山东省房价与地价互动关系研究

利用山东省2002～2009年的住宅销售价格和住宅用地价格的季度数据建立自回归分布滞后模型,研究房价与地价之间的互动关系.使用Granger因果检验方法对住宅价格和住宅用地价格的关系进行实证检验,结果显示：当滞后期为2时,地价对房价有影响;除滞后2期外,当滞后期数为1～6时,住宅价格对住宅用地价格的影响非常明显,住宅用地价格对住宅价格则没有显著影响.     

住宅用地价格与土地集约利用度相关性研究——以四川省成都市为例

针对土地价格与土地集约利用相互关系的研究大多以定性为主,普遍缺乏定量方面的研究,而两者之间又确实存在着某种数量关系,地价越高土地集约利用程度越高,而集约利用程度的提高又降低了单位面积土地的使用价格.近几年随着房价的不断攀升人们对住宅用地所表现出的关注程度远远超过对商业及工业用地.因此以住宅用地作为研究对象对住宅用地价格与用地集约利用度之间的定量关系进行研究,实现通过提高土地集约利用度来调节地价控制房价的目的.结合具体研究区域调查选取了2013年上半年100个住宅地价交易样点并基于Arc GIS 9.3与SPSS 16.0软件,分别构建了土地价格与土地集约利用度测算模型,并在此基础上对两者之间相关程度进行分析,通过构建回归模型来定量的表示出城市地价与城市集约利用度之间的定量关系.     

城市地价动态监测体系的设立及地价水平分析--以石家庄市住宅用地为例

对城市地价的动态监测主要是通过设立监测体系对地价监测点的监测来实现的．通过对石家庄市住宅用地监测点地价的时空分布分析,监测点地价水平与基准地价、市场交易样点地价进行比较分析及地价趋势预测,为了解和掌握城市内的地价水平、地价动态变化情况和日常地价管理提供决策依据．     

商业用地基准地价评估研究

在研究土地级别划分的基础上,根据级差收益递减原理,分析了商业用地基准地价评估的原则、方法和评估模型,并利用铺面租金剥离法测算了铜川市商业用地的基准地价（包括路线价和区片价）,为铜川市住宅、工业、科教文卫及综合用地地价评估提供客观依据     

商业用地基准地价评估研究

在研究土地级别划分的基础上,根据级差收益递减原理,分析了商业用地基准地价评估的原则,方法和评估模型,并利用铺面租金剥离法测算了铜川市商业用地的基准地价,为铜川市住宅,工业,科教文卫及综合用地地价评估提供客观依据。     

基于ESDA和Hedonic模型的城市住宅地价空间分异研究——以石家庄市为例

探究城市住宅地价空间分布差异及其影响因素,对加强城市地价宏观调控、促进城市土地利用的合理发展和科学化管理具有重要意义.运用探索性空间数据分析(ESDA)技术和特征价格(Hedonic)模型,以石家庄市2010—2014年出让住宅地价为研究对象,通过模拟地价的空间布局,分析了住宅地价的空间结构特征,并探讨了导致地价分异的原因.结果表明:石家庄住宅地价趋势线呈倒"U"型即由中心向四周圈层式递减;住宅地价分布存在区域差异,且具有一定的空间连续性和变异性;影响住宅地价的特征变量中距CBD距离、距北站距离、生活配套设施和公交站个数等9个变量对住宅地价影响较大,其中距CBD距离占比重最大,达17.33%;相比区位特征和个别特征来说,邻里特征对住宅地价影响最大.     

基于BP神经网络模型的住宅用地地价评估研究——以南昌市主城区为例

减少土地估价过程中的人为主观性对于提高土地估价的科学性和客观性具有重大意义。以南昌市主城区为研究区,选取100多个住宅用地交易案例为样本,运用BP神经网络和GIS空间分析方法,分析住宅地价及其影响因子之间的复杂关系,构建BP网络建立地价与影响因子之间非线性映射关系并进行地价预测。研究结果表明:商业因素、公共设施因素、交通因素和环境因素对住宅地价有显著的影响;用BP神经网络对地价的预测误差均控制合理范围以内,BP神经网络强大的非线性映射能力和自主网络学习,理论上可以实现对住宅地价的评估,为政府和经济主体参与经济活动提供科学的依据。     

应用基准地价评估城镇综合用地地价的方法

探讨了应用基准地价结合地价楼层分配系数和基准地价结合面积分摊系数两种测算综合用地价格的方法,同时给出了案例分析,并用剩余法对测算结果进行了验证．还探讨了实际评估过程中易出现的问题．     

容积率对地价的影响及修正系数的确定

从容积率的定义与特性出发 ,分析了容积率对地价影响特点 ,提出了容积率修正系数确定的 3个原则 ,认为容积率修正系数应按级别、用途的不同分别加以确定 ,同时要区分样点地价与基准地价容积率修正系数的不同 .最后 ,结合遂宁市住宅用地容积率与地价的调查资料 ,给出了确定容积率修正系数的具体方法     

煤矿地价的影响因素及评估方法初探

矿区地价的评估方法不同于一般城镇地价的估算。它受矿区规模、布置集中程度、现代化程度、经济效益、距城镇距离及最近城市的规模、地形地势、生产阶段以及环境污染及治理状况等因素的影响，且地价具有分区明显，主体部分为工业用地和住宅用地。矿区基准地价评估应采用类比法或模型修正法处理。     

我国住房价格影响因素的实证分析——以济南市为例

自我国房地产业进入商品化阶段以来,济南市住房市场始终保持了良好发展态势,但住房价格上涨过快的问题日益突出,制约了该市房地产业的健康发展,同时对社会稳定和居民生活质量的提高产生了负面影响。解决该市住房价格过快增长的根本对策是回归合理的土地交易价格和适时提高居民的收入水平。     

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。     

论城市住宅用地的拍卖

居有其屋是我国住宅发展的社会目标，住宅房地产市场具有多元性，每一种类型的住宅都有其市场特性和政策因素，大众住房的性质和土地供求刚性关系决定大众住房的开发不宜采用土地拍卖方式，因此，住宅用地拍卖方式应该有条件，有选择地采用。     

房价上涨原因的经济学分析

针对房价的一路上扬的态势,从政治经济学和西方经济学角度分析了我国房价居高不下的现状,对房产税政策对房价的影响进行了探讨。     

包头市城市地价动态分析及走势预测

对包头市城市整体地价水平、地价增长率、城市地价指数、城市地价与房价、社会经济环境的协调度以及地价的影响因素与变动趋势进行分析.结果表明,包头市地价整体增长速度较快,且与经济社会协调发展;社会经济持续增长、土地需求不断加大、宏观政策有利调控是刺激包头市地价不断上涨的动力;未来包头市地价会继续呈上升趋势,空间布局将会更加合理,增长方式将由外延式向内涵式转变.     

市场经济条件下发展住宅业的探讨

在社会主义市场经济条件下，根据我国目前的经济发展水平、土地状况和住房情况，就如何发展住宅业，改善居民居住条件，实现小康居住目标所涉及的几个问题进行论述，强调了房价是制约商品住宅走向市场的关键，并提出了解决问题的基本做法．     

基于BP神经网络自贡房地产价格走势预测

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于BP神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类BP神经网络预测模型:基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。     

空间信息技术支持下的福州市城市用地扩张时空特征研究

城市化是社会发展和经济增长重要动力,遥感和地理信息系统技术(GIS)已成为监测、分析城市发展的重要手段.该文选择我国海西地区重要门户福州市为研究区,以2000年～2015年多期Landsat TM/ETM＋影像为数据源,对福州市城市用地空间分布信息进行提取,分析了2000～年～2015年福州市城市用地扩张的时空特征;同时结合福州市2000年～2015年社会经济数据和人文数据,探讨了城市扩张的主要驱动因素.结果表明：在时间上,福州市城市用地扩张总体呈上升增长趋势,尤其是2010年以来城市用地扩张快速发展;在空间上,福州市城市用地扩张呈现向西偏北方向移动;在驱动力上,人口、经济的发展以及高程、坡度、灯光、到一般公路、学校、医院的距离是影响福州市城市用地扩张的重要因素.     

重庆市房价地价动态关系模型构建

通过建立重庆市房价与地价的结构方程模型,构建以政策因素、区位因素、规划因素作为指标变量,宏观因素、微观因素作为潜变量的动态关系模型,讨论了模型的特点、建模方法与步骤,模型评价与修正等,得到房价地价动态关系模型方程组.探索了一种建立多个因变量之间关系的模型方法,对建立影响因素复杂、因素之间关系难以确定的情况提供了一种比较好的解决方案.     

我国商品住宅价格灰色预测

商品住宅价格受多种因素影响，既有宏观因素。又有微观因素；既有确定性因素又有不确定性因素。文中运用灰色理论原理，把我国商品住宅价格看作一个灰色系统，以全国商品住宅价格为原生时间数据系列，建立灰色GM（1，1）预测模型，对我国商品住宅价格未来走势进行预测。对所建模型进行残差检验，关联度检验，均方差检验及小误差概率检验。精度均为一级，因此。可以运用所建模型对我国商品住宅价格进行预测。从模型预测的结果看，我国商品住宅价格在未来呈上升趋势。