【摘要】:房地产市场对人民生活的各个方面都产生了很大的影响,表现出一些普遍和特殊的影响。市场的主要功能之一是建立均衡价格,根据该均衡价格有效需求对应于报价数量。房地产市场在任何国家的经济中扮演着重要的角色,它是国家财富重要组成的一部分。房地产是个人生活的基础,也是企业和各类组织进行经济活动和发展的基础。在俄罗斯,房地产市场正在快速并且积极的发展,参与房地产交易的个人、企业和机构数量也在不断增长。俄罗斯的住房市场主要存在以下问题:经济发展形势不稳定,房地产价格不断增长,使得买卖交易非常不稳定。此外,复杂的税收立法,信息基础设施的发展水平低下,公民法律培训不足,导致人民很难购买住房。房地产市场分为初级和次级市场。这两个市场有各自的特征和客户。初级住房市场发展迅速,需求比次级住房要大。由于新建房屋的良好状况、住宅的新颖性、新的通讯系统和工程系统、设计合理以及舒适度高,初级市场需求很大。2017年,俄罗斯住房建设规模比2016年增加了31%,2018年将会继续增长。目前,房地产市场出现了两个相反的趋势。一方面,个人经济状况的低下导致需求的减少,这将导致公寓成本下降。另一方面,在经济不稳定和卢布贬值的时期,人们正试图通过投资房地产来赚钱。尽管俄罗斯住宅房地产市场普遍存在积极的动态,但市场参与者仍面临许多困难。这些问题与政府制度有关,如法律的不完善和繁琐的官僚机制。此外,困难的不是由于价格高,而是收入低,这使得许多俄罗斯市民无法搬进新的住房。上述问题的解决绝非一日之功,但有可能建立一个机制来寻找市场上最好的价格。本文旨在考虑各种因素确定新公寓价格的最优体系。这项工作的最终目标是获得一个能够满足市场各个方面的机制,排除了开发商故意抬高的价格,并且使住宅价格可以在市民承受能力之内。论文分析了不同国家房地产市场发展的相关文献,对俄罗斯房地产市场的经验和特点进行了研究。房地产市场上的价格取决于许多因素,论文分析了影响价格的各个因素,影响全球,影响来自全球,区域和个人多方面的价格只是这个目标所固有的。该物业具有平稳性,独特性,持续性,创造期限和土地有限等特点。对于这个市场上吸引的房地产作为商品的具体特点,首先它的稳定性会受到影响,房地产对于他们所处的地区是分不开的,而房地产的买家则获得了该地区的整个特征。这些引起许多市场特性,特别是,诸如定价个性,买卖双方的数量有限,定位市场和由其衍生的工艺高度依赖。一般来说,通过城市/地区的声望,娱乐资源的可用性,基础设施的质量,环境条件来确定该国内的价格差异。世界主要国家的资本基本上有一个特殊的发展趋势,与区域房地产市场有很大差异。资本价格远高于地区资本,受全球而非国家因素的调控。造成这种情况的原因是:全市作为一个经济,金融,文化,教育和旅游中心,劳动力流动,信誉和资金的吸引力对私人投资的状态。因此,评估的正常发展的城市的时候,全球因素的影响几乎是察觉不到的,微乎其微,因为客户与开发商最大的影响有一个第二级-区域层面的因素,第三个-在对象的属性具体目标。撰写工作的方法论基础是科学的方法,这是基于对俄罗斯新公寓市场问题的客观综合因素分析和最优价格形成的要求。该研究使用一套科学知识的方法和技术进行。抽象-逻辑方法允许揭示价格优化和金融稳定评估的理论方面,以确定在这一领域发生的过程和现象的主要特征。系统结构方法用于分析影响价格的因素并识别结构变化。使用经济数学和经济统计方法可以确定价格对因素的依赖性,评估它们对进一步发展的影响和改善组织财务稳定性的方法。在研究过程中,我们选择了评估市场因素的经济数学和经济统计方法对影响因素对有效指标影响程度的评估。该方法的主要优点是结合评估房地产市场因素的方法,在此基础上建立回归模型。工作中使用的经济和数学建模方法不仅可以评估和预测经济状况,还可以确定影响价格动态的因素,并选择调控工具。该方法的主要优点是对房地产市场因素的评价方法的结合,在此基础上建立了回归模型。本研究采用的经济和数学建模方法不仅可以对经济状况进行评估和预测,还可以确定影响价格动态的因素,并选择其监管工具。所得数据有助于确定最佳的财产价值。利用计算机技术和统计分析包对采集到的材料进行分析,并根据计算方法和技术进行研究。本研究具有实践性,因为它包含了现成的工作机制,最适合房地产开发商和房地产中介机构。为了检查已制定的价格优化机制,我们选择了俄罗斯一般城市别尔哥罗德。收集到的关于新公寓的信息,关键因素评估是构建回归和确定因素相互关系的基础。最后,我们确定了平均市场价格,平均价格偏差,故意抬高价格低估的公寓。目前,该市已建成24座新建建筑,为便于分析,已将其研究并列入表中。为构建价格回归模型,截至2018年,俄罗斯别尔哥罗德市所有24个新建筑中有7 200多套新建公寓被考虑。通过公开信息资源和房地产机构专家收集有关它们的信息。在本表的每一行中,都会显示与每个新建筑有关的250-300套公寓的平均价格。根据别尔哥罗德市新公寓的数据,进行了一项实际研究。初步数据的形成用于相关分析和后续的线性回归。鉴于选择基于回归分析的经济数学模型的确切理由,该方法允许估计因素对绩效指标的影响程度,以进行回归和相关性计算。分析显示,与安全系数(x6)基础设施(x3)位置(x1)停车位(x5)高度正相关。这表明安全因素,位置和基础设施对公寓价格有类似的影响。正是这些主要因素首先吸引了买家的注意力。显示与环境因素(x7)高度负相关。计算证实,这一发现可以解释为所有昂贵的公寓都在人口稠密和建成区。通常这些公寓在生态上处于劣势。少数公园,娱乐区,永久性交通拥堵,房屋周围噪音不断。现代买家愿意为了发展的基础设施和位于城市的历史中心的优越地理位置而牺牲它们,并且为公寓的价格支付的价格超过平均水平。收集到的关于新公寓的信息,关键因素评估是构建回归和确定因素相互关系的基础。选择基于回归的经济数学模型的基本原理允许评估因素对生产指标的影响程度。本文的实践部分主要是回顾一级市场住宅房地产平均价格预测模型的构建,结果,该方法的平均相对误差R2=0.77,这表明模型具有良好的预测能力。Fisher模型的准则F为7.95它大于显着性水平α=0.05的表格值FTab=4.49。因此,判定系数R2在统计上是显着的,并且所获得的回归模型在统计上是显着的。公寓的平均价格显示,有明显高估价格的公寓,有低估。我们还为开发商提供了关于价格变化或影响新公寓新房成本因素变化的建议和建议。由于投资者在资金快速回笼建设用地和利益,它具有经济和数学工具,最合理的价格,充分满足客户的预期,可以看作是建立在投资的有效性的早期评估最可靠的价格的正确评估。这个价格可以在初步设计投资的进一步程序中考虑,因为最可靠的初始数据具有最低的货币还款风险,远早于可能无效的开工建设。因此,涉及购买新公寓的交易的双方均可享受优惠。建议国家调节房价,慎重开发商高估价格,使价格形成透明。自从对市场的研究以来,新公寓的价格被人为夸大了。要求开发者为信息机构提供信息,以更简化收集统计信息和快速评估当前状态。利用这一技术来确定最优价格,并检查增加或减少需求的因素集,这一机制有助于开发商确定在建公寓的最优市场价格。此方法还可以帮助开发人员选择正确的销售策略,而不低估价格,并获得该属性的一组正面特征的最大利润率。房地产经纪人,帮助快速分析大量的数据,与不动产市场,并确定最佳选择购买一个新的公寓考虑买方的所有愿望。这项工作是通过分析市场的价格,以及为房地产开发商和房地产公司改变初级房地产市场的情况提出建议而完成的,有助于满足人们的需求和整个社会的福利。我们希望,所开发的方法将可用在现实中,并将带来积极变化的区域经济和国家作为一个整体。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F299.512
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 武汉市经济研究所课题组;;限房令对武汉市房地产市场及经济发展的影响分析[J];武汉建设;2011年03期
2 ;建设部:专项整治全国房地产市场秩序[J];中国建材资讯;2008年02期
3 魏蜻;;天津市房地产市场形势及对策探讨[J];唐山职业技术学院学报;2017年02期
4 刘君;;世界主要房地产市场模式及其对我国的启示[J];经济学情报;1994年04期
5 郑云坚;;新中国建立以来房地产市场管理政策的演进[J];党史研究与教学;2017年05期
6 刘琳;;2018年房地产市场将出现下行调整——2017年房地产市场状况分析及2018年走势判断[J];施工企业管理;2018年01期
7 贾广葆;;促进房地产市场健康稳定发展的对策[J];上海房地;2018年02期
8 钟涛;;2018春节房地产市场观察[J];城市开发;2018年04期
9 易宪容;;三大因素将影响2018年房地产市场[J];中国报道;2018年Z1期
10 石海均;李瑶;赫璐;张杰;;2016-2017年辽宁省房地产市场分析与展望[J];辽宁经济;2018年01期
相关会议论文 前10条
1 林志华;;利率变动对房地产市场的影响分析[A];“决策论坛——地方公共决策镜鉴学术研讨会”论文集(上)[C];2016年
2 徐长生;田敏;钟春平;;预期能否解释房地产市场的繁荣与衰退?——基于预期视角的研究进展与争议[A];外国经济学说与中国研究报告(2016)[C];2015年
3 周爱国;;从“四个全面”分析我市房地产市场形势[A];宜春社会科学2015年03期[C];2015年
4 ;加强管理 建立规范完善的房地产市场[A];中国房地产估价师1999年第2期(总第15期)[C];1999年
5 ;房地产市场为何转“热”[A];中国房地产估价师2003年第3期(总第40期)[C];2003年
6 唐黎标;;购房人应对扑朔迷离房市的策略分析[A];中国房地产估价与经纪2010年第1期(总第80期)[C];2010年
7 高喜善;;当前房地产市场形势对估价行业的影响及应对策略[A];中国房地产估价与经纪2011年第6期(总第91期)[C];2011年
8 ;后调控时代北京房地产市场核心观察[A];中国房地产估价与经纪2011年第3期(总第88期)[C];2011年
9 ;全国房地产市场秩序专项整治再接再厉[A];中国房地产估价与经纪2007年第5期(总第66期)[C];2007年
10 陈雨露;;两会特别推荐:中国应着手防范房地产市场下跌的风险[A];《国际货币评论》2014年合辑[C];2014年
相关重要报纸文章 前10条
1 本报记者 王萍;2017年钢市需盯好这几点[N];现代物流报;2016年
2 董少鹏;未来3个月左右可能第二次降息[N];证券日报;2014年
3 本报记者鄢来雄;“阳光地产”引爆合肥房地产市场逆势飞扬[N];中国信息报;2008年
4 记者 苏黎原 王文军;深化供给侧结构性改革 促进房地产市场健康发展[N];运城日报;2016年
5 记者 吕华 见习记者 雷鸣;传达学习胡和平省长来我市调研时的重要讲话精神 安排部署当前促投资稳增长工作[N];西安日报;2016年
6 本报驻伦敦记者 蒋华栋;英国房地产市场遭受脱欧冲击[N];经济日报;2016年
7 荣盛发展首席经济学家 尹中立;稳定市场预期 防范房地产市场风险[N];中国证券报;2018年
8 本报记者 廖杰华;卓越集团:2014年是政策空档期[N];经济观察报;2014年
9 宏源证券固定收益总部首席分析师 范为;房价崩盘的可能性有几许?[N];经济观察报;2014年
10 安信证券首席经济学家 高善文;经济全面企稳改善还需要时间[N];经济观察报;2014年
相关博士学位论文 前10条
1 段际凯;中国房地产市场持续发展研究[D];复旦大学;2004年
2 关涛;房地产经济周期的微观解释:行为经济学方法与实证研究[D];复旦大学;2005年
3 周杰;非对称信息下房地产市场博弈问题研究[D];西南交通大学;2006年
4 顾斌;上海房地产市场政策变迁与持续发展研究[D];同济大学;2006年
5 闫国平;上海房地产市场价格影响因素研究[D];同济大学;2007年
6 谢建豪;住房价格波动影响因素分析与调控研究[D];华中农业大学;2007年
7 方梅;房地产市场与城市经济协调发展研究[D];华中科技大学;2006年
8 刘丹;住房市场系统模型与房价风险管理方法[D];大连理工大学;2007年
9 李明海;利益制衡论[D];复旦大学;2007年
10 崔竹;城镇住房分类供应与保障制度研究[D];中共中央党校;2008年
相关硕士学位论文 前10条
1 周普;基于多元回归分析的房地产市场预测模型的设计与实现[D];湖南大学;2014年
2 罗琰;汇率对房地产市场的影响研究分析[D];长安大学;2018年
3 王清;资源型城市生命周期与其房地产市场发展的关联性研究[D];西安建筑科技大学;2018年
4 鲍星;房价分化的机制研究[D];华中师范大学;2018年
5 吴迪;基于个人投资视角反观房地产市场的宏观调控[D];华中师范大学;2018年
6 贺颖;北京市房地产市场管理的问题及对策研究[D];华中师范大学;2018年
7 EKATERINA KAPUSTINA(叶卡捷琳娜);俄罗斯新建住宅的定价机制研究[D];哈尔滨工业大学;2018年
8 熊宝友;过程视角下的房地产市场调控政策效果研究[D];郑州大学;2018年
9 李嘉晖;多主体利益均衡视角下房地产市场长效机制构建研究[D];郑州大学;2018年
10 许晓汀;铜陵市A房地产公司市场营销策略研究[D];东南大学;2017年
,
本文编号:
2674794