国际黄金价格的影响因素研究

国际黄金价格的影响因素研究

摘要

黄金，作为一种特殊的大宗商品，具有商品、货币和投资避险等多种属性。它不仅是珠宝首饰制作、工业制造和现代高新技术产业的一种重要原材料，也是重要的国际支付手段和财富储备的主要载体。

黄金的多重属性决定了影响黄金价格的因素必定是错综复杂的，本文考虑了黄金的货币性以及投资避险属性，对影响黄金价格的主要因素进行理论分析，并以美元指数、原油价格、美国CPI指数以及道琼斯工业平均指数作为因变量，运用三种不同的回归模型对2011年1月至2015年8月的黄金价格月度数据进行实证分析，并预测了2015年9月和2015年10月的黄金价格。

目录

摘要 (1)

一、黄金价格的影响因素分析 (3)

1.1 美元指数 (3)

1.2 原油价格 (3)

1.3 美国CPI指数 (4)

1.4 道琼斯工业平均指数（DJIA） (5)

二、黄金价格影响因素的实证分析 (6)

2.1 数据分析 (6)

2.2 多元线性回归 (6)

2.2.1 模型建立 (6)

2.2.2 回归诊断 (8)

2.3 逐步回归法（AIC原则）的回归模型 (10)

2.4 主成分回归 (11)

2.4.1 主成分个数选择 (11)

2.4.2 建立主成分回归模型 (11)

2.5 非线性回归模型（多项式回归） (11)

2.6 模型的优劣比较 (12)

2.7 模型预测比较 (13)

一、黄金价格的影响因素分析

1.1美元指数

国际上主要的商品都是以美元计价，黄金也不例外，且商品价格多与美元呈负相关关系。当投资者对美元缺乏信心而减少对美元的持有时，美元指数下降，同时投资者会转而增加对黄金的持有，黄金需求增加导致黄金价格的上升。

图1.1反映的是黄金价格与美元指数在2011年1月至2015年10月的走势，图中可以看出黄金价格与美元指数呈现明显的负相关关系，两者的相关系数为-0.624，具有较高的负相关性。

图1.1黄金价格与美元指数走势图

1.2原油价格

西德克萨斯中质原油（West Texas Intermediate，WIT）是由美国生产出来的轻质低硫原油，其利用率非常高，在所有原油品种中最具市场指标性，且是世界原油价格的定价基准。因此本文以WIT作为原油价格的代表变量对黄金价格进行研究分析。由于国际黄金与原油都采用美元标价，因此美元指数波动会直接引

发黄金价格和原油价格的同向波动。

图1.2反映的是黄金价格与原油价格在2011年1月至2015年10月的走势，从图中可以看出黄金价格与原油价格的走势基本相同，经相关性检验得到两者的相关系数为0.439，具有明显的正相关性。

图1.2黄金价格与原油价格走势图

1.3美国CPI指数

消费者物价指数（CPI）是衡量一段时间与生活有关的所有消费品价格与劳务价格的变化指标，本文以美国消费者物价指数变动来代表通货膨胀的变动。如果消费者物价指数上升，则会带来通货膨胀压力，此时央行可能会提高利率来控制通胀压力，从而利多美元，利空黄金。

图1.3反映的是黄金价格与美国CPI指数在2011年1月至2015年10月的走势，从图中可以看出黄金价格与美国CPI指数具有明显的负相关关系，其相关系数为-0.648。

图1.3黄金价格与美国CPI指数走势图

1.4道琼斯工业平均指数（DJIA）

道琼斯工业平均指数是世界上最有影响力的股价指数之一，是国际经济发展的先行指标。通常在股市繁荣时，资金会由风险与投资报酬相对较低的黄金市场转移到风险与投资报酬都较高的股票市场，从而造成黄金价格的下降和股票价格的上涨。反之，当股市动荡时，资金就会选择风险较低且具有保值功能的黄金市场。

图1.4反映的是黄金价格与道琼斯工业平均指数在2011年1月至2015年10月的走势，从图中可以看出黄金价格与道琼斯工业平均指数具有明显的负相关关系，其相关系数为-0.845。

图1.4黄金价格与道琼斯工业平均指数走势图

二、黄金价格影响因素的实证分析

2.1数据分析

本文选取2011年1月—2015年8月的国际黄金的月开盘价数据、美元指数的月开盘价数据、WIT原油的月开盘价数据、美国CPI指数以及道琼斯工业平均指数，共计56*5=280个观测值。

数据来源：万得数据库

2.2 多元线性回归

2.2.1 模型建立

以2011年1月—2015年8月的国际黄金的月开盘价数据（y）为因变量，以美元指数的月开盘价数据（x1）、WIT原油的月开盘价数据（x2）、美国CPI指数（x3）以及道琼斯工业平均指数（x4）为自变量建立多元线性回归模型。

输出结果如下所示：

Model Summary

ANOVA

Coefficients

（1） 回归方程为：

12344139 5.069 2.83336.650.15?4x x x x y

=---+- （2） 多重共线性检验：

计算方差扩大因子，得到如下结果： 由于x1、x2、x3和x4的方差扩大因子均小于10，故可判断自变量间不存在严重的多重共线性。

（3） 决定系数20.8163R =，由决定系数看，回归方程高度显著。

（4）方差分析表，表明回归方程高度显著，说明x1、x2、x3、x4整体上对y有高度显著的线性影响。

（5）回归系数的显著性检验。自变量x3、x4对y有显著影响，但x1、x2 的P值均大于0.05，说明在5%的显著性水平上对y并不显著，因此还需要进一步对回归模型的变量进行分析。

2.2.2 回归诊断

（1）方差齐性检验。

图2.1残差图

由ncvTest生成计分检验得到P值为0.0533，大于0.05，故在5%的显著性水平下接受原假设，即方差齐性。此外，由图2.1可见，并不存在明显的异方差性。

（2）独立性检验。

图2.2残差自相关性检验图

由DW检验得到P值为0.004，故在5%的显著性水平下拒绝原假设，即残差不具有自相关性。此外，由图2.2可见，残差并不存在一阶自相关性。

（3）正态性检验。

图2.3 QQ Plot

由shapiro检验得到P值为0.5261，故在5%的显著性水平下接受原假设，即残差服从正态分布。此外，由图2.3可见，残差基本上服从正态分布。

（4）线性检验。

图2.4成分残差图

由图2.4可见，x3、x4与y 具有明显的线性关系，而x1、x2与y 的线性关系并不明显。

（5） 异常值检验。

通过计算求得普通残差、学生化残差、删除学生化残差、杠杆值以及库克距离，从而可知绝对值最大的学生化残差值小于3，因而根据学生化残差诊断认为数据不存在异常值。同时，库克距离均小于1，故可粗略判断不存在异常值。 2.3逐步回归法（AIC 原则）的回归模型

以AIC 为模型选择标准，运用逐步回归法建立模型得到如下结果（剔除变量x1）：

Model Summary

ANOVA

Coefficients

（1） 回归方程为：

2344256 1.?533350.156x x x y --+-=

（2） 决定系数20.8138R =，由决定系数看，回归方程高度显著。与前模 型相比，决定系数大小几乎相同，无法判断好坏。

（3） 方差分析表，表明回归方程高度显著，说明x2、x3、x4整体上对y 有高度显著的线性影响。

（4） 回归系数的显著性检验。自变量x2、x3、x4对y 有显著影响，在10% 的显著性水平上对y 显著，优于前模型。 2.4 主成分回归 2.4.1主成分个数选择

首先对4个自变量计算主成分，得到如下结果：

VALIDATION: RMSEP

TRAINING: % variance explained

由上表可知，前三个主成分累积含有原始4个变量98.39%的信息量，且CV 值较小。因此取三个主成分最为合适。 2.4.2 建立主成分回归模型

取三个主成分建立主成分回归模型，得到如下回归方程：

1234?1411.8117.52 4.5112.000.12y

x x x x =-+++- 2.5非线性回归模型（多项式回归）

通过系数显著性检验后，保留x1、x3、x4以及交互项x13、x14建立多项式

回归模型，得到如下结果：

Model Summary

Coefficients

（1） 回归方程如下：

1341314?887001029462.6 1.147 5.2180.01207y

x x x x x x x =-++--+ （2） 决定系数20.8712R =，由决定系数看，回归方程高度显著，且高于 前两种线性模型。

（3） 回归系数的显著性检验。自变量x1、x3、x4以及交互项x1x3和x1x4 对y 均有显著影响，且在5%的显著性水平上显著。 2.6 模型的优劣比较

采用(五折)留一交叉验证方法，比较上述所建立的逐步回归模型、主成分回归模型与多项式回归模型的优劣。

输出结果如下： 由上表可知，主成分回归的MSE 小于逐步回归的MSE ，故主成分回归模型

优于逐步回归模型。 2.7模型预测比较

现分别用逐步回归、主成分回归和多项式回归这三种回归方法得到的回归方程对2015年9月和2015年10月的黄金价格进行预测，并分析误差，得到如下结果：

（1） 逐步回归：

2344256 1.?533350.156x x x y --+-=

（2） 主成分回归：

1234?1411.8117.52 4.5112.000.12y

x x x x =-+++-

（3） 多项式回归：

1341314?887001029462.6 1.147 5.2180.01207y

x x x x x x x =-++--+

由上述结果可知，多项式回归的预测误差<主成分回归的预测误差<逐步回归的预测误差。因此，多项式回归最优。其中，x1为美元指数，x3为美国CPI 指数，x4为道琼斯工业平均指数。

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Zaithaml 在1988 年首先从顾客角度提出了顾客感知价值理论。她将顾客感知价值定义为:顾客所能感知到的利得与其在获取产品或服务中所付 出的成本进行权衡后对产品或服务效用的整体评价。 在此后的顾客价值研究中,不同的学者从不同的角度对顾客价值进行了定义: (1) 从单个情景的角度,Anderson、Jain、Chintagunta 、Monroe 都认为,顾客价值是基于感知利得与感知利失的权衡或对产品效用的综合评价; (2) 从关系角度出发,Ravald、Gronroos重点强调关系对顾客价值的影响,将顾客价值定义为:整个过程的价值= (单个情景的利得+ 关系的利得) / (单个情景的利失+ 关系的利失) ,认为利得和利失之间的权衡不能仅仅局限在单个情景(episode)上,而应该扩展到对整个关系持续过程的价值(total episode value) 衡量。此外,Butz、Good2stein 也强调顾客价值的产生来源于购买和使用产品后发现产品的额外价值,从而与供应商之间建立起感情纽带。 在众多的顾客价值定义中,大多数学者都比较认同Woodruff 对顾客价值的定义,并在其定义基础上进行了很多相关研究。Woodruff 通过对顾客如何看待价值的实证研究,提出顾客价值是顾客对特定使用情景下有助于(有碍于) 实现自己目标和目的的产品属性、这些属性的实效以及使用的结

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工程项目责任成本控制与影响因素分析(新编版)

( 安全管理 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 工程项目责任成本控制与影响 因素分析(新编版) Safety management is an important part of production management. Safety and production are in the implementation process

工程项目责任成本控制与影响因素分析 (新编版) 近几年来，随着施工企业经营规模不断扩大，年完成施工产值日上台阶，但产值利润相对低下，亏损项目日益增多，究其原因是多方面的：其一，由于建筑行业竞争激烈、市场不甚规范、工程造价低、施工难度大；其二，在成本管理与控制上缺乏完整的、科学的办法和手段，粗放型经营管理方式依然存在……如何扼制项目经营日益亏损的局面，提高其产值利润率是施工企业亟待解决的问题，笔者仅就工程项目责任成本控制及影响因素作简要分析。 一、工程项目责任成本控制 成本控制是成本管理的重要环节。工程项目成本控制是根据项目的成本计划，对项目施工过程中所发生各种费用的支出，采取一系列控制方法和措施来进行严格的监督和控制，及时纠正偏差、总

结经验，保证项目成本目标的实现。由于施工生产的特殊性，决定着工程项目的责任成本管理和控制环节较多，一般包括施工准备阶段、施工阶段、验收移交阶段，每一个阶段之间只有环环紧扣、拟定有关预防成本失控的技术、组织和经济措施，才能弥补成本控制工作的先天不足，做到防患于未然，真正发挥责任成本前馈和反馈控制的作用。 （一）施工准备阶段责任控制 建立施工项目经济评估制度，科学、合理地确定各项经济指标，使施工企业从源头把住成本关口的重要环节。因此，工程项目中标后，应及时组织有关人员对项目进行经济评估。在广泛、深入地进行市场调查研究的基础上，将预算成本与实际成本对比，测算评估该项目经济效益，做到心中有数，于此，施工企业内部应实施招投标制，组建项目经理部，对工程项目成本的形成进行全过程、全员、全方位的控制，有效地进行责任成本管理。 责任成本既是施工企业对项目实施成本控制和考核的尺度，又是项目经理部努力要达到的成本目标要求。为实现责任成本目标，

中国房地产价格影响因素分析. 论文

中国房地产价格影响因素分析 摘要作为国家的支柱产业,房地产业的稳定与发展关乎国计民生。虽然从全国总体来看,房地产市场保持健康、快速发展态势,供求基本平衡,但部分地区仍然存在房价上涨过快、住宅供给结构不合理等问题。要解决这些问题,使中国房地产市场保持持续健康发展,国家的宏观经济政策对房地产价格的调节作用显得非常重要。而要进行有效调控,得首先识别在各种因素中,到底哪些因素能对房地产价格有影响,哪些因素对房地产价格的影响力强,哪些对房地产价格的影响力稍弱等问题。本文介绍了房地产价格一些基本知识,以及房地产价格的特性,并且从定性角度说明了房地产价格的影响因素,包括:自身因素、环境因素、人口因素、经济因素、社会因素、行政因素、国际因素、心理因素。并把这些因素具体的分类为需求因素、供给因素和其它因素。 关键词住宅价格; 商品房市场; 影响因素; 实证研究 1 房地产价格的特性 房地产包括土地、建筑物、和其它地上定着物三个部分，同时又是实物、权益和区位三者的综合体。房地产的特性主要取决于土地的特性，是以土地的特性为基础的。从房地产估价和把握房地产价值的角度来看，房地产主要有不可移动、独一无二、寿命长久、供给有限、价值量大、流动性差、用途多样、相互影响、易受限制和保值增值十个特性。房地产的特性决定了其价格不同于一般的商品，与一般物价相比，房地产价格有其自身的特性： （1）价格的基础及表示方式不同。房地产具有不可移动性，可转移的并非是房地产本身，而是该房地产的权利和收益。因此，房地产价格是房地产权利和收益的购买价格。其表示方式也是多种多样的，除了价格表示外，还可以用租金表示。 （2）形成的时间不同。一般商品价格可以标准化，有比较完整的市场，价格形成时间短且比较容易。房地产个别差异大，缺乏完整统一的市场，价格是在过去甚至将来的长期影响下形成的，价格形成时间长且相对比较困难，评估时必须根据房地产自身的特点和市场状况，进行具体分析。 （3）房地产价格实质上是房地产权益的价格。房地产由于其不可移动性，在交易中可以转移的不是其实物，而是其所有权、使用权或其他权益。故房地产估价与对房地产权益的调查、了解和分析有密切的关系。 （4）房地产价格主要由需求决定，并具有明显的地区性和个别性。房地产的供给有限，且由于它的位置固定，在一定区域内又具有垄断性，所以难以形成统一的全国市场价格。另外，在同一地区城市内，房地产位置的差别决定了房地产价格难以标准化，个别性明显。 （5）市场结构不同。房地产市场是不完全市场，需求对价格的影响很大，形成的房地产价格受主观因素的影响也很大。同时，由于房地产的稀缺性，其价格上升的速度要远远高于一般性商品。 综上，房地产价格是由其效用、相对稀缺性及有效需求三者互相作用、相互影响所形成的。而这些因素又难以定量，且经常处于变动之中，房地产评估

客户关系的价值分析与管理

第二章客户关系的价值分析与管理 2.1 客户关系的生命周期 2.1.1 客户关系发展的阶段划分 1、考察期—客户关系的探索和试验阶段； 2、形成期—客户关系的快速发展阶段； 3、稳定期—客户关系发展的最高阶段； 4、退化期—客户关系发展过程中关系水平逆转的阶段； 交易额和利润在生命周期各阶段的变化趋势 （1）交易额：客户关系水平越高，交易额越大，具体说，在考察期总体很小且上升缓慢，形成期快速增长并在形成期后期接近最大，稳定期总体很大但上升十分缓慢，在某一时点达到最大，之后再最大值附近保持，退化期快速下降。 （2）利润：客户关系水平越高，客户为公司创造的利润越大。 2.1.3 客户生命周期的划分阶段与特点 1、潜在客户阶段的特点：当个人或组织在询问企业的业务时，他（它）就开始表现出对该业务的兴趣，成为了该企业的潜在客户。 在这个阶段，客户最需要的就是建立对企业业务或产品的信心，潜在客户对业务或产品的信任程度或认可度，决定了他上升为新客户的可能性，但也可能就此丧失信心，从而让企业失去这个客户。 以下因素会对客户产生影响： （1）外界评价；（2）客户层次；（3）客户的所属行业 2、新客户阶段的特点：当客户经过需求意识、信息收集、评估选择后，对企业业务会有所了解，或者在别人的推荐和介绍下，客户决定使用或者购买产品或服务时，他就由潜在客户上升为了新客户。 对新客户的呵护和培养，是让新用户继续消费产品的生命周期的前提。此时客户的购买经历、使用体验以及客户对这次购买的价值评判产生了客户对质量的实际感受和认知；对所支付的费用和所达到的实际收益的体验将影响客户進入下一个时期。 以下因素会对客户产生影响： （1）客户对产品质量的感知； （2）客户对产品服务质量的感知； （3）客户对价值的感知； （4）企业竞争者的资费信息； （5）客户需求的情况；

供应链绩效影响因素分析.

供应链绩效影响因素分析(1) 摘要:将供应链绩效的影响因素分为节点能力和链能力,在此基础上把供应链分为四种不同的类型并对其绩效进行了评价。然后,对节点能力和链能力的评价方法进行了探讨,给出了不同类型的供应链提升其绩效的策略和途径,为评价和提升供应链绩效提供了一种新的视角。 关键词:供应链绩效;节点能力;链能力;提升策略 1引言 供应链绩效是衡量供应链实施效果的好坏的关键指标之一,国内外诸多学者都对供应链绩效进行了研究和探讨。然而,由于供应链本身的种类繁多,而供应链绩效及其评价有赖于供应链目标的确定,供应链目标的多样性导致了供应链绩效评价方法的复杂性,例如,有的供应链以对变化做出迅速反应为重点,有的则以降低运营成本为目标。因而,尚未形成一个明确的、统一的供应链绩效的评价方法。 目前,对供应链绩效的评价标大多以结果为导向,即仅站在终点上去审视供应链绩效。但是鲜有文献对影响供应链绩效的因素进行分析和研究,进而从过程的角度去挖掘造成最终结果的影响因素。然而,影响供应链绩效的因素才是影响或导致供应链绩效结果的关键之所在。所以,分析和探讨影响供应链绩效的影响因素可以从被动地评价供应链绩效的结果转化到对导致这一结果的过程因素上 来,具有更加积极的意义。 2供应链绩效的影响因素分析 供应链绩效的影响因素众多。这里为了方便讨论给出一个仅由供应商、制造商、销售商组成的简化供应链模型。按照系统论的观点,系统整体的功能取决于系统要素的功能以及要素间的关系。因此,如果把供应链看成一个系统,则影响供应链绩效的因素可以分成两个方面一方面是成员因素,即包括供应商的供应能力、制造商的制造能力以及销售商的销售能力在内的供应链成员自身的素质;另一方面是成员之间的关系,即供应商、制造商、销售商之间的协调合作能力, 也就是供应链成员之间的合作能力。 供应商的供应能力、制造商的制造能力以及销售商的销售能力是供应链中各个节点效能的反映,这里称之为供应链的节点能力;而供应商、制造商、销售商之间的协调合作能力则决定着整个供应链能否取得整合效应,这里将这种能力称为供应链的链能力。链能力是由供应链成员间的信息共享程度、IT系统的衔接程度、合作协调机制的有效性等因素决定的。而整个供应链系统则是以链能力为纽带而将各个节点连接起来,形成有机的供应链。如图1所示: 2.1供应链节点能力的“木桶效应” 对于整个供应链而言,节点能力是基础,链能力则是节点能力能否得到有效发挥的关键,这是由供应链的全局思想所决定的。在本文的供应链模型中,节点能力包括供应商的供货质量和及时性、制造商的制造能力以及销售商的销售能力。该供应链的最终绩效取决于三者当中的最薄弱环节。例如假设供应商能够及时供应高质量的原材料,制造商能够生产高质量的产品,如果销售商的销售能

城市商品住宅价格影响因素差异性研究

城市商品住宅价格影响因素差异性研究 【摘要】无论是大城市还是中小城市，都应当采取合理的措施对当前严峻的房价形势进行宏观调控，但目前国内对中小城市房价问题研究较少，使得中小城市政府部门缺少对房价调控的具体依据。本文以武汉城市圈为例进行实证研究，通过建立商品住宅价格与其影响因素的多元线性回归模型，分析了中小城市与大城市商品住宅价格影响因素的差异性，提出了中小城市政府部门制定房价调控措施应考虑自身实际，注意区别于大城市调控措施的建议。 【关键词】商品住宅价格多元线性回归模型影响因素 差异性 近年来，我国房地产价格迅速上涨，部分地区房价持续飙升，房价的上涨超过了居民收入的上涨水平，商品住宅的价格已远远超出了大多数普通市民的收入承受能力。房价增长过快的趋势，不仅极大地影响了城市居民的生活质量，也是整个国民经济持续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。面对当前房价的严峻形势，政府有必要采取合理的措施进行调控，然而，目前国内大多是对中国总体房价或大城市房价的研究，对中小城市的房价问题研究甚少，使得中小城市的政府部门缺少对房价调控的具体依据，不利于中小城市房地产的健康发展。因此，研究中小城市与大城市商品住宅价格影响因素的差异性，对促进中小城市房地产健康发展及制定符合中小城市房地产自身特征的调控措施具有重要意义。 一、城市商品住宅价格影响因素的指标选择及分析 影响商品住宅价格的因素众多，学者们从各自的领域用不同的方法分析出了不同的影响因素，大致包括了成本因素、经济因素、社会因素、供求因素、政策因素和其他因素。本文对武汉城市圈商品住宅发展的实际状况进行了实证分析，但需要可以量化的指标方能进行，故在前人研究的基础上，结合目前社会发展的形势，选取表征城市综合特性的主要指标作为商品住宅价格的影响因素进行分析研究，由此选定了地区生产总值（GDP）、人口、房地产开发投资完成额、城镇居民人均可支配收入、地方财政一般预算收入、居民消费价格指数（CPI）等六项指标，分析其与商品住宅价格之间的关系。 选取的各项指标与商品住宅价格的影响关系如下：地区生产总值（GDP）的增长，会促使房地产使用需求和资产需求增加，进而导致商品住宅价格上升；人口的增加，家庭人口的小型化，人口素质的上升，都增加了对住房的需求，进而推动房价上升；房地产开发投资完成额的变化与房地产业的发展有着高度相关性，投资的增长决定着房地产业的增长；城镇居民人均可支配收入的增加会提高居民的支付能力，从而增加对房地产的需求，导致房价上涨；地方财政一般预算

影响项目成本的重要因素

影响项目成本的因素主要有以下几类： （1）项目资源耗用数量和价格 通过降低项目消耗、占用的资源数量和价格都可以直接地降低项目地 成本。 资源消耗与占用数量是内部要素，是由内部条件决定的相对可控因素， 应放在成本控制的第一位； 而所消耗与占用资源的价格是外部要素，是相对不可控因素，可放在 成本控制第二位。 （2）项目工期 项目工期，就是整个项目和项目的某个阶段，项目具体活动实际花费 的工作时间。 项目的成本是与工期直接相关，而且是随着工期的变化而变化的，因 为在项目的实际过程中，各项活动所消耗或占用的资源都是在一定的 地点或在一定的时期中发生的。这种相关与变化的根本原因是项目消 耗的资金、设备、人力等各种资源都具有自己的时间价值。这种资源 消耗或占用的时间价值，是由于时间作为一种特殊的资源所具有的价 值造成的。 （3）项目范围 任何一个项目的成本从根本上将取决于项目的范围，即项目究竟需要 做什么事情和做到什么程度。 从广度上说，项目范围越大，项目的成本就会越高，项目范围越小， 项目的成本就会越低。 从深度上说，项目需要完成的任务越复杂，项目的成本就会越高，而 项目的任务越简单，项目的成本就会越低 （4）项目管理水平 管理水平对项目成本的影响是显而易见的，高的管理水平可以有效的 节约成本。 管理水平对项目成本的影响主要表现在： 对预算成本估算偏低，例如征地费用或拆迁费用大大超过计划 而影响成本； 由于资金供应紧张或材料、设备供应发生问题，从而影响工程 进展，造成建设成本增加； 风险控制不当造成的额外损失； 更改设计可能增加或减少成本开支，但往往会影响施工进展， 给成本控制带来不利影响 综上所述，要实现对项目成本的科学控制，必须对项目资源的耗用量、价格、工期、质量、范围和管理等要素实行统一控制。如果只对项目资源的耗用量和价格这两个要素进行控制、很难实现项目成本控制的目标。

商品住宅价格的影响因素及合理性判断标准探讨

商品住宅价格的影响因素及合理性判断标准探讨[摘要]商品住宅价格的合理性及其判断标准对购房者来讲非常重要，本文首 先对影响商品住宅价格的因素进行分析，在此基础上提出了判别商品住宅价格合理性的方法，供参考讨论。 【关键词】商品住宅；价格；合理性；影响因素；判断标准 一、引言 进入二十一世纪，随着我国经济的发展、城市化进程的不断推进，房地产市场得到了飞速发展，但在改善居住条件的同时由于房价高企造成的经济、社会问题日益凸显。近年来，商品住宅价格的不断升高除了自身建造成本的提高之外，还有许多其他因素的作用，如何清晰的认识房价从而判断房价的合理性不仅对于购房者和投资者非常重要，对于政府进行经济的宏观调控也有重要的参考意义。 二、影响商品住宅价格的主要因素 1．自然环境和人为环境因素 （1）区位：对房地产价格有相当大的影响，甚至可以说区位是影响商品住宅价格的自然因素中最为明显的一个条件，国外学者提出影响房地产的三要素，认为“第一是区位，第二是区位，第三还是区位”。这一观点凸显了该因素的重要作用。 （2）地质地形：地形平坦，可节约房地产开发费用。良好的地形地质条件可促使房地产增值。 （3）气候条件：适宜的气候条件，对居民、资金、物质等的流动都具有极大的吸引力，由此将增加房地产的潜在价值。 此外，自然灾害及地块的面积、形状等对商品住宅的价格也有一定的影响。而人为因素主要包括由于人们生产、生活所产生的噪声、大气污染和水污染等，这些因素对住宅价格的影响往往是负面的。 2．社会因素和政治因素 （1）人口状况与家庭规模：从需求角度看，人口数量的增加是住宅需求增加的主要贡献力量，因此人口数量与住宅价格呈正相关。而家庭规模的变化也对住宅的需求起到一定的影响，随着中国社会文化传统的不断变化，家庭规模由过去的几代人共居的大家庭向现在的小家庭规模逐步转变，家庭规模的减小造成家庭数量的增加，也进一步增加了对住宅数量需求的增加，从而影响住宅的价格。 （2）土地出让制度：由于地价与房价之间的特殊关系，土地制度的变化也成为今年来住宅价格不断升高的主要原因，尤其是区位较好的地段，土地出让制度带来的竞争使得土地价格迅速攀升，造成房价的快速升高。 （3）城市规划：城市规划中合理用途、规划中拟完善基础设施、享受国家优惠政策的区域，其房地产价格极具潜在的增值价值。 （4）房地产税收及政策：房地产涉及的税费种类繁多，总体税负较高，不同的课税种类及税率对房地产价格的影响也不同。就商品房来说，各种税费的增加和税种的增加必然会增加其售价。在考虑课税对房地产价格的影响时要注意课税的问题，如果某种房地产课税可通过一定途径部分或全部转嫁出去，那么它对房地产价格的影响就不明显甚至不起作用。此外还要考虑到课税对房地产市场各方的不同影响。

网络购物顾客满意度影响因素分析041019110103

网络购物顾客满意度影响因素分析 —基于淘宝网的调研 专业：经济信息管理学号：xxx 姓名：xxx 指导教师：xxx 摘要：网络购物作为一种新兴的购物方式，由于其方便快捷的购买特性，迅速得到了消费者的支持。本文旨在通过对淘宝网网购平台的调查问卷，分析得出顾客满意度的重要影响因素，分别为价格优势，网络安全性、商品种类丰富度和物流。针对其问题提出相应的对策建议，以期促进淘宝网的可持续发展。 关键字：网络购物;顾客满意度;影响因素 1引言 电子商务产业的不断发展，对于中国企业来讲来讲，机遇与挑战都是并存的。一方面由于网络购物参与者数量的增加，扩大了我国电子商务大市场。另一方面也因为，从事电子商务的企业的增多，使电子商务竞争日益加剧。与网上购物相比，传统的购物方式，具有悠久的历史和特性。如在实地店铺购物中，消费者可以体验到优质放心的服务，切身感受商品质量，同时还能够获得商家信誉的保障。在如此严峻的形势下消费者还会选择网络购物吗？怎样才能让消费者更多的趋向网上购物呢？因此，如何使从事电子商务的企业，抓住机遇，获得竞争力。是值得我们思考的一个问题。这就要求我们更好地了解消费者的行为，处理与消费者的关系，其中最重要的一方面是提高客户满意度。 从其本质看，顾客满意度反映出，满意是顾客的一种心理状态。它来源于，顾客对企业产品和服务的消费后，实际感知到的，与他们期望的进行的比较。增强网络购物满意度，是提升电子商务企业，对环境消费体验的完整性，产品和服务的质量和可靠性等方面的保障。如果你想达到更高的客户满意度，增加忠诚客户的数量。我们就必须了解，到底是什么因素会影响网上购物的顾客满意度，企业进行改进提升，促进其持续发展。 对顾客满意度的因素进行研究，有利于企业让利于消费者，实现其社会价值，从企业利润到消费者利益的巨大变革；有利于培养客户的忠诚度，促成重复购买，保持企业的市场份额；有利于吸引更多的消费群体，提供个性化的服务；有利于

住宅价格波动影响因素模型分析

住宅价格波动影响因素模型分析关于住宅市场波动的成因,国外学者从不同的角度进行了研究。Harwood(1977) 认为经济变化、人口迁移、基础设施、人口出生率、银行贷款、政府等因素均会引起房地产周期波动。 Stephen A.Pyhrr 等人(1982)认为房地产周期波动从根本上说是由供求变动决定的。Crenadier(1995)认为,需求不确定性、物业改善成本、建筑工程的时滞是房地产周期波动的主要成因。John M. Quigley(1999)则对几种主流的房地产周期解释模型进行了综合检验,认为预期模型的解释能力要高于基本经济条件模型,而将 两者综合在一个模型中时,解释能力最强。 本文结合我国住宅产业发展实际,从宏观经济、投资、供求、政策、心理等五个方面阐述住宅价格波动的成因,并尝试建立房地产价格波动预期模型以期为进一步实证研究做准备,探讨对住宅市场周期波动进行预警和调控的理论依据。 一、住宅价格波动主要影响因素分析 1.宏观经济周期波动与住宅价格波动相关性。宏观经济周期 波动是住宅市场波动的基本原因。宏观经济较快地发展为房地产业的迅速扩展提供了发展的轨迹和空间。但是一旦国民经济发生波动,首当其冲的必然是房地产业。这主要是由于房地产业是一个产业链长、关联度非常高的基础性行业,其发展与国家整 体经济形势密切相关。更重要的是房地产开发是负债经营,开发 企业所需的大量资金大多依靠银行贷款,当经济过热需要宏观 调控时,特别是政府严格控制信贷资金时,房地产很快就由繁荣转向衰退。房地产业同国民经济总体发展是要协调一致的,因而 受GDP 增长、固定资产投资增长等宏观指标的制约。 2.投资及其波动与住宅价格波动。房地产投资是全社会固定 资产投资的重要组成部分,是导致住宅价格波动的重要原因。由于长期的计划经济体制的影响,我国经济增长具有资源约束型特征。投资作为关键的投入要素,自然是引起房价波动的重要原因,且具有三个特点。一是在投资饥渴症影响下的投资冲动。投资冲动来自于投资者自我约束弱、责任主体不明确,投资者对市 场认识的模糊性。另外,银行信用极度扩张。银行对房地产投资资金有着无限供给的倾向,为冲动的投资者和善于钻营的投机者提供了条件,从而形成一种多元化的房地产投资冲动。二是房地产投资在时间上的集中性、盲目低水平建设等。房地产投资集中发生在某个时段,往往忽视投资者的微观决策机制。盲目低水平建设表现为房地产使用功能类别相同,质量和配套环境也相 似,没有考虑多层次的房屋需求,同时对房屋质量和配套设施重视不够。这种“齐步走”的投资行为加大了房地产周期波动的幅度。三是房地产有效需求严重不足。这是由多方面原因引起的。首先,住房制度改革有一个循序渐进的过程。其次,房价收入比 不合理。据世界银行测算，一个地区的房价收入比在3?6倍之间时比较合理。而我国一些城市的房价收入比高达10?20倍甚 至以上,广大居民无力购买住房。再次,社会福利保障制度不完善,城市居民在预期的收入和支出心中无底的前提下,不得不存 钱以备后用。 3.供求关系变化是住宅价格波动的直接原因。住宅价格变动的一个重要表现就是供需双方力量和结构的变动,供需共同影 响市场变动的方向和幅度。由于房地产工期较长,供给相对需求 而言有较大的滞后性,同时由于市场信息的不充分性加大了供给的盲目性,而且短期内很难变动,因而供求容易失衡,导致房价波动,可以通过施工面积、竣工面积来反映供给量的变动情