房地产价格影响因素分析与预测研究

发布时间：2017-07-27 04:15

  本文关键词：房地产价格影响因素分析与预测研究

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【摘要】：现下国内房地产业,已成为影响国民经济发展的重要支柱产业。房地产企业的正确决策已不再单纯的关系到自身能否健康发展,更会影响到国家层面的宏观经济波动。西方房地产泡沫的历史教训是深刻的,帮助房地产企业管理者保持理性态度,进行科学合理地投资决策,进而在一定程度上避免历史重演是具有现实意义的。影响房地产企业决策的因素众多,本文从房地产企业生存发展的关键因素——房地产价格入手,对房地产价格的影响因素进行分析,同时对房地产价格未来走势进行预测,期望可以为房地产企业的生产发展和理性决策提供一定帮助。本文首先从房地产企业角度阐述了房地产价格及影响因素的相关理论,并以房地产企业为核心,从房地产市场参与者角度出发将房地产影响因素分为五类,分别为企业因素、消费者因素、房屋因素、经济因素和其他因素。然后选取A城市作为研究对象,对该市房地产企业所处宏观环境情况和该市房地产市场和企业进行了分析和研究,得出该市宏观环境良好,市场存在一定潜力。本文利用灰色关联度分析法和多元回归模型对房地产价格的影响因素进行分析,灰色关联度分析的结果显示影响A城市房地产价格的主要因素分别为房地产开发投资规模、人口数量和土地价格,而多元线性回归模型分析结果表明人口数量、土地价格和城市化率对A城市的房地产价格影响较大。由此说明众多因素中最具影响力的两个因素就是人口数量和土地价格。并依据分析结果向房地产企业提出了针对性建议。在预测房地产价格时,本文选择既适用于非平稳序列预测又具有灰色系统预测法和马尔科夫链预测法两种方法优点的灰色马尔科夫组合预测模型预测A城市房地产价格。预测结果表明未来A城市房地产价格一直处于上涨状态但增长速度将有所放缓,可见A城市房地产市场一直处于平稳发展状态,依据预测结果向房地产企业提出相关建议。本文在房地产价格影响因素分类方法上进行了创新,以房地产企业为核心,从房地产市场参与者的角度进行因素汇总和分类;在预测房地产价格时,采用灰色马尔科夫组合预测模型,预测效果良好。当然,本文在研究过程中依然存在不足,本文在定量分析影响因素时没有考虑国际经济环境波动,政府调控如房地产政策等因素的影响,研究结论存在局限性,今后分析和研究房地产价格可以将宏观经济波动、政府调控与现有影响因素一起考虑,进而更好地为房地产企业决策提供帮助。
【关键词】：房地产企业 房地产价格 灰色关联度分析法 多元线性回归模型 灰色马尔科夫组合预测模型
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F299.23
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 选题背景及其意义10-11
• 1.2 文献综述11-14
• 1.2.1 国外相关研究的现状11-12
• 1.2.2 国内相关研究的现状12-14
• 1.3 研究内容及技术路线14-15
• 1.3.1 研究内容14-15
• 1.3.2 技术路线15
• 1.4 主要创新点15-16
• 1.5 本章小结16-17
• 第2章 房地产价格相关理论及其影响因素17-23
• 2.1 房地产价格基本理论17-19
• 2.1.1 房地产的概念及特点17-18
• 2.1.2 房地产价格的概念及特征18
• 2.1.3 房地产价格的构成和确定方法18-19
• 2.2 房地产价格的影响因素19-21
• 2.2.1 影响因素的选取角度19-20
• 2.2.2 影响因素的具体分析20-21
• 2.3 本章小结21-23
• 第3章 A城市房地产发展现状分析23-30
• 3.1 房地产企业所处宏观环境分析23-24
• 3.2 房地产市场及企业分析24-29
• 3.2.1 房产政策及投资分析24-25
• 3.2.2 商品房市场分析25-26
• 3.2.3 土地市场分析26-27
• 3.2.4 房地产企业分析27-29
• 3.3 本章小结29-30
• 第4章 A城市房地产价格影响因素分析30-46
• 4.1 影响因素及其量化指标的确定30-33
• 4.1.1 房地产价格影响因素指标体系30-31
• 4.1.2 量化指标及其基础数据的确定31-33
• 4.2 基于灰色关联度分析法影响因素分析33-39
• 4.2.1 灰色关联度分析法33-34
• 4.2.2 企业因素分析34-36
• 4.2.3 消费者因素分析36-38
• 4.2.4 经济因素分析38-39
• 4.3 基于多元线性回归模型影响因素分析39-44
• 4.3.1 多元线性回归模型39
• 4.3.2 模型的建立39-41
• 4.3.3 回归结果和检验41-42
• 4.3.4 回归结果分析42-44
• 4.4 针对房地产企业的建议44-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第5章 A城市房地产价格预测46-55
• 5.1 A城市房地产价格组合预测模型46-49
• 5.1.1 GM(1, 1)模型46-47
• 5.1.2 新陈代谢GM(1, 1)模型47-48
• 5.1.3 灰色马尔科夫组合预测模型48-49
• 5.2 A城市房地产价格预测基于灰色马尔科夫组合预测模型49-53
• 5.2.1 基于GM(1, 1)模型的预测结果49-50
• 5.2.2 基于灰色马尔科夫组合预测模型的预测结果50-53
• 5.2.3 结果分析及企业建议53
• 5.3 本章小结53-55
• 第6章 研究成果和结论55-56
• 参考文献56-60
• 附录60-63
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果63-64
• 致谢64

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