导读:本文包含了城市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:房地产价格,锚定效应,心理账户,羊群效应
城市房地产价格论文文献综述
杜春扬,张建峰[1]（2019）在《叁四线城市房地产价格波动分析——基于行为金融学理论》一文中研究指出房地产关乎民生,是决定居民家庭幸福的重要因素。房价上涨的热浪越过了一二线城市,来到了叁四线城市,高昂的房价让当地居民倍感压力。本文将基于行为金融学理论,从锚定效应、心理账户、羊群效应叁个角度对叁四线城市房地产价格波动作出分析。最后在住房不炒的时代背景下,从购房者、开发商角度提出了一些对策建议。(本文来源于《中外企业家》期刊2019年35期）
鹿才保,王建军[2]（2019）在《城市中心偏移对房地产价格影响的分析——以合肥市滨湖新区为例》一文中研究指出城市中心的偏移会引起房地产价格的变动,新城市中心区域的形成往往会影响不同区域间房地产市场价格的差异,本文从合肥市近20年城市规划进程角度出发,分析这一时期内合肥市各城市功能区之间房价的变动趋势及差异,主要针对滨湖新区近10年来房价数据进行时间序列分析;结合合肥市当前经济发展和城市规划目标,对合肥市政府进行城市空间结构建设工作提供政策建议和完善措施。(本文来源于《现代商业》期刊2019年28期）
程学庆,邢颖,高鹏,魏利华[3]（2019）在《城市轨道交通对土地开发及周边房地产价格的影响》一文中研究指出轨道交通不仅使城市交通更为便利,还带动了地铁沿线房地产业的发展与繁荣,社会效益与外部经济效益显着。研究城市轨道交通建设对沿线土地开发的影响,可以实现轨道交通外部效益的内部化,解决地铁建设初期投、融资难问题,减轻地方政府债务压力,实现房地产、开发商、地方政府叁方共赢。以成都地铁为例,从"区位特征、结构特征"两方面构建了特征价格模型,选取对数形式函数,定量分析轨道交通对周边房地产价格增值的影响。成都地铁分析结果表明,沿线各站点对周边住宅的影响半径在2km范围。范围内离地铁站距离每减少100m,房价增加548.8元/m~2,城市轨道交通对住宅价格增值效应显着。(本文来源于《铁道经济研究》期刊2019年04期）
郑燕巧,焦世泰,张晓奇[4]（2019）在《城市结构对轨道交通系统与房地产价格关系的影响——以北京、杭州、南京、成都4个城市为例》一文中研究指出文章构建衡量地铁通勤时间节省度的指标——地铁指数。基于该指标的回归分析显示,多数城市房价对交通便捷度的溢价为负。这一反直觉结果反映了城市多中心结构对地铁房价关系的影响。为识别不同的中心区块,提出一种带约束的聚类算法。该算法的优势在于其分区结果完全是数据导向的,相对于传统的行政分区,更能反映各区块的内在联结程度。同时,相较于传统的聚类算法,该算法在最小化组内距离的同时,加入一个在地铁指数的基础上构建的约束条件,该约束条件使得聚类分区结果能够同时反映城市经济学中关于交通便捷度溢价的基本假说和房地产市场的空间连续性特征。在分区的基础上重估模型,研究发现,在多中心城市的不同区块,地铁所带来的交通便捷度增益与其带来的居住环境恶化两种力量的对抗导致十分复杂的溢价效果。同时,诸如城市是否存在多个中心、城市核心区的大小、多中心城市的副中心与核心区距离的远近、不同中心区块经济发展程度的差异等城市结构因素也都会对地铁溢价的方向与大小产生影响。而这些复杂关系是在使用常系数特征价格模型分析单一城市的地铁房价关系时无法得到体现的。最后,基于约束聚类算法的分区结果还反映城市内不同区域间的经济地理一体化趋势与隔离趋势,因而可以为城市规划领域的有关问题提供有价值的建议。(本文来源于《经济地理》期刊2019年06期）
李婷[5]（2019）在《基于房地产价格和人口数量的城市聚类分析》一文中研究指出城市聚类研究是划分城市群体的一种方法,其中商品房价格和城市人口数量是进行划分的重要因素。数据挖掘中的聚类方法主要有k-均值聚类、k-中心点聚类和系谱聚类等,使用R语言工具中的各类聚类方法函数,对全国部分主要城市根据商品房价格等因素进行聚类,得出城市类别划分的结果并做出分析。(本文来源于《统计与管理》期刊2019年04期）
李冬梅[6]（2019）在《资源型城市房地产价格影响因素研究——以榆林市为例》一文中研究指出本文探讨影响房地产价格的根源,把握房地产价格的影响因素,提出资源型城市房地产市场稳定发展对策,对促进房地产经济与区域经济协调发展具有重要意义。(本文来源于《现代物业(中旬刊)》期刊2019年04期）
陈兰[7]（2019）在《房地产价格与城市价值相关性实证研究》一文中研究指出在我国,房地产业属于支柱性的产业,它的发展与老百姓的利益息息相关,也在一定程度上对我国的主要经济有一定的影响,不同的城市由于所处的地理条件不同,其价格也有很大的差别,每个城市的房地产价格都有一定的特征。国内外已有一些文献显示房价与一座城市的经济实力、生活质量等呈明显的正相关,我国的区域经济发展存在明显的差异,除了经济等因素,还有一些因素也影响着房地产价格,这正是本文需要研究的主要内容。本文用城市价值来囊括影响房地产价格的这些因素,通过房地产价格与城市价值之间相互关系的研究,达到研究房地产价格在不同城市之间存在差异的原因。一座城市的城市价值是由一些无形和有形的资产决定的,政府在规划提升一座城市的城市价值的时候,这些无形或有形的资产便慢慢加入到这座城市的房价中去。中国主要城市的房价与城市价值的协调性,关系到中国房地产行业甚至是中国经济的未来。通过研究房价与城市价值之间的关系,可以更好的分析造成不同城市间房价差异的原因,为政府制定相关政策提供有效依据。本文主要分为七个部分:绪论、国内外研究现状、相关理论方法的选择及比较、房地产价格变化中城市价值的作用及城市价值指标体系分析、房地产价格与城市价值相关性分析、建议、主要结论与展望。本文首先对房地产价格与城市价值相关性国内外研究现状进行了梳理,发现部分学者通过建立计量经济模型对房地产价格和城市价值关系进行了分析,分析结果表明房价影响因素的研究多集中在城市生活质量和城市经济实力范畴内,缺少较为综合、全面、系统的研究成果,由于我国经济快速地发展,现有的城市价值体系也在不断地更新和完善,所以本文在不断完善的城市价值指标体系的基础之上构建了较为综合的城市价值指标体系,并在此基础之上运用SPSS23.0中的回归分析模型分析了房地产价格和城市价值之间的相关性,并就本文得出的结论对房价调控及城市价值提升提出了相关建议。本文的研究价值主要在于分析房地产价格与城市价值之间的关系,构建城市价值指标评价体系,运用我国35个主要大中城市2017年面板数据,从横截面数据进行对比,从城市经济实力、城市品牌价值、城市生活质量等构成的城市价值来比较各个城市之间城市价值的差异,并通过房地产价格与城市价值之间的相关性分析得出房地产价格与城市价值之间的关系,找到影响房地产价格波动的主要因素,为促进我国城市价值的提升及房地产行业的健康有序的发展提供政策与建议。(本文来源于《西华大学》期刊2019-04-01）
徐伟,高帆[8]（2019）在《中原城市群房地产价格影响研究》一文中研究指出在中原城市群经济快速崛起的背景下,房地产市场的有效预测影响着宏观经济预测结果,而当前对房地产价格影响的因素较多。文章运用R语言编程软件,对近5年中原城市群的7项房地产价格影响因素作主成分分析研究。研究表明,固定资产投资额、城镇化率、GDP与房地产价格关联度最高,再对7个因素进行降维处理,得到两个新的影响因素,即城镇居民可支配收入总值、居民用于房地产投资占收入的份额,从而简化了后续的房地产价格预测模型建立。(本文来源于《市场研究》期刊2019年01期）
徐筱瑜[9]（2019）在《城市房地产价格异常波动的识别及其影响因素研究》一文中研究指出控制城市房价波动在合理的区间,是坚决守住不发生区域性、系统性金融风险底线的关键,同时也是我国政府在经济领域长期面临的重大挑战。在我国房地产业已处于价格既不能涨更不能跌,既要去库存又要拉投资的困境下,关键问题不再是证明泡沫是否存在或多大,而是如何防止房价异常波动,因此,准确识别并有效控制房价的异常波动显得尤为关键。然而,现有文献结构中,驱动城市房价出现异常波动的研究视角鲜有涉及,类似研究也大多采用影响因素合成指标体系,存在一定的主观性与片面性。基于以上现实需求与理论背景,本文首先对房价异常波动进行了概念界定,阐明房价异常波动与价格波动、房价泡沫之间的区别。随后,在广泛阅读文献的基础上,将识别房价异常波动的方法归纳为峰谷检测叁角法、动态均线偏移法与递归HP滤波法。同时基于我国35个大中城市2005年至2017年共计53个季度的新建住宅价格与二手住宅价格的定基比指数,识别并分析房价异常波动的整体特征、个体特征与空间特征,最后利用非参数检验与多元Logit模型探究了影响房价异常波动的关键因素。研究发现:(1)我国房价异常上涨时期主要集中于2009年、2013年与2016年,异常下跌时期主要集中于2008年、2011年与2014年,且两者之间存在紧密联系;(2)谱聚类结果显示房价波动会从第一类城市向第叁类城市传递且具有逐级削弱效应;(3)信贷增长率、居民收入与商品住宅销售面积的增加会提高房价高峰发生的概率,房地产投资额与宅地供应面积的增加是导致房价低谷概率提高的关键因素。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2019-01-01）
唐铁军[10]（2018）在《我国城市房地产价格政策回顾与评析》一文中研究指出本文回顾了新中国成立以来我国城市房地产价格政策的历史演变,评估总结了政策实施效果,运用公共管理学的分析工具分析了政策实施中存在的问题,并提出了相关对策意见。(本文来源于《中国物价》期刊2018年12期）
城市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：
城市中心的偏移会引起房地产价格的变动,新城市中心区域的形成往往会影响不同区域间房地产市场价格的差异,本文从合肥市近20年城市规划进程角度出发,分析这一时期内合肥市各城市功能区之间房价的变动趋势及差异,主要针对滨湖新区近10年来房价数据进行时间序列分析;结合合肥市当前经济发展和城市规划目标,对合肥市政府进行城市空间结构建设工作提供政策建议和完善措施。
（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。
城市房地产价格论文参考文献
[1].杜春扬,张建峰.叁四线城市房地产价格波动分析——基于行为金融学理论[J].中外企业家.2019
[2].鹿才保,王建军.城市中心偏移对房地产价格影响的分析——以合肥市滨湖新区为例[J].现代商业.2019
[3].程学庆,邢颖,高鹏,魏利华.城市轨道交通对土地开发及周边房地产价格的影响[J].铁道经济研究.2019
[4].郑燕巧,焦世泰,张晓奇.城市结构对轨道交通系统与房地产价格关系的影响——以北京、杭州、南京、成都4个城市为例[J].经济地理.2019
[5].李婷.基于房地产价格和人口数量的城市聚类分析[J].统计与管理.2019
[6].李冬梅.资源型城市房地产价格影响因素研究——以榆林市为例[J].现代物业(中旬刊).2019
[7].陈兰.房地产价格与城市价值相关性实证研究[D].西华大学.2019
[8].徐伟,高帆.中原城市群房地产价格影响研究[J].市场研究.2019
[9].徐筱瑜.城市房地产价格异常波动的识别及其影响因素研究[D].浙江工业大学.2019
[10].唐铁军.我国城市房地产价格政策回顾与评析[J].中国物价.2018