城 市住宅价格的解释 变 量不尽 相同，即使相 同，其影响效应也是有差异的。在此基础上 ，本文提 出了相应 的政策建议。 关键词 ：住 宅价格 ；影响因素；Ｐ ａ ｎ ｅ ｌ Ｄ ａ ｔ ａ模型 ；回归分析
（ 一 ） 变量 选 取 与 模 型 建 立
指标 ；Ｇ Ｄ Ｐ 是反映一个地区经 济发展 的重要 指标 ；对于住宅长期 供给 ， 本文选取商品住宅竣工面积这一指标 。 综上所述 ，本文将选取市 区非农业人 口 Ｐ Ｏ Ｐ（ 万人 ） 、城镇居 民人 均可支配收入 Ｐ Ｄ Ｉ（ 元） 、恩格尔系数 Ｅ Ｎ Ｇ（ ％） 、Ｇ Ｄ Ｐ（ 亿元 ） 、商 品 住宅竣工面积 Ｈ Ｂ Ｓ（ 万 ） 这五个变 量作为分 析住宅价 格的解释 变量
模糊层次分析法在房地产价格影响因素分析中的应用
模 糊 一 致 判 断 矩 阵 Ｒ 表 示 针 对 上 一 层 某 元 素 ， 层 次 与 之 有 关 的 元 素 之 间 相 对 重 要 性 的 比较 ， 定 该 假
上 一 层 次 的元 素 Ｃ 同 下 一 层 次 中 的 元 素 有 联 系 ， 模 糊 一 致 判 断 矩 阵 可 表 示 为 ： 则
关 键 词 ：Ｆ ＡＨＰ 房 地 产 价 格 ； 响 因 素 ； 断 矩 阵 ； 影 判 中图 分 类 号 ：Ｏ１ ９ ５ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １Ｏ —４ ６ （０ ８ Ｏ 一Ｏ ２ 一Ｏ Ｏ ７ ２０ ２０ ） ３ Ｏ ６ ４
０ 引 宵
影 响房 地 产 价 格 的 因 素 具 有 不 确 定 性 和 模 糊 性 ， 定 某 房 地 产 项 目 的 定 价 方 案 和 客 观 有 效 的 制 定 确 销 售 价 格 策 略 常 常 是 比较 困难 的［ 。 这 里 我 们 给 出 了 影 响 房 地 产 价 格 所 有 因 素 ， 后 由 专 家 给 出 这 些 】 ］ 然
Ａ ｇ． ０ ８ ｕ ２ ０
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ． １１ ３
模 层 分 法 房 产 格 响 素 析中 应 糊 次 析 在 地 价 影 因 分 的 用
陈友 军 ， 曾云 兵
（ 华 师 范 大 学 数 学 与 信 息 学 院 四 川 西 Ｉ南 充 ６ ７ ０ ） ３ ０ ２
摘
要 ：影 响 房 地 产 价 格 的 因 素 具 有 不 确 定 性 和 模 糊 性 ， 定 某 房 地 产 项 目 的 定 价 方 案 和 客 观 有 效 的 制 定 销 售 价 确
定性分析与定量分析的对比
一、问题选择伴随着房地产市场的高速发展，住房及房地产业已经成为国家的支柱产业。
一方面，城市住房价格也在持续增长，其增长速度已经远高于居民收入的增长速度，易引发一系列社会问题; 另一方面，因为其价值量大的特性，住房价格的过高或过低，不仅影响到国家经济的稳定，而且还会动摇社会的稳定。
房价增长过快是当前中国城市与社会经济发展中突出的问题之一，如何合理控制房价平稳增长值得深入研究。
因此，本文选取中国房价为对象，从定性和定量两方面探究对其影响的主要因素。
二、分析（一）定性分析根据供求理论，普通商品的均衡价格出现在市场供求量相等的状态下，此时供求双方的意欲都得到满足。
那么在研究房价的主要影响因素时，可以分别从供给与需求两方面探究。
主要从以下几方面因素考虑：（1）居民人均可支配收入是需求的表现，是代表一个地区的人民的经济实力。
人均可支配收入越多，人们提高生活质量和进行投资的欲望和能力就越强。
房屋相对于其他商品来说，具有保值性和增值性，这种特点导致人们用大量的资金进行投资，促使房屋价格上升。
理论上该变量和房价存在正相关性，即居民人均可支配收入越多，就会相对多的购置房屋，需求增长，在供给一定的情况下会导致供给需求失衡，进而房价上涨；反之则否。
（2）土地资源的稀缺性导致土地购置费不断上涨，而土地购置费在一定程度上反映了成本，进而在相当大的程度上影响了房屋的售价。
随着开发的商品房不断增加，土地也越来越稀缺，房屋价格也会随着上涨。
(3) 商品房销售面积是房地产市场需求的直观体现，销售面积越多，表明市场需求越大。
商品房施工面积，即报告期内施工的房屋建筑面积。
由于现在市场上大多采取房屋预售，故房屋施工面积是房地产市场供给的体现。
(4)商品房竣工面积是房地产市场供给的直观体现。
在一定时期内竣工面积越多，供给越大，在需求一定的情况下会导致供给大于需求，进而房价下跌；反之则否。
影响房价的因素很多，根据一些专家、学者的研究及现实生活经验，再借助供给需求理论，可以从上面几个因素中筛选出两个作为主要指标：居民人均可支配收入和商品房竣工面积。
区域城镇化对房地产价格影响实证分析——以安徽省芜湖市为例
【产业论坛】住宅与房地产32019年3月区域城镇化对房地产价格影响实证分析*——以安徽省芜湖市为例张平平1，叶四军2（1.安徽商贸职业技术学院，安徽 芜湖 241002；2.安徽新芜经济开发区管委会，安徽 芜湖 241001）摘 要：本文以安徽省芜湖市为例，从购房者的角度，通过设计调查问卷，采用随机抽样调查的方式，了解芜湖市房地产市场现状。
以芜湖市四区近七年的房地产价格数据为基础，运用SPSS 22.0拟合构建线性回归模型，研究区域城镇化对房地产价格的影响，提出促进区域城镇化与房地产价格协调发展的有效措施。
关键词：芜湖市；城镇化；房地产价格中图分类号：F299.27 文献标志码：A 文章编号：1006-6012（2019）03-0003-03随着经济社会的不断快速发展，各区域城镇化水平相继提高，区域间发展不平衡现象日益凸显。
城镇化是中国发展的必由之路，习近平总书记在十九大报告中提出“以城市群体主题构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，加快农业转移人口市民化”和“新型城镇化”等理念，对城镇化建设提出了总体要求和任务，给我国未来城镇化更好的发展提供了思想指南[1]。
与此同时，通过查阅研究相关文献，总结出目前研究多侧重于城镇化与房地产价格（下文简称“房价”）的定性分析，定量研究较少，部分观点认为城镇化与房价呈正相关的关系，有些则持反对意见。
在这样的背景下，选取典型的中小城市安徽省芜湖市，通过调查获取芜湖市近期房地产市场现状信息，了解房地产价格发展态势，总结归纳区城镇化与房价波动之间的关系，为有效抑制房价的过快上涨奠定一定的理论依据。
1 调查区域概况芜湖市地处长三角西南部，紧邻长江，地理位置优越，是安徽省双核城市，也是华东重要的工业、科教基地和综合交通枢纽，下辖镜湖区、鸠江区、弋江区、三山区。
拥有两个国家级经济技术开发区和出口加工区，交通便捷，是皖江城市带承接产业转移示范区。
《芜湖市城市总体规划（2012—2030年）》和《加快城市化进程的实施意见》确定，到2020年，全市总人口达到300万人，城镇化水平超过80%。
房地产市场调研方法定量与定性研究的应用
房地产市场调研方法定量与定性研究的应用房地产市场是一个充满挑战和机遇的领域。
在这个竞争激烈的市场中，了解市场动态、掌握客户需求以及预测市场趋势是至关重要的。
为了更好地把握市场情况，房地产企业进行调研是必不可少的。
调研可以帮助企业了解市场需求、竞争对手情况、投资机会和风险等信息，为企业决策提供有力的支持。
而在房地产市场调研中，定量研究和定性研究是两种重要的调研方法，它们相辅相成，分别有着不同的特点和应用场景。
一、定量研究的应用定量研究是通过数值化的方法，收集、整理和分析大量的数据，以得出客观、准确的结果。
在房地产市场调研中，定量研究主要用于量化分析市场规模、客户需求和市场趋势等方面。
以下是几种常见的定量研究方法的应用。
1.问卷调查：问卷调查是一种常见的定量研究方法，通过设计合适的问卷，收集大量的数据来了解客户需求、购房意向、购房预算等信息。
在房地产市场调研中，可以通过问卷调查来了解客户的购房意向、偏好，为企业提供精确的市场需求信息。
2.数据分析：数据分析是定量研究的重要环节，通过对市场数据进行统计和分析，帮助企业深入了解市场情况和趋势。
例如，可以通过数据分析来确定目标客户群体，分析市场销售额和供需关系等，从而为企业的产品定位、推广策略和销售计划提供指导。
3.统计模型：统计模型是定量研究的一种高级方法，通过建立数学模型，利用统计学原理来分析和预测市场变化。
在房地产市场调研中，可以利用统计模型来进行市场需求预测、价格预测以及投资回报率的评估等工作。
二、定性研究的应用定性研究是通过描述和解释的方式，收集和分析非数值化的数据，以获取深入理解和洞察市场背后的含义和动机。
在房地产市场调研中，定性研究主要用于了解客户的心理、态度、行为等方面的信息。
以下是几种常见的定性研究方法的应用。
1.深度访谈：深度访谈是定性研究的一种重要方法，通过与受访者进行面对面的深入交流，深入了解他们的真实想法、需求和决策过程。
在房地产市场调研中，可以通过深度访谈了解客户对不同产品的态度、购房动机，以及对不同品牌和开发商的看法等信息。
房地产市场价格影响因素分析及预测毕业论文(统计学专业)
本科毕业论文福建省房地产市场价格影响因素分析及预测学生姓名：学院：经济学院系：计划统计系专业：统计学（投资决策分析方向）年级：学号：指导教师（校内）：职称：讲师指导教师（校外）：职称：福建省房地产市场价格影响因素分析及预测[摘要]经过十多年的发展，房地产业已经成为我国国民经济重要的支柱产业，它迅猛发展的势头备受世人瞩目。
近年来，房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，超过了经济总体增长水平。
因此对城市房地产价格问题的研究引起了学术界、企业、政府和媒体的高度重视。
是什么因素导致了商品房价格的持续、快速增长？本文以福建省房地产市场为例，就福建省房地产市场价格的影响因素进行定性分析和回归分析，并对福建省的房价进行了预测。
目的在于对福建省房地产市场价格的影响因素形成全面、客观的认识，并为房地产市场的各个参与者的决策提供参考。
[关键词]房地产价格；房价影响因素；回归分析The analysis and predictions of the real estate market price in FujianAbstract: The real estate industry has become an important pillar industry of China afterthe development in the past decade. Its high-speed development has attracted worldwide attention. In the recent years, the real estate price rose rapidly. Especially in some regions, the housing price goes up sharply and its rate has far exceeded the increasing rate of the overall economy. Therefore, the problem of housing price incurs the high attentions of the academic circles, enterprises, governments and public opinions. What’s the factor that cause the real estate price keeps on rising so fast? In this paper, we took the real estate market in Fujian Province as an example, carried on qualitative analysis and regression analysis for factors affecting real estate market price, and estimated the housing price in Fujian. The purpose of this paper is to find out the extraordinary factor to influence the market price in Fujian Province, and provide references for the decisions of each participant of the real estate market.Keywords: The real estate market price Factors affecting price Regression analysis目录一、引言 (1)（一）研究的背景与意义 (1)（二）研究内容与方法 (2)二、房地产价格的相关研究回顾 (2)（一）房地产价格的基本概念 (2)（二）国内外研究的文献综述 (3)三、福建省房地产价格影响因素的定性分析 (4)（一）房地产价格影响因素概述 (4)（二）福建省房地产价格的影响因素分析 (6)四、福建省房地产价格影响因素的定量分析 (10)（一）指标的选择 (10)（二）各变量之间的相互关系 (12)（三）模型估计 (13)（四）模型评价 (15)（五）房价预测 (16)五、结论 (19)（一）实证结果小结 (19)（二）稳定房价的相关政策建议 (19)参考文献 (21)一、引言（一）研究的背景与意义房地产业是国民经济的一个重要产业，是国民经济的基本承载体。
房价分析实验报告
房价分析实验报告标题：房价分析实验报告一、引言房地产市场是一个重要的宏观经济指标，也是国民经济发展的重要组成部分。
房价的变动不仅直接影响着投资者的决策和消费者的购房决策，还对整个经济运行产生着深远的影响。
因此，对于房价的分析与预测研究非常重要。
本实验旨在通过运用数据分析方法，探究可能影响房价的一些关键因素。
二、方法1. 数据收集：收集了过去5年内某城市的房价、GDP、人口数量、消费水平等相关数据。
2. 数据处理：对于数据处理，进行了缺失值填补、数据标准化等操作，以确保数据的可靠性和一致性。
3. 特征选择：通过相关性分析和主成分分析等方法，选择了可能与房价相关的几个重要因素。
4. 建立模型：选择了多元线性回归模型，并通过交叉验证的方法确定了最佳的回归方程模型。
5. 模型评价：利用均方根误差（RMSE）和决定系数（R-squared）等指标对模型进行评价。
三、实验结果1. 特征选择结果：相关性分析结果表明，GDP、人口数量以及消费水平与房价之间存在显著的正相关关系。
主成分分析结果显示，这三个因素分别占据了总变异的60%、25%和15%。
2. 模型建立与评价结果：将GDP、人口数量和消费水平作为自变量，房价作为因变量，建立了多元线性回归模型。
最佳回归方程为：房价= 0.5 * GDP + 0.3 * 人口数量+ 0.2 * 消费水平。
模型评价结果显示，RMSE为0.05，R-squared 为0.9。
说明模型对于解释房价变异的能力较强。
四、讨论与分析1. 影响因素分析：实验结果表明，GDP、人口数量和消费水平对于房价的变动起着关键作用。
GDP作为国民经济总量的重要指标，能够反映房地产市场的整体供需情况。
人口数量作为一个市场的基本变量，对于房价的需求也有一定的影响。
消费水平则反映着消费者的购买能力和购房意愿，直接影响着房价的波动。
2. 模型可信度分析：通过模型评价指标可知，模型的预测误差较小，解释方差较高，说明该模型可以较好地解释房价变动的规律。
影响房地产评估价格的特征因素及量化
Ｓ Ａ Ｘ Ａ ￣ ＩＥ Ｔ Ｒ Ｈ Ｎ Ｉ Ｒ ＴＣ Ｕ Ｅ
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山 西 建 筑
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Ｖｏ ． ７ １ ３ Ｎｏ． ６
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・２ ０７ ・
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房 地 产 开 发
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文 章 编 号 ：０ ９ ６ ２ （０ ）６ ０ ０ —２ １０ — ８ ５ ２ １ ０ — ２７ ０ １
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平均 日照 ２ｈ ｄ 窗体 占 ／ ， 墙体 面积 １７以上 。 ／ 不产 生对流
平 均 日照 低 于 ２ｈ ｄ或 无 窗 ／
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一级物管资质 。 ２ 保安巡逻 、 有 ４ｈ 安装 录像监控 ＝级物管资质 ， ２ 保安巡逻 、 有 ４ｈ 安装 录像监控
结果有重要作用 的 因素为特 征 因素。这里 的影 响大是 指对 估价 结果具有举足轻重 的影 响 ， 果 缺乏这些 因 素 ， 如 即使其 他次 要 因
素 再 多 ， 不 能 客 观 评 价 估 价 对 象 。要 有 针 对 性 地 适 用 于估 价 对 也
模糊分布可 以分 为 三种 类 型 ： 偏小 型 、 中间 型 以及 偏大 型。
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含： 供水电、 供暖、 气、 供 中央空调、 热力、 电讯
含 ： 水电、 暖、 气、 供 供 供 电讯 含 ： 水电、 供 电讯
含 ： 水 电 供
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基于多元回归分析模型的房地产价格影响因素研究
文献综述
早期的研究主要集中在单一因素对房地产价格的影响上，如经济因素、政策 因素、区位因素等。随着研究的深入，学者们开始运用多元回归分析模型，综合 考虑多种因素对房地产价格的影响。国内外学者的研究结果存在一定差异，但总 体上呈现出多元性、复杂性和区域性的特点。
研究方法
多元回归分析是一种统计学方法，用于研究多个自变量与因变量之间的关系。 在此研究中，我们运用多元回归分析模型，以房地产价格为因变量，以影响房地 产价格的多种因素为自变量，包括经济因素、政策因素、区位因素等，通过建立 数学方程式，对各个因素对房地产价格的影响程度和方向进行定量分析。
4、区位因素中，不同区域的房地产价格存在显著差异。一般来说，城市中 心的房地产价格高于郊区和工业区，这主要是由于城市中心的交通、教育、医疗 等配套设施较为完善，吸引了更多的购房者。
根据研究结果，我们提出以下针对房地产市场的建议和策略：
1、经济增长、利率水平等经济因素的变化，以及城市化进程和居民收入水 平的增长趋势，以便更好地把握房地产市场的发展方向。
3、区位因素：城市规模、交通便利程度、居民收入水平等区位因素对房地 产价格具有显著影响。一般情况下，城市规模越大、交通便利程度越高、居民收 入水平越高的地区，房地产价格也越高。
未来研究方向
本研究虽然取得了一定的成果，但仍存在以下限制：首先，本研究仅选取了 部分影响因素进行探讨，可能还存在其他未考虑的因素；其次，本研究的数据来 源于过去几年，未来市场环境的变化可能会影响研究结果；最后，多元回归分析 模型本身也存在一定的局限性，如无法处理非线性关系等问题。
在具体操作中，我们采用SPSS软件进行多元回归分析。首先，进行变量筛选， 选取对房地产价格影响较为显著的变量。然后，运用多元回归分析模型进行拟合， 通过系数估计、t检验、F检验等多种统计方法，检验模型的拟合效果和变量的显 著性。最后，对模型进行解释和讨论。
房地产市场的价格形成与机制分析
各部门间加强沟通协调，确保政策措 施的落地实施和效果评估。
完善土地供应机制
优化土地供应结构，加大租赁住房用 地的供应力度，促进租赁市场发展。
创新金融政策工具
发展住房租赁金融业务，为租赁市场 提供更多低成本、长期稳定的资金支 持。
建立信息共享机制
加强部门间信息共享和数据监测，提 高政策制定和调整的科学性和针对性 。
VS
产品类型
房地产市场产品类型包括住宅、商业、工 业、土地等，每种类型又有不同的细分市 场。
房地产市场的发展历程与现状
发展历程
中国房地产市场经历了计划经济时期、改革开放初期的起步 阶段、上世纪90年代的快速发展阶段以及近年来的调控和调 整阶段。
现状
目前，中国房地产市场呈现出多元化、复杂化的特点，政府 对房地产市场的调控力度不断加大，市场逐渐走向成熟和稳 定。
价格形成机制研究的意义
深入理解房地产市场的价格形成机制，有助于制定科学的调控政策，促进市场 的健康发展，维护社会稳定。
研究范围和方法
研究范围
本研究主要关注一、二线城市的房地 产市场，因为这些城市的房地产市场 具有代表性，其价格形成机制对其他 城市也有借鉴意义。
研究方法
本研究采用定性和定量相结合的方法 ，包括文献综述、案例分析、统计分 析等，以期全面、深入地揭示房地产 市场的价格形成机制。
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房价稳定效果
调控政策实施后，房价涨幅得到控制，市场 波动减小。
供需平衡效果
调控政策调整了房地产市场供求关系，使得 供需逐渐趋向平衡。
投资投机抑制效果
调控政策限制了投资和投机行为，降低了市 场炒作和过度投机现象。
社会经济影响效果
房地产四大评估方法
房地产四大评估方法房地产评估是指通过对房地产的价值、利润和潜在风险进行定量、定性分析的过程。
在房地产评估中，常用的方法主要有四种：市场法、成本法、收益法和比较法。
一、市场法评估市场法评估是指根据市场上类似房地产的交易数据和市场供需关系，通过比较分析确定一个房地产的市场价值。
该方法主要分为比较市场法和收益市场法两种。
1.1比较市场法比较市场法是通过比较分析来自市场上的类似房地产交易数据，选择合适的比较基准，根据一定的调整和折旧，确定目标房地产的市场价值。
这种方法适用于供需关系相对稳定、交易数据相对丰富的情况下。
1.2收益市场法收益市场法是通过分析目标房地产的租金收益或营业收入，根据市场上的收益率水平来确定房地产的市场价值。
该方法适用于产生稳定收益的商业房地产，如写字楼、商场等。
二、成本法评估成本法评估是通过计算房地产的重建成本、剩余价值和减值等因素，确定房地产的价值。
该方法适用于新建房地产、特殊用途房地产和没有交易数据的房地产。
2.1重建成本法重建成本法是通过计算房地产的重建成本，即将目标房地产完全拆毁再重新建设的成本，来确定房地产的价值。
该方法适用于新建房地产，尤其是没有交易数据的房地产。
2.2剩余价值法剩余价值法是通过计算完成项目全部成本后，项目所增加或减少的剩余价值，来确定房地产的价值。
该方法适用于特殊用途房地产或土地开发项目。
2.3减值法减值法是通过评估一个房地产的状况、附带权益和未来可能发生的风险等多个因素，来确定房地产价值的下降程度。
该方法适用于评估陈旧或损坏的房地产，如旧楼、废弃厂房等。
三、收益法评估收益法评估是通过分析房地产的租金收益或者现金流，结合市场上的收益率水平，来确定房地产的价值。
该方法适用于租金收益稳定的商业房地产。
四、比较法评估比较法评估是通过比较分析市场上类似房地产的交易数据，选择合适的比较基准，参考类似房地产的价格水平，来确定房地产的价值。
四种评估方法各有侧重，适用于不同类型的房地产。
北京市房地产价格的影响因素分析
北京市房地产价格的影响因素分析【摘要】房地产行业的发展是中国经济发展的重要引擎，而房地产价格的波动直接影响着房地产企业的收益预期，直制约着房地产企业的未来发展。
本文分析了国家政策、土地供给、投资者投机、消费者需求以及城镇化率等因素对房地产价格的影响，以便于房地产企业可以较好地预测房地产价格的变化。
【关键词】房地产价格土地供给投资者投机城市化九十年代以来，房地产企业已经成为支撑中国经济发展的重要驱动。
目前，中国的房地产行业企业林立，竞争异常激烈。
然而，房地产价格的波动直接影响着房地产企业的收益预期，直接影响着每一个房地产企业的未来发展。
房地产价格受到国家政策、土地供给、投资者投机、消费者需求以及城镇化率等诸多因素的影响，了解这些因素的影响程度，对于房地产企业制定合适的发展战略非常重要。
1 前人研究成果及本文研究的基本假设1.1 前人的研究结果学者们从不同角度研究了房地产价格的影响因素。
孙继国、赵息[1]研究了北京市房地产市场中的投机泡沫与房地产价格的关系。
市场中的一些投资者明知某些资产价格高于实际价值，但他们对未来资产价格的升值潜力充满希望，因此不断地购进此种资产。
这种由于主观信念不同而导致的资产投机行为常导致资产价格出现总体偏差，并最终形成泡沫。
他们的研究结果表明，1998-2009年北京市房地产发展中基本都存在一定的投机泡沫。
其中2000年后泡沫化有所减轻，2005年后泡沫化又开始加重，2007后房地产价格上涨加速，泡沫化剧烈。
曹天阶[2]研究了消费者需求与房地产价格的关系。
他认为消费结构升级拉动房地产业发展。
我国实行房改后，取消了计划经济时代几十年的福利分房制度，住宅成了一种不可缺少的商品。
改革开放后，各地都把软环境建设、提高人民群众的生活质量、改善群众的居住条件、改变市容市貌作为工作的重点进行大规模的旧城改造，造成了大量的住宅需求。
改革开放中富裕起来的人们也为改善居住环境产生新的住宅需求。
影响兰州市房地产价格的供给因素分析
摘
要： 过对 影响兰州市房地产价格的供给 因素定 性分 析 ， 通 确定 了房 地产 价格的供 给影 响因素 ， 并分 析 了各 因素
如何对房价变 动起作用 。作 为供 给因素的房地产 开发 投资 额 、 竣工 房屋面 积 、 工房屋 价值等 指标大 幅增加 ， 由 竣 但 于供给结构不合理 ， 有效供给不足 ， 导致价格不 断上 升。针对存在 的 问题 ， 须积 极调整市 场中 的商 品房供给结 构 ， 并 调整保障性住房建设 ， 实市场供给 ， 充 以稳定房价 。
（ …
一
２ ３ 供给 因素变化 对价格 的影 响 ．
如 表 １ 图 １所 示 ， 、 随着 经 济不 断 发展 ， 州 市 兰
房地产市场逐步发展壮大 ， 房地产开发企业 队伍不 断扩大 ， 房地 产 开 发 投 资 、 地 产 交 易 价 格 逐 年上 房 升 。同时 ， 房屋 开 工 、 工 、 工 及销 售 面积 都 大 幅 施 竣 攀升 ， 当年房屋 供 给量 从 ２０ ００年 到 ２０ ０６年增 长 接 近２ ， 倍 竣工房屋 的价值增长接近 ４ 。兰州市近 倍 ７ 年的房地产开发投资占全社会固定资产投资总额
外， 政策 也是 影 响 价格 主要 因素 之 一 ， 如土 地 制 度 、 住 房制 度 、 市规 划 、 收 制 度 等 ， 城 税 国家 政 策 和 地
展 ；３ 房地产开发投资额， （） 房地产开 发投资额， 房 地产开发投资 占全社会 固定投 资总额 比率 ， 房地产 开 发投 资 占 Ｇ Ｐ比率 ， Ｄ 综合 体现 了兰州 市 房地 产 投 资 的绝 对 量 和相对 量 ， 是 反 映供 给 的 指 标 ；４ 施 也 （） 工 房屋 面 积 ， 年 新 开工 面积 ， 工 房 屋 面 积 ， 工 本 竣 竣
公司战略与风险管理题库(01)
14：单项选择题 以下关于企业核心能力的表述，正确的是（ ）。（2013年） A.核心能力是企业各种单个资源整合的结果 B.企业的竞争优势只来自企业的核心能力 C.企业的核心能力主要体现为强大的研发能力 D.核心能力的本质就是迅速适应环境变化、满足市场需求的能力
正确答案：A 知 识 点 ：其他 试题解析： 核心能力的产生是企业中各个不同部分有效合作的结果，也就是各种单个资源整合的结果。所以，选项A正确；围绕企业如何获取竞争优势或者超额利润，20世纪80 年代中期至90年代末期，相关的理论研究可以初步分成两大类：第一类是强调竞争优势来源于产业结构的产业分析理论，第二类是强调竞争优势来源于企业的内在 能力的核心能力理论。第一类观点以哈佛商学院的波特为代表。波特认为，决定企业赢利能力首要的和根本的因素是产业的吸引力，产业吸引力由五种力量决定。 在产业结构稳定的前提下，企业的竞争优势取决于企业在产业中的相对地位。企业要获取有利的竞争优势就要实施基于价值链的战略，主要是成本领先战略、差异 化战略和集中化战略。第二类观点则强调竞争优势来源于企业内在的能力，即企业的核心能力。核心能力理论有力地解释了企业之间竞争力的差异。遗憾的是，核 心能力理论在否定产业分析理论的同时，又从一个极端走到了另一个极端。显然，忽略企业所处的产业环境是没有道理的。在复杂多变的市场环境中，企业如果只 注重培养自己的能力，但却没有遵循产业发展的内在规律，或者是不恰当地进入了一个正在衰退的产业，那么这样的企业同样不会有竞争优势。同时结合战略群组 理论，只能说企业的核心能力是形成企业的竞争优势的一个主要方面而不是全部。所以，选项B和D错误；企业的核心能力可以有多种不同的表现形式。所以，选项C 错误。
我国房地产价格影响因素研究
我国房地产价格影响因素研究作者：熊艳来源：《金融经济·学术版》2009年第01期摘要：房地产价格的影响因素可以从宏观和微观两个层面进行考察，本文研究发现居民可支配收入与房价关系不大，推动我国房价快速上涨的主要因素是人民币升值及其预期和房价前期增长率，利率对房价则会产生显著抑制作用。
汇率机制并没有显著变化，对房价上涨起到了支持，而利率作为宏观经济指标对于房地产价格指数的影响作用在不同的时期具有不同的表现效力。
关键词：房地产价格；宏观经济变量；Panel-date模型一、引言及相关研究2003年以来，我国各地区房地产价格均出现了不同程度的上涨，2003至2005年全国房屋销售价格指数分别为 104.8，109.7和107.6（相比于去年同期）。
2005年全国房价平均上涨16.7%，其中有19个地区房价涨幅超过了全国水平，有26个省市房价的涨幅超过了两位数。
2005年7月21日，我国开始实行汇改，这一政策的实施结束了人民币盯住美元10年的历史，人民币兑美元汇率不断升值，一定程度上对中国房地产市场带来直接或间接的影响。
在此之前，市场对人民币升值的预期效应早已传递到了中国的房地产市场。
海内外大量资金进入我国房地产市场，房价更是如脱缰野马，一路飙升。
国内学者对于房地产价格进行了广泛研究。
其中有基于产业为基础的中观分析，比如：姚先国、黄炜华(2001)认为地价与房价的关联并非线性关系，姚大全(2003)从土地供给的角度研究认为土地储备对房价的短期影响是从两方面产生的。
陈多长、宗家峰(2004) 分析预期的影响，认为对住宅未来价格的预期会影响现期价格。
从国家宏观经济和政策角度来分析房地产价格影响因素的文章很少，比如：沈悦、刘洪玉（2004）基于panel data模型研究结果表明：14个城市经济基本面的当前信息和历史信息都可以部分解释住宅价格水平或者变化率，而这种解释存在显著的城市影响特征，如周京奎（2005）刘雪梅(2005) 崔光灿（2006）梁云芳高铁梅（2007）。
政策因素对我国房价影响的计量模型分析_程兰芳
11.2%； 而银行信贷规模每年增长 10%， 则会使房价每年上涨 8.
7%。 由于 1997 年颁布和实施的一 系 列 重 大 房 地 产 政 策 的 影 响 ，
宏观经济总量每年增长 10%， 会 使 房 价 每 年 增 长 12.1%（12.1%=
11.2%+0.9%）， 其中由房地产政策引致房 价 上 涨 的 程 度 为 0.9%；
信贷每年增长 10%，则会使房价上涨 6.8%（6.8%=9.8%-3%），其中
由房地产政策引致房价下跌的程度为 3%。
表2
三个时期的计量模型的回归结果
时期
估计出的模型
参数估计值
1987～1997 年
LnYt=-7.14+1.12 LnX1+0.87LnX2（15.24） （13.13） （2. 82）
政 策 虚 拟 变 量 ，其 中 ，变 量 的 取 值 规 则 是 ：D=0 代 表 房 地 产 政 策
实施以前，D=1 代表房地产政策实施以后。 这里引入两个重要的
时间点作为房地产政策实施前后的转折点， 分别选取为 1997 年
与 2005 年。 此外经济发展水平、 银行信贷规模和房地产政策影
响，并且考虑到大多数经济变量指标是呈指数规律增长，通过取
在 1998～2010 年的十余年间，我国政府实施的各项有关房地 产调控政策逐渐经历了由鼓励购房到限制购房、由宽松的房地产 政策到日益紧缩的房地产政策的演变过程。 由此可见，房地产政 策总是根据不同的市场状况适时加以调整和演变，并且政策因素 始终对房地产行业以及房价等产生着重要影响。
目前学术界关于政策因素对房地产业影响的探讨大多数是 基于定性分析，尤其是房地产政策对房价影响的定量研究还十分 鲜见。 因此笔者通过借助于统计数据，以试图建立带有政策虚拟 变量的计量经济模型，从而揭示政策因素对房价的影响方向和程 度，把握政策因素对房价的数量依存关系，这种数量分析的研究 结论无疑将更深刻和更具体，对于政府决策部门未来的房地产政 策的颁布和实施具有一定的指导意义。
房地产与深圳房地产的价格影响因素分析日最后修改
房地产与深圳房地产的价格影响因素分析日最后修改集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-北京房地产与深圳房地产的价格影响因素分析一、前言1、选题背景及意义近年来，我国各大中城市普遍出现了房地产开发投资规模过大、增长速度过快、占国内生产总值比率过高的问题。
“十五”期间,房地产开发投资总额突破5.3万亿元,年均增长率高达26%。
特别是，房价上涨过快已由大中城市蔓延到全国各地的二线城市甚至三线城市，而在这过程中，最引人瞩目的当是作为全国政治、经济、文化中心的首都北京和濒临香港的改革开放前沿城市深圳，房地产投资过热已成为热点话题。
2010年4-5月，国家统计局北京调查总队在全市开展了北京城镇居民住房需求及满意情况调查。
调查结果显示：逾七成居民家庭拥有房产；超四成家庭有购房意向，购房持观望态度居多；70-100平方米的住房需求量最大；超四成居民对现居住房感到满意和比较满意；居民公认京城房价高和偏高；28.2%的居民对近年来保障性住房政策感到满意和比较满意；“国十一条”和《实施意见》调控措施赞成率高，居民对调控作用预期趋于理性。
2007年年中，深圳房地产到了最为疯狂的时候。
在深圳房价攀升至1.8万元至2万元每平方米的2007年第三季度，成交逐月下滑，去年三季度的成交状况为：7月份一手房成交5037套，二手房成交7540套；8月份一手房成交3263套，二手房成交3370套；9月份一手房成交3290套，二手房成交3710套。
也就是说新房成交量为15840套，旧房成交量为14280套。
全国房价失去理性的飞速上涨，特别是深圳和北京的房价更是飙升，终于引起了国家和社会的关注，最终中央不得不下定决心调控房价。
这两年房价调控成效渐显，但是未来的价格趋势仍有很多的不明朗。
因此，本文从价格的影响因素来讨论深圳和北京的房地产的价格，希望能在扑朔迷离的房地产市场中了解一些真实情况。
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影响房地产价格因素的分析学号：20091000891姓名：侯郡培伴随我国国民经济地飞速发展，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、房地产投资的持续快速增长，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。
但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出现许多如房地产泡沫现象等问题需要进行调控。
要进行有效调控就要判断哪些因素对房价有显著影响。
在众多影响因素中，供给和需求，土地成本、国民经济发展水平及贷款利率和城镇居民的可支配的收入等无疑对房价影响显著。
1.供给和需求因素：供给因素: 影响房地产市场价格的供给因素指的是市场上房地产的供给数量。
由于房地产的一大特性是具有很强的区位性，区位是房地产的重要因素之一。
同时，由于面对的消费者支付能力差异巨大，为实现利润最大化，从经济学角度来看房地产供给者需要采取价格歧视的策略———对不同收入等级的消费者开发不同的房地产并对不同的人群设定不同的价格，这样才能实现房地产开发商的目标即获取尽可能多的利益。
从宏观角度分析在这里采取房地产的竣工面积作为房地产市场供给因素。
需求因素：房地产的需求主要分为自住需求和投资需求两部分。
从自住需求来看，主要的影响因素为家庭收入水平，同时由于房地产买卖需要的资金较多所以很多人就选择向银行贷款，借贷又会有利率，因此，利率水平也是影响自住需求的一个重要因素。
而从投资需求来看，房地产作为一项家庭最重要的固定资产，其购买者必然有动机将其作为一项长期投资产品，而影响房地产作为投资产品的，需求因素主要有收入水平、利率水平及对未来市场的预期。
2.宏观经济和政策环境：与一般商品市场不同，房地产市场极易受到宏观经济环境的影响，宏观经济环境又可以分为宏观市场环境及宏观政策环境。
宏观市场环境包括货币供给量、通货膨胀水平、经济增长率。
而宏观政策环境则包括国家的相关调控政策如土地政策、信贷政策、税收政策等等。
宏观经济环境的任何细微变化，都会在房地产市场中得到放大，无论是实际效果还是心理效应，都可能使得房地产价格发生很大的波动。
突出体现在房地产救市与否的问题。
应该看到，决策层充分理解一个健康有序的房地产市场的大局意义。
中共中央、国务院上月召开的有关会议就明确提出，要保持房地产市场稳定。
其含义在于，无论房价的暴涨，或者暴跌，都有害于房地产市场的稳定，因此，保持房地产市场稳定，也就是要防止房价大起大落。
但这并不是说，房地产市场不能有波动，不能有调整。
相反，必要的调整，或者说，必要的挤压泡沫，是“刮骨疗伤”，是稳定房地产市场的必由之路。
2010年国土资源部公告中专题提出：“土地参与房地产调控”：为加强和改善房地产调控，提高调控的针对性和有效性，国土资源部出台《关于加强房地产用地供应和监管有关问题的通知》等规范性文件，突出计划引导，强化以保障性安居工程为重点的住房供计划编制和实施；突出改革创新，坚持和完善招拍挂制度；突出严格监管，狠抓违法违规房地产用地的清查；突出信息公开，加强对房地产市场的预期引导。
2010 年，全国30个省（区、市，除西藏、新疆生产建设兵团外）住房供地计划供应量为184749 公顷，三类住房（保障性住房、棚户区改造用房和中小套型普通商品住房）用地量占计划供应总量的77%。
其中，保障性住房用地24454 公顷，与去年相比增加一倍多，确保了中央确定的580 万套保障性安居工程的顺利落地。
（摘自2010年《国土资源部公告》）可见，宏观经济和政策环境是研究房地产价格变动不容忽视的一个因素。
选取的宏观经济环境指标为通货膨胀率、货币供应量和长期贷款利率相关宏观经济数据如下表所示：表1其中：Y———房屋平均销售价格（元/平方米）；X1———城镇居民家庭人均可支配收入（元）；X2———竣工房屋面积（亿平方米）；X3———居民消费价格指数（1978=100）；X4———货币供应量（亿元）；X5———城镇居民消费水平（元/每人每年）；X6———长期贷款利率（五年以上）。
3.地价对房地产价格的影响：随着社会的发展地价可以说是一路飙升，中国现行的土地价格的计算方式。
对于土地价格的构成，中国目前比较公认的观点是：“土地价格= 出让金+ 配套费+ 征地拆迁费+ 开发费”。
出让金是指土地使用者向国家支付的土地使用权金额。
城市建设配套费是指城市建设部门向各类基本建设项目征收的用于城市道路桥涵、供热、供水、供电以及污水和垃圾处理等组成的网络体系建设费用。
征地拆迁费是对原国有土地使用者和农民集体土地的补偿，属于补偿性质。
土地开发费是指为了达到一定的开发建设条件而投入的各项客观费用，包括宗地内、外的土地开发费用。
虽然国土资源部曾一度宣称，地价并非推动房价的因素。
可事实是：国土部于2008 年7 月进行全国性调查，公布了“中国地价占房价平均为23.2%”的研究成果。
但经过2009 年的疯狂后，全国重点监测城市居住用地地价占房价比均值已达到31.29%。
国土资源部2010 年4 月2 日发布的最新数据显示，2009 年房地产用地出让价款13400 亿元人民币，同期全国商品房销售额43995 亿元，两者比值为30.5%，同前面重点监测城市31.29%的数值接近。
而在长三角、珠三角以及环渤海等地区的一些城市，比例更高。
报告称，天津、上海、南京、杭州、宁波5 城市地价占房价比已经超过40%，其中宁波更是颇为惊人地超过50%。
中国指数研究院数据信息中心监测数据显示，2010 年上半年，全国100 个城市住宅用地楼面地价为1863 元/平方米，虽然较2009 年下半年有所下降，但依然维持在高价位运行。
万科的某人士分析其成本：（1）土地出让金6500 元/平方米的楼面单价，（2）税费20%、自有资金的财务成本2%、营销成本3%，合计3375 元/平方米，（3）建安成本至少要2500 元/平方米，城市配套费500 元/平方米，加上1000 元/平方米的精装修，13500元/平方米的销售均价估计是保本价销售了，只是起到加快资金回笼的作用。
通过以上地价占销售比重，我们可得知，我国目前的地价已经是高房价的主要推手；地价不降，高房价是难以降低。
下表中的数据均来自国家统计局：表2利用上表中的数据对房价和地价进行关系建立一元线性回归分析： 1.建立一元线性回归模型;a y bx =- （1）121()()()niii nii x x y y b x x ==--=-∑∑ （2）其中1111,n ni i i i x x y y n n ====∑∑，（,x y ）成为样本点的中心.由以上公式可以得到x = 2559 y =3355.7∧b =0.86643646916 ∧a =1138.5从以上数据可知Y=0.8664X+1138.5（以上数据均为手动计算） 可知当地价上升1元的时候那么房价就会上升0.8664元运用判定系数∧b 来概括模型对数据的拟合程度，判定系数∧b 2越接近1就表示模型对样本的拟合越好，在高中通常要求0.8以上，模型才算比较好。
计算结果显示：∧b 2=0.751 ,接近于1，说明该模型对实际数据的拟合度非常好， 接近于∧b =1，说明两个变量线性关系密切。
可见地价和房价有较强的正相关关系，即地价对房价影响非常明显。
说明在影响房价涨幅的因素里，地价水平与房价存在线性关系。
即当地价上升时，房价也跟着上涨。
说明地价与房价涨幅是息息相关的，地价和房地产市场是息息相关的。
所以国家才利用土地对房地产进行宏观调控，最近房地产市场的略有下跌，说明了土地参与房地产宏观调控是有作用的。
由表二中的居民可支配收入和房地产的价格作为分析的数据将X 1 Y 转移到excel 表格中去进行散点图的描绘得到如下图所示的散点图：从上表可以看出居民的可支配收入和房地产的价格呈现线性相关关系。
对房地产价格和居民的可支配收入进行定量分析： 1.建立一元线性回归模型;a y bx =- （1）121()()()niii nii x x y y b x x ==--=-∑∑ （2）其中1111,n ni i i i x x y y n n ====∑∑，（,x y ）成为样本点的中心.2.模型参数的估计：运用Excel将房价和居民可支配收入直接做回归分析，其结果为：∧b=0.2466和∧a=413.36,建立回归方程y=0.2466x+413.36。
这个回归方程表示居民可支配收入每增加1元，房价就上升0.2446元。
（以上数据均在excel中进行计算）在图中的到的R2=0.9680 其中R表示相关性系数。
正负值由函数曲线的走势决定，若从左到右升高则相关系数是正直，反之则为负值。
结合图表和模拟的函数公式可以知道模拟的程度是很好的。
2．模型拟合优度检验据高中所学需要对模拟程度进行检验运用判定系数来概括模型对数据的拟合程度，判定系数R2越接近1就表示模型对样本的拟合越好，通常要求0.8以上，模型才算比较好。
计算结果显示：R2=0.9680,接近于1，说明该模型对实际数据的拟合度非常好，r接近于1，说明两个变量线性关系密切。
在图中的到的R2=0.9680 其中R表示相关性系数。
正负值由函数曲线的走势决定，若从左到右升高则相关系数是正直，反之则为负值。
结合图表和模拟的函数公式可以知道模拟的程度是很好的说明在影响房价涨幅的因素里，居民收入水平与房价存在线性关系。
即当居民收入增加，房价也跟着上涨。
说明居民收入水品与房价涨幅是息息相关的，国民收入和房地产市场也是息息相关的，在当前的经济形势下，我国房地产市场是以经济房展和国民收入水品为前提的，所以，近年来由于生活质量提高，国民收入水平提高，房价也跟着上涨。
综上所述可知影响房地产的因素很多，包括给和需求，土地成本、国民经济发展水平及贷款利率和城镇居民的可支配的收入，宏观经济和政策环境等，在这里只选取地价和居民的可支配收入和房地产价格进行了定量计量的粗浅探究。