基于GWR模型的苏州市住宅价格空间分异与影响因素研究
基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究
基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究摘要：本文旨在利用向量自回归（VAR）模型对房地产价格的影响因素进行实证研究。
通过对相关数据的分析，建立了包括居民收入、货币供应量、利率、人口增长率等变量的VAR模型，通过模型估计和脉冲响应函数分析，得出了各变量对房地产价格的影响程度和方向。
研究结果表明，居民收入、货币供应量以及利率对房地产价格存在着显著影响，人口增长率对房地产价格的影响较小。
在房地产政策制定中应充分考虑这些因素的影响，以实现房地产市场的稳定和健康发展。
一、引言随着中国经济的快速发展，房地产市场作为国民经济的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。
房地产市场的价格波动不仅直接关系到国民经济的稳定和发展，也影响着居民的生活和社会的和谐稳定。
研究房地产价格的影响因素，对于科学制定房地产政策、促进房地产市场的健康发展具有重要意义。
传统的房地产价格预测模型多采用单变量时间序列模型或因子模型，这些模型在解释变量的选择和模型结构上存在一定局限性。
而向量自回归（VAR）模型则能够同时考虑多个变量之间的相互影响，更加符合实际情况。
本文选择采用VAR模型进行房地产价格影响因素的实证研究。
二、相关理论与模型2.1 VAR模型VAR模型是多变量时间序列模型的一种，它用于描述多个变量之间相互影响的动态关系。
VAR模型的一般形式可以表示为：Y_t = c + A_1*Y_(t-1) + A_2*Y_(t-2) + ... + A_p*Y_(t-p) + ε_tY_t 是一个 k 维的时间序列向量，c 是一个 k 维截距向量，A_i 是k×k 维的系数矩阵，ε_t 是一个 k 维的白噪声向量，p 是滞后阶数。
2.2 脉冲响应函数脉冲响应函数用于描述一个变量对另一个变量的冲击效应，即当一个变量发生一单位冲击时，对另一个变量的影响过程。
通过分析脉冲响应函数，可以得出各变量对目标变量的影响程度和方向。
三、数据与模型建立本文选取了2000年至2020年的中国房地产价格、居民收入、货币供应量（M2）、利率和人口增长率等相关数据，利用VAR模型对房地产价格的影响因素进行实证研究。
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
普通住宅价格的空间分布是受到多种因素的影响的，其空间分布特征也是不断变化的。
一般而言，普通住宅价格的空间分布具有以下特点：
1. 城市中心区域的价格较高，而郊区地区的价格较低。
这是因为城市中心区域的交
通便利，商业资源丰富，教育资源优越等因素的影响。
2. 普通住宅价格会受到房屋类型、面积、楼层等因素的影响。
一般而言，面积较大、楼层数较高、居住环境优越的房屋价格会更高。
3. 同一区域内，普通住宅价格的分布呈现出明显的区域性差异。
这是因为各区域的
区位条件、环境质量、社会经济水平等因素不同所致。
影响因素分析
普通住宅价格的空间分布受到诸多因素的影响，主要包括以下几个方面：
1. 区位因素。
区位是普通住宅价格形成的首要因素，影响普通住宅价格的区位因素
主要包括地理位置、城市等级、交通等方面。
具体而言，在城市中心区域或交通枢纽位置
的普通住宅价格更高。
2. 社会经济因素。
普通住宅价格与社会经济发展水平密切相关，一般而言，社会经
济发展水平越高，普通住宅价格越高。
同时，城市的人口密度、收入水平、就业率等也会
对普通住宅价格产生一定影响。
3. 环境质量因素。
城市环境质量是影响普通住宅价格的重要因素之一，人们在购房
时会考虑环境质量因素，影响普通住宅价格的环境因素主要包括自然环境、生活环境以及
公共设施等。
4. 供求因素。
普通住宅价格还受到房屋供需关系的影响，一般而言，供不应求的情
况下，普通住宅价格就会上涨。
基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究
基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究1. 引言1.1 研究背景在国内外学术界，对于房地产价格影响因素的研究已有不少成果，但大多数研究采用的是单变量分析方法，忽略了不同因素之间的相互影响。
本研究将采用VAR模型，以更全面的视角分析房地产价格的影响因素。
通过对相关文献的综述分析，发现目前对于房地产价格影响因素研究的现状和局限性，为本研究提供了研究的动力和依据。
通过对VAR模型原理的了解，可以更好地运用该模型进行房地产价格影响因素的实证分析，以期得出更为准确的结论。
【2000字】1.2 研究目的本文旨在通过基于VAR模型的实证研究，探讨影响房地产价格的因素及其相互关系，为房地产市场的监管和决策提供理论支持和政策建议。
具体而言，本研究旨在分析房地产价格波动的原因和机制，验证不同因素对房地产价格的影响程度及时间延迟效应，为政府部门和企业制定更有效的房地产调控政策提供参考依据。
通过深入研究房地产价格的影响因素，可以帮助相关部门更好地把握市场脉搏，预测市场的发展趋势，及时调整政策措施，实现房地产市场的稳定和可持续发展。
通过本研究的实证分析，为解决当前我国房地产市场存在的问题，促进房地产市场的健康发展提供科学依据和决策支持。
2. 正文2.1 VAR模型的原理与应用VAR模型是向量自回归模型的简称，是一种用来描述变量之间相互关系的经济模型。
VAR模型的基本原理是将多个时间序列变量进行联立建模，以捕捉它们之间的动态关系。
VAR模型的应用非常广泛，特别适用于分析变量之间的短期动态关系。
在房地产价格影响因素的研究中，VAR模型可以帮助我们分析不同变量之间的相互作用，从而更好地理解房地产价格的波动和变化。
通过构建VAR模型，我们可以探讨各种因素对房地产价格的影响程度及方向，帮助政府、企业和投资者更好地制定决策和策略。
2.2 房地产价格的影响因素分析房地产价格是一个受多种因素共同影响的复杂经济现象。
本节将综合考虑宏观经济、政策、市场需求等多方面因素对房地产价格的影响。
基于空间杜宾模型的住房价格影响因素分析——来自105个城市的经验数据
1 引言城市房价问题是公众关心的热点话题，高房价容易引发诸多城市治理问题，给政府治理带来巨大压力。
近年来，城市房价显示出过快上涨的趋势，为了实现居民从“蜗居”转向“安居”，中央出台了一系列政策稳控房价。
人们越来越注意到，影响房价的因素十分复杂，既有市场规律的调节，又有政府干预的影响，学术界对此也开展了许多富有见地的研究。
本文亦将此作为研究主脉，从空间视角对房价影响因素进行深一步的探讨。
学者的研究表明房价上涨受市场供需、金融政策、财政分权等因素的驱动，除此之外，土地财政及地方官员对房价也有显著影响，尤其地方政府作为土地唯一的供给方，对土地拥有绝对的话语权。
不管是对土地收入的长期依赖，还是为了弥补“引资竞争”中低价出让工业用地的损失，地方官员都有高价出让住宅用地的强烈动机。
而土地价格与房价相互依存，双向联动，土地价格节节攀升，导致房价一路飙升，房价上涨进一步带动土地价格的上涨。
中国特有的土地制度，使得政府成为垄断土地的唯一供应者，加之财政分权与GDP为标尺绩效考核的双重压力下，地方官员都有以土地换取巨额收入的强烈冲动和取得晋升锦标资格的内在动机，土地财政是影响房价稳控政策实施的阻碍因素。
基于空间杜宾模型的住房价格影响因素分析——来自105个城市的经验数据邓苏玲 欧国良摘要：房价问题是公众关心的热点话题，也是城市治理的重要议题。
利用2009－2017年105个城市的面板数据进行空间计量分析，从空间层面丰富房价影响因素的研究。
结果表明房价具有显著的空间聚集性与地区异质性，呈现出东部地区房价高溢出效应与西部地区低集聚共存的局面；土地财政显著影响房价变化，且具有正向空间溢出效应；官员任期在抑制房价增长，稳控地方及周边房价方面具有积极意义；此外，市场供需因素对房价具有正向的溢出效应。
总体而言，房价变化受到诸多因素影响，这些因素在空间层面上表现出显著的辐射和示范效应。
关键词：住房价格；土地财政；官员任期；空间计量；溢出效应中图分类号：F293 文献标识码：A文章编号：1001-9138-（2021）03-0016-25 收稿日期：2021-02-05作者简介：邓苏玲，通讯作者，华中科技大学公共管理学院博士生。
住宅价格空间分异影响因素综述王文文
住宅价格空间分异影响因素综述王文文发布时间：2021-08-19T01:16:49.721Z 来源：《基层建设》2021年第15期作者：王文文[导读] 随着城镇住宅体制改革的不断推进，我国住宅的市场化程度越来越深，住宅价格问题已经成为社会及学界关注的焦点。
广州市城市规划勘测设计研究院广东省广州市 510030摘要：随着城镇住宅体制改革的不断推进，我国住宅的市场化程度越来越深，住宅价格问题已经成为社会及学界关注的焦点。
本文通过对国内外相关研究现状的梳理，总结出目前城市价格空间分异的主要模式是整体同心圆向外扩散模式，局部地区有突变。
城市住房价格空间分异受到住房的环境因素，建筑因素和区位因素三个方面影响，同时受到制度和政策，市场竞争，城市规划行为，居民择居行为的多重作用[1]。
关键词：住房价格；空间分异；特征价格理论一、概念界定空间分异指一定地理空间范围内，相关要素及其形成的综合体在空间上的差别，其中其相关要素不仅是物质实体，还包含社会所处不同发展阶段导致居民在经济文化上的分异。
住宅价格在空间分布上的显著不均衡称为住宅价格空间分异[2]。
二、研究现状概述2.1 国外究现状目前国外学界较为广泛地采用住宅价格特征理论对住宅及其价格的空间分异进行研究，通过数学模型，计算验证住宅的区位变量（如到城市中心、地铁站、公交站点的距离）确实影响住宅价格。
另外，国外普遍将住宅市场的细分解释为住宅价格空间分异的动力[3]。
2.2国内究现状国内对于住房价格的空间分异现象的研究起步较晚，目前国内的研究主要以引进国外的价格特征理论为主，部分学者结合城市建成环境数据对城市的住宅价格空间分异现象及其原因进行了研究，并结合中国国情对特征价格模型进行一定的修正。
主要研究思路有两种，一是借助空间表达工具如ArcGIS将城市住宅价格的空间分异规律直观表达，结合地理、政治、经济、文化因素定性分析其影响因素。
另一种借助回归模型和特征价格模型，结合既有文献初步选定住宅价格的影响因子，进行定量分析运算，得出其主要影响因素。
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城市化进程的不断推进和人口的不断增加，普通住宅价格的空间分布及其影响因素一直是城市规划和房地产市场研究的重要内容。
基于地理信息系统（GIS）的应用和技术，可以对普通住宅价格空间分布及其影响因素进行系统的分析和研究。
普通住宅价格的空间分布受到多种因素的影响，包括自然环境、基础设施、交通便利性、产业结构、人口密度等。
自然环境因素主要包括地形地貌、气候、水资源等；基础设施因素包括供水、供电、供气等；交通便利性则是指交通网络的完善程度，包括公路、铁路、地铁等；产业结构和人口密度也能直接或间接影响住宅价格。
通过GIS空间分析技术，可以将住宅价格数据和相关空间数据进行整合，形成空间信息数据库。
通过GIS技术可以将住宅价格数据进行空间化，即将每个住宅单元的价格值与其地理位置关联起来，并将其标注于地图上，形成价格热点分布图。
通过对热点分布图的空间统计分析，可以发现住宅价格的空间聚集和分散规律，进一步认识到住宅价格的空间特征。
然后，通过GIS技术可以将影响普通住宅价格的因素进行综合分析。
可以将自然环境因素、基础设施因素、交通便利性、产业结构和人口密度等数据加入到空间信息数据库中，并与住宅价格数据进行关联分析。
通过空间统计模型的构建和分析，可以揭示出不同因素对住宅价格的影响程度以及空间分布特征。
通过GIS技术还可以进行普通住宅价格的预测和模拟分析。
可以构建基于GIS的住宅价格预测模型，利用历史数据和相关因素数据，通过空间插值和回归分析，预测未来住宅价格的变化趋势。
还可以通过GIS的模拟分析，来模拟不同因素对住宅价格的影响结果，为政府、房地产开发商和购房者提供决策支持。
基于GWR模型的城市住宅地价的时空演变研究_以江苏省为例_张静
年份 1997
名称 Intercept
P值
0.129
显著性 *
t1
t2
t3
t4
t5
t6
0.072 0.390 0.498 0.006 0.702 0.070
** n/s n/s *** n/s **
2005 P 值
0.425
显著性 **
0.155 0.425 0.536 0.809 0.560 0.660 *** ** * n/s * n/s
明 部 分 自 变 量（系 数）表 现 出 显 著 的 空 间 不 稳 定
表 1 1997 年、2005 年、2008 年 GWR 模型结果 Table 1 Results of GWR Model in 1997, 2005 and 2008
模型参数 Bandwidth AICc R2 Adjusted R2
等。纵观上述学者的研究实践，部分成果涉及一 定区域范围内的地价影响因素，但大部分是特定 时间的静态研究，对于采用空间计量统计学理论 在区域范围（跳出单一城市范畴）内具有时间、空 间跨度的研究地价影响因素的成果尚不多见。因 此本文试图采用空间计量统计学模型对于区域地 价空间结构进行分析，在严格参数检验的基础上， 探索区域地价的空间分异规律，发挥地价在社会 经济中的信息指引作用。
空 间 自 相 关 测 度 分 析 ，统 计 量 值 分 别 为 0.120、
0.181 和 0.149。地价在空间上呈现积聚状态，但仍
然表现出一定差异性，这为模型的构建奠定了基
础。设江苏省某年某城市住宅地价为 yi，第 i 点的
坐标为(μi，νi)，GWR 模型为：
yi = β0(ui,vi) + β1(ui,vi)(t1i) + β2(ui,vi)(t2i)
基于面板模型的商品住宅价格影响因素的实证研究
基于面板模型的商品住宅价格影响因素的实证研究
商品住宅价格是人们普遍关心的话题之一，而影响商品住宅价格的因素也是众所周知的复杂。
本文基于面板模型的方法，对商品住宅价格的影响因素进行了实证研究。
首先，我们选取了广州、上海、北京、深圳四个城市的商品住宅价格数据，时间跨度为2010年至2018年。
然后，我们将商品住宅价格作为因变量，选取了以下六个自变量，分别是GDP、CPI、金融利率、人口、建筑面积、城市交通指数。
这些自变量在理论上都可能对商品住宅价格产生影响。
接下来，我们利用面板数据的方法对上述数据进行分析。
首先，我们进行了时间序列相关性和单位根检验，结果表明，所有变量均通过检验。
其次，我们进行了基于OLS的面板回归，得到了以下结果：
$$Price=\beta_0+\beta_1GDP+\beta_2CPI+\beta_3IR+\beta_4Pop+\beta_5Area+\beta_6 TI+e$$
其中，Price代表商品住宅价格，GDP代表城市GDP，CPI代表消费者物价指数，IR代表金融利率，Pop代表城市人口，Area代表城市建筑面积，TI代表城市交通指数，e代表误差项。
通过回归结果可以发现，GDP、人口、建筑面积和城市交通指数与商品住宅价格呈正相关，而CPI和金融利率与商品住宅价格呈负相关。
具体地说，该模型中的β1、β4、β5和β6的系数均为正数，而β2和β3的系数均为负数。
由此可以推断，城市的经济发展水平、人口数量、建筑面积和便捷的交通条件，均会促进商品住宅价格的上涨；而消费者物价指数的上涨和金融利率的上升，均会抑制商品住宅价格的上涨。
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基于GWR模型的苏州市住宅价格空间分异与影响因素研究朱进;徐昱;张委伟;李晨映
【期刊名称】《苏州科技大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(39)3
【摘要】基于地理加权回归模型研究苏州市2020年住宅小区的价格特征,探索苏州市住宅价格的空间分异及其影响因素。
研究结果表明:不同因子对住宅价格的影响存在差异,从大到小分别为CBD距离、物业管理费、功能混合度、周边公交站点总和、楼龄、容积率、绿化率、最近地铁站距离;住宅价格影响因素存在显著的空间异质性,各影响因素在城市不同区域对住宅价格的影响尺度存在差异,其中中心城区受CBD距离、最近地铁站距离影响较大,而偏远城区主要受物业管理费、功能混合度影响;CBD距离、物业管理费、功能混合度等体现住房消费者收入能力、居住环境诉求、生活方式的要素,成为最具房价影响力的影响因素,表明城市房价分异与居住群体的空间分异存在着一定的联系。
【总页数】8页(P57-64)
【作者】朱进;徐昱;张委伟;李晨映
【作者单位】苏州科技大学地理科学与测绘工程学院;中国科学院地理科学与资源研究所
【正文语种】中文
【中图分类】C912.81
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