中美房价比较分析——基于Numbeo国际房价统计数据库的实证研究

国外房地产发展研究

探讨发达国家房地产市场发展历程及其特征，探索其发展经验与借鉴启示，对我国房地产市场的不断成熟与完善具有重要意义。本专题以美国、澳大利亚、韩国和德国为研究对象，分析其房地产市场发展历程及特征，对我国实现房地产市场的有序推进具有重要启示。

影响美国房价水平的因素分析--孙瑞晨

影响美国房价水平的因素分析： --分位数回归方法 孙瑞晨 摘要：本文利用分位数回归方法研究了房屋的各种因素对于其售价的影响，结果表明不同因素对于房屋售价的影响随着所考察的分位数不同而变化，得到不同因素对于房屋价格的影响更全面的描述。 关键词：房屋价格；不同因素；分位数回归 一、问题的提出 房价一直是最近十几年的热点问题，一般认为影响房屋价格的因素分为以下几个方面。第一，房屋的自身属性，主要包括房屋年龄、燃气状况、景观等。第二，房屋所处的地段等级是影响房屋价格的重要因素，另外还包括小区内部以及周边环境、管理和各种配套设施情况，交通条件等客观外部因素。三是市场大环境和消费者心理因素。主要包括经济状况、房地产市场行情及市场供求状况等。 可以看出，与房屋有关的各种因素对房价的影响是复杂的、为了更准确的描述房屋属性对于其售价的影响，受到国外一些研究的启发，我们利用分位数回归方法对房屋价格数据进行建模分析，并与通常采用的普通最小二乘线性回归模型进行了比较。定量分析的结果在一定程度上印证了经验的定性分析，并发现了房屋属性对售价影响的一些具体特征，每种因素对于价格的影响可随着所考察的分位数不同而变化。 二、文献综述 目前国内关于房价的研究分析比较多，但利用分位数回归的还比较少。王朝等[2013]通过建立基于Bootstrap估计的面板数据分位数回归模型，解释了随着房价的提高，恩格尔系数对房价的弹性变化最为明显，但是人均GDP增幅变化不明显，人均收入的提高对房价的改变微不足道，单靠提高工资难以解决消费者购房问题。 高风伟等[2016]从条件均值角度和分位数回归角度对房价的几种影响因素进行了回归分析，研究发现：人口密度是影响房价的最主要因素，且在不同分位点上影响程度各不相同：人均可支配收入对房价的影响在各分位点上影响相差不大。 林海波等[2016]对移民、房价和经济增长的相互关系进行实证检验，讨论移民教育程度和房价之间的关系，进行分位数面板分析，结论表明：房价上涨没有表现出对于大学生的阻碍作用，教育改进和创业努力可能让高学历移民更加适应

计量经济学论文(eviews分析)-房价的计量经济分析

房价的计量经济分析 引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。是什么造就了这样的状况。房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。而这场博弈的焦点则是房价问题。如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。 写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。仅仅就几个因素进行分析。 写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。 关键词：房价成本计量假设检验最小二乘法拟合优度 现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。在Eviews软件中选择建立截面数据。现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。令Y=各地区建筑业总产值。（万元）X1=各地区房屋竣工面积。（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。（元/人）X4=各地区人均住宅面积。（平方米）X5=各地区人均可支配收入。（元） 数据如下： Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49

房价与地价的关系

关于房价与地价因果关系的研究进展评述 姓名：陈婧怡学号：10108092003 摘要：地价与房价的关系是争议已久的话题，其研究不仅是房地产市场研究的重要组成部分，更是推进土地市场和房地产市场健康、有序和协调发展的关键，对房地产企业的土地获得和开发经营决策而言具有十分重要的意义。 随着近几年来房价的不断攀升和上海地王的接连出现，到底是房价决定地价，还是地价决定房价，开始成为房地产市场乃至学术界迫切需要解决的问题。本文以房价和地价的辩证关系为主要研究对象，从经济学的基本理论出发，结合地价和房价的内涵和外延，对房价和地价之间的一般性影响进行理论的分析。 关键词：地价房价地价和房价的关系 Abstract:As a long-disputed issue, the research on the relationship between land price and housing price is not only an important part of real estate market research, but also the key to accelerate the sustainable development of real estate market. Moreover, it is also of great reference value for those estate developers’ decision-making on land-getting and their business development plans. With the continuously increase of the housing prices and land prices, whether the land prices determine the housing prices or the housing prices determine the land prices has a problem calling for the immediately solution. This article is to study the relationship between the land prices and housing prices from the basic economy theories, combining the intension of the housing prices and land prices, making an empirical analysis on the general effect of the land prices and housing prices. Key word: land price housing price the relationship between land price and housing price

《房产销售统计表》项目指导书

《房产销售统计表》项目指导书 （金华东） 本项目使用的函数有： ①SUMIF（条件求和）； ②RANK（排名）； 1．利用公式，计算Sheet1中的房价总额。房价总额的计算公式为：“面积*单价” ①选择I3单元格——输入“=F3*G3”——按Enter键 ②选择I3单元格——鼠标定位到右下角变为十字光标时拖动（即自动填充） 2．使用数组公式，计算Sheet1中的契税总额。契税总额的计算公式为：“契税*房价总额” ①选择J3单元格——输入“=H3*I3” ②选择J3单元格——鼠标定位到右下角变为十字光标时拖动（即自动填充） 3．使用函数，根据Sheet1中的结果，统计每个销售人员的销售总额，将结果保存在Sheet2中的相应的单元格中。 ①单击Sheet2表——单击B2单元格——单击“插入函数”按钮——选择“SUMIF”函数 ②设置参数如图所示：

③对该列下方的值实行自动填充 4．使用RANK函数，根据Sheet2的结果，对每个销售人员的销售情况进行排序，并将结果保存在“排名”列当中。 ①单击C2单元格——单击“插入函数”按钮——选择“RANK”函数 ②设置参数如图所示： ③对该列下方的值实行自动填充 5．将Sheet1复制到Sheet3中，并对Sheet3进行高级筛选，要求： a．筛选条件为：“户型”为两室一厅，“房价总额”>1000000; b．将结果保存在Sheet3中。 ①选择A1到E26——复制——单击Sheet3表——粘贴 ②在表中输入筛选条件，如图所示： ③数据——筛选——高级筛选——设置如图所示： 6．根据Sheet1中的结果，创建一张数据透视表Chart1，要求： a．显示每个销售人员销售房屋所缴纳契税总额； b．行区域设置为“销售人员”； c．计数项设置为契税总额。 d．将对应的数据透视表保存在Sheet4中。 ①单击“Sheet1”表——数据——数据透视表和数据透视图 ②按向导完成如下操作：

GIS房价动态监测文献综述 2

基于GIS技术的房价监测关键技术及应用示范 研究工作方案 （1）房价空间差异分布研究进展 对于商品房价格的空间差异分布，国内外学者进行过一系列较为系统的研究。Jorge C O通过研究Granada 的区位特征价格的趋势，采用残差迭代克里格法对房价特征价格模型进行了估计。Roehner通过不同空间位置住宅价格变化分析，进行了住宅投机与住宅价格的研究。Pace 等采用相关的空间和时间变量，建立了满足空间限制要求的住宅价格预测模型。另外，Basu ，Rafael 等也根据住宅空间差异分布，提出了相应的住宅价格预测模型。 国内学者近年来对此也做过大量的研究。许晓晖以上海市为例，研究了上海市商品住宅的空间分布规律，并建立区位回归模型进行回归分析分析了房价的影响因素。郑芷青以广州为例，研究了广州商品住宅后认为广州市商品住宅符合单中心城市四周价格逐级递减规律。王霞等以北京普通住宅作为研究对象，分析了房价空间结构的各向同性和各向异性，并绘制出房价等值线图，反映北京房价的空间分布规律。蒋芳等利用北京1998-2003 年普通住宅土地出让地价资料，得到了北京空间地价分布图，采用克里格插值法得到北京普通住宅出让地价空间结构分布。王霞等针对传统克里格插值变量可能出现趋势的问题，剔除普通克里格插值的二阶趋势后得到北京的1998-2005 年土地交易价格空间分布趋势。张绍伙等以贵阳为例，采用克里格插值的方法绘制出贵阳市城区房价等值线图，同时研究了住宅价格空间分布差异的现象和成因。邵晓莉等以武汉市建成区为例，采用确定性插值中的反距离权重插值、规则样条函数法以及薄板张力样条法对房价进行估算后武汉市建成区房价情况，并认为确定性插值的方法中反距离权重插值最优。 综合我国学者近年来的研究，可以发现，我国城市普遍是单中心城市，或者从单中心城市向一个中心和若干个次中心过渡阶段的城市，只有西安出现了向多中心扩展的趋势，且各城市多呈空间集聚的形态，而非离散，说明我国的城市多为中央集中式的单中心城市为主。

计量经济学论文房价影响因素的实证分析

计量经济学论文房价影响因素的实证分析 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

我国房价影响因素的实证分析 【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。 【关键词】房价 Eviews回归分析 一、引言 住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。 二、文献综述 近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。沈悦、刘洪玉(2004)认为如果房地产价格的上涨只是投机造成,缺乏相应的经济基础支持,这种价格上涨会向市场发出错误的信号,造成房地产市场和经济的虚假繁荣[3]。关于房地产市场的调控方式,梁云芳,高铁梅(2006)通过实证认为我国房地产市场只存在局部泡沫,通过利率来调控房地产市场,成效不大,但是信贷规模的变化对房地产

八年级语文上册 第三单元 11 最苦与最乐同步练习 语文版

11最苦与最乐 1.走近作者 梁启超，我国近代资产阶级改良主义者、学者、散文家。字卓如，号任公，别号饮冰室主人。曾师从康有为，与他一起成为我国近代维新派代表人物，并一起领导了著名的“戊戌变法”。他一生著述宏富，所遗《饮冰室合集》共计149卷，1000余万字，被誉为中国“百科全书式”的巨人。 2.主题解说 本文用摆事实、讲道理的方法论述了一个深刻的道理：人生最大的痛苦是未尽到责任，人生最大的快乐是尽到了责任。同时告诉我们，必须要对国家、社会、家庭乃至自己勇于担负责任，这样才能得到真正的快乐。 3.重点突破 (1)课文为什么在第1自然段不直接提出观点，而先否定其他答案？ 提示：因为把贫、失意、老、死当作人生最大的痛苦，正是许多人的想法。如果否定了这些答案，读者就会寻找新的答案。否定其他答案，再提出自己的观点，就不会显得突兀，有水到渠成之妙。以设问开头，还能引发读者思索，激起读者的共鸣。 (2)在作者笔下，“最苦”与“最乐”之间是什么关系？依据是什么？ 提示：两者是一个问题的两个方面——未尽责等于痛苦，尽责等于快乐，相辅相成。依据是“一日应尽的责任没有尽，到夜里头便是过的苦痛日子；一生应尽的责任没有尽，便死也带着苦痛往坟墓里去”“翻过来看，什么事最快乐呢？自然责任完了，算是人生第一件乐事”。 4.难点攻克 为什么文章的第一部分只谈痛苦就用了两个自然段，而第二部分痛苦和快乐都谈了却只用一个自然段？ 提示：只要看一看“尽责任是人生最大的快乐”这个分论点的论据就不难明白，第二部分中的痛苦是作者针对“尽责任是人生最大的快乐”这个分论点提出的。 论据是“从苦中得来的乐才算真乐”。原来，作者所谈的快乐是与痛苦分不开的，或者说是建立在痛苦的基础之上的。正因为这样，在谈快乐的时候就必须联系到痛苦。也正因为这样，在谈痛苦的时候就必须联系到快乐。第一部分已经用不少笔墨谈痛苦。那么，第二部分来谈快乐就无须再多用笔墨，而只要说清快乐与痛苦的关系就可以了。 5.结构图解 6.学法点津 如何找准文章的中心论点 把握议论文的中心论点，是阅读议论文的关键，也是中考议论文的必考题型之一。 【典型例题】本文的中心论点是什么？ 【参考答案】人生最大的痛苦是未尽到责任，人生最大的快乐是尽到了责任。 【技法点睛】论点应该是明确的判断，是作者看法的完整陈述，在形式上应该是完整的句子。有的文章标题就是中心论点，有的文章开头就提出中心论点，有些文章的中心论点则在文末，有些文章则是在论述的过程中提出中心论点，也有些文章的中心论点不是一目了然，是要通过归纳概括才能得出来的。 把握文章中心论点的方法有：找位置：标题、开篇、中间、结尾；分析论据，这个可以用来

我国房价问题的供求分析

我国房价问题的供求分析 作者简介：胡芳（1982-），女，江西经济管理干部学院会计系讲师，研究方向：财政税收；高永莉（1979-），女，江西经济管理干部学院会计系讲师，研究方向：税收统计。 历经数次调控，房价依然坚挺，从供求方面分析了住房价格居高不下的原因：住房有效供给不足导致刚性需求得不到满足，加上垄断的供给方定价和繁杂的交易环节税费使得房价不断上涨，政府2008年调控政策的反复又使人们对政府调控信心不足，产生了房价上涨的预期，催生出投资投机性购房需求，供求缺口进一步扩大，房价屡创新高。因此，政府应该从保障房建设和挤出空置房两个方面入手，扩大住房供给；取消重复征收的房地产开发流转环节税费，简化行政审批，降低住房成本；完善金融市场，引导中高收入家庭理财投资，抑制住房投资需求；判定投机行为违法，打击楼市投机活动。 标签：住房价格；需求；供给；措施 1998年开始实施的住房制度改革开启了住房货币化分配，我国房地产业市场化运作应运而生。这顺应了市场经济发展的要求，同时，也带来了房价的不断攀升。2003年以前的房价上涨还算是温和的，2003年以后尽管政府出台了调控措施，但房价还是在2003年到2008年初出现了快速上涨，在2008年房价上涨稍有回落的时候由于政策方向逆转，2009年房价狂飙。之后，虽然政府出台所谓的“史上最严厉的调控政策”、限购令等措施，由于对政府调控信心不足，房价还是持续攀升，甚至陷入越调控越上涨的怪圈。 1 房价居高不下的原因 1.1 需求方面 （1）刚性需求。新世纪以来，我国城镇化发展迅速，从2002年到2011年，我国城镇化率每年提高1.35个百分点，城镇人口平均每年增加2096万人。根据邓小平提出的到21世纪中叶中国要达到中等发达国家水平，初步实现现代化的目标要求，届时中国城镇化率要达到70%，即2050年以前每年将有约1000至1200万人从农村转移到城市。2011年城镇人口为69079万人，其中还包括2亿多农民工，他们中大多数住房问题还没得到解决。随着生活水平的提高，人们也开始改善居住条件。改革开放30多年来，我国城市人均住房面积从1978年的6.7平米提高到了2011年的36平米。已经进入城市以及将要进入城市的人口或买或租都会产生对城市住房的刚性需求。 （2）投资需求。波士顿2008年发布的报告显示，截至2007年，我国家庭资产超过100万美元的家庭达39.1万户。在满足家庭消费开支后，这些富裕的家庭就会选择投资。众多的家庭投资方式中，储蓄由于多年来的实际负利率被越来越多的家庭抛弃。在经历了2007年下半年以后股市的暴跌和持续低迷后，资

计量经济学实践报告-影响我国房地产价格因素的分析

计量经济学实践报告： 影响我国房地产价格因素的分析 学生姓名： 学号： 学院：商学院 专业: 国际贸易 指导教师：

摘要：房地产，一个与社会大众息息相关的名词，一个牵动许多购房者神经的名词。眼下的房价无疑是最火热的焦点。本文选取1991-2005年相关的数据，应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响我国房地产价格的各因素进行检验，并对其影响程度的大小进行定量分析，修正等一系列的工作，最后确定一个较好的拟合模型，进一步明确和完善相关的经济学知识。以上过程都通过EVIEWS在计算机上实现。最后，对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 关键词：房地产价格物价城镇居民收入建材价格 一、问题的提出 近几年来，房地产价格急剧上涨，使得房地产问题变得异常尖锐。今年的经济工作会议和十七大以及年初的两会，对房地产行业的发展持有肯定的表述，房地产业在促进国民经济稳定健康增长，全面改善城乡居民居住状况发挥了巨大的作用，最近几年房地产发展的情况可以看得出来，城乡住宅的建筑量每年保持在13亿平方米，城镇是 5.5—6亿平方米，竣工量是很大的。过去有厂房集中建房，商品房的比例不大，最近的比例很多，达到了80%。人均住房面积大幅度的提升，1978年人均居住面积是2.6平方米左右，现在已经达到了27平方米/人均，这在世界上也是令人瞩目的。人均住房面积的增长是伴随着人口快速增加提升的，房地产业发展给国民经济以及人民生活带来的积极影响，包括对GDP的贡献率，最高峰达到了5.2%，平均水平是4.5%。 我国房地产还是一个年轻产业，自从1990年国务院55号令对土地交易的法律承认开始，标志着我国房地产商品化的开始，到目前为止，已经有17年的发展历史了。这15年来，我国房地产大体经历了三个阶段，就是说1990至1996年为一个阶段，这时的消费者对产品的要求不高，还仅仅只是提供一个居所，对劣质产品、市场需求不是太看重，但市场在起步，总的来说是卖方市场；第二个阶段是从1996年至2000年，随着1998年取消福利分房以后，房地产市场的购房主体发生了变化，集团购买基本退出市场，而个人消费成为主体，购房主体个人化已是一种不可逆转的趋势。随着市场经济的快速发展，除国有、集体所有的房地产公司外，大量的中外合资、合作、独资、私营的房地产企业参与房地产的开发销售。房地产市场开发主体的多元化和购房主体需求的多样化，房地产市场开始完全市场化。第三阶段是在2000年以后，整个中国的房地产快速发展，我国地产市场进入到大规模的市场化开发阶段。从2000年到2005年，我国度过了地产15年这场大戏中分量最重的五年，房地产进入以“ 新产品主义” 为开发导向。2000年以后，整个中国的房地产快速发展，这时不仅要有理念，还要有文化，还要讲产品，是我国房地产发展最为迅速的时期。 二、经济理论陈述 无论是以攫取高额利润还是以快速回笼资金为主要目标，厂商在为楼盘确定价格时通常需考虑三个因素：一是成本——地价、建安成本、税收及其他费用的总和。二是竞争——市场供求总量、直接与间接竞争对手们的价格情况。三是消费者——目标消费者能够接受何种价格。三种因素在楼盘最终定价中所起的作用显然不一样，一般说来市场供求总量与竞争对手的价格只是参考，而成本与消费者则是决定价格策略的根本因素。因此,我选取了建筑材料价格,城镇居民收入,城镇物价指数,城市人口四个因素作为解释变量。一方面，资本

房价与地价的关系

一、房价决定地价 自国家实施宏观调控政策以来，“房价、地价谁决定谁”成为全社会广泛关注的一个焦点问题，在理论界一直争论不休。房地产价格受市场供求规律的影响，但由于房地产位置的固定性、差异性、不可替代性等特点，房地产市场又不是完全的市场，并且国家宏观调控政策、政府住房制度、银行政策、土地供应政策等方面的变化对房地产市场都有较大影响。 （一）国外研究动态 李嘉图探讨“玉米法律悖论”（Corn Law Debate）、地租理论以来，土地上产品价格决定地租、地租（地价）的剩余观点（residual land price）被大多数经济学家所接受。这类观点将土地看作生产要素、从引致需求的角度出发，认为不是地租决定土地产品的价格，而是土地产品的价格决定地租。这一理论引申到住房领域而形成的房价决定地价的观点，被视为房地产领域起码的常识（Small,2000；Priemus,2003），在多数城市经济学教科书中都有明确的阐释，如O’Sullivan(2000)，在经济学上占据了主流（野口悠纪雄，1997），成为城市经济学、房地产经济学研究中的一个重要理论预设，为大多数学者所应用，如Peng and Wheaton (1994)和Needham (2000)。Smith（1976）从城市住房供给的角度，将土地作为住房的生产要素，探讨了地价和房价之间的比例关系。 （二）国内研究动态 朱道林、董玛力（2005）用玉米法律悖论和引致需求理论的道理来说明地价和房价的因果关系问题。土地的价格太高，事实上是因为对住房的需求在不断增加，从而导致开发商们不断增购土地来满足住房的需求。对土地引致需求的增加必然导致土地价格的上升，土地作为生产要素，其价格的变化更大程度上是一种结果而并非原因。黄健柏、江飞涛、陈伟刚（2007）用方差分解法将前人实证研究的方法统一在一个框架下,研究发现：土地出让制度改革后，地价上升对房价上升的推动作用反而较之前大大减少，地价变动对房价变动的贡献

主要城市二手房房价涨跌幅排行榜

2017年12月主要城市二手房房价涨跌幅排行榜

国家统计局今日发布了2017年12月份70个大中城市住宅销售价格统计数据。12月“分类调控、因城施策”房地产市场调控政策效果继续显现，大部分城市二手房房价涨幅回落。12月二手房房价环比上涨的城市有47个，比上月减少4个。房价停涨的城市有8个，与上月持平。房价下跌的城市有15个，比上月增加4个。 12月房价最高涨幅回落，12月房价涨幅最大的是昆明，房价环比上涨，环比上月回落个百分点。但是房价涨幅超1%的城市扩大为3个。据悉，房价涨幅靠前的城市分别为三四线城市，且为省会城市。值得注意的是，昆明涨幅尤为明显，11月昆明二手房环比上涨仅%，12月环比上涨%。兰州房价涨幅扩大，12月环比上涨%，涨幅扩大个百分点。重庆环比上涨%，涨幅扩大个百分点。新房房价连续下跌15个月的深圳，二手房涨幅扩大，12月深圳环比上涨%，涨幅扩大个百分点。 12月15城房价下跌，分别为：上海、济南、平顶山、桂林、北海、石家庄、南京、福州、南昌、郑州、温州、蚌埠、北京、广州、厦门。12月除深圳房价上涨外，一线城市二手房房价均下跌，其中北京、广州跌幅最大，均环比下跌%，北京二手房持续下跌8个月。值得注意的是，广州二手房同比上涨%，是一线城市中同比涨幅最大的城市。北京二手房同比也出现下跌，12月同比下跌%，是唯一一个二手房房价同比下跌的一线城市。此

外，曾经出现万人连夜排队买房，地王崩盘的南京，二手房也出现环比下跌，12月南京环比下跌%，同比下跌%。值得注意的是，颇受投资客喜爱的厦门二手房环比跌幅最大，环比下跌%，跌幅比上月扩大个百分点。

房价的计量经济分析

房价的计量经济分析

计量经济学 课程论文 论文题目房价的计量经济分析 学院经济与管理学院 专业投资学 年级 2014 学号 201424015118 学生姓名黄锦恒 完成时间 2016 年 12 月

房价的计量经济分析 摘要：2015年以来全国整体的楼市销售在政策不断利好的刺激下，温和回暖。2015年是国企改革深化的关键之年。虽然此前国企改革进度总体来说低于预期，但从2015年年初至今，尤其是两会以后，相关政策密集出台，“1+N”国企改革文件出台的预期逐渐加强。由于一线城市在经济增长、产业聚集以随着政府一系列关于房地产政策的出台，我国房地产行业出现回暖迹象，许多城市的房价都在上升期。2015年1至6月份，全国商品房销售面积同比增长3.9%，而1至5月份为下降0.2%，热点城市住宅交易量明显上升。在住宅交易回暖的过程中，房地产市场出现新的运行特征，将对房地产业数量型增长模式提出巨大挑战，值得高度关注。 关键词：房价成本；计量假设检验；拟合优度 1.引言 近年以来，房地产业迅速发展，价格持续稳定上涨，已远远超过一般人所能承受的经济能力。过高的房价有可能超出经济系统的承受能力，从而最终影响经济的稳定。为此基于对我国房价上涨的成因分析，并有针对性地提出了解决房价问题的对策建议2.理论基础 房产是指建筑在土地上的各种房屋，包括住宅、厂房、仓库和商业、服务、文化、教育、卫生、体育以及办公用房等。地产是指土地及其上下一定的空间，包括地下的各种基础设施、地面道路等。房地产由于其自己的特点即位置的固定性和不可移动性，在经济学上又被称为不动产。可以有三种存在形态：即土地、建筑物、房地合一。根据经济学原理，商品的价格由供求变化决定。若供过于求，则价格下降，反之，价格上升。供给与需求理论就是通过协调供给与需求的关系以使产品达到一种均衡价格，住房作为

孩子家务活的清单

孩子家务活的清单 孩子家务活的清单9-24个月： 可以给孩子一些简单易行的指示，比如让宝宝自己把脏的尿布扔到垃圾箱里。 2-3岁： 可以在家长的指示下把垃圾扔进垃圾箱，或当家长请求帮助时帮忙拿取东西;帮妈妈把衣服挂上衣架;使用马桶;刷牙;浇花(父母给孩子适量的水);晚上睡前整理自己的玩具。 3-4岁： 更好地使用马桶;洗手;更仔细地刷牙;认真地浇花;收拾自己的玩具;喂宠物;到大门口取回地上的报纸;睡前帮妈妈铺床，如拿枕头、被子等;饭后自己把盘碗放到厨房水池里;帮助妈妈把叠好的干净衣服放回衣柜;把自己的脏衣服放到装脏衣服的篮子里。 4-5岁： 不仅要熟练掌握前几个阶段要求的家务，并能独立到信箱里取回信件;自己铺床;准备餐桌(从帮家长拿刀叉开始，慢慢让孩子帮忙摆盘子);饭后把脏的餐具放回厨房;把洗好烘干的衣服叠好放回衣柜(教给孩子如何正确叠不同的衣服);自己准备第二天要穿的衣服。 5-6岁： 不仅要熟练掌握前几个阶段要求的家务，并能帮忙擦桌子;铺

床/换床单(从帮妈妈把脏床单拿走，并拿来干净的床单开始);自己准备第二天去幼儿园要用的书包和要穿的鞋(以及各种第二天上学用的东西);收拾房间(会把乱放的东西捡起来并放回原处)。 6-7岁： 不仅要熟练掌握前几个阶段要求的家务，并能在父母的帮助下洗碗盘，能独立打扫自己的房间。 7-12岁： 不仅要熟练掌握前几个阶段要求的家务，并能做简单的饭;帮忙洗车;吸地擦地;清理洗手间、厕所;扫树叶，扫雪;会用洗衣机和烘干机;把垃圾箱搬到门口街上(有垃圾车来收)。 8-13岁以上： 不仅要熟练掌握前几个阶段要求的家务，并能换灯泡;换吸尘器里的垃圾袋;擦玻璃(里外两面);清理冰箱;清理炉台和烤箱;做饭;列出要买的东西的清单;洗衣服(全过程，包括洗衣、烘干衣物、叠衣以及放回衣柜);修理草坪。 孩子做家务的好处一、成就感。 人在解决温饱问题过后，都需要有一种成就感，尽管这种需求的多少因人而异，但是在我们每个人的内心世界都是客观存在的，成就感对有些人来说是登上了一座高峰。 一个学走路的孩子，冒着被摔痛的风险，一摇一摆地学习走路，这也是成就感; 再大一些的孩子，尽管努力了好几次，自己摆的积木还是没有达到预想的高度，但是他还是在坚持…这同样是成就感使然。 成就感能让人内心感到说不出来的愉悦，对培养人的自信心

房地产统计数据来源分析

2012年09月 学术探讨 房地产统计数据来源分析 文/孙淼 徐一千 摘 要：房地产统计数据的准确性直接影响着国家经济建设的发展，由于不同的统计部门所发布的统计数据差异性很大，给宏观调控的决策者和消费者带来困惑。本文从房地产统计数据的来源加以分析，并提出针对性的建议。 关键词：房地产；统计；数据；来源 中图分类号：F255 文献标识码：A 文章编号：1006-4117（2012）09-0297-01 《国家统计年鉴2010》显示，2010年全年长春市商品住宅均价为5097元，，同比上涨28%，而中国房产信息集团提供的数据表明，2010年1-12月长春市商品住宅均价5980元/，同比增长38.6%。不同机构提供的数据差别之大令人感到困惑，那么房地产统计数据的来源值得探究。 数据是研究的基础。统计数据是统计工作活动过程中所取得的反映国民经济和社会现象的数字资料以及与之相联系的其他资料的总称。统计能够加强行业监督，进行市场预测，避免资源浪费，揭露生产经营管理中存在的问题，是企业管理的必要手段。房地产统计数据是能够给开发商、银行、政府提供开发信贷调控的一种重要工具，需要具备客观、全面、科学的特点。 在我国房地产调查体系中主要存在两大调查系统：一是由国家统计局、各省市统计局及其调查总队所组成的政府综合统计系统，由政府统计部门负责，主要对房地产开发与经营、工资收入、房产价格进行统计等。二是由建设部和地方政府房地产主管部门所组成的部门统计系统，由政府部门负责，主要对房产交易、物业中介进行统计，以及发布有关房地产信息等。 一、两种调查系统的对比分析 （一）统计报表不同。国家统计局制定房地产开发统计指标，确定统计范围和口径，编制《房地产开发统计报表》，下发报表表样到各省统计局。各省统计局将国家统计局的统计表样依次逐级下发给各省辖市统计局、区县统计局以及各区县房地产开发企业，并要求其填写。据此，施工单位上报工程量，作为当期投资额数据，其他部门上报其他数据。房地产开发企业统计部门根据这些数据填报报表后向所在地的区县统计局上报，区县统计局汇总数据依次向省辖市统计局、省统计局报送。各省统计局汇总数据后报送给国家统计局。建设部向省级房地产主管部门下发印制的《房地产统计报表》，省级房地产主管部门依次向省辖市房地产主管部门、区县房地产主管部门下发房地产统计报表。据此，住房建设单位、房地产中介企业、住房公积金管理中心、住房置业担保公司如实上报各种经营数据，汇总到区县房地产主管部门，区县房地产主管部门逐层报送省辖市房地产主管部门、省级房地产主管部门以及建设部，形成最终的统计数据。 （二）统计方法不同。统计局执行国家统计局的标准，采用的是抽样调查的方法，即采取动态检测跟踪方式对固定地点进行抽样调查。统计局将一个城市不同类型和地段的商品房价格汇总，依照一定的权重指标，计算出这类房屋的价格。与实际的市场成交价格相比，这个价格能够较为真实地反映这个城市的房价水平和增长幅度。房地产主管部门统计时采用的是房屋均价的方法，将一定时期内备案销售的房屋销售总额和销售面积分别汇总，然后用销售总额除以销售面积计算出平均交易价格，由于是以房地产交易中每套商品房的实际成交数据进行统计的，客观反映了房屋的交易情况，能够反映该时期内新增住宅的价格走势，同时也可与过去不同时期的价格进行对比，能够为购房者提供一定的参考。 二、统计数据存在差异的原因分析 房地产统计数据由于统计部门的不同造成参考数据的差异性很大，给宏观调控的决策者和消费者带来困惑。主要原因有：（一）由于统计部门执行的是《房地产开发统计报表制度》，房地产部门执行的是《房地产统计报表制度》，两种制度的统计口径不同，造成了数据统计不一致的现象，甚至差距还比较大。 （二）统计部门计算价格时，采用的加权法来计算平均价格，而房地产开发企业向房地产主管部门进行备案时，申报的是实际成交价格，再加上房地产中介机构使用所谓的阴阳合同，虚报房地产成交价格，这就严重影响了统计数据的权威性，使政府宏观经济调控的决策者和消费者无法做出正确的判断和决策。 （三）由于统计局、调查队、建设部、房地产管理局等多个部门同时给基层企业布置调查任务，各种统计报表种类繁多，尽管按专业下发，但其中有60%甚至更多的指标是重复的，使得基层负担较重，在人力、财力上都造成了浪费。很多房地产企业的统计人员都是由企业的财务人员兼任，未经过专门的培训，对报表的理解能力、业务素质以及责任心等因素造成统计报表数据质量不高，其结果导致统计数据源头失真，有偏差。 三、提高统计数据有效性的建议 （一）调整基础数据的来源渠道。2011年起房价统计改革方案开始正式执行。新方案中，新房价格统计将直接采用当地房地产管理部门的网签数据，不再采用房地产开发企业上报的样本数据，每月18日将发布上月房地产价格统计信息。此举将明显提高新房价格统计的准确性。对房地产报表制度进行改革，政府各部门尽可能整合报表，能合并的尽量合并，对用处不大的指标修改或删减，并且统一统计口径和范围，提高房地产信息统计效率。 （二）提高统计人员的业务能力。对于房地产企业要加强统计法宣传，重视统计工作，指定专业的统计人员来进行统计。统计人员要加强业务培训，持证上岗。不仅要具备专业技术，还要了解财务知识，避免统计原始数据不准确的现象，从根源上保证数据的真实性。对于出现的违法统计行为，一定要严肃处理，以此来警戒广大房地产数据统计人员。 （三）正确看待两种统计数据的参考作用。两种统计数据同时公布在现实仍有一定的意义。统计部门抽样调查取得的房地产市场数据，宏观方面的价值更大一些，可作为各级政府和更高层的决策参考；而房地产主管部门在房地产交易管理的基础上获得的房地产市场数据，微观方面的作用更大一些，可作为房地产商、普通消费者、其他专业投资者投资和购房消费的参考。 作者单位：长春建筑学院参考文献： [1]薛茹,王茂平,隗斌贤.我国房地产价格统计方法探讨[J].统计科学与实践,2012,5. [2]申凤群.浅析房地产统计方法制度改革[J].科技经济市场,2010,4. [3]王旭东.房地产统计制度与方法研究[J].建筑管理现代化,2007,6. [4]郑新,张皓,胡小友.房地产统计数据时如何出炉的[J].数据,2009,9. 2012.09 297

数据挖掘_Boston house-price data(波士顿房价数据)

Boston house-price data(波士顿房价数据) 数据摘要： This data set contains the Boston house-price data of Harrison, D. and Rubinfeld, D.L. 中文关键词： 数据挖掘,经济,管理,房价,波士顿, 英文关键词： Data mining,Economics,Management,House-price,Boston, 数据格式： TEXT 数据用途： The data can be used for regression and analysis. 数据详细介绍： Boston house-price data Abstract

The Boston house-price data of Harrison, D. and Rubinfeld, D.L. 'Hedonic prices and the demand for clean air', J. Environ. Economics & Management, vol.5, 81-102, 1978. Data Description Variables in order: CRIM per capita crime rate by town ZN proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft. INDUS proportion of non-retail business acres per town CHAS Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise) NOX nitric oxides concentration (parts per 10 million) RM average number of rooms per dwelling AGE proportion of owner-occupied units built prior to 1940 DIS weighted distances to five Boston employment centres RAD index of accessibility to radial highways TAX full-value property-tax rate per $10,000 PTRATIO pupil-teacher ratio by town B 1000(Bk - 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town LSTAT % lower status of the population MEDV Median value of owner-occupied homes in $1000's Reference Used in Belsley, Kuh & Welsch, 'Regression diagnostics ...', Wiley, 1980. N.B. Various transformations are used in the table on pages 244-261 of the latter. 数据预览：

计量经济学课程论文(国内生产总值对固定资产投资的影响)

计量经济学课程论文论文题目：国生产总值对固定资产投资的影响 学生： 学号： 专业： 班级： 指导教师： 完成日期：年月日

摘要 随着我国经济日以不断的增长，在国民经济的发展过程中,固定资产投资对国民 经济的增长起着重要的作用。而在目前的经济现状中，国生产总值与固定资产投 资之间存在共存趋势。本文从国生产总值及固定资产投资的关联性出发，通过对 数据模型的设立，讨论了随着我国国民生产总值与固定资产投资的关联性。 关键词：国生产总值；固定资产投资；经济增长：发展； 目录 一、引言 (3) 二、国生产总值与入境旅游的关联性分析 (3)

（一）理论依据 (3) （二）实证分析 (5) 1.模型指标选择 (5) 2.数据来源 (6) 3.模型的设定 (6) 4.模型的估计与检验 (8) 三、结论........................................ 错误!未定义书签。参考文献........................................ 错误!未定义书签。附录 (3)

一引言 随着世界经济逐渐走强，我国经济也快速增长。投资是总需求的一个组成部分，从而带动总产出的水平的增长，投资可以形成新的后续生产能力，为长期的经济增长提供必要的物质和技术基础。文献检索发现，关于固定资产投资和国生产总值的相关性研究有很多，大多为回归分析，协整方差等。并对它们进行了序列相关系检验及修正，异方差检验及其修正，最后给出了相应的修正模型(ECM)。检验结果表明，中国经济的增长是固定资产投资增长的重要原因，最后，结合实证分析得出一些结论，并给出一些建设性的建议。 综上，推断国生产总值对固定资产投资有影响，国生产总值的提高会引起固定资产的增长。本文借鉴他人在针对相对国生产总值与固定资产投资的关系的研究，提出了国生产总值对固定资产投资有影响的论点，之后通过模型对此进行实证分析。本文安排如下：第一部分，引言；第二部分，梳理相关理论研究文献并通过建立模型，进行二者的关联性分析；第三部分，结论。 二国生产总值与固定资产投资的关联性分析 （一）理论依据 1.根据哈罗德--萨缪尔森效应理论论证相对劳动生产率与汇率的关系。 唐旭和钱士春在《相对劳动生产率变动对人民币实际汇率的影响分析－哈罗德--萨缪尔森效应实证研究》中从国相对劳动生产率对相对价格的影响、国际中两国相对劳动生产率对两国相对价格的影响两方面进一步研究了相对劳动生产率对实际汇率的影响。 文章以第二产业与第三产业分别作为贸易与非贸易部门，通过构造第二、三产业劳动生产率与价格缩减指数等数据，发现我国贸易部门相对于非贸易部门的相对劳动生产率一直在上升，非贸易部门相对于贸易部门的相对价格也在上升，符合哈罗德--萨缪尔森效应理论所描述的特征。进一步研究表明，两部门相对生产率对相对价格影响显著，两者呈正向关系，贸易部门与非贸易部门的劳动生产