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      房地產(chǎn)價(jià)格主要影響因素研究

      2015-05-30 15:59:58宋佳潤(rùn)
      中國(guó)市場(chǎng) 2015年9期
      關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)分析影響因素

      宋佳潤(rùn)

      [摘 要]合理的房地產(chǎn)價(jià)格是保持社會(huì)和諧和保障民生的關(guān)鍵。影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素也是眾說(shuō)紛紜,本文貼近實(shí)際,從消費(fèi)者角度出發(fā),通過(guò)實(shí)際調(diào)查得出消費(fèi)者在選房時(shí)所考慮的16種因素。在這16種因素中本文通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度分析和因子分析的方法得出真正影響房地產(chǎn)價(jià)格的四種因素:交通情況、商業(yè)情況、教育情況和醫(yī)療情況。

      [關(guān)鍵詞]房地產(chǎn)價(jià)格;影響因素;數(shù)據(jù)分析

      [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.09.124

      消費(fèi)者在購(gòu)房時(shí)往往瞻前顧后,考慮過(guò)多,正是這樣才給了房地產(chǎn)商投機(jī)的縫隙。本文通過(guò)調(diào)查得知消費(fèi)者購(gòu)房時(shí)主要考慮的因素主要有十六種:規(guī)劃戶數(shù)、交通情況、商業(yè)情況、教育設(shè)施情況、醫(yī)療情況、物業(yè)費(fèi)、產(chǎn)權(quán)年限、容積率、外觀設(shè)計(jì)、區(qū)域位置、最低首付、月供、住宅安全、物業(yè)態(tài)度和綠化率。這是十六種因素中,真正能夠影響房?jī)r(jià)的因素并不多,房地產(chǎn)往往會(huì)抓住非主要因素,大肆宣傳哄抬房?jī)r(jià),最終受害的還是消費(fèi)者,本文對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分析找出影響房?jī)r(jià)的主要影響因素。

      首先,本文用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)這十六個(gè)因素與樓盤價(jià)格之間作關(guān)聯(lián)度分析。

      所謂灰色關(guān)聯(lián)度分析法,就是對(duì)于兩個(gè)系統(tǒng)之間的因素,其隨時(shí)間或不同對(duì)象而變化的關(guān)聯(lián)性大小的量度,稱為關(guān)聯(lián)度。在系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程中,若兩個(gè)因素變化的趨勢(shì)具有一致性,即二者關(guān)聯(lián)程度較高;反之,則關(guān)聯(lián)度較低。因此,灰色關(guān)聯(lián)分析方法,是根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相似或相異程度來(lái)衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的一種方法。

      本文在做灰色關(guān)聯(lián)度分析之前首先進(jìn)行數(shù)據(jù)處理:對(duì)于樓房周圍商業(yè)情況,本文以樓房一公里范圍內(nèi)的超市、銀行和餐廳這三種公共場(chǎng)所數(shù)量來(lái)衡量,一天中出入銀行、餐廳、超市的人流大致相等,因而本文將三者數(shù)量加和,以此衡量商業(yè)情況;對(duì)于樓房周圍的教育情況,由于能夠影響消費(fèi)者購(gòu)房選擇的主要是幼兒園、小學(xué)和中學(xué),本文以樓房周圍各類學(xué)校數(shù)量乘以其教育年限后加和,以此衡量該樓房周圍的教育情況;對(duì)于醫(yī)療情況,本文以三公里內(nèi)醫(yī)院的個(gè)數(shù)為衡量標(biāo)準(zhǔn);外觀設(shè)計(jì)以所統(tǒng)計(jì)樓盤的客戶滿意度為衡量標(biāo)準(zhǔn);交通情況以一公里內(nèi)公交站點(diǎn)的個(gè)數(shù)為衡量標(biāo)準(zhǔn);樓房的區(qū)域位置本是分類變量,本文為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析對(duì)其進(jìn)行量化處理,李滄區(qū)為1,城陽(yáng)區(qū)為2,黃島為3,萊西為4,平度為5,嶗山區(qū)為6,市北區(qū)為7,膠南為8,膠州為9;住宅安全、物業(yè)態(tài)度、物業(yè)費(fèi)及綠化率均以所統(tǒng)計(jì)樓盤的實(shí)地調(diào)查情況為衡量標(biāo)準(zhǔn)。在確定所有衡量標(biāo)準(zhǔn)后,本文對(duì)所有因素評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。避免了系統(tǒng)中各因素的物理意義不同,導(dǎo)致數(shù)據(jù)的量綱也不相同,不便于比較,或在比較時(shí)難以得到正確的結(jié)論的問(wèn)題。

      所謂關(guān)聯(lián)程度,實(shí)質(zhì)上是曲線間幾何形狀的差別程度。因此曲線間差值大小,可作為關(guān)聯(lián)程度的衡量尺度。

      本文以樓房售價(jià)為參考數(shù)列x0,以規(guī)劃戶數(shù)、交通情況、商業(yè)情況、教育設(shè)施情況、醫(yī)療情況、物業(yè)費(fèi)、產(chǎn)權(quán)年限、容積率、外觀設(shè)計(jì)、區(qū)域位置、最低首付、月供、住宅安全、物業(yè)態(tài)度和綠化率這十六種影響樓盤價(jià)格的因素為比較數(shù)列ri進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析,按照上述算法將其通過(guò)Matlab軟件編程實(shí)現(xiàn),得出各影響因素相對(duì)于樓房售價(jià)的灰色關(guān)聯(lián)度:

      規(guī)劃戶數(shù)、產(chǎn)權(quán)年限、區(qū)域位置這三種因素與樓房售價(jià)的關(guān)聯(lián)度很小,本文在分析樓房售價(jià)的主要影響因素時(shí)可以將其忽略。另外,最低首付和月供兩種因素與樓房?jī)r(jià)格的關(guān)聯(lián)度接近于1,關(guān)聯(lián)度很高,經(jīng)過(guò)進(jìn)一步查閱資料,了解房地產(chǎn)運(yùn)行機(jī)制得出,月供和最低首付是受樓房售價(jià)影響的,即樓房售價(jià)決定最低首付和月供,因而這兩種因素不能作為影響樓房售價(jià)的因素,本文在此將其剔除。

      在經(jīng)過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度分析之后,為了進(jìn)一步得出影響樓房售價(jià)的主要影響因素,本文對(duì)剩下的十一種因素運(yùn)用因子分析法找出影響樓房售價(jià)的主要成分,在主要成分中找到因子載荷比較高的因素即為影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素。

      通常在最初因素抽取后,對(duì)有些因素?zé)o法作有效的解釋。適當(dāng)?shù)囊蜃有D(zhuǎn),可以使變換后新的因子具有可解釋性。本文采用方差最大的正交轉(zhuǎn)換方法將各因子旋轉(zhuǎn)到某個(gè)位置使其變量在因子軸上的投影向最大、最小兩極分化,即每個(gè)主成分中的高載荷因子只這種在幾種因素上,從而得出主要的影響因素。

      本文繼續(xù)對(duì)剩下的十一種影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,得出三個(gè)主要影響樓房售價(jià)的主成分。

      我們可以看出這三個(gè)主成分可以解釋樓房售價(jià)變化的63%,符合我們的尋求標(biāo)準(zhǔn),在這三個(gè)主成分中各因素經(jīng)過(guò)因子旋轉(zhuǎn)后的因子載荷分布。

      我們可以看出在這三個(gè)主成分中,交通、商業(yè)、教育、醫(yī)療四種因素的因子載荷很高,所以影響房?jī)r(jià)的主要因素為交通情況、商業(yè)環(huán)境、教育設(shè)施、醫(yī)療條件。

      房地產(chǎn)投機(jī)行為的盛行已嚴(yán)重影響到中國(guó)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展,那么消費(fèi)者如何提高自己選房的能力,選中滿意程度最高的房子日益成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。一般情況下,購(gòu)買者在選房時(shí),他們大約會(huì)考慮到大約16種因素,但是在本文進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以后主要影響房?jī)r(jià)的因素只有4種,即:交通情況、商業(yè)情況、教育情況、醫(yī)療情況,除這4種因素之外,其余只需稍加考慮即可。

      參考文獻(xiàn):

      [1]柳冬,王雯珺,謝海濱,等.我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格影響要素分析與趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J].管理評(píng)論,2010(5).

      [2]余華義.經(jīng)濟(jì)基本面還是房地產(chǎn)政策在影響中國(guó)的房?jī)r(jià)[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2010(3).

      [3]趙昕東.中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與宏觀經(jīng)濟(jì)——基于SVAR模型的研究[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論,2010(1).

      [4]吳江,韓鑫韜.房地產(chǎn)價(jià)格與貨幣供應(yīng)量的波動(dòng)溢出效應(yīng)[J].財(cái)貿(mào)研究,2009(5).

      [5]孔行,劉治國(guó),李國(guó)平,等.我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)與宏觀調(diào)控效應(yīng)分析[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2009(5).

      [6]陳石清,黃蔚.中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與城市化水平實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2007(2).

      [7]宋勃,高波.房?jī)r(jià)與地價(jià)關(guān)系的因果檢驗(yàn):1998—2006[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué),2007(1).

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