基于MIV-BP型网络实验的房地产价格影响因素研究

发布时间：2018-04-12 11:46

本文选题：房地产价格 + 影响因素　；参考：《数学的实践与认识》2015年18期

【摘要】：房地产价格是保证房地产经济健康运行和资源有效配置的关键.影响房地产价格的因素复杂,各因素的变化势必将对房地产价格的涨跌产生影响.以经济学中的供求理论为基础,以上海市商品住宅价格为研究对象,对BP神经网络进行训练,计算各因素对房价的平均影响值(MIV),构建MIV-BP模型,实证分析各因素对房地产价格的影响作用.结果表明:生产总值,贷款利率,居民人均可支配收入成为影响我国房地产价格的主要因素.居民消费价格指数,土地增值税对房价产生较显著影响.而在上述变量作用下,房地产供给面积与销售面积已经很难影响房地产价格的走势.因此应将生产总值,贷款利率,人均可支配收入作为房地产价格调控的着力点.
[Abstract]:The price of real estate is the key to ensure the healthy operation of the real estate economy and efficient allocation of resources. The influence factors of real estate prices is complex, the changes of factors will inevitably affect the rise in real estate prices. In the economics theory of supply and demand as the foundation, the housing price in Shanghai as the research object, the training of BP neural the network, calculate the average value of the factors impact on prices (MIV), MIV-BP model, empirical analysis of factors affecting the real estate prices. The results show that the loan interest rate, GDP, per capita disposable income has become a major factor affecting the price of real estate in China. The consumer price index, land value tax have significant influence on prices. In the above variables under the effect of the real estate supply area and sales area has been difficult to influence the trend of real estate prices. So the total production value of loans Interest rate, per capita disposable income as the focus of real estate price regulation.

【作者单位】：上海应用技术学院城市建设与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(71403173) 教育部基金(13YJC630183)
【分类号】：F299.23;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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