论文青岛市住宅价格微观影响因素是适合微观论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关微观植物开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
[摘 要]结合青岛市自身特点,建立青岛市住宅微观影响因素特征价格模型,利用逐步回归方法,逐步筛选出对青岛市住宅价格具有显著性影响的微观因素.研究结果认为,微观影响因素有楼盘建筑面积、容积率、绿化率、是否是海景房、是否有地铁线、所处的商圈等.微观影响因素对青岛市住宅价格影响显著,青岛市住宅价格总体平稳上升,不同区位住宅价格因海洋因素、所处商业圈的不同而有较大差别.在市南区、崂山区,高档房居多,房价较高,但波动趋于平稳,在城阳区、市北区、黄岛开发区,置信产业、中低档房居多,房价比较平稳.建议青岛市在金融监管、土地供给、廉租房建设等方面采取措施,根据居民消费水平和需求,合理确定住宅价格.
[关键词]逐步回归；价格模型；住宅价格；检验；建议
[中图分类号]F293.3 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2018）01-0031-06
青岛市住宅价格的变动受到很多宏观因素和微观因素的影响,本文尝试研究影响青岛市住宅价格的微观因素,探讨青岛市住宅价格的走势,建立住宅价格模型,通过实证的方法检验分析结果,再据此为青岛市住宅产业健康、可持续发展提供建议.
一、住宅价格影响因素文献综述
住宅價格是指住宅的市场价格,是消费者为购买住宅而实际支付的货币数量,它是房屋建筑物价格和土地价格的统一体,即住宅商品价值和地租资本化的综合价值的货币表现,是住宅效用、供给的相对稀缺性以及住宅的有效需求三方面相互作用的结果.关于住宅价格,国内外学者已经进行了大量的研究工作.
(一)国外文献综述
Wong等通过对香港房地产市场的研究发现,居民对房地产市场的预期不同会影响其购买行为,进而会对住宅价格产生一定的影响.当经济预期较好时,房地产行业比较繁盛,当通货紧缩时,居民对房地产市场信心降低,进而会对房地产市场产生一定的影响[1].Chrisitian Hott,Pierre Monnin提出采用脉冲响应函数和预测方法来预测房地产市场的基础价格,并用此模型分别预测美国、英国、瑞士、荷兰的房地产市场价格 [2].Christoph Hinkelmann, Steve Swidler探讨了利用期货合约进行套期保值的住宅房地产价格风险状况[3].Christopher Bitter, Gordon F.Mulligan, Sandy Dall’Erba比较了美国亚利桑那州图森市的房地产市场价格,研究住房属性的空间异质性,发现房屋方面的主要特点具有不同的边际价格[4].Stephen J.Conroy, Jennifer L.Milosch 通过建立评价模型对2006年圣地亚哥9755户家庭抽样数据进行分析,研究“海岸线溢价”问题,发现在9公里海岸线范围内,离开海岸线的距离每增加1公里,房屋销售价格降低8680美元,在特定距离内此海岸线溢价率又呈现特定的变化规律[5].
(二)国内文献综述
王金明利用可变参数模型对我国房地产市场需求、供给进行了动态定量分析[6].吴群、高慧琼以土地供给、竣工面积和住宅投资作为供给因素,以新增人口、居住条件改善和城市拆改形成的自住型需求和投资作为需求因素,探究了供求关系对住宅价格的影响[7].孔煜基于政策因素对住宅价格的影响,构建四象限模型分析了地价和房价以及利率和房价的关系[8].杨贵中对成都商品住宅价格影响因素从供给和需求层面进行定性和定量分析,对成都市商品住宅价格进行预测,并提出了平抑房价的建议[9].刘阳、笪可宁利用上海和沈阳两个城市的商品住宅价格数据和宏观经济数据,通过回归分析,认为消费者预期已经成为影响这两个城市的主要因素[10].娄国豪认为升值预期是房地产价格上涨的一个推动力[11].庄彬惠运用结构向量自回归（SVAR）方法对商品住宅价格影响因素进行研究,并对福建省房地产市场进行了实证分析[12].严扬采用主成分分析方法,对武汉市人居环境进行评价,发现人居环境建设水平越高,商品住宅价格也越高[13].郭戬、孙炜发现除区域位置的因素,住宅价格受城市化发展水平的影响很大[14].刘峰、鲜前航从区位、地质、气候、建筑物质量、环境因素等方面研究了这些自然因素对住宅价格的影响程度[15].崔光灿研究发现从长期来看房地产的供给和收入等变量对我国房价影响较大,在短期来看通货膨胀和利率对房地产价格影响较大[16].耿方芳认为青岛市商品住宅价格的波动主要是由资金推动和需求拉动,其中,金融机构贷款余额、贷款利率以及城市居民人均可支配收入是影响商品住宅价格的主要影响因素[17].姜永增认为人口对房价影响最为显著,对住房的需求是影响青岛市房价最为重要的因素[18].孙继国、王媛媛研究发现宏观调控政策会极大地遏制居民的购房行为,在一系列宏观调控政策下,房价能够较快地回归到理性水平[19].李旭宁从小区和住宅两个层面探讨杭州市城市景观对住宅价格的影响,并对城市景观的空间自相关效应进行分析,认为良好的城市景观会使住宅价格有一定的溢价,而且杭州市的住宅价格在空间分布上具有一定的空间相关性[20].赵涵结合宁波市的城市概况、房地产的发展历程,利用历史数据对宁波市房地产价格影响因素进行单因素分析,采用多元线性回归的方法构建宁波市住宅房地产价格模型,得到宁波市房地产价格影响因素[21].王洋等构建了城市住宅价格空间分异影响因素评价体系,以2012年扬州市1305个小区的平均住宅单价为因变量,4个基本影响因素得分为自变量,进行回归分析,探索住宅及各子市场价格分异的主要因素,并分析了其驱动机制[22].
综上,国内外学者从不同角度分析了住宅价格的特点,研究了影响住宅价格的因素,但是从微观角度对住宅价格影响因素进行定量分析的研究较少.对像青岛这样的海滨城市的住宅价格的研究比较欠缺.因此,本文通过建立特征价格模型分析微观因素对青岛市住宅价格的影响,并分析各因素和住宅价格之间的关系.
总结:本论文可用于微观论文范文参考下载，微观相关论文写作参考研究。
参考文献：
1、 青岛市城乡社会保障非均衡影响因素 [摘 要]采用青岛市社会保障支出和社会救济支出面板数据，测度社会保障和社会救济非均衡和极化程度，构建面板模型，实证分析社会保障的影响因素及显著性。
2、 青岛市制造业转型升级影响因素分析 摘要：随着《中国制造2025》的推进，传统制造业已经不能够满足经济发展的需求，制造業作为青岛市的支柱产业，转型升级势在必行。在梳理现有关于国内外。
3、 我国新能源价格影响因素分析 摘要：本文通过对中国新能源产业现状、传统能源形势以及新能源产业税收政策进行分析，探求影响我国新能源价格的因素，结果表明：新能源价格制定是多种因素。
4、 微观尺度下商品房价格影响因素 摘要：从房地产价格的相关理论出发，以调查筛选的19个微观因子为着手点，以中部经济欠发达地区的小城市——咸宁市为例，选取实地调查数据构建了咸宁市商。
5、 武汉城市群商品房价格影响因素 摘要：为了探究武汉城市群商品房价格的变化规律及其价格的决定因素，促进武汉城市群一体化建设。通过一般OLS模型初步确定商品房价格的主要影响因素，在。
6、 农产品价格波动影响因素调控机制 摘 要：近几年，我们身边出现了“豆你玩”“蒜你狠”“玉米疯”“辣翻天”等网络热词。首先我们能够感受到的是农产品价格的过山车式的波动，折射出农产品。