大连商品住宅价格影响因素分析及其走势预测
发布时间：2022-01-08 07:58
1998年停止福利住房分配以来,全国房地产市场被有效激活进而迅速发展,在经济增长中起到了举足轻重的作用。2003年9月国务院发布“18号文件”,首次公开肯定了房地产在国民经济发展中的支柱性地位。作为国民经济发展的支柱性产业,房地产的健康发展关乎国计民生。在房地产发展是否健康的评判上,价格毫无疑问是最为重要的标准。但是,自2003年以来,我国房价持续走高,引起社会各界的关注。大连是我国北方最具活力的城市,经济一直保持快速增长,生态环境得到明显改善。2001年大连被联合国授予“全球环境500佳”荣誉称号,加之其独特的自然条件和人文环境,使大连成为房地产投资热点城市。近年来,大连房价随着全国房价一路攀升。由于房价是房地产市场的核心,分析房价影响因素,预测房价变化趋势,可以为开发商投资、政府监管、百姓消费提供一些参考。同时,大连市作为东北的经济发展领先城市,研究大连市的商品住宅价格,对于研究像青岛等相似地区的商品住宅价格状况有一定的借鉴意义和参考价值。本文采用理论探讨与实证分析相结合的方法简要分析了大连商品住宅价格影响因素并对其走势进行了预测。全文共分为六章：第一章是绪论；第二章是商品住宅价格...
【文章来源】：东北财经大学辽宁省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
998年至2008年大连商品住宅价格及其增幅①
O‘一一-一一一一 ()9.1()9.2图3一2一~J.一-Jeses一一-一一-昌.-.一-~Jeseses上es )9.309.409.509.609.709.809.909.1009.11(巨三王画红三画哥i豪~屯二万币反马二百弃丽多2009年大连市内四区商品住宅月度价格趋势图①①数据来源:大连指南针营销策划公司市场部发布的《大连市房地产市场月度报告》。
一5卜一，。}一15}图3一 32009年大连市内四区商品住宅月度价格增幅变动图①3.2大连商品住宅价格影响因素定性分析由于商品住宅具有产业链长，关联度大，相关上下游行业多等特点，使其价格的影响因素众多，不同领域的学者从不同角度进行归类分析。有的学者从宏微观角度分析，有的学者从政治、经济、行政、社会、自然、心理及其他因素角度分析，还有的学者是从直接因素和间接因素的角度进行研究的。本文在参考前人研究的基础上，结合大连的具体情况，从可量化的需求、供给和其他不可量化的影响房价的因素进行具体分析。3.2.1需求因素3.2.1.1居民收入居民收入提高，意味着居民的购买力增强，居民的购买力越大，潜在的住房需求转化为现实的住房需求的能力就越强。一般来说，居民的消费随收入的增加而增加
【参考文献】：
期刊论文
[1]镇江市商品房住宅价格影响因素分析[J]. 王育霞. 经济研究导刊. 2009(28)
[2]天津市商品住宅价格变动实证分析[J]. 席强敏. 经济师. 2009(07)
[3]ARIMA模型在房价预测中的应用——四川省商品住房价格指数未来走势的实证分析[J]. 尤梅芳,黄敏,程立. 中国物价. 2009(06)
[4]城市化对住宅价格影响的非线性拟合及回归分析[J]. 宋功河,时伟,王永祥. 建筑经济. 2009(06)
[5]房地产价格时间序列预测的BP神经网络方法[J]. 陈基纯,王枫. 统计与决策. 2008(14)
[6]本外地居民购房需求对大连市商品住宅市场的影响[J]. 于宏圣,孙玉环. 大连干部学刊. 2007(11)
[7]基于ARMA模型的房地产价格指数预测[J]. 欧廷皓. 统计与决策. 2007(14)
[8]成都市房价影响因素的回归分析与事后模拟[J]. 杨贵中,邓学芬. 价值工程. 2007(04)
[9]我国商品住宅价格灰色预测[J]. 杜晓芳,张金锁. 西安科技大学学报. 2006(04)
[10]中国房地产价格指数的模拟和预测[J]. 曾五一,孙蕾. 统计研究. 2006(09)
硕士论文
[1]上海商品住宅市场价格影响因素研究及价格预测[D]. 张秉乾.甘肃农业大学 2009
[2]长沙市房地产需求研究[D]. 杨延斌.湖南大学 2008
[3]房地产价格影响因素的定量分析与预测[D]. 周建明.山东大学 2008
[4]基于灰色理论的武汉商品房价格预测和分析[D]. 程松林.华中师范大学 2008
[5]重庆市住宅房地产影响因素分析及价格趋势预测研究[D]. 周小旭.重庆大学 2008
[6]房地产价格指数模型及应用研究[D]. 卢兆丰.山东大学 2008
[7]长沙市房地产的价格波动与预测研究[D]. 曹英.湖南大学 2007
[8]大连房地产价格指数编制方法研究[D]. 库志美.东北财经大学 2005
[9]商品住宅价格形成机理及实证分析[D]. 张素菲.南京理工大学 2005
本文编号：3576186
【文章来源】：东北财经大学辽宁省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
998年至2008年大连商品住宅价格及其增幅①
O‘一一-一一一一 ()9.1()9.2图3一2一~J.一-Jeses一一-一一-昌.-.一-~Jeseses上es )9.309.409.509.609.709.809.909.1009.11(巨三王画红三画哥i豪~屯二万币反马二百弃丽多2009年大连市内四区商品住宅月度价格趋势图①①数据来源:大连指南针营销策划公司市场部发布的《大连市房地产市场月度报告》。
一5卜一，。}一15}图3一 32009年大连市内四区商品住宅月度价格增幅变动图①3.2大连商品住宅价格影响因素定性分析由于商品住宅具有产业链长，关联度大，相关上下游行业多等特点，使其价格的影响因素众多，不同领域的学者从不同角度进行归类分析。有的学者从宏微观角度分析，有的学者从政治、经济、行政、社会、自然、心理及其他因素角度分析，还有的学者是从直接因素和间接因素的角度进行研究的。本文在参考前人研究的基础上，结合大连的具体情况，从可量化的需求、供给和其他不可量化的影响房价的因素进行具体分析。3.2.1需求因素3.2.1.1居民收入居民收入提高，意味着居民的购买力增强，居民的购买力越大，潜在的住房需求转化为现实的住房需求的能力就越强。一般来说，居民的消费随收入的增加而增加
【参考文献】：
期刊论文
[1]镇江市商品房住宅价格影响因素分析[J]. 王育霞. 经济研究导刊. 2009(28)
[2]天津市商品住宅价格变动实证分析[J]. 席强敏. 经济师. 2009(07)
[3]ARIMA模型在房价预测中的应用——四川省商品住房价格指数未来走势的实证分析[J]. 尤梅芳,黄敏,程立. 中国物价. 2009(06)
[4]城市化对住宅价格影响的非线性拟合及回归分析[J]. 宋功河,时伟,王永祥. 建筑经济. 2009(06)
[5]房地产价格时间序列预测的BP神经网络方法[J]. 陈基纯,王枫. 统计与决策. 2008(14)
[6]本外地居民购房需求对大连市商品住宅市场的影响[J]. 于宏圣,孙玉环. 大连干部学刊. 2007(11)
[7]基于ARMA模型的房地产价格指数预测[J]. 欧廷皓. 统计与决策. 2007(14)
[8]成都市房价影响因素的回归分析与事后模拟[J]. 杨贵中,邓学芬. 价值工程. 2007(04)
[9]我国商品住宅价格灰色预测[J]. 杜晓芳,张金锁. 西安科技大学学报. 2006(04)
[10]中国房地产价格指数的模拟和预测[J]. 曾五一,孙蕾. 统计研究. 2006(09)
硕士论文
[1]上海商品住宅市场价格影响因素研究及价格预测[D]. 张秉乾.甘肃农业大学 2009
[2]长沙市房地产需求研究[D]. 杨延斌.湖南大学 2008
[3]房地产价格影响因素的定量分析与预测[D]. 周建明.山东大学 2008
[4]基于灰色理论的武汉商品房价格预测和分析[D]. 程松林.华中师范大学 2008
[5]重庆市住宅房地产影响因素分析及价格趋势预测研究[D]. 周小旭.重庆大学 2008
[6]房地产价格指数模型及应用研究[D]. 卢兆丰.山东大学 2008
[7]长沙市房地产的价格波动与预测研究[D]. 曹英.湖南大学 2007
[8]大连房地产价格指数编制方法研究[D]. 库志美.东北财经大学 2005
[9]商品住宅价格形成机理及实证分析[D]. 张素菲.南京理工大学 2005
本文编号：3576186
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