地价指数在城镇地价评估中的应用——以商丘市为例

城市地价指数的研究在我国还是一个薄弱环节.城市地价指数指土地价格自某时点以来的增减变动幅度,它反映在一定时期城市地价的变化规律.在进行商丘市土地价格评估过程中,根据级差地租测算和交易资料编制并计算了商丘市地价指数,比较准确地反映了城市地价的变化规律.     

地价指数研究浅析

介绍了地价指数在国外的研究进展,并对国内在此领域的研究进行了分析,找出了在可操作性、编制模式、样本配置、信息源等方面存在的不足,提出在地价指数研究中要因地制宜构建完整的地价指数体系,加强对地价样本配置的理论研究、正确认识地价信息源、严格进行地价修正与检验、科学计算地价指数的建议。     

城镇地价指数的编制方法

城镇地价指数是反映城镇区内各类土地价格及其总体价格水平变化趋势及程度的一种重要参数，本文基于对我国地产市场的实际情况，地价自身特点及其对地价指数编制的影响等的分析，在阐述城镇地价指数的基本属性的基础上，着重对城镇地价指数的编制方法进行了探讨。     

基于ESDA的济南市城区住宅用地价格时空演变研究

本文利用济南市城区2004-2015年住宅用地交易样点,基于ESDA模型构建住宅用地数字地价模型,运用地价等值线、地价剖面模型,探究住宅地价时空演变规律.主要研究结果:1)地价等值线由中心向外呈椭圆状圈层分布;地价从区域基点经过城市中心向城市边缘变化总趋势是先升高再逐渐降低,穿过中心城地价剖面基本呈正态分布;2)穿过城乡交错区域呈较明显的锯齿状,且多存在地价陡坎;距离住宅地价高值区域越近,地价波动越剧烈;3)住宅地价剖面陡坎随时间演变顺着地价降低方向移动,地价变化程度更加剧烈,地价剖面起伏不平出现多个凹形、凸形地价阶地;4)存在凹形阶地转化为凸形地价阶地.     

基于多元协整滞后回归模型的京津冀地价影响因素研究

地价是地租的资本化,是土地权利与其预期收益的购买价格,是土地市场运作的重要信息和价值判断标准.地价指数作为地价的量化,能反映一定区域内地价变化趋势及程度,具有重要的研究价值.本文以地价指数为研究对象,针对目前研究中存在的指标选取不详尽、作用机制不明确和数学模型建立不完善等问题,将经济学中的“供需关系”概念引入地理学研究,在对数据进行标准化处理的基础上,进行了主成分分析和平稳协整分析,建立了多元协整滞后回归模型,分析了不同层次、不同地区、不同用地类型下影响地价的因素及其滞后性,研究发现京津冀三地地价分别主要受社会经济等状态、土地供给和土地需求的影响;三地地价受自身历史数据的影响均大于指标历史数据的影响.     

江苏省常州市城市地价动态监测信息系统设计与实现

以常州市为例,介绍地价监测点的设立过程,并对城市地价动态监测信息系统的总体设计思路作具体阐述．系统运用迭代增量法,采用GIS控件MapX进行开发．该系统已在常州市国土资源局局域网上日常运行,并利用地价监测点资料自动编制常州市地价指数,用以分析、预测常州市地价变化的基本趋势,为科学管理和合理利用城市土地资源提供科学依据．     

重庆市地价指数动态研究

以重庆市地价指数为研究对象,分析它的动态变化特点,并在与其它物价指数对比分析的基础上,找出了地价指数的动态变化机制,从而论证了该指数的科学性,最后运用趋势法,并结合定性研究,预测出未来3年的地价指数。     

基于特尔菲法的城镇土地定级与基准地价更新调整研究——以五原县城区为例

根据《城镇土地估价规程》的相关要求和隆兴昌镇的具体情况,以土地定级为基础,以市场交易地价资料、土地收益为依据,进行基准地价制定评估.通过计算样点地价,采用样点地价均值法、土地级别指数、定级单元总分值模型方法和成本法及比例系数法确定新一轮的商服、住宅和工业各级别的基准地价.与上一轮基准地价相比,商服用地地价平均下降率为12.12%,住宅用地地价平均下降率为12.83%,工业用地地价平均下降率为12.58%.     

城镇标准地块定量配置方法探讨

根据重庆市标定地价空间组织研究实践，提出城镇标准地块定量配置的技术路线为：以城镇土地定级成果为基础，以标准地块功能特征为依据，揭示城市中心结点土地级差空间组织规律，建立标准地块定量配置数学模型．运用该模型编制的重庆市九龙坡区标准地块定量配置方案能很好地起到地价控制点的作用．     

重庆市城市地价指数研究

以投入产出分析和市场分析为基础构建城市地价指数参评因素指标体系;以重庆市为例,运用多因素综合评定法,探讨城市地价指数评价的有关问题,并分析了重庆市地价变化特征．     

水权定价指标体系研究

水权定价是水权交易中的一个重要问题．水权的合理定价对节约交易成本、促进水权交易顺利进行等具有重大意义．在分析水权价格影响因素的基础上，认为水权价格主要受供求关系、人们的预期、交易期限、社会因素、工程因素等因素影响．并在此基础上形成包括供求指数、预期的水权价格、水权交易期限、社会综合指数、工程综合指数和不确定性指数的水权定价指标体系．建议在水权定价时充分考虑这些指标．     

承包土地流转价格低廉的原因及对策

为了搞活土地使用权，政府允许农民承包土地有偿流转，可是实际上，土地流转的价格极其低廉，有些甚至送给其他人耕都没有人要。这种情况就障碍了土地市场的形成，不利于土地的优化配置，本文从多方面分析了土地价格低廉的原因，并在此基础上提出了提高土地流转价格的政策思考。     

金属期货价格的时间序列分析

提出了把交易量这个价格先行指标直接引入价格以形成较有效的加权成交价格，然后采用上海金属交易所铜１＃的样本数据，通过Ｂｏｘ－Ｃｏｘ变换来构造新的对数时间序列，最后通过非线性回归处理获得价格趋势及不同振荡周期，并作了简单的讨论和分析．     

基于EMD与BP神经网络的中国股票指数期货价格预测

应用经验模态分解算法（EMD）和BP神经网络理论提出了我国股指期货市场价格走势预测模型。首先应用EMD分解算法把股指期货价格序列分解成不同尺度的内禀模态分量（IMF）,再通过重复试验的方法运用BP神经网络对股指期货价格序列和分解得到的所有IMF的数据序列进行训练,得到股指期货价格的预测模型,并对股指期货价格进行预测。实验表明,通过该方法得到的预测值与股指期货的实际价格有着很高的拟合度。     

模糊数学方法在二手房价格估算中的应用

本文运用模糊数学知识来解决二手房屋的价格评估.首先定义了贴近度,并对贴近度的合理性进行了证明,在此基础上建立了房屋估价的数学模型.在进行房屋估价时,先用聚类分析的方法对已交易房屋进行分类,然后根据房屋的特征要素,从待交易房屋所属类型中选取特征房屋,由特征房屋的交易价格计算待估价房屋的价格,由实例计算,得到较为合理的结果.因此,运用同样的方法,可以计算其它有较多交易记录的物品的价格评估.     

基于BP神经网络的我国股指期货价格预测

应用BP神经网络理论提出了我国股指期货市场价格走势短期预测模型。首先根据实验数据的特点分别构建单因素、多因素BP神经网络预测模型,再通过重复试验的方法,运用BP神经网络对股指期货价格序列进行训练,从而对股指期货价格进行预测。结果表明,通过BP神经网络预测模型得到的预测值与股指期货的实际价格有着很高的拟合度。     

我国物价指数的时间序列分析

借助于SAS软件,首先将时间序列的ARIMA模型应用于我国的物价指数分析,通过分析其拟合与预测误差可以发现该模型效果良好.然后运用ARCH模型进行分析,经过比较发现在对我国物价指数的分析上,ARIMA模型的效果要好于ARCH模型.     

自贡市房价走势分析——基于马尔可夫转换波动和改进的小波神经网络

本文应用马尔可夫转换波动和改进的小波神经网络理论及软件,对自贡市房地产价格走势问题进行分析,建立房地产价格波动模型。得到影响房地产价格的实际利率变动率、人口增长指数、建安成本指数和人均支配收入四大主要因素,对自贡市房地产价格走势进行预测。具有较强的实践性。     

房地产交易价格微观驱动力分析——以北京市为例

采用特征价格法,分析了北京市2003—2006年包括楼盘所在区域的土地交易价格、容积率、公交线路数及楼盘距商业中心、火车站、医院和学校等的距离10项参数指标,以及3项非参数指标对房地产交易价格的影响。利用相关分析和t检验筛选出主要影响因素,并通过因子分析和多元统计分析识别出各主要影响因素对于房地产交易价格的影响程度。研究结果表明,北京市房地产交易价格主要受土地交易价格、到市中心距离、容积率、轨道交通和文体配套设施5种因素的影响。其中,土地交易价格对楼盘交易价格具有十分明显的提升作用,而容积率则是导致交易价格下降的最主要因素。     

基于连续渗流的股票价格波动模型及实证分析

本文以连续渗流理论为基础,讨论了交易信息在投资者之间传播对于股票价格波动产生的实际影响.通过对资本市场投资者的投资行为进行心理分析,进而在已有模型基础上进行改进,得到更为实际的投资者行为模式,使之更符合市场实际情况,同时文章对模型的参数做了简要地分析.