GIS房价动态监测文献综述 2
GIS在房产信息管理中的设计及应用论文
GIS在房产信息管理中的设计及应用论文GIS在房产信息管理中的设计及应用论文一、基于GIS技术的房产信息管理系统的设计（1）系统结构设计。
使用GIS技术对房产信息管理系统进行设计时，系统的总体结构设计是十分重要的。
对于系统结构来说，要保证人们对其中的内容能够一目了然，由于房源的数据信息量非常大，静态页面设计起来涉及到的内容非常复杂且工作量非常大，所以对部分功能的设计要实现其动态设计。
房产管理系统的基础是市场化，所以在设计系统结构时，首先，要将房产信息的存储、查询、分析、测绘等功能分别作为一个栏目功能来设计。
其次，结合GIS技术中的地图学和地理学知识，将系统结构分为房产综合业务办公系统、领导辅助决策系统、房产管理GIS信息系统、办公自动化系统等。
（2）业务流程设计。
在使用GIS技术对业务流程设计过程中，系统要有良好的人机界面且推广性要强，同时必须保证系统的容错性能优良。
业务流程的具体设计流程为：申请人—准备材料—提出申请，提出申请之后，转入测绘界面；在测绘界面进行实地测量—出具测量报告—提交审核；在进行实地测量时会发放测量号，在提交审核过程中，会分出两个方向分别是上地形图和录入系统。
上地形图和录入系统最终都会汇入审核归档环节。
这样在系统中可以建立查询文档，通过输入房地产信息，就能够查询相关信息。
除此之外，在设计绘图模块时，展现房产楼层的操作要简单，在点击房产平面图时能够显示具体尺寸。
（3）信息管理模块设计。
在设计系统过程中，管理模块的设计是十分重要的。
信息管理模块的设计需要考虑以下几大模块：第一，查找模块，根据GIS技术的地理学和地图学知识对房产楼层进行设计，能够实现快速查找功能。
第二，迁入模块，迁入模块的设计保证系统能够稳定的运行。
第三，新增模块，新增模块的设计能够增加信息窗口。
在使用系统过程中，能够将房产测量信息存储到数据库中。
第四，删除模块，删除模块的设计能够将不合格的信息删除，保证系统中的房产信息一直处于最新的状态。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析随着经济的发展，普通住宅的价格也成为了人们关注的热点之一。
价格的高低与区位的因素有很大的关系，因此研究普通住宅价格的空间分布及影响因素也成为了研究的重点之一。
本文以广州市为例，运用地理信息系统（GIS）技术，对普通住宅价格的空间分布及影响因素进行分析。
使用GIS软件将广州市各个区的普通住宅价格进行处理，形成价格热力图。
从价格热力图可以看出，广州市普通住宅价格普遍较高，但各个区的价格分布还是有所不同。
其中，越秀区、天河区、海珠区、荔湾区等市中心区域的价格较高，而增城区、从化区等远离市中心的区域价格相对较低。
1.交通因素交通因素是影响普通住宅价格最关键的因素之一，交通便利的区域普通住宅价格较高，交通不便的区域普通住宅价格较低。
例如，市中心区域的交通便利度较高，普通住宅价格相对较高；而远离市中心的增城区、从化区因为交通不便利，普通住宅价格相对较低。
2.区位因素3.人口因素广州市是经济发达的大都市，人口众多。
区域人口数量的多少，也是影响普通住宅价格的因素之一。
人口密集的区域普通住宅价格相对较高，人口稀少的区域普通住宅价格相对较低。
4.学校因素学校因素也是影响普通住宅价格的重要因素之一。
一些好学校周边的房价较高，因为家长们愿意为自己的孩子考虑到学校因素。
例如，广州市白云区中山大学附近的普通住宅价格较高。
综上所述，交通、区位、人口、学校等因素是影响普通住宅价格的主要因素之一。
通过对这些因素的研究和分析，可以更加准确地预测和判断普通住宅价格的变化。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析近年来，随着城市化进程的加速和经济水平的不断提高，普通住宅市场成为了人们关注的焦点之一。
随之而来的问题是，普通住宅的价格空间分布如何？又有哪些主要的影响因素呢？为了更好地了解这些问题，本文将基于地理信息系统（GIS）技术，对普通住宅价格空间分布及其影响因素进行分析。
一、普通住宅价格空间分布通过GIS技术，我们可以对城市的普通住宅价格进行空间分布的分析，从而得出不同区域的价格特征。
在分析过程中，我们可以综合考虑多种因素，例如地理位置、交通便利程度、教育资源、商业配套等，从而得出较为客观的分析结论。
在许多城市中，普通住宅的价格分布呈现明显的特征。
一般来说，城市中心区域的普通住宅价格较高，这主要受到其便利的交通和丰富的商业、教育资源的影响。
而远离城市中心的郊区地区，其普通住宅价格则相对较低。
不同城市之间也存在明显的差异，例如一线城市的价格普遍较高，而三四线城市的价格则相对较低。
1. 地理位置地理位置是影响普通住宅价格的重要因素。
一般来说，距离城市中心越近的地方，其普通住宅价格往往越高。
这是因为城市中心区域拥有更多的商业、教育资源以及便利的交通，吸引了大量人口聚集，从而推高了住宅价格。
地理环境优越的地方，如靠近河流、湖泊、山脉等，也往往会带来更高的住宅价格。
2. 交通便利程度交通便利程度是影响普通住宅价格的重要因素之一。
在城市中，交通便利的地方通常具有更高的活力和更广阔的发展空间，因此其住宅价格也相应较高。
地铁沿线的住宅价格往往明显高于非地铁沿线的住宅。
3. 教育资源教育资源是影响普通住宅价格的重要因素之一。
热门的学区房价格往往高于一般的房价，因为家长们都希望子女接受更好的教育资源。
在一些城市中，优质的教育资源会直接推高周边住宅的价格。
4. 商业配套商业配套是影响普通住宅价格的重要因素之一。
在商业繁华的地方，周边的普通住宅价格往往也会相应较高。
这是因为人们在购物、娱乐、就餐等方面更加便利，因此愿意为此支付更高的居住成本。
基于GIS技术的房地产市场分析研究
基于GIS技术的房地产市场分析研究GIS技术作为一种新型的信息技术工具，近些年来已经逐渐被人们所熟知，并且在众多领域中都得到了广泛的应用，其中，房地产市场的分析研究也是一个比较重要的应用方向。
本文将从如下几个角度来探讨如何基于GIS技术进行房地产市场分析研究。
一、GIS技术简介GIS技术(地理信息系统技术)可以将空间数据与属性数据绑定起来，形成具备空间关系的综合性地图信息系统，这种技术在实际应用过程中被广泛运用于各种行业中。
例如，城市规划、农业管理、林业资源管理、水利资源管理等等。
在房地产市场分析研究中，GIS技术可以通过空间分析对房地产市场进行深入细致的分析，为市场参与者提供有用的数据支持，以便更加科学地做出决策。
二、房地产市场分析房地产市场分析是指对房地产市场的基本供需情况，市场调控政策、社会经济、人口流动、城市规划等方面的情况等进行详细的研究和分析。
其目的是帮助人们更好地了解房地产市场的发展动态，明确投资方向，制定市场营销策略，提高投资回报。
三、GIS在房地产市场分析研究中的应用1、地理信息的数据采集在进行房地产市场分析研究中，数据采集是必不可少的环节，其中地理信息是分析研究的基础。
GIS技术可以通过“空间匹配”方法将地理信息与其他数据联系起来，比如人口密度、经济发展情况、政策调控等等，从而实现数据的精准匹配。
例如，某地区的人口大量增长，这意味着该地区房地产市场需求量也会相应地提高，在此基础上，房地产开发商可以有针对性地开发适合该地区人口特征的房屋类型和价格。
2、地理信息的地图表示通过将地理信息以地图形式展示，使得人们更加清楚地了解到该地区的各种特征。
例如，市场分析人员可以根据某地区土地利用情况、经济发展等因素制定出相应的市场规划策略和区域划分方案，然后将这些方案运用于地理信息的分析研究中，从而为市场提供更有针对性的投资建议。
3、地理信息的空间分析在房地产市场研究中，对于某个市场区域内的房价波动、房屋销售情况等方面的研究，需要进行空间分析，因为不同房地产市场区域的情况是不同的。
关于房价的文献综述
关于房地产价格波动因素的文献综述前言房地产价格是指房地产市场上供需双方所形成的价格。
房地产作为一种特殊商品，产品周期长、供应缺乏弹性、涉及的产业链长，同时对金融的依赖性高、受政策的影响大，因此房地产价格的波动就受到了各种因素的影响。
近年来，我国房地产投资过热，房价的快速上涨已经影响到人们生活水平的提高和国家金融的安全。
房价上涨过快不仅关系到一个城市的发展和金融的安全，更关系到普通老百姓的生活成本。
在这个背景下，笔者尝试对该领域内主要贡献者的观点进行归纳，并梳理其理论逻辑，力求从另一个侧面去理解房价上涨，进而理解我国房价上涨的实质。
一、国外研究现状国外的房地产市场化进程进行的比较早，同时市场化程度也比较高。
房价问题的重要性和房地产价格的敏感性吸引了大量学者和公众的广泛关注，从国外研究文献来看，对房地产价格的实证研究主要集中在形成均衡房地产价格的动力因素和供需因素对房地产价格影响的实证分析方面。
（一）需求因素对房地产价格波动的影响。
早期的研究主要认为，房地产价格的波动影响因素有两大方面：一是经济水平的提高；二是城市人口的增长。
Gabriel，Mattey和Wascher（1999）运用经济学理论，来解释加利福尼亚州最大的两个城市近些年来住宅价格的变化模式。
研究结果表明巨大净人口迁移是近几十年来加利福尼亚州住宅价格变化的主要因素；反过来，经济机会的变化又驱使净人口迁移的变动，这和州水平的失业率差异是一致的。
随着经济学家们对消费理论的深入研究，收入被很有意义地划分为暂时收入和长期收入，Geoffrcy Meen（2002）通过对英国、美国住宅价格的时间序列分析发现，无论是暂时性收入还是长久性收入，对房价的弹性都很大，尤其是在美国对于供给弹性欠佳的市场上，长期收入的弹性更高。
房地产具有消费品和投资品的双重特性，因此消费者的消费理念和投资者的预期对房价也产生相当大的影响。
（二）供给因素对房地产价格波动的影响。
GIS技术在房地产管理中的应用
GIS技术在房地产管理中的应用摘要：受时代发展的影响我国城市化进程的加快，为房地产行业带来了新的发展生机，同时房地产管理的压力也逐渐增大。
GIS技术主要是对空间进行分析，其对空间数据进行分析是建立在空间分析模型的基础上，目前这项技术已经被应用到了多个管理领域，如：设施管理、城市和区域规划、教育等一百多个管理领域。
GIS技术在我国经济建设的影响下发展速度非常快，在运输管理、土地资源管理等众多领域发挥了非常重要的作用，同时还取得了良好的成绩，因此地理信息系统具有跨领域、多方向的特征，可以在房地产管理中有很好的应用。
关键词：GIS技术；房地产管理；应用1对GIS技术的概述GIS技术属于一种空间信息系统，充分利用计算机先进科学技术，高效分析和处理空间信息数据，呈现出较强的空间信息处理使用性能。
在GIS系统当中，涉及4个部分。
首先为硬件设备，在构建GIS系统的过程中，需要采购一定的计算机硬件，其不仅仅局限于计算机，也涉及到各种信息采集和处理的设备，以这些设备为基础，融入相应的软件和控制程序可以实现GIS系统在房地产管理当中的应用。
其次为软件系统，也就是GIS系统在应用过程中所涉及到的各种软件以及一些插件和驱动。
主要涉及到一些应用模型，是对空间数据进行分析的方法和算法，具体体现在对事物的研究、总结，能够快速的帮助技术人员进行分析、检索目标地理空间数据，并且得出相应的结论。
第三为地理空间数据。
在房地产管理过程中，首先需要以GPS技术和RS技术为基础采集相关的空间数据，以这些空间数据为主体进行数据分析，以了解房地产发展的具体情况，以便为后期的决策管理服务。
2分析GIS技术在房地产管理中的应用2.1房产测绘系统设计精准的实时定位技术对房产测绘具有重要作用，利用GIS技术对土地进行实时测量，可提高房产测绘效率和质量。
技术人员将测绘仪器和设备采集到的数据信息输入到系统中，系统对这些数据信息进行检验和分析，保证数据信息没有偏差。
关于房价研究的文献综述
关于住宅价格研究的文献综述近年来对于房价的研究角度越来越新颖，学者们不断尝试着以新的研究方法对房价的演变作出解释与预测。
我们查阅有关房价的中外文献并将国内外近年来的研究作了简要梳理，发现对于房价的研究是很多是从：用什么研究方法来探析影响房价的因素上着手的房价的影响因素分析。
对于房价的影响因素分析，一直以来备受关注。
20世纪末就有外国学者Hwang和Quigley利用美国74个城市的1987-1999年的住宅市场的资料,从供给和需求两个方面研究宏观经济因素对住宅市场的影响，建立的模型中包括住宅价格、住宅供给和住宅空置率三条方程,采用最小二乘法对模型进行估计，最后结果表明：居民收入和就业率对住宅价格存在显著影响①。
此外，很多金融学者从其学科出发，对影响房价的因素做了更细致的分析。
Dongchul Cho 分析了利率与房价之间的关系，实际结果表明实际利率较低，房地产租赁和抵押贷款成本较高②。
在利率因素的研究上国内黄祥庆学者也根据2004-2010 年间的季度数据进行了实证分析，结果表明利率与房价之间呈正相关关系，解释说是房地产市场存在着很高的投机预期③。
至于汇率因素的影响，Benson早在1997年就使用多元回归方法，对1984-1994这10 年间房屋价格指数做了实证研究，表①Cho ,Dongchul ,2004.“Interest Rate , Inflation ,and Housing Price : with an Emphasison Chonsei Price in Lorea. ”Presented at the Fifteenth NBER East Asian Seminar on Economics at Tokyo in May 2004.②Cooper A. The impact of interest rates and the housing market on the UK economy[J]. Economic outlook, 2004, 28(2): 10-18.③黄祥庆.利率和国民收入对房地产价格影响实证研究[J].中国外贸,2012，5 下：218-219.明加元兑美元汇率的上升会増大加拿大人罗伯茨地区住房需求，从而促进该地区的房价上涨④。
房地产市场中的地理信息系统(GIS)
房地产市场中的地理信息系统（GIS）地理信息系统（GIS）在房地产市场中的应用地理信息系统（GIS）是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据的技术系统。
它利用电子地图、遥感数据和位置数据等信息，能够为房地产市场提供全面的空间分析和决策支持。
本文将探讨GIS在房地产市场中的应用，包括房地产开发、市场研究和房地产管理等方面。
一、GIS在房地产开发中的应用在房地产开发中，GIS可以帮助开发商获得准确的土地信息和数据。
首先，通过GIS可以获取土地的空间位置、土地所有权和使用权信息，为开发商确定土地可行性提供参考。
其次，GIS可以结合地形、气候和基础设施等数据，帮助开发商评估土地的价值和潜力。
最后，GIS可以进行土地规划和设计，利用空间分析工具确定最佳开发方案，提高土地的利用率和价值。
二、GIS在市场研究中的应用房地产市场的研究对于投资者和开发商来说至关重要，而GIS可以提供准确的市场数据和分析。
首先，通过GIS可以收集人口、收入和就业等数据，帮助研究人员了解不同区域的人口流动情况和消费能力，从而确定潜在的购房需求。
其次，通过GIS可以分析市场的供求关系和价格趋势，为投资者提供合理的投资建议。
此外，GIS还可以帮助市场研究人员进行市场划分和目标客户分析，精确定位市场细分和调整销售策略。
三、GIS在房地产管理中的应用对于房地产管理者来说，GIS可以提供便利的数据管理和决策支持。
首先，通过GIS可以集中管理房产信息，包括房屋所有权、租赁信息和维护记录等，实现信息的统一和共享。
其次，通过GIS可以进行房产评估和预测，帮助管理者确定租金和售价，并进行合理的财务规划。
此外，GIS还可以进行房地产维修和设施管理，包括维修历史、设备位置和维修进度等信息的管理和处理。
四、GIS面临的挑战和未来发展方向尽管GIS在房地产市场中的应用已经取得了一些成果，但仍然面临着一些挑战。
首先，GIS数据的收集和更新需要大量的时间和成本，同时数据的质量也对分析结果的准确性和可靠性有重要影响。
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基于GIS技术的房价监测关键技术及应用示范
研究工作方案
（1）房价空间差异分布研究进展
对于商品房价格的空间差异分布，国内外学者进行过一系列较为系统的研究。
Jorge C O通过研究Granada 的区位特征价格的趋势，采用残差迭代克里格法对房价特征价格模型进行了估计。
Roehner通过不同空间位置住宅价格变化分析，进行了住宅投机与住宅价格的研究。
Pace 等采用相关的空间和时间变量，建立了满足空间限制要求的住宅价格预测模型。
另外，Basu ，Rafael 等也根据住宅空间差异分布，提出了相应的住宅价格预测模型。
国内学者近年来对此也做过大量的研究。
许晓晖以上海市为例，研究了上海市商品住宅的空间分布规律，并建立区位回归模型进行回归分析分析了房价的影响因素。
郑芷青以广州为例，研究了广州商品住宅后认为广州市商品住宅符合单中心城市四周价格逐级递减规律。
王霞等以北京普通住宅作为研究对象，分析了房价空间结构的各向同性和各向异性，并绘制出房价等值线图，反映北京房价的空间分布规律。
蒋芳等利用北京1998-2003 年普通住宅土地出让地价资料，得到了北京空间地价分布图，采用克里格插值法得到北京普通住宅出让地价空间结构分布。
王霞等针对传统克里格插值变量可能出现趋势的问题，剔除普通克里格插值的二阶趋势后得到北京的1998-2005 年土地交易价格空间分布趋势。
张绍伙等以贵阳为例，采用克里格插值的方法绘制出贵阳市城区房价等值线图，同时研究了住宅价格空间分布差异的现象和成因。
邵晓莉等以武汉市建成区为例，采用确定性插值中的反距离权重插值、规则样条函数法以及薄板张力样条法对房价进行估算后武汉市建成区房价情况，并认为确定性插值的方法中反距离权重插值最优。
综合我国学者近年来的研究，可以发现，我国城市普遍是单中心城市，或者从单中心城市向一个中心和若干个次中心过渡阶段的城市，只有西安出现了向多中心扩展的趋势，且各城市多呈空间集聚的形态，而非离散，说明我国的城市多为中央集中式的单中心城市为主。
（2）特征价格模型研究进展
Stevenson以美国波士顿地区1995-2000 年的6441 个住宅样点，选择了30个变量证实了住宅建造年限对住宅价格所能够产生的影响。
Haurin 和Brasington以俄亥俄州为研究区域，选择了29 个变量采用住宅特征价格模型，证明了美国俄亥俄地区学校质量对附近住宅价格具有很大的影响，同时也证明了距离CBD 的距离，犯罪率，文化艺术场所，娱乐场所也对住宅的价格产生了影响。
香港地区的Chau 等，Mok 等以及台湾地区的Hsueh也分别针对各自所在的地区提出了相应的特征价格模型。
国内学者近年来也围绕住宅特征价格模型对城市的房价定位做出了大量的实证研究。
蒋芳等采用1998 年到2003 年北京普通住宅交易数据，采用多元回归的方法，建立了北京市普通住宅地价区位模型，定量分析了各影响因素对住宅地价的影响程度，认为商圈是地价影响的最主要的因素，地铁，主要公路次之，公园对地价的影响并不显著。
张文忠等以北京八区为研究范围，选择评价因子对居住环境的区位优势度进行评价后分析了区位优势度和住宅价格本身之间的空间关系，认为价格的空间分异和居民偏好的空间分异具有相似性。
李传华等以兰州市2005-2006 年普通住宅数据进行分析，定量采用线性回归分析了影响因素，认为兰州市房产聚集分布，房价空间差异很明显，并呈现多中心的特征。
邹高禄等采用特征价格模型对2004-2005 年成都二手房楼盘进行分析后认为价格对不同的住房特征和区位因素变化的敏感性不同，二手房大小是影响二手房价格的重要因素，随户型由小到大遵从价格增长的边际效用递减，而对住宅年龄，装修甚至区位变化不敏感。
总的来说，无论是研究房价的空间差异分布还是研究特征价格模型，国内外的研究均是细致而广泛的，从理论发展来看，整个理论体系是比较完备的。
房地产理论研究方法虽然大体相同，但是得到的结论却略有出入，具体表现在对房价或地价的主要影响因素并不是一尘不变的，而是随着地域环境的不同而变化的。
因而，虽然分析方法大体相同，对不同时段，不同环境，不同地域得到分析结果往往是不同的，这就需要面对环境变化，具体问题具体分析来解决问题。
参考文献
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