导读:本文包含了住宅房地产价格论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:邻避型设施,特征价格法,设施溢出,空间回归模型
住宅房地产价格论文文献综述
李欢欢,滕丽,蔡砥[1]（2019）在《污染型邻避设施对住宅房地产价格的溢出效应研究——以广州市番禺区垃圾处理站为例》一文中研究指出文章以广州市番禺区垃圾处理站对住宅房地产价格的影响为例,基于空间Hedonic模型,探讨污染型邻避设施的溢出效应。结果发现:大型垃圾处理站周边一定范围的住宅均价满足地理学第一定律,即距离垃圾处理站越近,住宅均价越低;距离越远,住宅均价越高,并且这种溢出强度因设施规模不同而异。到大型垃圾处理站距离每增加1%,住宅价格上升倍率为0.031 3%;距离小型垃圾处理站每增加1%,住宅价格上升倍率为0.024 81%。大型垃圾处理站的溢出效应大于小型垃圾处理站。说明垃圾处理站具有较强的溢出效应,其溢出强度与垃圾处理站的规模有关。(本文来源于《生态经济》期刊2019年11期）
郝书雅,于长平[2]（2019）在《我国住宅房地产价格变动趋势分析》一文中研究指出近年来,房地产行业已经成为我国的支柱产业较于股市、债市和商品市场中国房地产市场发展的惯性更大。在国家趋紧的调控政策下2018年房地产的发展趋势基本延续了2017年平稳运行的态势。然而目前市场环境依然复杂行业竞争不断加剧未来我国房地产的发展依然具有极大的不确定性。一、全国住宅类房地产市场现状1.房地产市场供给分析。从房地产供给的角度看,近年来开工面积和,,,,,(本文来源于《现代企业》期刊2019年06期）
郭庆侨[3]（2019）在《空间视角下城市轨道交通对住宅房地产价格的影响研究》一文中研究指出城市轨道交通的出现为居民的出行方式提供了新的选择,目前已经成为城市公共交通网络体系的重要构成部分。近站点的房地产项目在轨道交通的辐射范围内能够轻易获取轨道交通所带来的外部效应,而城市轨道交通建设却面临资金压力。目前城市轨道交通的外部效益还无法精确衡量,外部效益内部化的机制还没有健全,轨道交通项目后评价对外部效益计算也不精确。因此需要衡量城市轨道交通带来的外溢效益,估量交通对房地产价格的影响。本文在大量研读国内外相关研究的基础上对轨道交通对房地产价格影响的研究进展进行归纳总结,从中选取可达性相等理论模型和地理加权回归模型作为本次研究的主要方法,同时对模型在本次研究中的可行性进行论证。从理论层面对城市轨道交通对房地产价格的影响机理进行分析,并分析其影响作用在空间上的表现形式。以北京地铁7号线为例采用可达性相等理论模型对空间影响范围进行实证研究。通过构建地理加权回归模型和借助GIS等技术手段,实证分析北京地铁7号线对周边住宅价格的影响程度,并以可视化栅格形式呈现影响效应的空间分布状况。影响机理和影响的表现形式分析表明,影响范围和影响程度是城市轨道交通对房地产价格不容忽视的两个方面的影响。影响范围的实证研究结果表明,北京地铁7号线各站点对住宅房地产价格的影响半径并不是相同的,而是整体呈现出半径大小随站点与可达中心点的距离的增大而增大的趋势。除此之外,城市轨道交通站点影响半径的大小与出行方式也有关系,实证中显示,以自行车接驳方式下的站点影响半径基本是以步行接驳方式下的站点影响半径的1.4～1.8倍。而通过对影响效应的实证研究发现,北京地铁7号线对住宅价格的影响效应是在某个幅度范围内的变动值,甚至城市轨道交通对不同区位的样本点价格的影响方向也不一致。在效应系数的空间分布中,在靠近郊区的地方,效应系数的绝对值往往会更大,影响效应在空间上存在非稳定性。本次研究不论从理论方面还是实践方面都具有非常重要的意义。实践方面能够为政府、开发商和购房者提出相应的建议;理论方面则丰富了轨道交通对房地产价值影响的理论体系。图15幅,表16个,参考文献65篇。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-30）
李成,李一帆[4]（2019）在《货币政策、行政管制与房地产价格变动——基于百城住宅数据的经验分析》一文中研究指出基于货币总量、工具结构和行政管制的视角,分析货币政策市场化方式和房价管制行政化方式对房地产市场的影响,运用2010年6月至2018年6月百城住宅数据进行城市分级检验。研究发现:货币政策调控房价存在理论和现实的必要,货币政策工具紧缩操作抑制房价上涨;数量型工具调控房价效果优于价格型工具,行政管制间断性导致货币政策和行政管制对房价影响产生方向"差异";货币政策和行政管制调控一、二、叁线城市房价的效果逐级递减。(本文来源于《云南财经大学学报》期刊2019年01期）
陈昊[5]（2018）在《优质小学对住宅房地产价格的影响——以成都市武侯区为例》一文中研究指出最近几年来,随着国家"就近入学"政策的不断走热和每个家庭对好的小学资源的热捧,"以房择校"成为择居投资的新特点。基于这个背景之下,通过走访成都市武侯区综合排名前叁十的优质小学,并选取其中五所小学作为研究对象,将理论实证分析相结合,运用特征价格模型,分析成都市武侯区优质小学对住宅房地产价格的影响。(本文来源于《居舍》期刊2018年23期）
黄敏,刘春霞[6]（2018）在《基于消费者角度重庆住宅类房地产价格影响因素研究》一文中研究指出房地产是国民经济发展的基本生产要素,深刻影响着其他行业的健康发展,紧密联系着人们的安居立足问题。基于实地考察的重庆市住宅类房地产样本数据,从购房的消费者角度出发,选取餐馆、银行、医院、公交站、学校、超市、景点、容积率、绿化率、车位比共10个影响因素,运用SPSS软件对其进行因子分析和多重线性回归分析,结果表明,一是消费者注重四个层面的需求,二是容积率和车位比对房地产价格的影响显着,其中容积率的影响更为明显。(本文来源于《湖北第二师范学院学报》期刊2018年03期）
邢颖,白标[7]（2018）在《丹寨县住宅房地产价格影响因素分析》一文中研究指出房地产行业作为国民经济运行的重要产业,与国民经济发展息息相关。为了促进丹寨县房地产行业健康发展,对丹寨县房地产价格影响因素的研究有一定的价值。本文对住宅房地产价格影响因素进行分析。(本文来源于《城市地理》期刊2018年04期）
脱继龙,程淑杰,司小燕,张瑞宁[8]（2017）在《环境对永宁县住宅类房地产价格的影响研究》一文中研究指出随着社会经济的发展和人民生活水平的提高,人们对居住环境的要求也不断提高。文章主要分析了影响住宅类房地产价格的各种因素,以及其对住宅类房地产价格的影响程度。通过对永宁县5个乡镇范围内住宅小区调查问卷结果,构建了影响永宁县住宅类房地产价格的指标体系,并与熵权法结合得出:居民对物业收费标准普遍比较敏感,权重为0.2095;其次,小区内治安和绿化率也对房产价格有较大影响,权重分别为0.1586和0.1530,此外,对小区内社区服务的关注度普遍较高,权重0.1117;居民对小区外部环境最关注的指标为公园绿地(0.1624),其次为城市基础设施和商业服务繁华程度,权重分别为0.1424和0.1399,此外,居民普遍认为区位也是影响住宅房地产价格的重要因素,权重为0.1240。文章旨在阐明环境对房地产价格影响程度,对降低人们在购房投资时因环境因素带来的投资风险具有一定意义。(本文来源于《住宅与房地产》期刊2017年30期）
张平平,刘超[9]（2017）在《芜湖市住宅房地产价格现状及变化趋势分析——基于220份居民问卷调查》一文中研究指出房地产业作为国家的支柱型产业,其价格的变化一直备受关注。选定芜湖市作为调查区域,采用随机抽样的调查方法,抽取220位居民进行问卷调查,了解住宅房地产价格的现状及发展趋势,通过对调查数据的整理分析,总结影响芜湖市住宅房地产价格的主要因素,探讨稳定房价的主要措施。(本文来源于《金融理论与教学》期刊2017年04期）
徐小连[10]（2017）在《基于双重特征的住宅房地产价格影响因素研究》一文中研究指出房地产行业关联度高,带动力强,是具有基础性和先导性的产业,对于增强我国国民经济和改善人民生活有着重要的作用。而房价是房地产问题的集中体现,房价关系到民生,是决定老百姓幸福感的重要因素[1],因此,维持一个城市房价的健康和稳定发展至关重要。素来有“天府之国”美誉的成都,是公认的宜居城市,同时也是我国西南的重要经济中心。本文以成都为例,探讨房价的影响因素。基于供求关系的均衡价格理论和特征价格理论,本文将房价影响因素主要分为楼盘特征因素和区域特征因素。首先,基于现有的研究和数据的可得性,选取了10个楼盘特征变量和7个区域特征变量。其次,通过对变量的度量和数据的收集筛选,确定了本文的671个楼盘样本和10个区域样本。最后,通过对变量之间的相关性分析和共线性诊断,剔除存在高度相关的变量,最终保留7个楼盘特征变量,包括成交类别、容积率、物管质量、教育配套、娱乐休闲、中央商务区(CDB)距离、交通条件;3个区域特征变量,包括GDP、房地产开发投资额、地价。本文采用实证研究的方法,首先,不考虑区域特征因素,单纯考虑楼盘特征因素对房价的影响,进行特征价格模型回归分析,回归结果表明:影响成都住宅房价的楼盘特征因素中,中央商务区(CBD)距离、物管质量、成交类别、容积率、娱乐休闲、交通条件对住宅价格的影响显着,且受中央商务区(CBD)距离、物管质量影响较大,而教育配套对住宅价格的影响不显着。其次,在楼盘特征因素的基础上,引入了区域特征因素,运用多层线性模型的方法,将楼盘特征因素和区域特性因素分别作为模型第一层和第二层的解释变量,研究其对房价的影响,及其两层特征变量之间的跨层交互作用。回归结果表明:住宅价格不仅受到楼盘特征因素的影响,也受到所在区域特征因素的影响,且区域特征因素对房价的影响远大于楼盘特征因素对房价的影响。在楼盘特征中,物管质量对房价有正向的影响,且也是所有楼盘特征中影响程度最大的,成交类别、中央商务区(CBD)距离、容积率对房价有负向的影响,且影响程度依次减少,娱乐休闲、教育配套与交通条件对房价的影响不显着;在区域特征中,GDP和土地价格对住宅价格有直接的正向影响,房地产开发投资额具有调节的作用,能增强成交类别对住宅价格的影响程度。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-04-01）
住宅房地产价格论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近年来,房地产行业已经成为我国的支柱产业较于股市、债市和商品市场中国房地产市场发展的惯性更大。在国家趋紧的调控政策下2018年房地产的发展趋势基本延续了2017年平稳运行的态势。然而目前市场环境依然复杂行业竞争不断加剧未来我国房地产的发展依然具有极大的不确定性。一、全国住宅类房地产市场现状1.房地产市场供给分析。从房地产供给的角度看,近年来开工面积和,,,,,
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
住宅房地产价格论文参考文献
[1].李欢欢,滕丽,蔡砥.污染型邻避设施对住宅房地产价格的溢出效应研究——以广州市番禺区垃圾处理站为例[J].生态经济.2019
[2].郝书雅,于长平.我国住宅房地产价格变动趋势分析[J].现代企业.2019
[3].郭庆侨.空间视角下城市轨道交通对住宅房地产价格的影响研究[D].北京交通大学.2019
[4].李成,李一帆.货币政策、行政管制与房地产价格变动——基于百城住宅数据的经验分析[J].云南财经大学学报.2019
[5].陈昊.优质小学对住宅房地产价格的影响——以成都市武侯区为例[J].居舍.2018
[6].黄敏,刘春霞.基于消费者角度重庆住宅类房地产价格影响因素研究[J].湖北第二师范学院学报.2018
[7].邢颖,白标.丹寨县住宅房地产价格影响因素分析[J].城市地理.2018
[8].脱继龙,程淑杰,司小燕,张瑞宁.环境对永宁县住宅类房地产价格的影响研究[J].住宅与房地产.2017
[9].张平平,刘超.芜湖市住宅房地产价格现状及变化趋势分析——基于220份居民问卷调查[J].金融理论与教学.2017
[10].徐小连.基于双重特征的住宅房地产价格影响因素研究[D].电子科技大学.2017