容积率对地价的影响及修正系数的确定——以福州市区为例

容积率是土地利用强度的重要指标,同样也是影响城市地价的主要因素之一。该文阐述了容积率的基本内涵,揭示了容积率对地价影响的一般规律;同时结合福州市区最近三年交易的地价资料,制定出样点地价修正系数和容积率修正系数,同时对容积率修正系数的确定进行了分析。     

浅析影响城市房地产价格评估的环境质量因素

区位是影响城市房地产价格的第一位因素,包括：位置、交通条件、基础设施和环境状况等因素．其中,环境因素包括大气环境、水文环境、声觉环境、视觉环境和卫生环境等．房地产估价的主要难点是,房地产价格的影响因素多种多样且难以把握和量化．本文在分析环境质量影响房地产价格的机理的基础上,构建了一个经济计量模型,以分析环境质量因素对房地产价格的作用．结果显示,随着人们生活水平的提高和环境保护意识的加强,环境质量越来越成为影响房地产价格的重要因素．     

兰州市轻轨项目对沿线房地产影响的地理范围和增值预测

兰州市规划将于2014年建成轻轨交通的骨架网,轻轨的建设与运行将对沿线房地产有着举足轻重的影响。文章利用轨道交通开发利益影响范围计算模型,对项目沿线房地产的影响范围进行了预测,结果表明项目对半径0.29km至3.356km地理范围内的房地产价格有影响;利用原增值预评估模型,结合广义交通成本理论和投资收益原理对项目沿线的房地产增值效应进行了量化估算,结果表明增值范围在0元到1612.12元之间,楼盘距离城市中心越远升值空间越大。     

基于综合指数评价法的房地产价格分析

为了对某一时期的房地产价格进行评价,运用综合指数评价法,结合房地产价格指数中的房地产销售价格指数、土地交易价格指数和房屋租赁价格指数中的子项目指数,对房地产价格进行评价。从而减少现行指数编制方法中指数测算方法不完善、样本数据缺乏代表性和指数应用受限制等三方面的不足。     

容积率对房地产项目影响实证分析

容积率是房地产开发项目规划设计条件中最重要的指标之一,对项目的定位、成本、建筑设计、投资效益等均产生不同程度的影响。以北京温榆河别墅项目为例,论证了不同容积率对投资效益的影响。     

影响房地产市场需求因素的灰色关联度分析

研究影响房地产市场需求的主导因素以及各因素对需求的影响机理.通过引入灰色关联度分析方法,对影响北京市房地产市场需求的各因素进行实例分析.从而得出影响北京市房地产市场需求各因素相对重要性依次为北京市人口总数、全市GD P数额、商品房销售价格、城市人均居住面积和城镇居民的人均年收入.     

影响兰州市房地产价格的供给因素分析

通过对影响兰州市房地产价格的供给因素定性分析,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、竣工房屋价值等指标大幅增加,但由于供给结构不合理,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,充实市场供给,以稳定房价。     

我国住房价格影响因素的研究

房地产行业作为国民经济运行中的重要产业,在我国经济发展中具有重要地位和作用。关系到国计民生的房地产价格,其变化因素一直是该行业理论及实证研究的重点。因此,分析房地产价格的影响因素,并对在一定模型下不同因素的定量分析．这对我国宏观经济政策及房地产企业开发战略具有重要的意义。本文通过使用多元统计的方法,对我国房地产市场进行实证分析,研究我国近年来房地产市场商品房平均销售价格与各统计指标之间的变动关系,通过模型和实证分析房价的影响因素。     

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。     

模糊聚类分析在房地产市场中的应用——以广州市番禺区新开发楼盘为例

房地产市场是一个多因素市场,以广州市番禺区新开盘的8个楼盘为例,通过聚类分析,将定性指标转换为定量指标来评价楼盘,确定各组楼盘的优劣势,为客户置业和开发商开发物业提供非常重要的参考资料。     

基于非参数方法的土地价格空间分布拟合与分析

为了检验非参数估计方法在地价空间分布研究中的应用,该文基于北京市1993—2004年的土地出让数据,检验非参数估计法在地价估计与预测方面的有效性;同时,从地价的空间分布中分析和描述北京市城市空间结构的特征。结果表明:研究阶段,北京市仍呈现明显的单中心城市结构;非参数估计方法是一种估计和预测地价空间分布的有效方法,可以更形象地描述城市空间结构的特征,并进行城市主次中心的准确识别;基于非参数估计方法的地价空间分布可用于城市土地资产总价值的估算。     

基于Hedonic模型的北京住房市场交易信息成本

为研究信息不对称下住房市场交易行为,得到供求双方交易信息成本的计算方法,该文利用北京市2000—2008年住房市场数据和Hedonic模型,对表征交易信息成本的参数进行估计,进而测算双方交易信息成本。研究表明:信息不对称对交易双方均会带来信息成本。供给方与需求方的交易信息成本分别为市场交易价格的15.2%和19.1%。这意味着:在信息不对称的住房市场中,需求方处于劣势地位。为降低供求双方交易信息成本,建议:拓展市场信息传递渠道,提高信息传递效率;加大对住房供给方的信息披露,弱化需求方的信息劣势程度。     

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。     

行业均质度对新兴工业区地价的影响分析

新兴工业区的土地使用不仅受到市场的调节，而且在很大程度上还必须接受政策目标的约束和调整，这也会对城市地价产生影响．本以蛇口工业区为例，利用1990年和1995年的工业和商业地价资料，采用回归分析方法研究了几个区位因子和地价的关系，结果表明这些因子和地价的相关性不显．行业布局反映了政策目标的约束和调整，因此本对区内的行业均质度进行量化并分析了它与地价之间的相关关系，结果表明行业均质度和地价显相关．     

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.     

特征房价空间分析及连续型深度置信网络预测

以上海为研究区域,利用数据爬虫手段搜集、整理上海市二手房交易数据,通过空间自相关分析二手房交易价格的空间效应,并使用连续型深度置信网络对二手房交易价格进行分析预测.研究结果表明:上海市二手房交易价格在空间上具有显著的自相关效应,在上海市核心区域存在高-高集聚效应,在周边区域呈现低-低集聚效应,而在核心与周边交界地区存在高-低集聚和低-高集聚的负向空间效应;特征变量对价格偏高区域的二手房交易价格解释力度较小;除中心区域外,基于连续型深度置信网络的特征变量对上海市二手房交易价格预测能力良好.     

昆明市2010年季度地价指数编制研究

重复交易模型是目前房地产价格指数编制中被普遍运用的一种方法,但是目前国内外关于重复交易模型的研究基本都是针对房产价格的,本文研究目的在于探讨运用重复交易模型编制地价指数的可行性,结果表明,重复交易模型在地价指数编制中可行,且将Hedonic模型与重复交易模型联合应用效果更好。     

基于自组织特征映射网络的全国地级市城市地价区域分类研究

地级市是我国经济发展相对迅速的区域, 也是土地供应重组、交易活跃的重点区域。以2005年我国土地出让面积、土地平均价格、地区生产总值、地区生产总值增长率和 固定资产投资等 5 个变量作为聚类指标, 构建自组织特征映射( SOFM) 人工神经网络模型, 将我国282 个地级市分为高地价发达区、低地价发达区、高地价欠发达区和低地价欠发达区共4 个类型区域, 并对每个类型区的土地价格和社会经济发展状况做出分析讨论。SOFM 模型聚类结果与客观实际较为吻合, 效果良好。结果表明, 自组织特征映射 网络对于地级市土地地价的区域差异具有良好的表征能力。     

PLS path model building: A multivariate approach to land price studies-A case study in Beijing

Previous studies have revealed that statistical methods can be used to analyze land-leasing parcel data. However, the conventional statistical methods used in land analysis have some limitations, especially in cases of limited observational data. In this paper, with the help of geographic information system (GIS) techniques, a partial least squares (PLS) path model is applied to study the relationship between residential land prices and various determinants through a case study of Beijing in China. From a preliminary analysis, four latent variables are selected: accessibility of the workplace center, livability, traffic, and environment facilities. The results show that the observation variables have a strong explanatory power for their corresponding latent variables, and the four latent variables have varying impacts on residential land prices. Of the latent variables, accessibility to the workplace center has the strongest impact on the residential land price.     

水体景观可视度对住宅地价溢出效应研究——以深圳市为例

为了研究“招拍挂”机制下水体景观可视度对地价的影响, 使政府认识水体景观的意义, 也为市场参与者做出理性竞买决策提供参考, 基于深圳市土地房产交易中心的住宅土地交易数据、Google Earth和百度地图POI数据以及Landsat数据, 使用地理加权回归模型, 定量分析水体景观对住宅地价的影响, 讨论水体景观可视度溢价的区位差异。结果表明, 海域可视面积每增加1万平方米, 住宅地价溢价为0.4~0.79 元/m², 增加0.005%~0.009%; 水库可视面积等级每上升1级, 对于地价的贡献为1176~1991 元/m², 增加13.490%~22.838%; 二级河网可视长度每增加100m, 溢价为122~503 元/m², 增加1.399%~5.770%。水体景观可视度对深圳市住宅地价的影响呈现显著的空间异质性, 二级河网可视长度的溢价从东至西逐步下降; 海域可视面积溢价峰值区在福田区、罗湖区和盐田区, 并向东西方向递减; 水库可视面积等级对地价的溢价峰值主要在福田区、罗湖区、龙华和龙岗, 并向东西方向递减。研究结果丰富了地价区位影响因素理论, 并为景观可视度量化提供详细的参考资料。