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系统工程.doc

系统工程

情歌谱成yi曲思念
2019-06-17 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《系统工程doc》,可适用于高等教育领域

系统工程作业一:查阅文献、分析影响中国房地产市场价格变化的主要因素,分析不同影响因素之间的可达矩阵,应用解释结构建模技术,建立影响因素的层次结构模型,并分析其特点。上海商品住宅价格变化的影响因素分析的文献综述一、引言住宅是人类最基本的需求之一,也是衡量一个国家和地区经济发展水平的重要标志。改革开放以来,国家改变了土地政策,使得我国房地产行业迅速发展。近年来,我国的房地产投资过热,导致商品住宅的价格处于飞速上涨。这已经影响到了我国人民的正常生活和城市的发展。现在又很多人可能工作一辈子都买不起一套房子。我国的房地产是从上世纪带起步的,后来的十年一直处于低迷状态,直到年,我国颁布了关于住房建设的通知,国家开始取消福利分房,实行货币分房的住房制度,也就渐渐形成了三大类住宅。使我国的住宅产业进入了一个新的里程碑。自年起,我国的房价一直处于上涨状态。以上海为中心的长江中下游地区房地产价格上涨幅度为甚,上海作为长三角的龙头,他的房价大幅度上涨引起了各方关注。以此为背景,我们对该领域内某些专业人士的观点进行归纳和总结,并梳理他们的理论逻辑,力求从另一方面去理解房价涨的真实原因,从而提出一些建议,促进国民经济增长等。所以此文具有重要的现实意义,很值得深究。此篇文献综述第一部分是研究该课题的意义和目的,第二部分是部分温馨啊对国外房价变化的研究,主要是房价上涨的原因分析。第三部分则是国内文献对我国住宅价格上涨的研究,以及所采用的各种方法。第四部分是笔者阅读相关文献后的个人对房价上涨影响因素的想法。二、国外房价研究现状在商品住宅市场和商品住宅价格方面的研究,外国起步比较早,因此他们的研究可能相对而言更为成熟。他们在研究的过程中注重研究方法的创新,突破了定性分析和纯粹的理论推理,他们运用不同的统计模型进行分析。从而得到具体化的研究结论。国外最早研究住宅价格影响因素的文章可以追溯到世纪,Alonso,Mills和Muth采用均衡分析法,对土地价格和房价的关系作出了分析。Olsen和Multh还得到了住宅需求方程的一般形式,从他们的研究中可以看出住房的需求量和家庭收入,住宅价格,其他商品价格和服务以及贾爱婷偏好有着密不可分的关系。Abraham和Hendershoot()建立了一个关于住宅变化的模型,模型提示了住宅价格上涨和住宅建设成本,收入等有着直接的关系。也有外国文献对中国房价做过研究分析,Raymound就对香港的低价和房价关系做过实证检验,他通过因果分析排除了土地价格和房价之间存在因果关系这个说法。HabinZhou()等人以美国等国家为例,利用VAR模型,对年的国内生产总值,银行利率,通货膨胀等因素对房价的影响。得出通货膨胀对房价的增长有很主要的影响。综上所述,国外学者主要运用价格模型对影响住宅价格的一系列因素进行了研究分析,得出家庭收入,建筑成本,住宅的需求量等都与住宅的价格有着密不可分的关系。三、国内房价研究现状国内对商品住宅价格影响因素的研究,很多都是定性分析,定量分析的研究现在还比较少。近年来只有少数国内学者通过计量分析模型对住宅价格影响因素进行了实证研究。但目前为止可靠地分析方法和模型模拟研究方法依然缺乏。张育斌()首先利用理论研究,分析了商品住宅价格的形成机制,然后根据此形成机制将影响商品住宅价格的影响因素分为自然因素,经济因素,社会因素,行政因素和其他因素五大类。二级指标选取GDP,城镇居民人均可支配收入,城镇人口总量等个因素。他认为这些因素可以通过影响住宅的需求和供给来影响住宅价格。他根据分析构建了商品住宅价格影响因素模型。对武汉市商品住宅价格影响因素进行了实证研究。根据住宅价格的形成机制和偏最小二乘回归模型,对影响武汉市商品住宅价格的因素做了定量分析。张秉乾()分析了上海商品住宅价格的影响因素,他利用SPSS软件,做了因子分析,对上海市的商品住宅价格的影响因素进行了相关的分析,得出了各个因素的重要程度大小关系。结果显示商品住宅施工面积对房价影响最为重要,其次是住宅投资额,GDP,人均可支配收入等。他也通过蛛网滞后调节模型分析了上海商品住宅市场供求关系。吕立庚()在上海商品住宅市场飞速发展的背景下,作者通过供求理论的分析框架探讨了上海商品住宅价格的影响因素和变动情况。运用动态分析方法研究了上海住宅市场供需均衡变动的原因。并对此提出了相关的建议。降博()采用定性和定量相结合的方法,对影响岳阳市商品住宅价格和经济因子进行了深入分析,同时通过定量模型和定性分析对岳阳市未来房价的走势进行了预测。作者将影响房价变化的因素大致分为自然因素,社会因素,经济因素和政策因素,然后针对这几个因素对商品住宅价格变化做了全面分析。他主要采用灰色关联法对经济因子进行关联度分析,然后利用多元线性回归模型和灰色GM(,)模型,并结合定性分析,对岳阳市的住宅价格变化进行了预测。商品住宅的变化不单是时间上的,在空间上也是会有不同的涨跌。沈悦和刘洪玉在一篇研究中指出,在很多实证研究中,房价收入比经常被用来预测未来的住宅价格走向。在文中选取的解释变量包括城镇居民人均可支配收入,总人口,失业率等,建立现行模型解释了住宅价格变化。张秋霞和刘文锴则以个城市为代表,利用灰色关联度分析理论为基础,对影响商品住宅价格的主要因素进行分析,得出个影响力大的因素,即:商品住宅开发投资,人均GDP,居民消费价格指数,商品住宅销售面积,人均可支配收入和贷款利率。然后利用回归分析建立了模型,表明这几个因素是影响商品在住宅价格的主要影响因素。陈建国通过大量的文献阅读,将影响因素分为:经济因素,自然因素,社会因素,政策因素和心理因素大类。他认为住户在价格主要受供求的影响,所以在此基础上,他在需求因素上选择了人均可支配收入,人口因素和贷款利率等。从供给角度上,他选取了土地成本,建筑成本。而其他因素,他采用随机变量来处理。谢华平()同样从供求以及其他方面对城市住宅价格进行了实证研究。利用年,中国个大中城市进行了回归分析,结果显示,影响住宅价格的主要因素是人均可支配收入,失去非农业人口和平均建安造价。闫国平()通过定性和定量分析相结合,分析政策对商品住宅价格影响以及汇率变化对上海住宅市场价格的影响。通过建模揭示上海住宅市场分析与供求关系,经济基本面和住宅贷款政策的关系。李成刚等()利用PanelData模型建立住宅价格影响因素模型,模型的一般表达式为),,,,,,(ntpiuXbXbXbaYitkitkitittittitn

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